home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / comp / humanfa / 2678 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-11-19  |  63.2 KB  |  1,157 lines

  1. Newsgroups: comp.human-factors
  2. Path: sparky!uunet!walter!hip10.bellcore.com!nielsen
  3. From: Jakob Nielsen <nielsen@bellcore.com>
  4. Subject: List of accepted INTERCHI papers with abstracts (LONG)
  5. Message-ID: <1992Nov19.165741.18086@walter.bellcore.com>
  6. X-Xxmessage-Id: <A731311AF7020D9A@hip10.bellcore.com>
  7. X-Xxdate: Thu, 19 Nov 92 16:55:06 GMT
  8. Sender: news@walter.bellcore.com
  9. Nntp-Posting-Host: hip10.bellcore.com
  10. Reply-To: ic93-office-na.chi@xerox.com
  11. Organization: Bellcore - Bell Communications Research
  12. X-Useragent: Nuntius v1.1.1d12
  13. References: <1992Nov17.170507.12510@walter.bellcore.com>
  14. Date: Thu, 19 Nov 92 16:57:41 GMT
  15. Lines: 1140
  16.  
  17. In article <1992Nov19.152502.15877@walter.bellcore.com> Jakob Nielsen,
  18. nielsen@bellcore.com writes:
  19. >The following is a list of the 62 papers accepted for the INTERCHI
  20. >conference out of the 330 submissions.
  21. >
  22. >The list below is the same as that posted earlier but now contains
  23. abstracts.
  24. >
  25. >The conference will be in Amsterdam, the Netherlands, 24-29 April 1992.
  26. >
  27. >
  28. >To request a copy of the advance program or if you have other questions,
  29. >please contact the conference office:
  30. >North American Office: ic93-office-na.chi@xerox.com
  31. >fax +1-415-738-1280
  32. >European Office: ic93-office.chi@xerox.com
  33. >fax: +31-20-6441746
  34. >
  35. >Whatever you do, *please* do not contact me. I am trying to get back to
  36. >>
  37. >Hope to see you in Amsterdam!
  38. >Jakob Nielsen
  39. >INTERCHI papers co-chair
  40.  
  41. This file contains the accepted INTERCHI papers arranged by session. For
  42. each paper, the abstract from the submitted version us given. Note that the
  43. authors may well change the abstract inthe final camera-ready copy which is
  44. not due until January 1st.
  45.  
  46. Paper Session: Sharing Design Memory
  47.    Session Chair: Michael Tauber, University of Paderborn
  48.    Discussant: Thomas P. Moran, Xerox PARC
  49.  
  50. Preserving Knowledge in Design Projects: What Designers Need to Know
  51.    James D. Herbsleb, University of Michigan
  52.    Eiji Kuwana, NTT Software Laboratories
  53. In order to inform the design of technology support and new procedural
  54. methods for software design, we analyzed the content of real design
  55. meetings in three organizations, focusing in particular on the questions
  56. the designers ask of each other.  We found that most questions concerned
  57. the project requirements, and focused on what the software or component was
  58. supposed to do and how this functionality was to be realized.  Rationales
  59. for design decisions were seldom asked about, but questions concerning
  60. scenarios of use were very frequent. The implications of this research for
  61. design tools and methods are discussed.
  62.  
  63. From Folklore to Living Design Memory
  64.    Loren G. Terveen, AT&T Bell Laboratories
  65.    Peter G. Selfridge, AT&T Bell Laboratories
  66.    M. David Long, AT&T Bell Laboratories
  67. We identify an important type of software design knowledge that we call
  68. community specific folklore and show problems with current approaches to
  69. managing it.  We built a tool that serves as a living design memory for a
  70. large software development organization.  The tool delivers knowledge to
  71. developers effectively and is embedded in organizational practice to ensure
  72. that the knowledge it contains evolves as necessary.  This work illustrates
  73. important lessons in building knowledge management systems, integrating
  74. novel technology into organizational practice, and managing
  75. research-development partnerships. 
  76.  
  77. WHERE Did You Put It?  Issues in the Design and Use of a Group Memory
  78.    Lucy M. Berlin, Hewlett-Packard Laboratories
  79.    Robin Jeffries, Hewlett-Packard Laboratories
  80.    Vicki L. O'Day, Hewlett-Packard Laboratories
  81.    Andreas Paepcke, Hewlett-Packard Laboratories
  82.    Cathleen Wharton, University of Colorado at Boulder
  83. Collaborating teams of knowledge workers need a common repository in which
  84. to share information gathered by individuals or developed by the team. This
  85. is difficult to achieve in practice, because individual information access
  86. strategies break down with group information --- people can generally find
  87. things that are on their own messy desks and file systems, but not on other
  88. people's.
