LitForager：探索沉浸式感知中多模态文献搜寻策略

探索和理解相关学术文献是研究人员的关键且具挑战性的任务，尤其鉴于研究出版物的快速扩张。该任务本质上涉及感知——解释复杂、分散的信息源以构建理解。虽然新兴的沉浸式分析工具已显示出认知收益，如增强的空间记忆和减少的认知负荷，但这些工具主要关注信息综合（例如组织已知文档）。相比之下，发现和收集相关文献的同样重要的信息搜寻阶段在沉浸式环境中仍未得到充分探索，阻碍了完整的感知工作流程。为填补这一差距，我们引入LitForager——一个用于在沉浸式感知工作流程中进行信息搜寻的交互式文献探索工具，利用基于网络的可视化和多模态交互。该工具基于WebXR开发，并通过针对研究人员的形式化研究得到指导，支持探索引导、空间组织和通过3D文献网络的无缝过渡。针对15名研究人员的观察性用户研究表明，LitForager在其多模态界面支持流畅的搜寻策略和空间感知方面有效。