29 research outputs found

    The dual pathway to information avoidance in information systems use

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    This article develops an explanatory model of information avoidance behavior from extant theory and examines its hypotheses using psychophysiological methods. It integrates existing but partially conflicting explanations into a coherent positivist model based on Coping Theory. The existence of two distinct but interlinked causal pathways to information avoidance will be outlined. Both pathways are cause by defects in the information quality. The first pathway is grounded on being threatened by the information’s inconsistency. The second pathway is based on being distressed by the information’s complexity. Due to the involvement of cognition as well as affect, the usefulness of traditional measurement methods alone is deemed to be limited. Thus, we will draw upon recent advances from NeuroIS research in order to integrate psychophysiological measures into an extended, triangulated measurement protocol. This article intends to contribute to this special issue in three ways. First, it shapes a theoretical model for studying information avoidance which has received little attention in IS research. Second, it exemplifies the derivation and instantiation of a NeuroIS measurement model and the selection of appropriate NeuroIS methods for scrutinizing the theoretical information avoidance model. Third, based on the evidence of an experiment, it provides guidelines for how to conduct eye-tracking, pupillometry, and facial electromyography measurements as well as how to subsequently derive meaning from the initial data collected

    Earables: Wearable Computing on the Ears

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    Kopfhörer haben sich bei Verbrauchern durchgesetzt, da sie private Audiokanäle anbieten, zum Beispiel zum Hören von Musik, zum Anschauen der neuesten Filme während dem Pendeln oder zum freihändigen Telefonieren. Dank diesem eindeutigen primären Einsatzzweck haben sich Kopfhörer im Vergleich zu anderen Wearables, wie zum Beispiel Smartglasses, bereits stärker durchgesetzt. In den letzten Jahren hat sich eine neue Klasse von Wearables herausgebildet, die als "Earables" bezeichnet werden. Diese Geräte sind so konzipiert, dass sie in oder um die Ohren getragen werden können. Sie enthalten verschiedene Sensoren, um die Funktionalität von Kopfhörern zu erweitern. Die räumliche Nähe von Earables zu wichtigen anatomischen Strukturen des menschlichen Körpers bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Erfassung einer Vielzahl von Eigenschaften, Prozessen und Aktivitäten. Auch wenn im Bereich der Earables-Forschung bereits einige Fortschritte erzielt wurden, wird deren Potenzial aktuell nicht vollständig abgeschöpft. Ziel dieser Dissertation ist es daher, neue Einblicke in die Möglichkeiten von Earables zu geben, indem fortschrittliche Sensorikansätze erforscht werden, welche die Erkennung von bisher unzugänglichen Phänomenen ermöglichen. Durch die Einführung von neuartiger Hardware und Algorithmik zielt diese Dissertation darauf ab, die Grenzen des Erreichbaren im Bereich Earables zu verschieben und diese letztlich als vielseitige Sensorplattform zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten zu etablieren. Um eine fundierte Grundlage für die Dissertation zu schaffen, synthetisiert die vorliegende Arbeit den Stand der Technik im Bereich der ohr-basierten Sensorik und stellt eine einzigartig umfassende Taxonomie auf der Basis von 271 relevanten Publikationen vor. Durch die Verbindung von Low-Level-Sensor-Prinzipien mit Higher-Level-Phänomenen werden in der Dissertation anschließ-end Arbeiten aus verschiedenen Bereichen zusammengefasst, darunter (i) physiologische Überwachung und Gesundheit, (ii) Bewegung und Aktivität, (iii) Interaktion und (iv) Authentifizierung und Identifizierung. Diese Dissertation baut auf der bestehenden Forschung im Bereich der