导航用户系统差距:理解以用户为中心的情境感知系统中用户交互的数字福祉干预
通用设计与包容性设计隐私设计与用户控制环境感知与上下文计算
文献标题
Navigating User-System Gaps: Understanding User-Interactions in User-Centric Context-Aware Systems for Digital Well-being Intervention
文献信息
- 主题领域: 人机交互 (HCI) 与用户导向的上下文感知系统数字健康干预
- 关键词: 用户导向, 上下文感知系统, 用户与系统间的技术差距, 触发动作, 数字健康干预, 实时评估, 延迟评估, 上下文不确定性, 用户心理模型, 系统设计
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3641979
研究背景与问题
- 问题与挑战:
- 用户在使用上下文感知干预系统时,经常遇到系统行为未能符合其目标和期望的问题,这种不匹配被称为"技术差距"。
- 用户需要完成多个复杂步骤将个人目标转换为系统规则,并可能面临上下文映射和上下文识别的不确定性。
- 用户目标的动态变化会加剧系统设计的复杂性,导致系统无法完全捕捉用户的实际需求。
- 重要性:
- 理解这些技术差距是设计用户导向系统的关键,因为差距会影响用户体验并可能导致系统弃用。
- 特别是在数字健康干预领域,个体化、多样化的需求需要灵活、可靠的系统支持。
- 研究动机与相关工作:
- 提供用户赋权的界面可以让用户灵活制定规则,自定义系统行为,从而提高系统适应度。
- 上下文感知技术在广泛领域(如行为管理、数字健康等)已被研究,但缺乏研究探讨让用户全面自定义干预系统行为的使用差距和用户体验。
解决方案
- 方法与创新:
- 提议并开发了一个名为 FocusAid 的简化上下文感知移动干预系统,为用户提供界面以制定上下文-动作规则。
- 通过对用户规则表达的技术审核和原型开发,确保规则设置在技术上尽可能支持用户目标需求。
- 利用即时和延迟的评估周期,对两大主要不确定性(上下文映射不确定性和上下文识别不确定性)进行了深入分析。
- 实施步骤与关键技术:
- 规则设计:
- 提供三种泛化的上下文条件(位置、时间、活动)。
- 采用状态型上下文条件,而避免事件型条件,以减少用户的混淆。
- 干预类型:
- 四种主要行为动作支持:限制特定应用使用、隐藏通知、更改静音模式、开启勿扰模式。
- 管理功能:
- 提供规则回顾功能,帮助用户清楚了解规则的触发和释放条件。
- 支持手动激活或停用规则。
- 用户研究:
- 通过实验室研究和三周的实际场景实验,探索用户在即时和延迟评估周期中的行为和适应状态。
- 规则设计:
研究成果
- 具体成果:
- 原型开发: FocusAid 系统允许用户制定、管理和修改规则以适应数字健康需求,并设计针对性功能减少上下文不确定性。
- 用户行为洞察:
- 确认了两种核心不确定性(上下文映射和识别)。
- 用户在规则设置过程中经常采用替代方法解决表述困难。
- 不少用户能够适应系统设计限制,将规则调整为更贴合动态的个人需求。
- 实验与评估结果:
- 实验室研究显示,参与者正确编程规则的准确率较高 (17.5/21), 但报告了较高的任务加载(32.8/100)。
- 实地研究中,用户在中长期调整了个性化规则,减少了总使用时间(持续三周)并在部分情况下降低了干扰性的屏幕解锁频率。
- 与现有解决方案的优势:
- 提供用户赋权性更高的界面,允许针对不同情境进行个性化干预。
- 注重数字健康领域的特点,对不确定性及用户心理模型的补充支持显著提升体验。
- 局限性与未来方向:
- 局限性:
- 当前研究主要针对大学生群体进行系统设计,场景局限性导致结果的普适性受限。
- 现有框架局限于 Android 平台,未评估 iOS 或跨平台适用性。
- 未来方向:
- 拓展到其他用户群体(如职业场景)进行研究。
- 探索基于“无缝设计”的增强型界面提升用户透明度和认知。
- 进行更长时间的研究验证用户的长期规则适应性及行为变化。
- 局限性:
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
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研究问题
3- 用户在使用用户中心的情境感知系统时,存在哪些技术差距?分类: 不确定性传达与校准依赖同类问题arrow_forward
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现实痛点
1- 用户很难用情境感知系统实现自己的健康干预目标。分类: 不确定性传达与校准依赖同类问题arrow_forward
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
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DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3641979
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来源
CHI
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年份
2024
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作者
2 位作者
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研究子方向
通用设计与包容性设计、隐私设计与用户控制、环境感知与上下文计算
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职业/产业
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