Online-Meeting-Dokumentation mit Gesten verbessern
Eine neue Methode erfasst Sprache und Gesten für klarere Meetingnotizen.
Chang Han, Katherine E. Isaacs
― 8 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Die Bedeutung von Gesten in der Kommunikation
- Überblick über unseren Ansatz
- Vorteile unserer Methode
- Herausforderungen bei der Dokumentation von Gesten
- Verständnis von deiktischen Gesten
- Design und Implementierung der interaktiven Notizen
- Nutzerevaluation der interaktiven Notizen
- Vorschläge für zukünftige Verbesserungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Wenn Leute online zusammenkommen, um über Daten und Visualisierungen zu reden, benutzen sie oft Gesten wie Zeigen oder Zeichnen, um das Gespräch zu lenken. Diese Gesten helfen, das, was sie meinen, klarer zu machen, gehen aber oft verloren, wenn man Notizen macht oder das Meeting aufnimmt. Traditionelle Wege, solche Gespräche zu dokumentieren, wie einfach Transkripte oder Videoaufzeichnungen, zeigen diese wichtigen Gesten nicht gut. Wenn du dir ein Transkript ansiehst, verpasst du diese entscheidenden Aktionen, die helfen, Bedeutung zu vermitteln. Videos können manchmal die Gesten zeigen, aber sie erfassen vielleicht nicht jede Bewegung klar. Notizen von Hand zu machen, kann auch knifflig sein, da es die Leute vom Gespräch ablenken kann.
Um das anzugehen, schlagen wir eine neue Art vor, Online-Meetings zu dokumentieren, die diese Gesten hervorhebt. Unsere Methode erfasst, was Menschen sagen und was sie mit ihrer Maus oder ihren Zeichentools tun, während sie über Daten diskutieren. Wir benutzen ein grosses Sprachmodell, um ihre gesprochene Sprache mit ihren Gesten abzugleichen und ein interaktives Dokument zu erstellen, das alles umfasst. Dieser Ansatz wurde mit Nutzern getestet, und sie bevorzugten unsere interaktiven Notizen gegenüber traditionellen Methoden wie Transkripten und Aufzeichnungen.
Die Bedeutung von Gesten in der Kommunikation
Bei der Diskussion über Datenvisualisierungen fügen Gesten wie Zeigen oder Zeichnen der Konversation Tiefe hinzu. Sie helfen, komplexe Ideen zu klären und wichtige Punkte zu betonen. Zum Beispiel könnte jemand sagen: "Guck dir diesen Teil des Charts an", während er auf einen bestimmten Bereich zeigt. Ohne diese Geste könnte die Botschaft nicht so klar sein. Gesten bieten Kontext, der das Gesagte ergänzt.
Diese nonverbalen Hinweise sind besonders wichtig in Online-Umgebungen, wo die Teilnehmer vielleicht nicht physisch zusammen sind. Es ist leicht, Gesten in schriftlichen Notizen oder Aufzeichnungen zu übersehen, was die Kommunikation weniger effektiv macht. Unser Ziel ist es, eine Dokumentationsmethode zu schaffen, die sowohl die gesprochene Sprache als auch die begleitenden Gesten erfasst.
Überblick über unseren Ansatz
Unser vorgeschlagenes System besteht aus einem vierstufigen Prozess zur Aufzeichnung von Gesten und Sprache während Online-Meetings:
Datensammlung: Wir sammeln Audioaufzeichnungen, Gesten, die mit Zeigern oder Zeichentools gemacht werden, und Daten darüber, wie Nutzer mit Visualisierungen interagieren. Jedes Datenstück wird mit Zeitstempeln versehen, um verwandte Aktionen und gesprochene Wörter zu verknüpfen.
Abgleich von Sprache und Gesten: Nachdem wir die Daten gesammelt haben, gleichen wir die Audio-Transkription mit den Gesten ab, die während des Gesprächs gemacht wurden. Wenn jemand zum Beispiel auf einen Teil eines Charts zeigt, während er etwas sagt, verbinden wir diese Aktionen basierend auf ihrem Timing.
Bedeutung extrahieren: Dann verfeinern wir diese Verbindungen mit einem grossen Sprachmodell, um die Hauptideen, die mit den Gesten verbunden sind, herauszustellen. Das hilft, klarzustellen, worauf die Gesten hindeuten und sie mit den gesprochenen Worten in Einklang zu bringen.
Interaktive Notizen erstellen: Schliesslich erstellen wir ein interaktives Dokument, das die Besprechungsnotizen, ein vollständiges Transkript und animierte Visualisierungen der Gesten zeigt. Wenn Nutzer über bestimmte Wörter fahren, können sie die Gesten in Aktion sehen, was das Dokument bereichert und leichter verständlich macht.