  89. The design challenge in a group memory is thus to enable low-effort
  90. information sharing without reducing individuals' finding effectiveness. In
  91. this paper we present the lessons from our design and initial use of a
  92. hypertext-based group memory, TeamInfo.  We expose the serious cognitive
  93. obstacles to a shared information structure, discuss the uses and benefits
  94. we have experienced, address the effects of technology limitations, and
  95. highlight some unexpected social and work impacts of our group memory.
  96.  
  97.  
  98. Paper Session: Interacting in 3 Dimensions
  99.    Session Chair: Angela Sasse, University College London
  100.    Discussant: Rory Stuart, NYNEX Science & Technology, Inc.
  101.  
  102. Facile 3D Direct Manipulation
  103.    Dan Venolia, Apple Computer, Inc.
  104. An experimental 3D interface is described, including rendering acceleration
  105. hardware, a 3D mouse, and 3D interaction techniques.  A 3D cursor,
  106. controlled by the augmented mouse, allows direct manipulation of 3D
  107. objects.  Objects are selected by placing the tip of the cursor inside. 
  108. Objects can be moved in 3D, or simultaneously moved and rotated using a
  109. technique called ttail-dragging.h  A method called tsnap-toh helps users
  110. align objects.  The interface is designed without using explicit modes or
  111. commands.  Sounds accentuate the interaction.  Details of the
  112. implementation and informal user observations are described, as well as
  113. topics for future work.
  114.  
  115. Fishtank Virtual Reality
  116.    Colin Ware, University of New Brunswick
  117.    Kevin Arthur, University of British Columbia
  118.    Kellogg S. Booth, University of British Columbia
  119. The defining characteristics of what we call "Fishtank Virtual Reality",
  120. are a stereo image of a three dimensional (3D) scene viewed on a monitor
  121. using a perspective projection coupled to the head position of the
  122. observer.  We discuss some of the relative merits of this mode of viewing
  123. as compared to head mounted stereo displays.  We report the experimental
  124. investigation of the following variables:  1) whether or not the
  125. perspective view is coupled to the actual viewpoint of the observer, 2)
  126. whether stereopsis is employed or not.  Experiment 1 involved the
  127. subjective comparison of pairs of viewing conditions and the results
  128. suggest that head coupling may be more important that stereo in yielding a
  129. strong impression of three dimensionality.  Experiment 2  involved subjects
  130. tracing a path from a leaf of a 3D tree to the correct root (there were two
  131. trees intermeshed).  The error rates were dramatically reduced in the head
  132. coupled stereo display condition. 
  133.  
  134. A Space Based Model For User Interaction In Shared Synthetic Environments
  135.    Lennart E. Fahltn, Swedish Institute of Computer Science
  136.    Olov St.hl, Swedish Institute of Computer Science
  137.    Charles Grant Brown, Swedish Institute of Computer Science
  138.    Christer Carlsson, Swedish Institute of Computer Science
  139. In a distributed shared synthetic environment with provisions for high
  140. quality 3D visualization and interaction, it is possible to implement a
  141. powerful variant of a rooms/space metaphor based on the concept of presence
  142. or proximity between participants in 3D space. This kind of model can be
  143. used for interfacing a user to the machine, give overview and control of
  144. applications, file systems, networks and other computer resources and for
  145. communication and collaboration with other users in the networked
  146. environment. We model proximity with a simple description, i.e. the
  147. geometric volume of the immediate surroundings, the aura, of the
  148. participants' representation in the synthetic environment. This proximity,
  149. or aura, is used to establish presence at meetings, to establish
  150. communication channels and to provide interaction.
  151.  
  152.  
  153. Paper Session: Understanding Programming
  154.    Session Chair: Jean-Michel Hoc, CNRS - Universitt de Paris 8
  155.    Discussant: Thomas Green, MRC Applied Psychology Unit
  156.  
