Métodos y metodología XR

Katie Rawson

Este análisis considera dos cosas: los métodos de investigación que se utilizan actualmente en las tres principales revistas dedicadas a la realidad extendida o XR ( Virtual , Frontiers in Virtual Reality , Presence: Virtual and Augmented Reality ), y qué sugieren estas metodologías, desde una perspectiva de comunicación. sobre el campo. En particular, dos elementos parecen fundamentales para los métodos en XR; cómo tratamos el cuerpo como un espacio para la evidencia y, en ese sentido, cómo abordamos los modos de evidencia subjetivos y objetivos.

Gran parte de la investigación en las revistas dedicadas a XR es experimental. Incluye investigaciones con sujetos humanos que utilizan medidas físicas como la frecuencia cardíaca y una prueba electroencefalográfica (EEG) para controlar las reacciones en el cerebro, cuestionarios estandarizados subjetivos (como el Motion Sickness Questionnaire) y acciones medidas (caminar, pruebas de tablero, desempeño en una prueba ). También hubo experimentos técnicos que compararon el rendimiento de los sistemas (p. ej., An, 2022; Genova 2022).

Midiendo el cuerpo

Dado el nivel de fisicalidad que es clave para las experiencias en XR, una encarnación física que a menudo supera a los medios anteriores, no sorprende que muchos de los estudios se centren en medir estos atributos. Hay dos formas en que esto funciona en mediciones externas. Primero, el movimiento de los ojos, el cuerpo o la cara de las personas es monitoreado. También se moniteorea su posición en el espacio o su distancia de los objetos y encuentros con ellos. La mayor parte de este trabajo tiene como objetivo mejorar la mecánica de XR (p. ej., W. Kim 2022, H. Liu 2022) o aprender cómo responde la gente en XR (p. ej., Pastel 2022, Goncalves 2022). En segundo lugar, los investigadores monitorean los cerebros y corazones de los participantes para interpretar cómo responden a XR (p. ej., Z. Chang 2022, Krokos 2022, Lemmens 2022, Ventura 2022). Estos estudios frecuentemente combinaron métodos. Por ejemplo, Lemmens et al. (2022) combinó cuatro medidas subjetivas, encuestando actitudes y sentimientos, con medidas objetivas como la frecuencia cardíaca. Sin embargo, un estudio explora la posibilidad de suplantar una medida subjetiva de uso frecuente para la enfermedad cibernética con una medición de EEG (Krokos & Varshney, 2022). Teniendo en cuenta los desafíos metodológicos de interrumpir a un sujeto o pedirle que recuerde su experiencia, este estudio aboga por el uso de una medición de EEG para la retroalimentación en tiempo real sobre la ciberenfermedad en los sujetos. Los EEG se utilizan eficazmente para estudios de cinetosis, y este estudio es prometedor para este método.

Experiencia de usuario

Otra proporción significativa de artículos son estudios observacionales, incluidos trabajos cuasi-experimentales y estudios de usuarios. En general, en la literatura de XR, existe una división entre los investigadores que realizaban y describían su trabajo como estudios de investigación y los que describían su trabajo como estudios de usuarios (p. ej., Pan, Alves, Jin, Risso, 2022). En parte, esto refleja el papel destacado del desarrollo en el campo; a menudo, el artículo de investigación describe un avance tecnológico o de plataforma. La prueba de usuario es un enfoque sólido para establecer el logro y el valor de la innovación técnica.

Sin embargo, los estudios de investigación y UX tienen diferentes suposiciones subyacentes sobre el valor. Los estudios de investigación están diseñados en torno al conocimiento a través de prácticas verificables, ya sean experimentos controlados u observación restringida por disciplina. UX, por otro lado, premia las experiencias y preferencias individuales en lugar del conocimiento extraído de métodos compartidos. Los deseos y comportamientos de los usuarios determinan el éxito de un estudio de usuarios, y el resultado, en este caso, suele dar forma a una tecnología para los usuarios. En un campo tecnológicamente fértil y, en muchos aspectos, de desarrollo, tiene sentido que veamos un equilibrio entre la creación de conocimiento académico estándar y los estudios de UX centrados en el usuario. Esto plantea preguntas para los investigadores de ciencias sociales, cuyos métodos han informado el diseño del estudio UX, sobre cómo invertir en el desarrollo continuo, utilizar las posibilidades de la tecnología XR perfeccionadas a través de estudios de usuarios y utilizar XR como método para la enseñanza, el tratamiento y la investigación. También puede alentar que UX adopte otros métodos de investigación, incluidos métodos mixtos que combinan respuestas escaladas (p. ej., encuestas) o medidas (p. ej., EEG) con observación o participación en profundidad.

