論文の概要: Comparing different qualitative methods to understand user experience in
Saudi Arabia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04232v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 12:28:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 12:54:48.787158
- Title: Comparing different qualitative methods to understand user experience in
Saudi Arabia
- Title(参考訳): サウジアラビアにおけるユーザエクスペリエンス理解のための異なる質的手法の比較
- Authors: Aisha Ahmed AlArfaj and Ellis Solaiman
- Abstract要約: 本研究はサウジアラビア文化の文脈における研究手法の比較を目的としている。
これは、ソーシャルコマースプラットフォームを設計する際のユーザニーズを理解するために使用される手法を反映している。
その結果,各手法はユーザの好みの点で正と負の値を持つことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The HCI field has seen a growing body of qualitative research, making use of
a wide range of activities and methods. Interviews and workshops are some of
the main techniques used to help understand user needs and to conduct co-design
activities with them. However, these methods might be conducted in various ways
and have different advantage and disadvantages. An important aspect influencing
the types of activities and methods used is the culture of research
participants. This paper aims to compare the research methods conducted in the
context of the Saudi Arabian culture. It provides a reflection on the methods
used to understand user needs when designing social commerce platforms,
including interviews, co-design workshops and critique design workshops. We
found that each method has its positives and negatives in terms of user
preferences, and can help to obtain useful information at different levels of
detail. For example, conducting semi-structured interviews by text was
preferred by participants who are at home with their families. However, they
can be slower than other methods.
- Abstract(参考訳): HCI分野は、様々な活動や手法を生かし、定性的研究の組織が成長しているのを目の当たりにしている。
インタビューやワークショップは,ユーザニーズの理解と共同設計活動の実施に使用される,主要なテクニックのひとつだ。
しかし、これらの方法は様々な方法で行われ、利点と欠点が異なる。
活動の種類や方法に影響を及ぼす重要な側面は、研究参加者の文化である。
本研究はサウジアラビア文化の文脈における研究手法の比較を目的としている。
インタビューや共同設計ワークショップ、批判的なデザインワークショップなど、ソーシャルコマースプラットフォームの設計において、ユーザニーズを理解するための方法の振り返りを提供する。
その結果,各手法はユーザの嗜好の面で肯定的かつ否定的であり,様々な詳細レベルで有用な情報を得るのに役立つことがわかった。
例えば、テキストによる半構造化インタビューの実施は、家族と一緒にいる参加者が好んだ。
しかし、他の方法よりも遅い場合がある。
関連論文リスト
- Preview-based Category Contrastive Learning for Knowledge Distillation [53.551002781828146]
知識蒸留(PCKD)のための新しい予見型カテゴリーコントラスト学習法を提案する。
まず、インスタンスレベルの特徴対応と、インスタンスの特徴とカテゴリ中心の関係の両方の構造的知識を蒸留する。
カテゴリ表現を明示的に最適化し、インスタンスとカテゴリの表現を明確に関連付けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T03:31:00Z) - Survey on Knowledge Distillation for Large Language Models: Methods, Evaluation, and Application [21.555902498178387]
大規模言語モデル(LLM)は様々な領域で例外的な機能を示しており、学術と産業の両方から大きな関心を集めている。
精度を維持しながら言語モデルを圧縮する努力は研究の焦点となっている。
知識蒸留は、性能を著しく損なうことなく推論速度を向上する有効な手法として登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T02:14:42Z) - Mapping acceptance: micro scenarios as a dual-perspective approach for assessing public opinion and individual differences in technology perception [0.0]
本稿では,様々な技術や概念にまたがるメンタルモデルと社会的受容を評価する統合的手法として,マイクロシナリオを紹介する。
各参加者の平均評価は個人差と見なすことができ、技術やトピックにわたって反射的な測定を提供する。
本稿では,技術発展と社会的認知のギャップを埋めることを目的として,技術開発と政策立案におけるより深い意思決定のためのツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T16:43:32Z) - Revisiting Self-supervised Learning of Speech Representation from a
Mutual Information Perspective [68.20531518525273]
我々は、情報理論の観点から、既存の自己教師型音声の手法を詳しく検討する。
我々は線形プローブを用いて、対象情報と学習された表現の間の相互情報を推定する。
我々は、ラベルを使わずに、データの異なる部分間の相互情報を見積もる自己教師型の表現を評価する可能性を探る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T21:13:22Z) - Context Retrieval via Normalized Contextual Latent Interaction for
Conversational Agent [3.9635467316436133]
本稿では,会話応答の質を向上させるために,関連情報を正確かつ効率的に識別できる新しい手法であるPK-NCLIを提案する。
実験の結果, PK-NCLIは, 難易度, 知識基盤, 訓練効率において, 最先端のPK-FoCuよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T18:53:51Z) - A Matter of Annotation: An Empirical Study on In Situ and Self-Recall Activity Annotations from Wearable Sensors [56.554277096170246]
In-the-wildデータ収集に焦点をあてたユーザスタディにおいて,一般的な4つのアノテーション手法の評価と対比を行う実験的検討を行った。
実際の記録プロセス中に参加者がアノテートするユーザ主導のin situアノテーションと、各日の終わりに参加者が振り返ってアノテートするリコールメソッドの両方に対して、参加者は自身のアクティビティクラスと対応するラベルを選択できる柔軟性を持っていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T16:02:56Z) - Saliency Cards: A Framework to Characterize and Compare Saliency Methods [34.38335172204263]
Saliencyメソッドは、各入力機能がモデルの出力に対してどれだけ重要かを計算する。
既存のアプローチでは、多様なユーザニーズを考慮しない唾液度メソッドに対して、普遍的なデシラタを仮定している。
サリエンシカード(Saliency Card)は、サリエンシメソッドの動作とパフォーマンスに関する構造化されたドキュメントである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T01:21:49Z) - Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.903358393660724]
プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。
ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T17:13:59Z) - Individual Explanations in Machine Learning Models: A Case Study on
Poverty Estimation [63.18666008322476]
機械学習の手法は、敏感な社会的文脈でますます適用されつつある。
本研究の主な目的は2つある。
まず、これらの課題を公開し、関連性のある新しい説明方法の使用にどのように影響するか。
次に、関連するアプリケーションドメインで説明メソッドを実装する際に直面するような課題を軽減する一連の戦略を提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T01:54:58Z) - Human Trajectory Forecasting in Crowds: A Deep Learning Perspective [89.4600982169]
本稿では,既存の深層学習に基づくソーシャルインタラクションのモデル化手法について詳細に分析する。
本稿では、これらの社会的相互作用を効果的に捉えるための知識に基づく2つのデータ駆動手法を提案する。
我々は,人間の軌道予測分野において,重要かつ欠落したコンポーネントであるTrajNet++を大規模に開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T17:19:56Z) - Methods for Generating Typologies of Non/use [9.185659838334244]
本稿では、研究者が研究している特定の社会工学的設定に関連する非利用の種類を識別する2つの方法を提案する。
以上の結果から, 提案した異なる手法が, ほぼ同等の非使用型を同定できることが示唆された。
また,これらの手法から得られた異なる型が予測モデルにどのように利用され,両者が相互に相互に相関あるいは不確認を行うことができるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T21:43:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。