误报与漏报:恢复时间和认知成本对输入错误偏好的影响研究
作者
BL
Ben Lafreniere
Facebook Reality LabsTR
Tanya R. Jonker
Facebook Reality Labs: ResearchSS
Stephanie Santosa
Facebook Reality LabsMG
Michael Glueck
Facebook Reality Labs可视化感知与认知用户研究方法(访谈、调查、观察)HCI 研究员认知科学家
现有在输入识别中权衡误报与漏报错误的方法基于不精确的用户体验影响假设,这些假设不太可能适用于所有情况。为了为动态设置此类权衡提供依据,研究者开展了两项用户研究,探讨对误报与漏报错误的相对偏好如何受到错误恢复时间成本以及高层级任务因素(时间压力、多任务)的影响。参与者完成一项固定错误率的瓦片选择任务,其中误报和漏报错误的恢复时间成本被设置不同,然后表明对其中一种错误类型的偏好以及对任务的挫折感评分。结果表明,错误恢复的时间成本会驱动挫折感和相对错误类型偏好,参与者表现出对误报错误的偏见,相当于约1.5秒或更长的额外恢复时间。这种偏见的几种解释包括:误报错误对用户施加更大的注意力需求,且从误报错误中恢复会产生任务切换成本。
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DOI: https://doi.org/10.1145/3472749.3474735
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来源
UIST
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年份
2021
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作者
8 位作者
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研究子方向
可视化感知与认知、用户研究方法(访谈、调查、观察)
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职业/产业
HCI 研究员、认知科学家
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