"点击还是不点击":回到共享办公空间办公福祉经验采样的基本问题

环境感知与上下文计算通知与中断管理职场福祉与工作压力

文献标题

“To Click or not to Click”: Back to Basic for Experience Sampling for Office Well-being in Shared Office Spaces

文献信息

  • 主题领域: 人机交互,办公环境与员工福祉
  • 关键词: 经验采样, 环境传感器, 办公福祉, 隐私保护, 移动设备, 数据整合, 社会互动, 行为改变, 上班场所设计, 数据收集

研究背景与问题

发现的问题或挑战

  • 办公室传感器主要关注环境数据(例如温度、湿度、光照等),未能有效捕捉员工的个人体验和主观感受。
  • 年度调查或传统经验采样方式缺乏实时性,无法获取当下反馈,也容易因范围过大或过窄导致数据处理及行动困难。
  • 移动设备上的采样方法可能引入隐私风险,并因通知过载或显示盲区而降低用户参与积极性。

重要性

  • 改善员工的办公环境认知与福祉可以推动行为改变和实现更健康的工作习惯。
  • 办公空间的福祉研究能够影响员工生产力和企业环境设计的优化。

研究动机与相关工作

  • 开发一种整合环境传感器数据与员工主观体验的方法,以实现更全面的办公空间福祉研究。
  • 借鉴以往"公共数据收集装置"和"经验采样"领域的相关工作,同时关注隐私、数据局限性以及实时反应的不足问题。

解决方案

方法或解决方案

  • 提出系统: Click-IO,可移动、注重隐私的体验采样工具,通过可触控的“点击器”(tangible clicker)进行实时采样。
  • 主要创新:
    1. 隐私优先设计:避免使用个人手机或数字身份。
    2. 无干扰的通知设计:采用低学习成本的实体交互避免显示疲劳。
    3. 移动性:允许用户随身携带并实现办公场景中的即时反馈。
    4. 社会可见性:将采样工具设计为社交互动的触发点,并增强办公环境中共同反思的机会。

实施步骤与关键技术

  1. 系统构建:
    • 点击器、RFID扫描技术、Adafruit-IO云数据存储以及可移动点击器站。
    • 数据通过扫描记录并与传感器融合,用于分析用户环境互动情况。
  2. 设计挑战:
    • 使用 iPad 展示每日的反思性问题。
    • 所列问题类型包括工作环境问题、社会互动、个人行为数据等。
  3. 技术细节:
    • 集成多个环境传感器(例如温度、湿度、CO2浓度感应器)以补充用户提供的反馈。
    • 布置6个扫描点实现区域定位功能。
  4. 评估方式:
    • 持续20日部署于开放式办公环境中,并结合参与者访谈验证系统设计与效果。

研究成果

具体成果

  • 用户反馈:
    • 参与者认为系统方便易用,隐私保护设计使其安心。
    • 移动与即时反思功能帮助员工提供更准确的实时反馈。
    • 每日问题推动了工作环境反思,并间接促使行为改变(例如喝水、站立办公等)。
    • 挑战类问题引发员工对办公环境约束与优化的讨论热点。
  • 传感器与用户反馈整合成果:
    • 显示某些情况下传感器数据与用户体验感知不一致(例如光线过强但用户未感为影响),验证数据融合的必要性。
    • 系统揭示了不可由环境传感器直接捕获的数据(例如喝咖啡,感到疲倦),扩充了传统采样工具的应用范围。

优势对比

  • 相较传统的年度办公环境调查,该系统能捕捉实时和具体的行为,提升数据质量。
  • 无扰式隐私方案解决了传统移动采样工具的主要顾虑,同时降低用户参与门槛。

实验与评估结果

  • 共收集1574次点击数据,同时结合环境传感器采样的数据并进行交叉比对。
  • 部分反馈数据与传感器的异常值揭示了环境与个人体验的不一致性。
  • 提供了综合数据分析以推进办公福祉研究。

局限性与未来方向

  • 技术限制:
    • 点击器的手动扫描功能可能导致定位数据的完整性问题。
    • 没有时间戳记录以支持细化分析。
  • 用户参与问题:
    • 部分员工没有主动使用点击器,导致数据覆盖有限。
  • 未来方向:
    • 探索其他工作环境(如私人办公室)系统的应用效果。
    • 延长系统部署时间以观察用户行为变化是否受新技术带来的新鲜感驱动。
    • 提供反馈数据的可视化与物理化设计提升系统交互价值。

总结

Click-IO 为移动体验采样工具的设计提供了重要创新和透视,包括隐私保护、实时数据收集与环境整合。研究成果证明了传感器数据与用户体验采样结合的潜力,提出了一系列设计建议以促进更有效的办公福祉研究。未来工作将关注系统的拓展应用、技术优化以及多领域交叉研究。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3642295
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CHI
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2024
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研究子方向
环境感知与上下文计算、通知与中断管理、职场福祉与工作压力
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