Exploring personality-targeted UI design in online social participation systems

We present a theoretical foundation and empirical findings demonstrating the effectiveness of personality-targeted design. Much like a medical treatment applied to a person based on his specific genetic profile, we argue that theory-driven, personality-targeted UI design can be more effective than design applied to the entire population. The empirical exploration focused on two settings, two populations and two personality traits: Study 1 shows that users' extroversion level moderates the relationship between the UI cue of audience size and users' contribution. Study 2 demonstrates that the effectiveness of social anchors in encouraging online contributions depends on users' level of emotional stability. Taken together, the findings demonstrate the potential and robustness of the interactionist approach to UI design. The findings contribute to the HCI community, and in particular to designers of social systems, by providing guidelines to targeted design that can increase online participation. Copyright © 2013 ACM

Survey on Individual Differences in Visualization

Developments in data visualization research have enabled visualization systems to achieve great general usability and application across a variety of domains. These advancements have improved not only people's understanding of data, but also the general understanding of people themselves, and how they interact with visualization systems. In particular, researchers have gradually come to recognize the deficiency of having one-size-fits-all visualization interfaces, as well as the significance of individual differences in the use of data visualization systems. Unfortunately, the absence of comprehensive surveys of the existing literature impedes the development of this research. In this paper, we review the research perspectives, as well as the personality traits and cognitive abilities, visualizations, tasks, and measures investigated in the existing literature. We aim to provide a detailed summary of existing scholarship, produce evidence-based reviews, and spur future inquiry

Affective automotive user interfaces

Technological progress in the fields of ubiquitous sensing and machine learning has been fueling the development of user-aware human-computer interaction in recent years. Especially natural user interfaces, like digital voice assistants, can benefit from understanding their users in order to provide a more naturalistic experience. Such systems can, for example, detect the emotional state of users and accordingly act in an empathic way. One major research field working on this topic is Affective Computing, where psycho-physiological measures, speech input, and facial expressions are used to sense human emotions. Affective data allows natural user interfaces to respond to emotions, providing promising perspectives not only for user experience design but also for safety aspects. In automotive environments, informed estimations of the driver’s state can potentially avoid dangerous errors and evoking positive emotions can improve the experience of driving. This dissertation explores Affective Automotive User Interfaces using two basic interaction paradigms: firstly, emotion regulation systems react to the current emotional state of the user based on live sensing data, allowing for quick interventions. Secondly, emotional interaction synthesizes experiences which resonate with the user on an emotional level. The constituted goals of these two interaction approaches are the promotion of safe behavior and an improvement of user experience. Promoting safe behavior through emotion regulation: Systems which detect and react to the driver’s state are expected to have great potential for improving road safety. This work presents a model and methods needed to investigate such systems and an exploration of several approaches to keep the driver in a safe state. The presented methods include techniques to induce emotions and to sample the emotional state of drivers. Three driving simulator studies investigate the impacts of emotionaware interventions in the form of implicit cues, visual mirroring and empathic speech synthesis. We envision emotion-awareness as a safety feature which can detect if a driver is unfit or in need of support, based on the propagation of robust emotion detection technology. Improving user experience with emotional interaction: Emotional perception is an essential part of user experience. This thesis entails methods to build emotional experiences derived from a variety of lab and simulator studies, expert feedback, car-storming sessions and design thinking workshops. Systems capable of adapting to the user’s preferences and traits in order to create an emotionally satisfactory user experience do not require the input of emotion detection. They rather create value through general knowledge about the user by adapting the output they generate. During this research, cultural and generational influences became evident, which have to be considered when implementing affective automotive user interfaces in future cars. We argue that the future of user-aware interaction lies in adapting not only to the driver’s preferences and settings but also to their current state. This paves the way for the regulation of safe behavior, especially in safety-critical environments like cars, and an improvement of the driving experience.Aktuelle Fortschritte in den Bereichen des Machine Learning und Ubiquitous Computing ermöglichen es heute adaptive Mensch-Maschine-Schnittstellen zu realisieren. Vor allem natürliche Interaktion, wie wir sie von Sprachassistenten kennen, profitiert von einem verbesserten Verständnis des Nutzerverhaltens. Zum Beispiel kann ein Assistent mit Informationen über den emotionalen Zustand des Nutzers natürlicher interagieren, vielleicht sogar Empathie zeigen. Affective Computing ist das damit verbundene Forschungsfeld, das sich damit beschäftigt menschliche Emotionen durch Beobachtung von physiologischen Daten, Sprache und Mimik zu erkennen. Dabei ermöglicht Emotionserkennung natürliche Interaktion auf Basis des Fahrer/innenzustands, was nicht nur vielversprechend in Bezug auf die Gestaltung des Nutzerelebnisses klingt, sondern auch Anwendungen im Bereich der Verkehrssicherheit hat. Ein Einsatz im Fahrkontext könnte so vermeidbare Unfälle verringern und gleichzeitig Fahrer durch emotionale Interaktion begeistern. Diese Dissertation beleuchtet Affective Automotive User Interfaces – zu Deutsch in etwa Emotionsadaptive Benutzerschnittstellen im Fahrzeug – auf Basis zweier inhaltlicher Säulen: erstens benutzen wir Ansätze zur Emotionsregulierung, um im Falle gefährlicher Fahrerzustände einzugreifen. Zweitens erzeugen wir emotional aufgeladene Interaktionen, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Erhöhte Sicherheit durch Emotionsregulierung: Emotionsadaptiven Systemen wird ein großes Potenzial zur Verbesserung der Verkehrssicherheit zugeschrieben. Wir stellen ein Modell und Methoden vor, die zur Untersuchung solcher Systeme benötigt werden und erforschen Ansätze, die dazu dienen Fahrer in einer Gefühlslage zu halten, die sicheres Handeln erlaubt. Die vorgestellten Methoden beinhalten Ansätze zur Emotionsinduktion und -erkennung, sowie drei Fahrsimulatorstudien zur Beeinflussung von Fahrern durch indirekte Reize, Spiegeln von Emotionen und empathischer Sprachinteraktion. Emotionsadaptive Sicherheitssysteme können in Zukunft beeinträchtigten Fahrern Unterstützung leisten und so den Verkehr sicherer machen, vorausgesetzt die technischen Grundlagen der Emotionserkennung gewinnen an Reife. Verbesserung des Nutzererlebnisses durch emotionale Interaktion: Emotionen tragen einen großen Teil zum Nutzerlebnis bei, darum ist es nur sinnvoll den zweiten Fokuspunkt dieser Arbeit auf systeminitiierte emotionale Interaktion zu legen.Wir stellen die Ergebnisse nutzerzentrierter Ideenfindung und mehrer Evaluationsstudien der resultierenden Systeme vor. Um sich den Vorlieben und Eigenschaften von Nutzern anzupassen wird nicht zwingend Emotionserkennung benötigt. Der Mehrwert solcher Systeme besteht vielmehr darin, auf Basis verfügbarer Verhaltensdaten ein emotional anspruchsvolles Erlebnis zu ermöglichen. In unserer Arbeit stoßen wir außerdem auf kulturelle und demografische Einflüsse, die es bei der Gestaltung von emotionsadaptiven Nutzerschnittstellen zu beachten gibt. Wir sehen die Zukunft nutzeradaptiver Interaktion im Fahrzeug nicht in einer rein verhaltensbasierten Anpassung, sondern erwarten ebenso emotionsbezogene Innovationen. Dadurch können zukünftige Systeme sicherheitsrelevantes Verhalten regulieren und gleichzeitig das Fortbestehen der Freude am Fahren ermöglichen

