Détection de la manualité via les capteurs d'orientation du smartphone lors de la prise en main

National audiencePeople often switch hands while holding their phones, based on task and context. Ideally, we would be able to detect which hand they are using to hold the device, and use this information to optimize the interaction. We introduce a method to use built-in orientation sensors to detect which hand is holding a smartphone prior to first interaction. Based on logs of people picking up and unlocking a smartphone in a controlled study, we show that a dynamic-time warping approach trained with user-specific examples achieves 83.6% accuracy for determining which hand is holding the phone, prior to touching the screen.En fonction de la tâche et du contexte, les utilisateurs de smartphone ont pour habitude de changer de main pour tenir leur appareil. Idéalement, nous souhaiterions connaître la main utilisée afin d'optimiser l'interaction. A cet effet, nous introduisons une méthode utilisant les capteurs d'orientation intégrés afin de déterminer la main tenant le smartphone avant toute interaction. Nous montrons, par l'analyse des données de participants prenant et déverrouillant leurs smartphones durant une expérience contrôlée, qu'une approche utilisant l'algorithme Dynamic-Time Warping permet d'obtenir une précision de 83.6% afin de détecter la main utilisée

Exploring nonconscious behaviour change interventions on mobile devices

Modern cognitive psychology theories such as Dual Process Theory suggest that the source of much habitual behaviour is the nonconscious. Despite this, most behaviour change interventions using technology (BCITs) focus on conscious strategies to change people’s behaviour. We propose an alternative avenue of research, which focuses on understanding how best to directly target the nonconscious via mobile devices in real-life situations to achieve behaviour change