Podemos ver las formas en las que los enfoques de UX son parte de la investigación XR incluso en publicaciones que se enmarcan como conocimiento más tradicional. La investigación de las ciencias sociales sobre XR a menudo se refiere a la efectividad. La mayor parte de la literatura mide las técnicas de XR para el aprendizaje efectivo (p. ej., Hammar Wijkmark, Jeong, Papagiannakis) o la terapia (consulte la revisión de la literatura de Weibe 2022), pero también hay publicaciones sobre comunicación y experiencias basadas en el placer, como turismo, arte y relajación. (por ejemplo, Hall, Crolla). Para muchos de esos estudios, los métodos son una combinación comprobada de pruebas previas y posteriores junto con cuestionarios analizados en formas que son similares al estudio de otras prácticas, tratamientos o intervenciones.

Otros métodos

Los investigadores también están comenzando a utilizar la realidad virtual como una herramienta en sus métodos. A diferencia de los experimentos de eficacia que tienen la RV como tema, estos son estudios que utilizan entornos virtuales para explorar las respuestas a las preguntas de las ciencias sociales. Por ejemplo, la investigación sobre la imagen corporal de Line Tremblay, Brahim Chebbi y Stéphane Bouchard utiliza VR y háptica, pero su pregunta es fundamentalmente sobre la imagen corporal y las actitudes antigordas. Utiliza las posibilidades de la realidad virtual para evaluar y validar teorías en un experimento controlado. Si bien gran parte de la literatura de realidad virtual trata sobre cómo comprender y crear presencia, este trabajo toma las posibilidades de la presencia para estudiar a las personas en sus cuerpos.

Por último, los artículos de 2022 incluyen una serie de revisiones (p. ej., Atsikpasi, Hoffman, Lin, Sadowski) y modelos teóricos basados en la literatura (p. ej., Huang, Stohman), que habla de la acumulación de una masa crítica de literatura XR, en un campo donde el desarrollo avanza rápidamente y, al mismo tiempo, las estructuras de evaluación y comprensión se construyen y debaten.

Cabe señalar que hay escasez de métodos antropológicos y, en general, cualitativos. Si bien hay algunos enfoques etnográficos de la realidad virtual publicados en 2022 (Blackman 2022, Pike 2022), el uso de la observación participante, entrevistas en profundidad, estudios longitudinales y otros métodos que involucran la interacción humana y la observación durante períodos prolongados de tiempo (más que la duración de una prueba o de una encuesta) faltan. Estos son métodos que parecen proporcionarnos mejores formas de comprender e informar la realidad extendida, dado que es un medio en el que habitan las personas, como sugiere el documental We Met in Virtual Reality.

Al considerar los métodos en XR, tanto el contenido como el método de estos trabajos sugieren continuar explorando el cuerpo. Lo que significa estar en un cuerpo y usar la información que las personas obtienen de sus cuerpos, incluso con fines de comunicación (es decir, cómo nos señalamos unos a otros, cómo interpretamos las señales, cómo interactuamos) son temas clave a considerar. La literatura XR comenzó en los campos de la ingeniería y la informática y se ha adoptado en la medicina y los negocios tecnológicos, pero aún se encuentra en la periferia de las ciencias sociales. Los métodos en muchas de estas publicaciones reflejan esto, sesgando hacia los experimentos científicos y técnicos, controlados o cuasi-experimentos, y no profundizando en el trabajo cualitativo o crítico. La gama de metodologías para generar conocimiento puede ampliarse mediante un compromiso más amplio y continuo con XR, ya sea mediante el uso de VR para probar premisas o descubrir cómo diseñar y comprender mejor las experiencias y las medidas de las realidades.