physiologischen Überwachung und Gesundheit mit Hilfe von Earables auf und stellt fortschrittliche Algorithmen, statistische Auswertungen und empirische Studien vor, um die Machbarkeit der Messung der Atemfrequenz und der Erkennung von Episoden erhöhter Hustenfrequenz durch den Einsatz von In-Ear-Beschleunigungsmessern und Gyroskopen zu demonstrieren. Diese neuartigen Sensorfunktionen unterstreichen das Potenzial von Earables, einen gesünderen Lebensstil zu fördern und eine proaktive Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Darüber hinaus wird in dieser Dissertation ein innovativer Eye-Tracking-Ansatz namens "earEOG" vorgestellt, welcher Aktivitätserkennung erleichtern soll. Durch die systematische Auswertung von Elektrodenpotentialen, die um die Ohren herum mittels eines modifizierten Kopfhörers gemessen werden, eröffnet diese Dissertation einen neuen Weg zur Messung der Blickrichtung. Dabei ist das Verfahren weniger aufdringlich und komfortabler als bisherige Ansätze. Darüber hinaus wird ein Regressionsmodell eingeführt, um absolute Änderungen des Blickwinkels auf der Grundlage von earEOG vorherzusagen. Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für Forschung, welche sich nahtlos in das tägliche Leben integrieren lässt und tiefere Einblicke in das menschliche Verhalten ermöglicht. Weiterhin zeigt diese Arbeit, wie sich die einzigarte Bauform von Earables mit Sensorik kombinieren lässt, um neuartige Phänomene zu erkennen. Um die Interaktionsmöglichkeiten von Earables zu verbessern, wird in dieser Dissertation eine diskrete Eingabetechnik namens "EarRumble" vorgestellt, die auf der freiwilligen Kontrolle des Tensor Tympani Muskels im Mittelohr beruht. Die Dissertation bietet Einblicke in die Verbreitung, die Benutzerfreundlichkeit und den Komfort von EarRumble, zusammen mit praktischen Anwendungen in zwei realen Szenarien. Der EarRumble-Ansatz erweitert das Ohr von einem rein rezeptiven Organ zu einem Organ, das nicht nur Signale empfangen, sondern auch Ausgangssignale erzeugen kann. Im Wesentlichen wird das Ohr als zusätzliches interaktives Medium eingesetzt, welches eine freihändige und augenfreie Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. EarRumble stellt eine Interaktionstechnik vor, die von den Nutzern als "magisch und fast telepathisch" beschrieben wird, und zeigt ein erhebliches ungenutztes Potenzial im Bereich der Earables auf. Aufbauend auf den vorhergehenden Ergebnissen der verschiedenen Anwendungsbereiche und Forschungserkenntnisse mündet die Dissertation in einer offenen Hard- und Software-Plattform für Earables namens "OpenEarable". OpenEarable umfasst eine Reihe fortschrittlicher Sensorfunktionen, die für verschiedene ohrbasierte Forschungsanwendungen geeignet sind, und ist gleichzeitig einfach herzustellen. Hierdurch werden die Einstiegshürden in die ohrbasierte Sensorforschung gesenkt und OpenEarable trägt somit dazu bei, das gesamte Potenzial von Earables auszuschöpfen. Darüber hinaus trägt die Dissertation grundlegenden Designrichtlinien und Referenzarchitekturen für Earables bei. Durch diese Forschung schließt die Dissertation die Lücke zwischen der Grundlagenforschung zu ohrbasierten Sensoren und deren praktischem Einsatz in realen Szenarien. Zusammenfassend liefert die Dissertation neue Nutzungsszenarien, Algorithmen, Hardware-Prototypen, statistische Auswertungen, empirische Studien und Designrichtlinien, um das Feld des Earable Computing voranzutreiben. Darüber hinaus erweitert diese Dissertation den traditionellen Anwendungsbereich von Kopfhörern, indem sie die auf Audio fokussierten Geräte zu einer Plattform erweitert, welche eine Vielzahl fortschrittlicher Sensorfähigkeiten bietet, um Eigenschaften, Prozesse und Aktivitäten zu erfassen. Diese Neuausrichtung ermöglicht es Earables sich als bedeutende Wearable Kategorie zu etablieren, und die Vision von Earables als eine vielseitige Sensorenplattform zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten wird somit zunehmend realer

