Whether investigating research questions or designing systems, many researchers and designers need to engage users with their personal data. However, it is difficult to successfully design user-facing tools for interacting with personal data without first understanding what users want to do with their data. Techniques for raw data exploration, sketching, or physicalization can avoid the perils of tool development, but prevent direct analytical access to users' rich personal data streams. We present a new method that directly tackles this challenge: the data engagement interview. This interview method incorporates an analyst to provide real-time analysis of personal data streams, granting interview participants opportunities to directly engage their data, and interviewers to observe and ask questions throughout this engagement. We describe the method's development through a case study with asthmatic participants, share insights and guidance from our experience, and report a broad set of insights from these interviews.


翻译:无论是调查研究问题还是设计系统,许多研究人员和设计师都需要让用户使用其个人数据,然而,如果不首先了解用户想要用其数据做什么,就很难成功地设计出与个人数据进行互动的以用户为主的工具。原始数据勘探、草图绘制或物理化的技术可以避免工具开发的危险,但防止直接分析用户丰富的个人数据流。我们提出了一个直接应对这一挑战的新方法:数据接触访谈。这种访谈方法包括一名分析员,提供个人数据流的实时分析,给予访谈参与者直接接触数据的机会,以及在整个接触过程中观察和提问的访谈者。我们通过与哮喘参与者进行案例研究来描述该方法的发展,分享我们经验中的深刻见解和指导,并报告从这些访谈中获得的广泛见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关VIP内容
【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员