  157. Do Algorithm Animations Assist Learning? An Empirical Study And Analysis
  158.    John Stasko, Georgia Institute of Technology
  159.    Albert Badre, Georgia Institute of Technology
  160.    Clayton Lewis, University of Colorado at Boulder
  161. Algorithm animations are dynamic graphical illustrations of computer
  162. algorithms, and they are used as teaching aids to help explain how the
  163. algorithms work.  Although many people believe that algorithm animations
  164. are useful this way, no empirical evidence has ever been presented
  165. supporting this belief.  We have conducted an empirical study of a priority
  166. queue algorithm animation, and the study's results indicate that the
  167. animation only slightly assisted student understanding.  In this article,
  168. we analyze those results and hypothesize why algorithm animations may not
  169. be as helpful as was initially hoped.  We also develop guidelines for
  170. making algorithm animations more useful in the future.
  171.  
  172. Reducing the Variability of  Programmers' Performance  Through Explained
  173. Examples
  174.    David F. Redmiles, University of Colorado at Boulder
  175. A software tool called EXPLAINER has been developed for helping programmers
  176. perform new tasks by exploring previously worked-out examples. EXPLAINER is
  177. based on cognitive principles of learning from examples and problem solving
  178. by analogy. The interface is based on the principle of making examples
  179. accessible through multiple presentation views and multiple representation
  180. perspectives. Empirical evaluation showed that programmers using EXPLAINER
  181. exhibited less variability in their performance compared to programmers
  182. using a commercially available, searchable on-line manual. These results
  183. are related to other studies of programmers and to current methodologies in
  184. software engineering.
  185.  
  186. Mental Representations of Programs by Novices and Experts 
  187.    Vikki Fix, University of South Dakota
  188.    Susan Wiedenbeck, University of Nebraska
  189.    Jean Scholtz, Portland State University
  190. This paper presents five abstract characteristics of the mental
  191. representation of computer programs: hierarchical structure, explicit
  192. mapping of code to goals, foundation on recognition of recurring patterns,
  193. connection of knowledge, and grounding in the program text.  An experiment
  194. is reported in which expert and novice programmers studied a Pascal program
  195. for comprehension and then answered a series of questions about it designed
  196. to show these characteristics if they existed in the mental representations
  197. formed.  Evidence for all of the abstract characteristics was found in the
  198. mental representations of expert programmers.  Novices' representations
  199. generally lacked the characteristics, but there was evidence that they had
  200. the beginnings, although poorly developed, of such characteristics.
  201.  
  202.  
  203. Paper Session: Typing, Writing and Gesture
  204.    Session Chair: Catherine G. Wolf, IBM T.J. Watson Research Center
  205.    Discussant: Donald A. Norman, Apple Computer, Inc.
  206.  
  207. Touch-Typing with a Stylus
  208.    David Goldberg, Xerox Corporation
  209.    Cate Richardson, Xerox Corporation
  210. One of the attractive features of keyboards is that they support novice as
  211. well as expert users. Novice users enter text using "hunt-and-peck,"
  212. experts use touch-typing. Although it takes time to learn touch-typing,
  213. there is a large payoff in faster operation.
  214. In contrast to keyboards, pen-based computers have only an novice mode for
  215. text entry in which users print text to a character recognizer. An
  216. electronic pen (or stylus) would be more attractive as an input device if
  217. it supported expert users with some analogue of touch-typing.
  218. We present the design and preliminary analysis of an approach to stylus
  219. touch-typing using an alphabet of unistrokes, which are letters specially
  220. designed to be used with a stylus. Unistrokes have the following advantages
  221. over ordinary printing: they are faster to write, less prone to recognition
  222. error, and can be entered in an "eyes-free" manner that requires very
  223. little screen real estate.
  224.  
  225. Half-QWERTY: A One-handed Keyboard Facilitating Skill Transfer From QWERTY
  226.    Edgar Matias, The Matias Corporation
  227.    I. Scott MacKenzie, University of Guelph
  228.    William Buxton, University of Toronto and Xerox PARC
  229. Half-QWERTY is a new one-handed typing technique, designed to facilitate
  230. the transfer of two-handed typing skill to the one-handed condition.  It is
  231. performed on a standard keyboard, or a special half keyboard (with
  232. full-sized keys).  In an experiment using touch typists, hunt-and-peck
  233. typing speeds were surpassed after 3-4 hours of practice. Subjects reached
  234. 50% of their two-handed typing speed after about 8 hours.  After 10 hours,
  235. all subjects typed between 43% and 76% of their two-handed speed, ranging
  236. from 23.8 to 42.8 wpm. These results are important in providing access to
  237. disabled users, and for the design of compact computers.  They also bring
  238. into question previous research claiming finger actions of one hand map to
  239. the other via spatial congruence rather than mirror image.
  240.  