Affective automotive user interfaces

Technological progress in the fields of ubiquitous sensing and machine learning has been fueling the development of user-aware human-computer interaction in recent years. Especially natural user interfaces, like digital voice assistants, can benefit from understanding their users in order to provide a more naturalistic experience. Such systems can, for example, detect the emotional state of users and accordingly act in an empathic way. One major research field working on this topic is Affective Computing, where psycho-physiological measures, speech input, and facial expressions are used to sense human emotions. Affective data allows natural user interfaces to respond to emotions, providing promising perspectives not only for user experience design but also for safety aspects. In automotive environments, informed estimations of the driver’s state can potentially avoid dangerous errors and evoking positive emotions can improve the experience of driving. This dissertation explores Affective Automotive User Interfaces using two basic interaction paradigms: firstly, emotion regulation systems react to the current emotional state of the user based on live sensing data, allowing for quick interventions. Secondly, emotional interaction synthesizes experiences which resonate with the user on an emotional level. The constituted goals of these two interaction approaches are the promotion of safe behavior and an improvement of user experience. Promoting safe behavior through emotion regulation: Systems which detect and react to the driver’s state are expected to have great potential for improving road safety. This work presents a model and methods needed to investigate such systems and an exploration of several approaches to keep the driver in a safe state. The presented methods include techniques to induce emotions and to sample the emotional state of drivers. Three driving simulator studies investigate the impacts of emotionaware interventions in the form of implicit cues, visual mirroring and empathic speech synthesis. We envision emotion-awareness as a safety feature which can detect if a driver is unfit or in need of support, based on the propagation of robust emotion detection technology. Improving user experience with emotional interaction: Emotional perception is an essential part of user experience. This thesis entails methods to build emotional experiences derived from a variety of lab and simulator studies, expert feedback, car-storming sessions and design thinking workshops. Systems capable of adapting to the user’s preferences and traits in order to create an emotionally satisfactory user experience do not require the input of emotion detection. They rather create value through general knowledge about the user by adapting the output they generate. During this research, cultural and generational influences became evident, which have to be considered when implementing affective automotive user interfaces in future cars. We argue that the future of user-aware interaction lies in adapting not only to the driver’s preferences and settings but also to their current state. This paves the way for the regulation of safe behavior, especially in safety-critical environments like cars, and an improvement of the driving experience.Aktuelle Fortschritte in den Bereichen des Machine Learning und Ubiquitous Computing ermöglichen es heute adaptive Mensch-Maschine-Schnittstellen zu realisieren. Vor allem natürliche Interaktion, wie wir sie von Sprachassistenten kennen, profitiert von einem verbesserten Verständnis des Nutzerverhaltens. Zum Beispiel kann ein Assistent mit Informationen über den emotionalen Zustand des Nutzers natürlicher interagieren, vielleicht sogar Empathie zeigen. Affective Computing ist das damit verbundene Forschungsfeld, das sich damit beschäftigt menschliche Emotionen durch Beobachtung von physiologischen Daten, Sprache und Mimik zu erkennen. Dabei ermöglicht Emotionserkennung natürliche Interaktion auf Basis des Fahrer/innenzustands, was nicht nur vielversprechend in Bezug auf die Gestaltung des Nutzerelebnisses klingt, sondern auch Anwendungen im Bereich der Verkehrssicherheit hat. Ein Einsatz im Fahrkontext könnte so vermeidbare Unfälle verringern und gleichzeitig Fahrer durch emotionale Interaktion begeistern. Diese Dissertation beleuchtet Affective Automotive User Interfaces – zu Deutsch in etwa Emotionsadaptive