Navigation uncertainty is crucial for understanding the wayfinding behaviors while no method has been developed to effectively measured uncertainty in real-world scenarios. We developed the Real-time Continous Uncertainty Annotation (RCUA) to continuously measure perceived uncertainty by asking users to push the joystick in during the wayfinding process. We tested its test-retest reliability and validated RCUA based on 40 participants using the known group and known treatment. We also compared it with a discrete self-report scale and continuous postexperiment video annotation (CUA). The result demonstrated that most participants were able to output four distinct levels of uncertainty, though high variability and errors were observed. Both known group and known treatment proved good validity of the measure and RCUA was moderately correlated with self-report uncertainty. Self-report surveys showed that participants can continuously push the joystick and conduct wayfinding tasks at the same time. A comparison between RCUA and CUA showed that RCUA had a higher granularity but participants tended to overreport uncertainty using RCUA.


翻译:我们开发了实时连续不确定注释(RCUA),以便通过要求用户在探索过程中推操纵杆来持续测量所察觉到的不确定性。我们测试了其测试-测试可靠性,并根据40名参与者使用已知群体和已知的治疗方法,验证了RCUA。我们还将其与离散的自我报告尺度和连续的实验后视频注释(CUA)进行了比较。结果显示,大多数参与者都能够输出出四种截然不同的不确定性,尽管观察到了高度的变异性和错误。已知的小组和已知的处理方法都证明该措施的有效性良好,而RCUA与自我报告的不确定性有一定的关联。自我报告调查表明,参与者可以不断推动旋杖并同时执行调查任务。对RCUA和CUA的比较表明,RCUA的颗粒度较高,但参与者倾向于使用RCUA过度报告不确定性。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+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
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员