  241. Incremental Recognition in Gesture-Based and Syntax-Directed Diagram Editors
  242.    Rui Zhao, University of Paderborn
  243. Diagram editing is an attractive application of  gestural  interfaces  and
  244. pen-based computers which promise a new input paradigm where users
  245. communicate with computers in  diagram  languages  by using  gestures.  A
  246. key problem in building gesture-based diagram editors is the recognition of
  247.  handsketched  diagrams.   Existing approaches concentrates either on
  248. gesture recognition or on parsing visual languages, there has been a lack
  249. of integrated  recog- nition  concepts.   This  paper presents novel
  250. concepts and techniques based on an incremental paradigm  of  gesture 
  251. recognition and  a  cooperative  communication  between  modules  for
  252. pattern recognition and for diagram parsing.  These  concepts  and 
  253. techniques  have been used successfully to build several experimental
  254. gesture-based and syntax-directed diagram editors.
  255.  
  256.  
  257. Paper Session: Evolving Design
  258.    Session Chair: Eiji Kuwana, NTT Software Laboratories
  259.    Discussant: Alistair Sutcliffe, City University, London
  260.  
  261. Integrating Theoreticians' And Practitioners' Perspectives With Design
  262. Rationale
  263.    Victoria Bellotti, Rank Xerox EuroPARC
  264. QOC design rationale represents argumentation about design alternatives and
  265. assessments. It can be used to generate design spaces which capture and
  266. integrate information from design discussions and diverse kinds of
  267. theoretical analyses. Such design spaces highlight how different
  268. theoretical approaches can work together to help solve design problems.
  269. This paper describes an example of the generation of a multi-disciplinary
  270. QOC design space which shows how designers' deliberations can be augmented
  271. with design contributions from a combination of different theoretical HCI
  272. approaches. 
  273.  
  274. Management Of Interface Design In Humanoid
  275.    Ping Luo, University of Southern California
  276.    Pedro Szekely, Information Sciences Institute, University of Southern
  277. California
  278.    Robert Neches, Information Sciences Institute, University of Southern
  279. California
  280. Today's interface design tools either force designers to handle a
  281. tremendous number of design details, or limit their control over design
  282. decisions. Neither of these approaches taps the true strengths of either
  283. human designers or computers in the design process. This paper presents a
  284. model based collaborative system that focuses human designers on decision
  285. making, and utilizes the bookkeeping capabilities of computers for regular
  286. and tedious tasks. We describe a tool that decomposes high-level design
  287. goals into the necessary implementation steps, and helps designers manage
  288. the myriad of details that arise during design.
  289.  
  290. The Evolution Of An Interface For Choreographers
  291.    Tom W. Calvert, Simon Fraser University
  292.    A. Bruderlin, Simon Fraser University
  293.    S. Mah, Simon Fraser University
  294.    T. Schiphorst, Simon Fraser University
  295.    C. Welman, Simon Fraser University
  296. This paper describes the evolution of the Life Forms interface, a
  297. compositional tool for the creation of dance choreography, and highlights
  298. some of the important lessons we have learned during a six year design and
  299. implementation period.  The lessons learned can be grouped into two
  300. categories: 1) Process, and  2) Architecture of the Interface.  Our goal in
  301. developing a tool for choreography has been to provide computer-based
  302. creative design support for the conception and development of dance. 
  303. Design evolution was driven by  feedback from the choreographers and users
  304. who were members of the design team, combined with our knowledge of current
  305. thinking of design and composition.  Although the interface evolved in a
  306. relatively unconstrained way, the resulting system has many of the features
  307. that theoretical discussion in Human Interface Design has projected as
  308. necessary.  The Life Forms interface has evolved incrementally with one
  309. major discontinuity where adoption of a new compositional primitive
  310. required a completely new version.
  311.  
  312.  
  313. Paper Session: Structuring Images for Interaction
  314.    Session Chair: Wendy A. Kellogg, IBM T.J. Watson Research Center
  315.    Discussant: Chris Schmandt, MIT Media Lab.
  316.  
  317. Human-Machine Perceptual Cooperation
  318.    Francis K. H. Quek, University of Michigan
  319.    Michael C. Petro, University of Michigan
  320. The human-machine perceptual cooperation (HMPC) paradigm combines a human
  321. operator's high level reasoning with machine perception to solve
  322. spatio-perceptual intensive problems. HMPC defines two channels of
  323. interaction: Focus of attention (FOA) by which the user focuses machine
  324. perception, and context. As the user moves the FOA via a pointing device, a
  325. smart cursor operates proactively on the data, highlighting objects which
  326. satisfy the current context. The FOA permits foveal emphasis, enabling the
  327. user to vary motor precision with image clutter. HMPC provides for contexts
  328. at four levels of abstraction. This permits the efficiency of the system to
  329. degrade gracefully as data quality worsens. We describe an HMPC application
  330. where a human operator works with a machine to convert scanned raster maps
  331. into vector format.
