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Nouvelle bibliothèque promeut des avatars virtuels diversifiés

La bibliothèque VALID propose des avatars variés pour interagir en ligne.

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À mesure que de plus en plus de gens utilisent les nouvelles technologies, les Avatars virtuels deviennent super importants sur les plateformes sociales en ligne. Ces avatars sont des personnages en 3D qui représentent les utilisateurs dans des espaces virtuels. Avec la montée de la réalité virtuelle (VR) et de la réalité augmentée (AR), les avatars sont au cœur de l'interaction en ligne, faisant office de remplaçants pour les gens lors de réunions et de jeux numériques. C'est crucial d'étudier comment ces avatars peuvent influencer l'expérience des utilisateurs, surtout en ce qui concerne la race et le Genre.

Les avatars virtuels peuvent jouer un grand rôle dans la représentation des gens de différentes origines. Cependant, les bibliothèques d'avatars actuelles ne représentent pas assez les différentes races et ethnicités. Beaucoup d'avatars disponibles montrent, par exemple, un nombre significatif d'hommes blancs, tandis que la représentation d'autres groupes est limitée. Ce manque de diversité peut affecter la recherche et les applications qui dépendent des avatars, car cela pourrait introduire des biais dans la façon dont les utilisateurs les perçoivent et interagissent avec eux.

Besoin d'Avatars Diversifiés

Des recherches montrent que quand les gens interagissent avec des environnements virtuels, leurs expériences peuvent être influencées par la race et le genre des avatars qu'ils utilisent. Par exemple, les étudiants préfèrent souvent des profs virtuels qui leur ressemblent. Cette préférence peut mener à une expérience d'apprentissage plus confortable. De plus, des avatars qui reflètent les origines des utilisateurs peuvent aider à réduire les sentiments de biais ou de discrimination.

Pour répondre à ces besoins, une nouvelle bibliothèque appelée la Bibliothèque d'Avatars Virtuels pour l'Inclusion et la Diversité (VALID) a été créée. Cette bibliothèque propose une collection de 210 avatars qui visent à représenter un large éventail de races et de professions, facilitant ainsi l'utilisation d'avatars diversifiés pour les chercheurs et les développeurs.

Création de la Bibliothèque d'Avatars

Pour créer cette bibliothèque, l'équipe a suivi un processus soigné. Ils ont commencé par des designs initiaux basés sur des caractéristiques communes trouvées sur les visages de différents groupes raciaux. Les designs ont ensuite été améliorés grâce aux retours de vraies personnes de ces origines. Cet effort a permis de s'assurer que les avatars étaient plus précis et respectueux des diverses cultures qu'ils représentent. Des bénévoles de différentes communautés ont donné leur avis sur le design des avatars, aidant à affiner leurs caractéristiques et styles.

Une fois les avatars développés, une grande étude en ligne a été menée avec des participants de nombreux pays. Ces participants devaient identifier la race et le genre des avatars. L'objectif était de valider si les avatars étaient perçus comme prévu. L'étude a révélé que les avatars d'individus asiatiques, noirs et blancs étaient systématiquement identifiés comme leur race modélisée. Cependant, les avatars de certaines races, comme les Moyen-Orientaux ou les Hispaniques, étaient souvent reconnus uniquement par des participants de la même race.

Comprendre l'Effet de la Race sur la Perception

La perception de la race dans les avatars est importante non seulement pour une représentation précise, mais aussi pour comprendre comment les gens interagissent avec ces figures numériques. Des recherches suggèrent que les gens peuvent identifier les visages de leur propre race plus facilement que ceux des autres. Cet effet est connu sous le nom de "biais de la propre race". Cela peut avoir des conséquences lors de l'utilisation d'avatars dans des recherches ou des environnements virtuels, car cela peut influencer la façon dont les utilisateurs se rapportent à et réagissent à différents avatars.

Résultats de la Recherche

Les résultats de l'étude de validation soutiennent l'idée que la race joue un rôle dans la façon dont les avatars sont perçus. L'étude a indiqué des différences significatives dans la façon dont les avatars étaient identifiés en fonction de la race des participants. Alors que la plupart des participants identifiaient correctement les avatars asiatiques, noirs et blancs, ceux représentant d'autres races n'étaient pas toujours reconnus par des individus de backgrounds différents. Ce constat met en lumière l'importance de créer des avatars qui reflètent un éventail plus large d'identités raciales.

Implications pour la Recherche et les Applications

La disponibilité d'un ensemble diversifié d'avatars peut avoir des implications considérables dans la recherche et les domaines appliqués. Pour l'éducation, utiliser des avatars qui reflètent les origines des étudiants peut favoriser un sentiment d'appartenance et de soutien dans des environnements d'apprentissage virtuels. Dans les simulations de santé, des avatars Divers peuvent aider les professionnels de la santé à pratiquer des compétences avec des patients de différentes origines, renforçant ainsi l'empathie et la compréhension. De plus, dans des contextes sociaux comme des réunions virtuelles ou des jeux, des avatars divers peuvent créer un environnement plus inclusif, encourageant la participation de personnes de tous horizons.

En outre, les chercheurs utilisant des avatars de VALID peuvent étudier plus précisément les effets de la race et du genre sur les interactions dans des espaces virtuels. Par exemple, comparer comment les gens réagissent à des avatars de différentes races peut fournir des aperçus sur les biais et les perceptions qui existent dans la vraie vie.

Directions Futures pour la Bibliothèque d'Avatars

Bien que VALID soit un pas significatif vers l'inclusivité, il reste encore beaucoup à faire. La bibliothèque inclut actuellement une gamme limitée de représentations et se concentre principalement sur des avatars jeunes et en forme. Les futures expansions viseront à introduire une plus grande variété de types de corps, d'âges et de professions. Cela pourrait aider à s'assurer que les avatars représentent mieux l'ensemble de la population, pas seulement certains groupes.

Les développeurs prévoient également d'inclure des avatars non binaires et androgynes dans les prochaines mises à jour. Ces avatars peuvent jouer un rôle crucial dans la réduction des biais de genre dans les environnements virtuels et promouvoir des perspectives diverses.

Résumé

En résumé, la bibliothèque VALID fournit aux chercheurs et aux développeurs une ressource riche d'avatars diversifiés qui peuvent être utilisés dans une variété d'applications numériques. En offrant un large éventail de représentations, VALID vise à promouvoir des expériences plus inclusives dans les espaces virtuels. Alors que la technologie continue d'avancer et que la demande pour des avatars diversifiés augmente, le développement continu de telles bibliothèques est essentiel pour soutenir le paysage en évolution de l'informatique sociale.

Source originale

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

Résumé: 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.

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

Dernière mise à jour: 2023-10-30 00:00:00

Langue: English

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

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

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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