Vorteile unserer Methode
Die Nutzer, die unsere Dokumente getestet haben, fanden sie viel nützlicher als Standardtranskripte oder Videoaufzeichnungen. Die Möglichkeit, Gesten neben gesprochener Sprache zu sehen, half ihnen, die Bedeutung schneller zu erfassen. Sie bemerkten, dass Dokumente, die mit unserer Methode erstellt wurden, leichter zu überprüfen waren und Zeit beim Verstehen der Diskussionen einsparten.
Durch die Verwendung interaktiver Notizen konnten die Teilnehmer schnell zu bestimmten Punkten im Gespräch springen und die begleitenden Gesten ansehen. Diese Funktion erleichterte es, Details zu erinnern und Erkenntnisse später zu analysieren. Das Feedback hob hervor, dass traditionelle Methoden oft zu fehlenden Details und Verwirrung führen, während unser Ansatz eine klarere Sicht auf die Diskussionen bot.
Herausforderungen bei der Dokumentation von Gesten
Trotz der Vorteile gibt es Herausforderungen bei der Implementierung dieser Art der Dokumentation. Ein grosses Problem ist, dass Gesten manchmal mehrdeutig sein können oder nicht klar mit spezifischen Worten verknüpft sind. Wenn jemand während des Sprechens über mehrere Punkte gestikuliert, kann es für das System schwierig sein, die genaue Absicht hinter seinen Aktionen zu erfassen.
Um dies anzugehen, haben wir uns darauf konzentriert, unnötige Gesten herauszufiltern, die nicht zur Kommunikation beitragen. Wir haben auch festgestellt, dass Gesten oft auf verbalen Kontext angewiesen sind, um ihre Bedeutung zu vermitteln. Unser System berücksichtigt dies, indem es die Verbindung zwischen Sprache und Geste betont und den Link für die Nutzer klarer macht.
Verständnis von deiktischen Gesten
In der Sprachforschung bezeichnet "deiktisch" Gesten, die auf etwas Bestimmtes zeigen, oft in Relation zum Kontext. Wenn jemand während einer Präsentation auf ein Diagramm zeigt, ist diese Geste deiktisch. Sie weist auf einen bestimmten Teil der Visualisierung hin, auf den der Sprecher Bezug nimmt.
Wir haben mehrere Arten von deiktischen Gesten identifiziert, die in unserer Studie verwendet wurden:
Zeigen: Mit einem Zeiger oder der Maus auf einen bestimmten Teil eines Charts aufmerksam machen.
Zeichnen: Markierungen auf dem Bildschirm machen, um wichtige Merkmale oder Trends innerhalb der Daten hervorzuheben.
Gestenannotationen: Temporäre Gesten verwenden, die den Betrachtern durch komplexe Informationen helfen.
Indem wir untersucht haben, wie Nutzer diese Gesten während der Meetings eingesetzt haben, haben wir eine vorläufige Taxonomie entwickelt, die ihre Intentionen kategorisiert. Diese Taxonomie legt die Grundlage für zukünftige Forschung und Tool-Entwicklung, die sich auf das Erkennen und Verwenden von Gesten in der Online-Kommunikation konzentriert.
Design und Implementierung der interaktiven Notizen
Wir haben unsere interaktiven Notizen so gestaltet, dass sie das Verständnis der Diskussionen verbessern. Die Hauptbestandteile sind:
Eingebettete Visuals: Das interaktive Dokument enthält Visualisierungen, die reagieren, wenn Nutzer über bestimmte Wörter fahren. Zum Beispiel würde das Überfahren eines Begriffs wie "Daten-Trend" die Geste zeigen, die der Sprecher gemacht hat, als er diesen Trend besprach.
Strukturierte Anordnung: Die Notizen sind so strukturiert, dass sie leicht navigierbar sind, sodass Nutzer zwischen verschiedenen Teilen der Diskussion springen können, ohne den Kontext zu verlieren.
Integration mehrerer Datentypen: Unsere Notizen kombinieren Audio, Gesten und Visualisierungen und schaffen ein umfassendes Dokument, das das volle Wesen des Gesprächs erfasst.
Durch die Sicherstellung dieser Funktionen wollen wir ein benutzerfreundliches Erlebnis schaffen, das Verständnis und Zusammenarbeit erleichtert.
Nutzerevaluation der interaktiven Notizen
Um die Effektivität unseres Tools zu bewerten, haben wir Nutzersitzungen mit Teilnehmern durchgeführt, die verschiedene Datenvisualisierungen diskutierten. Ihre Nutzung unserer interaktiven Notizen wurde beobachtet, und ihr Feedback wurde durch Umfragen und offene Fragen gesammelt.
