Evaluation werkzeuggestützter Gesten-Extraktionen
Abstract
Für die Entwicklung intuitiver berührungsloser Gesten-Interaktionen existieren in der Literatur unterschiedliche Herangehensweisen, darunter die sog. Erratbarkeitsstudie zum Finden geeigneter Gesten-Interaktionsaufgaben-Paare. Typischerweise werden Gesten von potentiellen Nutzern erfragt und anschließend durch Berücksichtigung unterschiedlicher Kriterien (z. B. Popularität der Gesten, etc.) in einem Gestenset zusammengefasst. Der Aufwand für solche Befragungen ist hoch und die Stichproben entsprechend gering.
Wir beschreiben in dieser Arbeit den Bereich der Gesten-Extraktion, der werkzeugtechnisch durch unser Onlinedienst GestureNote unterstützt wird, sowie die Ergebnisse seiner ersten Evaluation mit Hilfe von unerfahrenen Nutzern (d. h. Laien im Umgang mit dem Design von Gesten und der Nutzung von GestureNote). Insgesamt nahmen 30 Studierende an der Studie teil. Alle Probanden führten erfolgreich Erratbarkeitsstudien durch, was zeigt, dass sich das zugrundeliegende Konzept als praktikabel erweist. Die Ergebnisse legen Anpassungen an der Klassifizierung von Gesten nahe, z. B. die Modifizierung der Formel zur Berechnung der Übereinstimmung durch eine Gewichtung.
- Citation
- BibTeX
Künkel, D., Rupprecht, D. & Blum, R.,
(2019).
Evaluation werkzeuggestützter Gesten-Extraktionen.
In:
Alt, F., Bulling, A. & Döring, T.
(Hrsg.),
Mensch und Computer 2019 - Tagungsband.
New York:
ACM.
DOI: 10.1145/3340764.3344881
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xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language:
(de)

Content Type: Text/Conference Paper
Keywords
Collections
- Tagungsband MuC 2019 [134]