Benutzerschnittstellen im Fahrzeug – auf Basis zweier inhaltlicher Säulen: erstens benutzen wir Ansätze zur Emotionsregulierung, um im Falle gefährlicher Fahrerzustände einzugreifen. Zweitens erzeugen wir emotional aufgeladene Interaktionen, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Erhöhte Sicherheit durch Emotionsregulierung: Emotionsadaptiven Systemen wird ein großes Potenzial zur Verbesserung der Verkehrssicherheit zugeschrieben. Wir stellen ein Modell und Methoden vor, die zur Untersuchung solcher Systeme benötigt werden und erforschen Ansätze, die dazu dienen Fahrer in einer Gefühlslage zu halten, die sicheres Handeln erlaubt. Die vorgestellten Methoden beinhalten Ansätze zur Emotionsinduktion und -erkennung, sowie drei Fahrsimulatorstudien zur Beeinflussung von Fahrern durch indirekte Reize, Spiegeln von Emotionen und empathischer Sprachinteraktion. Emotionsadaptive Sicherheitssysteme können in Zukunft beeinträchtigten Fahrern Unterstützung leisten und so den Verkehr sicherer machen, vorausgesetzt die technischen Grundlagen der Emotionserkennung gewinnen an Reife. Verbesserung des Nutzererlebnisses durch emotionale Interaktion: Emotionen tragen einen großen Teil zum Nutzerlebnis bei, darum ist es nur sinnvoll den zweiten Fokuspunkt dieser Arbeit auf systeminitiierte emotionale Interaktion zu legen.Wir stellen die Ergebnisse nutzerzentrierter Ideenfindung und mehrer Evaluationsstudien der resultierenden Systeme vor. Um sich den Vorlieben und Eigenschaften von Nutzern anzupassen wird nicht zwingend Emotionserkennung benötigt. Der Mehrwert solcher Systeme besteht vielmehr darin, auf Basis verfügbarer Verhaltensdaten ein emotional anspruchsvolles Erlebnis zu ermöglichen. In unserer Arbeit stoßen wir außerdem auf kulturelle und demografische Einflüsse, die es bei der Gestaltung von emotionsadaptiven Nutzerschnittstellen zu beachten gibt. Wir sehen die Zukunft nutzeradaptiver Interaktion im Fahrzeug nicht in einer rein verhaltensbasierten Anpassung, sondern erwarten ebenso emotionsbezogene Innovationen. Dadurch können zukünftige Systeme sicherheitsrelevantes Verhalten regulieren und gleichzeitig das Fortbestehen der Freude am Fahren ermöglichen

Personalised trails and learner profiling within e-learning environments

This deliverable focuses on personalisation and personalised trails. We begin by introducing and defining the concepts of personalisation and personalised trails. Personalisation requires that a user profile be stored, and so we assess currently available standard profile schemas and discuss the requirements for a profile to support personalised learning. We then review techniques for providing personalisation and some systems that implement these techniques, and discuss some of the issues around evaluating personalisation systems. We look especially at the use of learning and cognitive styles to support personalised learning, and also consider personalisation in the field of mobile learning, which has a slightly different take on the subject, and in commercially available systems, where personalisation support is found to currently be only at quite a low level. We conclude with a summary of the lessons to be learned from our review of personalisation and personalised trails

Alter ego, state of the art on user profiling: an overview of the most relevant organisational and behavioural aspects regarding User Profiling.

This report gives an overview of the most relevant organisational and\ud behavioural aspects regarding user profiling. It discusses not only the\ud most important aims of user profiling from both an organisation’s as\ud well as a user’s perspective, it will also discuss organisational motives\ud and barriers for user profiling and the most important conditions for\ud the success of user profiling. Finally recommendations are made and\ud suggestions for further research are given

Putting the "I" in Interaction: interactive interfaces personalized to the individual

Interactive data exploration and analysis is an inherently personal process. One's background, experience, interests, cognitive style, personality, and other sociotechnical factors often shape such a process, as well as the provenance of exploring, analyzing, and interpreting data. This viewpoint posits both what personal information and how such personal information could be taken into account to design more effective visual analytic systems, a valuable and under-explored direction