Die meisten Teilnehmer äusserten eine Vorliebe für unsere Methode gegenüber traditionellen Ansätzen. Sie bemerkten, dass die interaktiven Notizen einfacher zu erinnern waren und das Verständnis der Diskussionen verbesserten. Einige wiesen jedoch darauf hin, dass es gelegentlich Fehler in den Transkripten und Gestenabgleichen gab, was auf Verbesserungsbedarf hinweist.
Die Teilnehmer schätzten die Geschwindigkeit, mit der sie die Notizen überprüfen konnten, und die Arbeit, die sie sich dadurch ersparten, dass sie während des Meetings keine umfangreichen Notizen machen mussten. Viele glaubten, dass unser Tool ihnen helfen würde, sich mehr auf die Diskussionen zu konzentrieren, anstatt jeden Detail aufzuschreiben.
Vorschläge für zukünftige Verbesserungen
Obwohl unsere Methode positives Feedback erhielt, gibt es immer noch Bereiche mit Verbesserungspotenzial. Zum Beispiel kann die Verbesserung der Genauigkeit des Abgleichs von Sprache und Gesten helfen, Fehler zu reduzieren und die allgemeine Qualität der interaktiven Notizen zu erhöhen. Die Erforschung fortschrittlicherer Techniken zur Bedeutungsent extraction aus Gesten und zur Verbesserung der Verbindungen zwischen Gesten und gesprochener Sprache wird ebenfalls vorteilhaft sein.
Ausserdem könnte die Erweiterung der Gesten, die im System enthalten sind, ein umfassenderes Verständnis der Kommunikationsstile der Teilnehmer bieten. Dies könnte die Untersuchung vielfältigerer Gruppen beinhalten, um zusätzliche Daten darüber zu sammeln, wie Menschen Gesten in verschiedenen Kontexten verwenden.
Mehr Forschung ist nötig, um die Effektivität unserer Methode in grösseren Gruppen oder bei anderen Arten von Meetings zu untersuchen. Indem wir diese Aspekte erkunden, können wir unseren Ansatz verfeinern und ein Tool schaffen, das die Zusammenarbeit in Remote-Settings weiter verbessert.
Fazit
Zusammenfassend bietet unsere neue Methode zur Dokumentation von Online-Meetings eine wertvolle Alternative zu traditionellen Strategien. Durch die Erfassung sowohl von Sprache als auch von Gesten bieten wir eine Möglichkeit, interaktive Notizen zu erstellen, die das Verständnis und die Zusammenarbeit verbessern. Die Teilnehmer haben eine klare Vorliebe für diese Dokumentationsart geäussert, was ihre Nützlichkeit bei der Vermittlung komplexer Ideen auf eine zugänglichere Weise hervorhebt.
Während wir weiterhin diese Methode verfeinern und ihre Einschränkungen angehen, freuen wir uns darauf, das Potenzial von gestenbasierter Kommunikation in Online-Umgebungen weiter zu erkunden. Unsere Studie bietet eine Grundlage für zukünftige Forschung, die verbessern kann, wie wir kooperative Diskussionen über Daten und Visualisierungen dokumentieren und verstehen. Indem wir die Nuancen der Kommunikation und die Rolle von Gesten berücksichtigen, können wir verbessern, wie wir Informationen in einer zunehmend digitalen Welt teilen und analysieren.
Titel: A Deixis-Centered Approach for Documenting Remote Synchronous Communication around Data Visualizations
Zusammenfassung: Referential gestures, or as termed in linguistics, deixis, are an essential part of communication around data visualizations. Despite their importance, such gestures are often overlooked when documenting data analysis meetings. Transcripts, for instance, fail to capture gestures, and video recordings may not adequately capture or emphasize them. We introduce a novel method for documenting collaborative data meetings that treats deixis as a first-class citizen. Our proposed framework captures cursor-based gestural data along with audio and converts them into interactive documents. The framework leverages a large language model to identify word correspondences with gestures. These identified references are used to create context-based annotations in the resulting interactive document. We assess the effectiveness of our proposed method through a user study, finding that participants preferred our automated interactive documentation over recordings, transcripts, and manual note-taking. Furthermore, we derive a preliminary taxonomy of cursor-based deictic gestures from participant actions during the study. This taxonomy offers further opportunities for better utilizing cursor-based deixis in collaborative data analysis scenarios.
Autoren: Chang Han, Katherine E. Isaacs
Letzte Aktualisierung: 2024-08-07 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.04041
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.04041
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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