Design and semantics of form and movement 5:DeSForM 2009, October 26-27, 2009, Taipei
Notice bibliographique
Résumé
The face of design is changing.The products we use increasingly become part of larger systems that connect multiple people with multiple technologies.This emerging field of 'systems design' presents design research with new challenges.How can design research deal with the complexity of multiple people and multiple products that are intricately connected?In this joint presentation, we explore systems design with a focus on the question of how to create meaningful interactions.This question is addressed from a specific theoretical point of departure that looks at action as generator of meaning in human-product interaction.Respect for all human skills, e.g.perceptualmotor, emotional, cognitive and social skills, is key in our approach.We observe that current systems design tends to resort to abstractions to deal with the complexity of systems (think of on-screen social software for example).We see much potential for creating meaning in human-system interaction by capitalizing on human skills in a more physical way.The projects 'Rich Interaction' and 'Ethics & Aesthetics in Interaction' are presented to illustrate our research approach, and to lay the groundwork for our venture into systems design.Both research-through-design projects feature innovative designs that allow people to meaningfully interact with products through expressive, physical action.Despite the fact that these projects stay in the domain of one product-one person interactions, they provide valuable insights for the creation of meaning in systems design.We present a set of systems design explorations based on what we learned in our previous research.These designs share the intention to capitalize on all human skills, including the physical.By reflecting on them, a number of new issues, insights and questions for systems design emerge.These reflections provide researchers with refreshing considerations for moving into the field of systems design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».