    Proficiency-aware systems

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    In an increasingly digital world, technological developments such as data-driven algorithms and context-aware applications create opportunities for novel human-computer interaction (HCI). We argue that these systems have the latent potential to stimulate users and encourage personal growth. However, users increasingly rely on the intelligence of interactive systems. Thus, it remains a challenge to design for proficiency awareness, essentially demanding increased user attention whilst preserving user engagement. Designing and implementing systems that allow users to become aware of their own proficiency and encourage them to recognize learning benefits is the primary goal of this research. In this thesis, we introduce the concept of proficiency-aware systems as one solution. In our definition, proficiency-aware systems use estimates of the user's proficiency to tailor the interaction in a domain and facilitate a reflective understanding for this proficiency. We envision that proficiency-aware systems leverage collected data for learning benefit. Here, we see self-reflection as a key for users to become aware of necessary efforts to advance their proficiency. A key challenge for proficiency-aware systems is the fact that users often have a different self-perception of their proficiency. The benefits of personal growth and advancing one's repertoire might not necessarily be apparent to users, alienating them, and possibly leading to abandoning the system. To tackle this challenge, this work does not rely on learning strategies but rather focuses on the capabilities of interactive systems to provide users with the necessary means to reflect on their proficiency, such as showing calculated text difficulty to a newspaper editor or visualizing muscle activity to a passionate sportsperson. We first elaborate on how proficiency can be detected and quantified in the context of interactive systems using physiological sensing technologies. Through developing interaction scenarios, we demonstrate the feasibility of gaze- and electromyography-based proficiency-aware systems by utilizing machine learning algorithms that can estimate users' proficiency levels for stationary vision-dominant tasks (reading, information intake) and dynamic manual tasks (playing instruments, fitness exercises). Secondly, we show how to facilitate proficiency awareness for users, including design challenges on when and how to communicate proficiency. We complement this second part by highlighting the necessity of toolkits for sensing modalities to enable the implementation of proficiency-aware systems for a wide audience. In this thesis, we contribute a definition of proficiency-aware systems, which we illustrate by designing and implementing interactive systems. We derive technical requirements for real-time, objective proficiency assessment and identify design qualities of communicating proficiency through user reflection. We summarize our findings in a set of design and engineering guidelines for proficiency awareness in interactive systems, highlighting that proficiency feedback makes performance interpretable for the user.In einer zunehmend digitalen Welt schaffen technologische Entwicklungen - wie datengesteuerte Algorithmen und kontextabhängige Anwendungen - neuartige Interaktionsmöglichkeiten mit digitalen Geräten. Jedoch verlassen sich Nutzer oftmals auf die Intelligenz dieser Systeme, ohne dabei selbst auf eine persönliche Weiterentwicklung hinzuwirken. Wird ein solches Vorgehen angestrebt, verlangt dies seitens der Anwender eine erhöhte Aufmerksamkeit. Es ist daher herausfordernd, ein entsprechendes Design für Kompetenzbewusstsein (Proficiency Awareness) zu etablieren. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methodik für das Design und die Implementierung von interaktiven Systemen aufzustellen, die Nutzer dabei unterstützen über ihre eigene Kompetenz zu reflektieren, um dadurch Lerneffekte implizit wahrnehmen können. Diese Arbeit stellt ein Konzept für fähigkeitsbewusste Systeme (proficiency-aware systems) vor, welche die Fähigkeiten von Nutzern abschätzen, die Interaktion entsprechend anpassen sowie das Bewusstsein der Nutzer über deren Fähigkeiten fördern. Hierzu sollten die Systeme gesammelte Daten von Nutzern einsetzen, um Lerneffekte sichtbar zu machen. Die Möglichkeit der Anwender zur Selbstreflexion ist hierbei als entscheidend anzusehen, um als Motivation zur Verbesserung der eigenen Fähigkeiten zu dienen. Eine zentrale Herausforderung solcher Systeme ist die Tatsache, dass Nutzer - im Vergleich zur Abschätzung des Systems - oft eine divergierende Selbstwahrnehmung ihrer Kompetenz haben. Im ersten Moment sind daher die Vorteile einer persönlichen Weiterentwicklung nicht unbedingt ersichtlich. Daher baut diese Forschungsarbeit nicht darauf auf, Nutzer über vorgegebene Lernstrategien zu unterrichten, sondern sie bedient sich der Möglichkeiten interaktiver Systeme, die Anwendern die notwendigen Hilfsmittel zur Verfügung stellen, damit diese selbst über ihre Fähigkeiten reflektieren können. Einem Zeitungseditor könnte beispielsweise die aktuelle Textschwierigkeit angezeigt werden, während einem passionierten Sportler dessen Muskelaktivität veranschaulicht wird. Zunächst wird herausgearbeitet, wie sich die Fähigkeiten der Nutzer mittels physiologischer Sensortechnologien erkennen und quantifizieren lassen. Die Evaluation von Interaktionsszenarien demonstriert die Umsetzbarkeit fähigkeitsbewusster Systeme, basierend auf der Analyse von Blickbewegungen und Muskelaktivität. Hierbei kommen Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, die das Leistungsniveau der Anwender für verschiedene Tätigkeiten berechnen. Im Besonderen analysieren wir stationäre Aktivitäten, die hauptsächlich den Sehsinn ansprechen (Lesen, Aufnahme von Informationen), sowie dynamische Betätigungen, die die Motorik der Nutzer fordern (Spielen von Instrumenten, Fitnessübungen). Der zweite Teil zeigt auf, wie Systeme das Bewusstsein der Anwender für deren eigene Fähigkeiten fördern können, einschließlich der Designherausforderungen , wann und wie das System erkannte Fähigkeiten kommunizieren sollte. Abschließend wird die Notwendigkeit von Toolkits für Sensortechnologien hervorgehoben, um die Implementierung derartiger Systeme für ein breites Publikum zu ermöglichen. Die Forschungsarbeit beinhaltet eine Definition für fähigkeitsbewusste Systeme und veranschaulicht dieses Konzept durch den Entwurf und die Implementierung interaktiver Systeme. Ferner werden technische Anforderungen objektiver Echtzeitabschätzung von Nutzerfähigkeiten erforscht und Designqualitäten für die Kommunikation dieser Abschätzungen mittels Selbstreflexion identifiziert. Zusammengefasst sind die Erkenntnisse in einer Reihe von Design- und Entwicklungsrichtlinien für derartige Systeme. Insbesondere die Kommunikation, der vom System erkannten Kompetenz, hilft Anwendern, die eigene Leistung zu interpretieren

