我们到了吗？揭示协作沉浸式分析中可用性挑战与机遇
人机交互
2024-06-21 v1
摘要
在不断演进的高维科学数据领域，协作沉浸式分析（CIA）为复杂数据可视化和解释提供了具有前景的前景，尤其适用于领域专家。本研究提出了一套全面的框架，用于对ParaView（一款开源CIA系统）的延伸现实（XR）界面进行可用性研究。通过运用既定的人机交互（HCI）原则，包括雅各布·尼克森的可用性启发法、认知负荷理论、NASA任务负荷指数、系统可用性量表、可供理论以及执行与评估的浅 Gulf，本研究旨在识别潜在的可用性问题并为提高科学领域内用户体验提供指南。我们的发现揭示了ParaView XR界面存在显著的可用性挑战，这些挑战妨碍了有效的团队协作。例如，缺乏同步协作、有限的沟通方式以及缺乏基于角色的数据访问是亟需关注的关键领域。此外，应用使用期间的错误处理不足、反馈机制不充分以及支持资源有限等问题也需要广泛改进，以充分发挥系统潜能。我们的研究建议克服协作沉浸式系统现有可用性障碍的潜在改进措施。
引用
@article{arxiv.2406.13918,
title = {Are We There Yet? Unravelling Usability Challenges and Opportunities in Collaborative Immersive Analytics for Domain Experts},
author = {Fahim Arsad Nafis and Alexander Rose and Simon Su and Songqing Chen and Bo Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.13918},
year = {2024}
}
备注
Accepted in 26th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2024, Washington, DC, USA