  332.  
  333. VideoMap And VideoSpaceIcon: Tools For Anatomizing Video Content
  334.    Yoshinobu Tonomura, NTT Human Interface Laboratories
  335.    Akihito Akutsu, NTT Human Interface Laboratories
  336.    Kiyotaka Otsuji, NTT Human Interface Laboratories
  337.    Toru Sadakata, NTT Human Interface Laboratories
  338. A new approach to interacting with stored video is proposed. The approach
  339. utilizes VideoMAP and VideoSpaceIcon. VideoMAP is the interface that shows
  340. the essential video features in an easy to perceive manner.  VideoSpaceIcon
  341. represnets the temporal and spatial characteristics of a video shot as an
  342. intuitive icon.  A video indexing method supports both tools.
  343. These tools allow the user's creativity to directly interact with the
  344. essential features of each video by offering spatial and temporal clues. 
  345. This paper introduces the basic concept and describes prototype versions of
  346. the tools as implemented in a video handling system.   VideoMAP and
  347. VideoSpaceIcon are effective for video handling functions such as video
  348. content analysis, video editing, and various video applications which need
  349. an intuitive visual interface.
  350.  
  351. Automatic Structure Visualization For Video Editing
  352.    Hirotada Ueda, Hitachi Ltd.
  353.    Takafumi Miyatake, Hitachi Ltd.
  354.    Shigeo Sumino, Hitachi Ltd.
  355.    Akio Nagasaka, Hitachi Ltd.
  356. We developed intelligent functions for the automatic description of the
  357. video structure, and the visualization methods for the temporal-spatial
  358. video structures obtained by these functions as well as the functions.  The
  359. functions offer such descriptions as cut separations, motion of the camera
  360. and filmed objects, tracks and contour lines of objects, existence of
  361. objects, and periods of existence.  Further, identical objects are
  362. automatically linked.  Thus the visualization methods supported by object
  363. links allow users to directly manipulate the structure itself, descriptions
  364. and raw video data without paying too much attention to the levels within
  365. the hierarchy of video information.
  366.  
  367.  
  368. Paper Session: Skill Development
  369.    Session Chair: Yvonne Waern, Linkkping University
  370.    Discussant: Jean McKendree, NYNEX Science and Technology
  371.  
  372. The Growth of Software Skill:  A Longitudinal Look at Learning & Performance
  373.    Erik Nilsen, Lewis and Clark College
  374.    HeeSen Jong, National University of Singapore
  375.    Judith S. Olson, University of Michigan
  376.    Kevin Biolsi, University of Michigan
  377.    Henry Rueter, University of Michigan
  378.    Sharon Mutter, Catholic University
  379. This research follows a group of users over time (16 months) as they
  380. progress from novice towards expert  in their use of Lotus 1-2-3. 
  381. Quantitative and qualitative measures of performance are compared with
  382. expert users having over three years of experience.  The results indicate
  383. that the motoric aspect of performance is relatively stable over time,
  384. while improvement in the cognitive component of the skill is dependent on
  385. details of the interaction dialogue. This work  fills a gap between the
  386. work on skill learning and skilled performance.   Implications for the
  387. Keystroke Level Model of skilled performance are discussed as well as
  388. suggestions for  designing the interaction dialogue to facilitate the
  389. development of expertise
  390.  
  391. Embedding Computer-Based Critics in the Contexts of Design
  392.    Gerhard Fischer, University of Colorado at Boulder
  393.    Kumiyo Nakakoji, University of Colorado at Boulder
  394.    Jonathan Ostwald, University of Colorado at Boulder
  395.    Gerry Stahl, University of Colorado at Boulder
  396.    Tamara Sumner, University of Colorado at Boulder
  397. Computational critiquing mechanisms provide an effective form of
  398. computer-human interaction supporting the process of design. Critics
  399. embedded in domain-oriented design environments can take advantage of
  400. additional knowledge residing in these environments to provide less
  401. intrusive, more relevant critiques. Three classes of embedded critics have
  402. been designed, implemented, and studied: Generic critics use domain
  403. knowledge to detect problematic situations in the design construction.