    Using eye movements to quantify human sensation of linear tranlation : a potential test of changes induced by adaptation to spaceflight

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    Thesis (M.S.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Aeronautics and Astronautics, 1993.Includes bibliographical references (leaves 175-178).by Karla Anne Polutchko.M.S

    Study of the light’s dazzling effect on the EEG signal of subjects performing tasks that require concentration

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    Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019The objective of this work is to study the effect of luminous glare on the electroencephalographic (EEG) signals of subjects that perform concentration-based tasks. The increasing access to high-power and directional light sources (such as laser pointers, but also some flashlights) has led to a growing concern with the potential effects of its use. More than the direct damaging of the retina, the focus has been directed at the effects related to the change in states of concentration on individuals performing tasks whose concentration is critical (such as helicopter pilots or heavy vehicles drivers). This effect is known as ”dazzling” and is typically a temporary deleterious effect on the ability to see or concentrate. However, while damage to the retina can be quantified, glare effects, being indirect (based on the effect on the execution of a given task), are typically qualitative (or at least of more subjective quantification). In this context, the use of brain-computer interfaces capable of analyzing the brain response to external stimuli, opens a door towards the creation of a new tool to evaluate the effects of dazzle. Its potential was evaluated by defining a set of strategies involving the illumination process, EEG signal recording and analysis. A continuous performance task commonly used as an assessment in cognitive neuroscience (N-back) was used to test the attention under the effect of dazzling, in parallel with EEG signals acquisition. Statistical data analysis was performed with the R programming language. ANOVA statistical significant results (p<0.001) for answer scores and latency were obtained for differences between the levels of difficulty, both with or without dazzling. Tukey’s test further revealed that these statistical differences were on the 0-back/2-back and 1-back/2-back pairs (p<0.005). The differences in the pair 0-back/1-back were not significant. Peak band frequency statistical tests were not significant with or without dazzling. Statistical differences were found between dazzling conditions for the frequency band power. For the 0-back and 1-back levels, with the AF7-Fp1 electrode pair, T-student tests resulted in an alpha band frequency power increase (p<0.003, in both cases). The electrode pair AF8-Fp2 resulted in an alfa and beta frequency band increase for the 1-back level (p<0.014 and p<0.029, respectively). These results suggest that concentration is affected by dazzling and can be quantified by means of measuring the change in alpha and beta frequency band power. This technique holds potential and, if further researched and developed, may constitute an effective way of measuring the degree of loss of concentration under the effect of dazzling