Bibliografía anotada

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Kroma et al. promueven la realización de más estudios remotos en XR y elevan las mejores prácticas y estándares en esta forma de investigación. Reconociendo que gran parte de la investigación de XR requiere controles estrictos o el acceso a equipos muy especializados de un laboratorio, describen las posibilidades de investigación más allá de esas limitaciones. La pandemia trajo consigo el desafío y la oportunidad de realizar estudios de investigación basados en participantes sin estar físicamente presentes. ¿Cómo se pueden hacer estudios de XR con participantes en sus propios hogares en lugar de en la habitación con el investigador? Sobre la base de los principios y prácticas de otras interacciones remotas entre humanos y computadoras, y de la investigación en ciencias sociales, describen seis estudios y clasificaciones destinados a proporcionar una guía categórica para pensar a través del diseño de investigación remota en XR. Su sistema incluye cinco elementos principales: estudio, participantes, aparato, investigador y recopilación de datos. De igual importancia, plantean una serie de cuestiones (cosas que se repetían pero que eran desafíos solucionables en sus estudios de casos, como la seguridad de la plataforma, problemas de protocolo de estudio, contratación y motivación, errores de seguimiento y entrega de equipos) y luego investigan pautas de diseño para resolver algunas de ellas. Estos problemas, incluían las imágenes de flujo de trabajo para los participantes, hardware y software a prueba de balas y sin errores, y comunidades de participantes en investigaciones que brindan recompensas sociales (además de los incentivos tradicionales). Además, argumentan que debido a que el diseño del estudio remoto hace que los participantes no tengan que ir a un lugar fijo (p. ej., no tienen que viajar al laboratorio de una universidad) en un momento fijo (p. ej., sentarse en una habitación de 3 a 5 pm un jueves), se vuelve factible que una población más diversa se incorpore a los estudios y que estos se desarrollen por períodos más largos de tiempo, lo que mejora la investigación en el campo.

Huang, J., & Jung, Y. (2022). Perceived authenticity of virtual characters makes the difference. Frontiers in Virtual Reality, 3. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frvir.2022.1033709 Aburumman, N., Gillies, M., Ward, J. A., & Hamilton, A. F. de C. (2022). Nonverbal communication in virtual reality: Nodding as a social signal in virtual interactions. International Journal of Human-Computer Studies, 164, 102819. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2022.102819

En la literatura XR, los académicos a menudo examinan el mismo concepto en formas metodológicamente divergentes. Considere el enfoque de Junru Huang y Younbo Jung en "La autenticidad percibida de los personajes virtuales marca la diferencia" (2022), a diferencia de Nadine Aburumman et al en "Comunicación no verbal en realidad virtual: asentir como señal social en interacciones virtuales" (2022). ). Huang y Younbo usan literatura existente y métodos basados en argumentos para desarrollar modelos teóricos con el fin de proponer cómo las personas juzgan la autenticidad de los personajes virtuales. En una serie de pasos definitorios y deductivos establecen que estas entidades virtuales son actores sociales definidos tanto por su agencia momento a momento como por su representación. Su autenticidad, definida por la confiabilidad, la originalidad y la espontaneidad, se crea a través de interacciones. Al establecer la distinción entre realismo y autenticidad, señalan que los personajes virtuales identificados por máquinas pueden percibirse como más auténticos en ciertos contextos porque la autenticidad se trata de invertir y creer en la interacción que permite la imaginación o formas alternativas de ser real (no muy diferente de la relación de las personas con personajes de ficción en libros y películas). Uno de los factores clave que identifican en sus modelos es la interacción de la representación declarada y las expectativas de comportamiento en la interacción (por ejemplo, un personaje que dice que es una máquina y luego se comporta en la interacción social como una máquina puede ser más auténtico que un personaje virtual que es hiperrealista o que tiene una apariencia similar a la humana, pero no actúa de una manera humana natural). La mayor parte de su modelo se basa en afirmaciones lógicas y definitorias basadas en años de literatura sobre autenticidad y personajes virtuales con la extensión de su modelo sobre interacciones comunicativas y autenticidad.

Aburumman et. Alabama. por otro lado retoman una cuestión de comunicación paralela: la verosimilitud y las expectativas en torno a la señal social, en este caso la comunicación no verbal, pero empleando un pequeño estudio, compuesto por 21 participantes. Este estudio utilizó una serie de tareas y cuestionarios para comprender mejor cómo las personas responden a asentir con la cabeza, parpadear y las expresiones faciales. Aprenden que hacer que los agentes virtuales se involucren en la comunicación no verbal genera confianza, alineándose con las teorías que presentan Huang y Jung, así como con estudios previos sobre la comunicación no verbal en la realidad virtual (que son legión). Ninguno de los artículos desarrolló una metodología novedosa; sin embargo, ilustran dos caminos clave que los investigadores están tomando para crear conocimiento en XR: la proliferación de estudios a menudo pequeños y basados en tareas (que es el enfoque más común en la literatura que examinamos) y estudios teóricos invertidos en enmarcar la literatura y contribuir con los modelos que prueban estos estudios.

Referencias

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