  404. Specific critics take advantage of additional knowledge in the partial
  405. specification to detect inconsistencies between the design construction and
  406. the design specification. Interpretive critics are tied to perspective
  407. mechanisms that support designers in examining their artifact from
  408. different viewpoints.
  409.  
  410. How To Aid Non-Experts
  411.    Mark Neerincx, University of Amsterdam
  412.    Paul de Greef, University of Amsterdam
  413. Knowledge is lacking about whether, or, under which conditions a help
  414. system is effective. This paper presents two experiments. The first
  415. evaluates a commercially available system for statistical analysis, and the
  416. second evaluates a statistical system developed with a methodology for
  417. designing aiding systems. We have identified two crucial conditions for
  418. effective aiding: (i) the system should present the knowledge the user is
  419. lacking, which has the consequence that the help should be based on an
  420. expert-model of the users' task, and (ii) the costs of the communication
  421. with the help facilities should be minimal.
  422.  
  423.  
  424. Paper Session: Voices and Faces
  425.    Session Chair: Steven Feiner, Columbia University
  426.    Discussant: S. Joy Mountford, Apple Computer, Inc.
  427.  
  428. A Design Space For Multimodal Systems: Concurrent Processing and Data Fusion
  429.    Laurence Nigay, Laboratoire de Gtnie Informatique
  430.    JoFlle Coutaz, Laboratoire de Gtnie Informatique
  431. Multimodal interaction enables the user to employ different modalities such
  432. as voice, gesture and typing for communicating with a computer. This paper
  433. presents an analysis of the integration of multiple communication
  434. modalities within an interactive system. To do so, a software engineering
  435. perspective is adopted. First, the notion of "multimodal system" is
  436. clarified. Based on a precise definition of multimodality, we then propose
  437. a design space and a method for classifying multimodal systems. In the last
  438. section, we present a software architecture model that supports the most
  439. salient properties of such systems: concurrent processing and data fusion.
  440. Two multimodal systems developed in our team, VoicePaint and NoteBook, are
  441. used to illustrate the discussion.
  442.  
  443. VoiceNotes: A Speech Interface for a Hand-held Voice Notetaker
  444.    Lisa J. Stifelman, Massachusetts Institute of Technology
  445.    Barry Arons, Massachusetts Institute of Technology
  446.    Chris Schmandt, Massachusetts Institute of Technology
  447.    Eric A. Hulteen, Apple Computer, Inc.
  448. VoiceNotes is an application for a voice-controlled hand-held computer that
  449. allows the creation, management, and retrieval of user-authored voice
  450. notes---small segments of digitized speech containing ideas, reminders, or
  451. things to do.  Iterative design and user testing helped to refine the
  452. initial user interface design.  VoiceNotes explores the problem of
  453. capturing and retrieving spontaneous ideas, the use of speech as data, and
  454. the use of speech input and output in the user interface for a hand-held
  455. computer.  In addition, VoiceNotes serves as a step toward new uses of
  456. voice technology and interfaces for future portable devices.
  457.  
  458. Communicative Facial Displays As A New Conversational Modality
  459.    Akikazu Takeuchi, Sony Computer Science Laboratory Inc.
  460.    Katashi Nagao, Sony Computer Science Laboratory Inc.
  461. A face is an independent communication channel that conveys emotional and
  462. conversational signal encoded by some facial displays.  Facial displays can
  463. be viewed as communicative signals coordinating conversation.  We attempt
  464. to bring facial displays into computer human interaction as a new modality
  465. that makes the interaction tighter and more efficient while less cognitive
  466. load.  As the first step, a speech dialogue system was selected for
  467. investigating the power of communicative facial displays.  The conversation
  468. between a user and the speech dialogue system with facial displays was
  469. analyzed, and it is shown that conversation with the system with facial
  470. displays was more successful than that without facial displays.
  471.  
  472.  
  473. Paper Session: Usability Assessment Methods
  474.    Session Chair: Brian Shackel, Loughborough University of Technology
  475.    Discussant: Clare-Marie Karat, IBM
  476.  
  477. Iterative Methodology and Designer Training in Human-Computer Interface
  478. Design
  479.    George Bailey, The Church of Jesus Christ of Latter-day Saints
  480. A promising method for user interface design is the iterative design
  481. methodology. Little empirical support for this method has appeared in the
  482. literature.  One difficulty with user interface design is knowing the set
  483. of skills the user interface designer must possess.  Two common groups
  484. involved in user interface design are human factors specialists and
  485. programmers.