    Health privacy : methods for privacy-preserving data sharing of methylation, microbiome and eye tracking data

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    This thesis studies the privacy risks of biomedical data and develops mechanisms for privacy-preserving data sharing. The contribution of this work is two-fold: First, we demonstrate privacy risks of a variety of biomedical data types such as DNA methylation data, microbiome data and eye tracking data. Despite being less stable than well-studied genome data and more prone to environmental changes, well-known privacy attacks can be adopted and threaten the privacy of data donors. Nevertheless, data sharing is crucial to advance biomedical research given that collection the data of a sufficiently large population is complex and costly. Therefore, we develop as a second step privacy- preserving tools that enable researchers to share such biomedical data. and second, we equip researchers with tools to enable privacy-preserving data sharing. These tools are mostly based on differential privacy, machine learning techniques and adversarial examples and carefully tuned to the concrete use case to maintain data utility while preserving privacy.Diese Dissertation beleuchtet Risiken für die Privatsphäre von biomedizinischen Daten und entwickelt Mechanismen für privatsphäre-erthaltendes Teilen von Daten. Dies zerfällt in zwei Teile: Zunächst zeigen wir die Risiken für die Privatsphäre auf, die von biomedizinischen Daten wie DNA Methylierung, Mikrobiomdaten und bei der Aufnahme von Augenbewegungen vorkommen. Obwohl diese Daten weniger stabil sind als Genomdaten, deren Risiken der Forschung gut bekannt sind, und sich mehr unter Umwelteinflüssen ändern, können bekannte Angriffe angepasst werden und bedrohen die Privatsphäre der Datenspender. Dennoch ist das Teilen von Daten essentiell um biomedizinische Forschung voranzutreiben, denn Daten von einer ausreichend großen Studienpopulation zu sammeln ist aufwändig und teuer. Deshalb entwickeln wir als zweiten Schritt privatsphäre-erhaltende Techniken, die es Wissenschaftlern erlauben, solche biomedizinischen Daten zu teilen. Diese Techniken basieren im Wesentlichen auf differentieller Privatsphäre und feindlichen Beispielen und sind sorgfältig auf den konkreten Einsatzzweck angepasst um den Nutzen der Daten zu erhalten und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen

    Cognition-aware systems to support information intake and learning

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    Knowledge is created at an ever-increasing pace putting us under constant pressure to consume and acquire new information. Information gain and learning, however, require time and mental resources. While the proliferation of ubiquitous computing devices, such as smartphones, enables us to consume information anytime and anywhere, technologies are often disruptive rather than sensitive to the current user context. While people exhibit different levels of concentration and cognitive capacity throughout the day, applications rarely take these performance variations into account and often overburden their users with information or fail to stimulate. This work investigates how technology can be used to help people effectively deal with information intake and learning tasks through cognitive context-awareness. By harvesting sensor and usage data from mobile devices, we obtain people's levels of attentiveness, receptiveness, and cognitive performance. We subsequently use this cognition-awareness in applications to help users process information more effectively. Through a series of lab studies, online surveys, and field experiments we follow six research questions to investigate how to build cognition-aware systems. Awareness of user's variations in levels of attention, receptiveness, and cognitive performance allows systems to trigger appropriate content suggestions, manage user interruptions, and adapt User Interfaces in real-time to match tasks to the user's cognitive capacities. The tools, insights, and concepts described in this book allow researchers and application designers to build systems with an awareness of momentary user states and general circadian rhythms of alertness and cognitive performance

