使用投机性设计理解美国大学运动队追踪数据设计与使用的首选未来

美国大学运动队正越来越多地采用可穿戴传感器等个人数据技术,旨在改善个人和团队表现及个人安全。先前研究已注意到这些工具可能加强教练对学生运动员的权力,并损害学生运动员对隐私和自主性的需求。为研究解决这一复杂社会技术挑战的首选及反首选方法,我们采用投机性设计方法,让学生运动员和科技设计学生制作三个视频,呈现学生运动员与教练之间围绕运动追踪技术使用的张力。随后与包括学生运动员、教练和设计师在内的15名参与者分享这些视频。基于嵌入视频中及参与者反馈的学生运动员、团队工作人员和设计师视角,我们描述了对追踪和共享边界的偏好、追踪数据如何代表运动员以及对数据实践的偏好。我们还提出设计要求和使用建议,以更好地使追踪技术与这些偏好保持一致。

快捷操作

分享

分享当前页面

ios_share

https://hci.top/zh/papers/cscw/178194/2024

广告推荐

学习 AI 编程到 CodeNow

open_in_new打开DOI链接
DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3641028
一眼看懂

论文快照

fact_check
dataset
来源
CSCW
calendar_month
年份
2024
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
3 位作者
sell
研究子方向
work
职业/产业
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文