  486. The results of this study indicate that iterative design can improve the
  487. usability of a product.  The amount of the improvement may be constrained
  488. by the original design. This study supports the use of human factors
  489. specialists.  A significant difference between designs produced by human
  490. factors specialist and programmers was found.
  491.  
  492. A Mathematical Model of the Finding of Usability Problems
  493.    Jakob Nielsen, Bellcore
  494.    Thomas K. Landauer, Bellcore
  495. For 11 studies, we find that the detection of usability problems as a
  496. function of number of users tested or heuristic evaluators employed is well
  497. modeled as a Poisson process. The model can be used to plan the amount of
  498. evaluation required to achieve desired levels of thoroughness or benefits.
  499. Results of early tests can provide estimates of the number of problems left
  500. to be found and the number of additional evaluations needed to find a given
  501. fraction. With quantitative evaluation costs and detection values, the
  502. model can estimate the numbers of evaluations at which optimal cost/benefit
  503. ratios are obtained and at which marginal utility vanishes. For a tmediumh
  504. example, we estimate that 16 evaluations would be worth their cost, with
  505. maximum benefit/cost ratio at four.
  506.  
  507. Estimating the Relative Usability of Two Interfaces: Heuristic, Formal, and
  508. Empirical Methods Compared
  509.    Jakob Nielsen, Bellcore
  510.    Victoria L. Phillips, Bellcore
  511. Two alternative user interface designs were subjected to user testing to
  512. measure user performance in a database query task. User performance was
  513. also estimated heuristically in three different ways and by use of formal
  514. GOMS modelling. The estimated values for absolute user performance had very
  515. high variability, but estimates of the relative advantage of the fastest
  516. interface were less variable. Choosing the fastest of the two designs would
  517. have a net present value more than 1,000 times the cost of getting the
  518. estimates. A software manager would be expected to make the correct choice
  519. 100% of the time if decisions were based on at least three independent
  520. estimates. User testing was 4.9 times as expensive as the cheapest
  521. heuristic method but provided better performance estimates.
  522.  
  523.  
  524. Paper Session: Auditory Interfaces
  525.    Session Chair: Alex Rudnicky, Carnegie Mellon University
  526.    Discussant: Floris L. van Nes, Phillips Research/IPO
  527.  
  528. An Evaluation of Earcons for Use in Auditory Human-Computer Interfaces
  529.    Stephen A. Brewster, University of York
  530.    Peter C. Wright, University of York
  531.    Alistair D. N. Edwards, University of York
  532. An evaluation of earcons was carried out to see whether they are an
  533. effective means of communicating information in sound. An initial
  534. experiment showed that earcons were better than unstructured bursts of
  535. sound and that musical timbres were more effective than simple tones. A
  536. second experiment was then carried out which improved upon some of the
  537. weaknesses shown up in Experiment 1 to give a significant improvement in
  538. recognition. From the results of these experiments some guidelines were
  539. drawn up for use in the creation of earcons. Earcons have been shown to be
  540. an effective method for communicating information in a human-computer
  541. interface.
  542.  
  543. Synthesizing Auditory Icons
  544.    William W. Gaver, Rank Xerox Cambridge EuroPARC
  545. Auditory icons add valuable functionality to computer interfaces,
  546. particularly when they are parameterized to convey dimensional information.
  547.  They are difficult to create and manipulate, however, because they usually
  548. rely on digital sampling techniques.  This paper suggests that new
  549. synthesis algorithms, controlled along dimensions of events rath er than
  550. those of the sounds themselves, may solve this problem.  Several
  551. algorithms, developed from research on auditory event perception, are
  552. described in enough detail here to permit their implementation.  They
  553. produce a variety of impact, bouncing, breaking, scraping, and machine
  554. sounds.  By controlling them with attributes of relevant computer events, a
  555. wide range of parameterized auditory icons may be created.
  556.  
  557. Computer Aided Conversation For Severely Physically Impaired Non-Speaking
  558. People
  559.    Norman Alm, University of Dundee
  560.    John Todman, University of Dundee
  561.    Leona Elder, Dundee Institute of Technology
  562.    A. F. Newell, University of Dundee
  563. This paper reports the development of a computer-aided conversation
  564. prosthesis which is designed for severely physically impaired non-speaking
  565. people.  The research methodology was to model aspects of conversational
  566. structure derived from the field of conversation analysis within a
  567. prototype conversational prosthesis. The prototype was evaluated in
  568. empirical investigations which also suggested successful strategies for
  569. carrying out satisfying conversation using such a system. Two versions have
  570. been built and tested, one using an able-bodied operator to test the
  571. feasibility of creating conversation from prestored material, the second
  572. being used by a physically impaired non-speaking operator. The prototype
  573. demonstrated the advantages of this interface design in helping the user to
  574. carry out natural sounding and satisfying conversations.