    Inferring human intentions from the brain data

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    ON THE INTERPLAY BETWEEN BRAIN-COMPUTER INTERFACES AND MACHINE LEARNING ALGORITHMS: A SYSTEMS PERSPECTIVE

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    Today, computer algorithms use traditional human-computer interfaces (e.g., keyboard, mouse, gestures, etc.), to interact with and extend human capabilities across all knowledge domains, allowing them to make complex decisions underpinned by massive datasets and machine learning. Machine learning has seen remarkable success in the past decade in obtaining deep insights and recognizing unknown patterns in complex data sets, in part by emulating how the brain performs certain computations. As we increase our understanding of the human brain, brain-computer interfaces can benefit from the power of machine learning, both as an underlying model of how the brain performs computations and as a tool for processing high-dimensional brain recordings. The technology (machine learning) has come full circle and is being applied back to understanding the brain and any electric residues of the brain activity over the scalp (EEG). Similarly, domains such as natural language processing, machine translation, and scene understanding remain beyond the scope of true machine learning algorithms and require human participation to be solved. In this work, we investigate the interplay between brain-computer interfaces and machine learning through the lens of end-user usability. Specifically, we propose the systems and algorithms to enable synergistic and user-friendly integration between computers (machine learning) and the human brain (brain-computer interfaces). In this context, we provide our research contributions in two interrelated aspects by, (i) applying machine learning to solve challenges with EEG-based BCIs, and (ii) enabling human-assisted machine learning with EEG-based human input and implicit feedback.Ph.D

    Multimodal Wearable Sensors for Human-Machine Interfaces

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    Certain areas of the body, such as the hands, eyes and organs of speech production, provide high-bandwidth information channels from the conscious mind to the outside world. The objective of this research was to develop an innovative wearable sensor device that records signals from these areas more conveniently than has previously been possible, so that they can be harnessed for communication. A novel bioelectrical and biomechanical sensing device, the wearable endogenous biosignal sensor (WEBS), was developed and tested in various communication and clinical measurement applications. One ground-breaking feature of the WEBS system is that it digitises biopotentials almost at the point of measurement. Its electrode connects directly to a high-resolution analog-to-digital converter. A second major advance is that, unlike previous active biopotential electrodes, the WEBS electrode connects to a shared data bus, allowing a large or small number of them to work together with relatively few physical interconnections. Another unique feature is its ability to switch dynamically between recording and signal source modes. An accelerometer within the device captures real-time information about its physical movement, not only facilitating the measurement of biomechanical signals of interest, but also allowing motion artefacts in the bioelectrical signal to be detected. Each of these innovative features has potentially far-reaching implications in biopotential measurement, both in clinical recording and in other applications. Weighing under 0.45 g and being remarkably low-cost, the WEBS is ideally suited for integration into disposable electrodes. Several such devices can be combined to form an inexpensive digital body sensor network, with shorter set-up time than conventional equipment, more flexible topology, and fewer physical interconnections. One phase of this study evaluated areas of the body as communication channels. The throat was selected for detailed study since it yields a range of voluntarily controllable signals, including laryngeal vibrations and gross movements associated with vocal tract articulation. A WEBS device recorded these signals and several novel methods of human-to-machine communication were demonstrated. To evaluate the performance of the WEBS system, recordings were validated against a high-end biopotential recording system for a number of biopotential signal types. To demonstrate an application for use by a clinician, the WEBS system was used to record 12‑lead electrocardiogram with augmented mechanical movement information
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