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Nueva biblioteca promueve avatares virtuales diversos

La biblioteca VALID ofrece avatares diversos para interacciones en línea.

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A medida que más gente usa nuevas tecnologías, los Avatares virtuales están ganando importancia en las plataformas sociales en línea. Estos avatares son personajes en 3D que representan a los usuarios en espacios virtuales. Con el auge de la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR), los avatares son el centro de la interacción en línea, actuando como reemplazos de las personas en reuniones digitales y juegos. Es crucial estudiar cómo estos avatares pueden influir en las experiencias de los usuarios, especialmente en lo que respecta a la raza y el Género.

Los avatares virtuales pueden desempeñar un gran papel en la representación de personas de varios orígenes. Sin embargo, las bibliotecas actuales de avatares no representan adecuadamente las diferentes Razas y etnias. Muchos avatares disponibles, por ejemplo, muestran un número significativo de hombres blancos, mientras que la representación de otros grupos es limitada. Esta falta de diversidad puede afectar la investigación y las aplicaciones que dependen de los avatares, ya que podría introducir sesgos en cómo los usuarios los perciben e interactúan con ellos.

Necesidad de Avatares Diversos

La investigación muestra que cuando las personas interactúan con entornos virtuales, sus experiencias pueden verse afectadas por la raza y el género de los avatares que utilizan. Por ejemplo, los estudiantes a menudo prefieren maestros virtuales que se parezcan a ellos. Esta preferencia puede llevar a una experiencia de aprendizaje más cómoda. Además, los avatares que reflejan los antecedentes de los usuarios pueden ayudar a reducir los sentimientos de sesgo o discriminación.

Para abordar estas necesidades, se creó una nueva biblioteca llamada la Biblioteca de Avatares Virtuales para la Inclusión y la Diversidad (VALID). Esta biblioteca ofrece una colección de 210 avatares que buscan representar una amplia gama de razas y profesiones, facilitando así que investigadores y desarrolladores utilicen avatares diversos en su trabajo.

Creación de la Biblioteca de Avatares

Para crear esta biblioteca, el equipo siguió un proceso cuidadoso. Comenzaron con diseños iniciales basados en características comunes encontradas en rostros de diferentes grupos raciales. Luego, los diseños se mejoraron a través de la opinión de personas reales de estos antecedentes. Este esfuerzo aseguró que los avatares fueran más precisos y respetuosos de las diversas culturas que representan. Voluntarios de diferentes comunidades proporcionaron retroalimentación sobre el diseño de los avatares, ayudando a refinar sus características y estilos.

Una vez que se desarrollaron los avatares, se realizó un gran estudio en línea con participantes de muchos países. Se pidió a estos participantes que identificaran la raza y el género de los avatares. El objetivo era validar si los avatares eran percibidos como se pretende. El estudio reveló que los avatares de individuos asiáticos, negros y blancos fueron identificados consistentemente como su raza modelada. Sin embargo, los avatares de algunas razas, como la de Medio Oriente o hispanas, a menudo solo fueron reconocidos por participantes de la misma raza.

Comprendiendo el Efecto de la Raza en la Percepción

La percepción de la raza en los avatares es importante no solo para una representación precisa, sino también para entender cómo las personas interactúan con estas figuras digitales. La investigación sugiere que las personas pueden identificar rostros de su propia raza más fácilmente que los de otras. Este efecto se conoce como el "sesgo de propia raza". Puede tener consecuencias al usar avatares en investigaciones o entornos virtuales, ya que puede afectar cómo los usuarios se relacionan y reaccionan a diferentes avatares.

Hallazgos de la Investigación

Los hallazgos del estudio de validación respaldan la idea de que la raza juega un papel en cómo se perciben los avatares. El estudio indicó diferencias significativas en cuán bien se identificaron los avatares en función de la raza de los participantes. Mientras que la mayoría de los participantes identificaron correctamente a los avatares asiáticos, negros y blancos, los avatares que representan a otras razas no siempre fueron reconocidos por individuos de diferentes antecedentes. Este hallazgo destaca la importancia de crear avatares que reflejen una gama más amplia de identidades raciales.

Implicaciones para la Investigación y Aplicaciones

La disponibilidad de un conjunto diverso de avatares puede tener implicaciones de gran alcance en la investigación y en campos aplicados. Para la educación, usar avatares que reflejen los antecedentes de los estudiantes puede ayudar a fomentar un sentido de pertenencia y apoyo en entornos de aprendizaje virtual. En simulaciones de atención médica, avatares diversos pueden ayudar a los profesionales médicos a practicar habilidades con pacientes de diferentes antecedentes, mejorando la empatía y comprensión. Además, en entornos sociales como reuniones virtuales o juegos, avatares diversos pueden crear un ambiente más inclusivo, fomentando la participación de personas de todos los orígenes.

Además, los investigadores que utilizan avatares de VALID pueden estudiar más exactamente los efectos de la raza y el género en las interacciones en espacios virtuales. Por ejemplo, comparar cómo la gente responde a avatares de diferentes razas puede proporcionar información sobre sesgos y percepciones que existen en la vida real.

Direcciones Futuras para la Biblioteca de Avatares

Aunque VALID es un gran paso hacia la inclusión, aún queda mucho por hacer. La biblioteca incluye actualmente una gama limitada de representaciones y se enfoca principalmente en avatares jóvenes y en forma. Las futuras expansiones buscarán introducir una variedad más amplia de tipos de cuerpo, edades y profesiones. Esto podría ayudar a asegurar que los avatares representen mejor a toda la población, no solo a ciertos grupos.

Los desarrolladores también planean incluir avatares no binarios y andróginos en las próximas actualizaciones. Estos avatares pueden desempeñar un papel crucial en la reducción del sesgo de género en entornos virtuales y en la promoción de perspectivas diversas.

Resumen

En resumen, la biblioteca VALID proporciona a investigadores y desarrolladores un recurso rico de avatares diversos que pueden ser utilizados en una variedad de aplicaciones digitales. Al ofrecer una amplia gama de representaciones, VALID busca promover experiencias más inclusivas en espacios virtuales. A medida que la tecnología sigue avanzando y la demanda de avatares diversos crece, el desarrollo continuo de tales bibliotecas es esencial para apoyar el cambiante panorama de la computación social.

Fuente original

Título: VALID: A perceptually validated Virtual Avatar Library for Inclusion and Diversity

Resumen: As consumer adoption of immersive technologies grows, virtual avatars will play a prominent role in the future of social computing. However, as people begin to interact more frequently through virtual avatars, it is important to ensure that the research community has validated tools to evaluate the effects and consequences of such technologies. We present the first iteration of a new, freely available 3D avatar library called the Virtual Avatar Library for Inclusion and Diversity (VALID), which includes 210 fully rigged avatars with a focus on advancing racial diversity and inclusion. We present a detailed process for creating, iterating, and validating avatars of diversity. Through a large online study (n=132) with participants from 33 countries, we provide statistically validated labels for each avatar's perceived race and gender. Through our validation study, we also advance knowledge pertaining to the perception of an avatar's race. In particular, we found that avatars of some races were more accurately identified by participants of the same race.

Autores: Tiffany D. Do, Steve Zelenty, Mar Gonzalez-Franco, Ryan P. McMahan

Última actualización: 2023-10-30 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.10902

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10902

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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