  575.  
  576.  
  577. Paper Session: Conceptual Analysis of Users and Activity
  578.    Session Chair:  Susanne Bodker, Aarhus University
  579.    Discussant: Victor Kaptelinin, Institute of General and Educational
  580. Psychology
  581.  
  582. Exploding the Interface: Experiences of a CSCW Network
  583.    John Bowers, Manchester University
  584.    Tom Rodden, Lancaster University
  585. The development of human computer interaction has been dominated by the
  586. interface both as a design concept and as an artifact of computer systems.
  587. However, recently researchers have been re-examining the role of the
  588. interface in the user's interaction with the computer. This paper further
  589. examines the notion of the interface in light of the experiences of the
  590. authors in establishing a network to support cooperative work. The authors
  591. argue that the concept of the single interface which provides a focus for
  592. interaction with the computer system is no longer tenable and that richer
  593. conceptions of the inter-relationships between users and computer systems
  594. are needed.
  595.  
  596. Searching For Unity Among Diversity: Exploring The Interface Concept
  597.    Kari Kuutti, University of Oulu
  598.    Liam J. Bannon, University of Limerick
  599. HCI is seen by many as focusing on the design of interfaces to computer
  600. systems, yet exactly  what is implied by this focus on "interfaces" is
  601. unclear. In this paper we show how a better understanding of what is meant
  602. by the interface is possible via the concept of  abstraction  levels.  We
  603. show how this levels approach can clarify some ambiguities, and also how it
  604. can be related to different phases in the evolution of the human-computer
  605. interaction field itself. In this context, we are able to account for the
  606. recent interest in activity theory as a possible alternative framework for
  607. HCI work, while stressing the need for HCI research and design to consider
  608. each of the separate, but related, levels.
  609.  
  610. The Cost Structure of Sensemaking
  611.    Daniel M. Russell, Xerox PARC
  612.    Mark J. Stefik, Xerox PARC
  613.    Peter Pirolli, Xerox PARC
  614.    Stuart K. Card, Xerox PARC
  615. Making sense of a body of data is a common activity in any kind of
  616. analysis.  Sensemaking is the process of searching for a representation and
  617. encoding data in that representation to answer task-specific questions. 
  618. Different operations during sensemaking require different cognitive and 
  619. external resources.  Representations are chosen and changed to reduce the
  620. cost of operations in an information processing task.  The power of these
  621. representational shifts is generally under-appreciated as is the relation
  622. between sensemaking and information retrieval.
  623. We analyze sensemaking tasks and develop a model of the cost structure of
  624. sensemaking.  We discuss implications for the integrated design of user
  625. interfaces, representational tools, and information retrieval systems.
  626.  
  627. Paper Session: Demonstration Based Systems
  628.    Session Chair: Allen Cypher, Apple Computer, Inc. 
  629.    Discussant: Dan R. Olsen, Brigham Young University
  630.  
  631. Prototyping an Intelligent Agent through Wizard of Oz
  632.    David Maulsby, University of Calgary
  633.    Saul Greenberg, University of Calgary
  634.    Richard Mander, Apple Computer, Inc. and Stanford University
  635. Turvy is a simulated prototype of an instructible agent. The user teaches
  636. it by demonstrating actions and pointing at or talking about relevant data.
  637. We formalized our assumptions about what could be implemented, then used
  638. the Wizard of Oz to flesh out a design and observe users' reactions as they
  639. taught several editing tasks. We found: a) all users invent a similar set
  640. of commands to teach the agent; b) users learn the agent's language by
  641. copying its speech; c) users teach simple tasks with ease and complex ones
  642. with reasonable effort; and d) agents cannot expect users to point to or
  643. identify critical features without prompting.
  644. In conducting this rather complex simulation, we learned some lessons about
  645. using the Wizard of Oz to prototype intelligent agents: a) design of the
  646. simulation benefits greatly from prior implementation experience; b) the
  647. agent's behavior and dialog capabilities must be based on formal models; c)
  648. studies of verbal discourse lead directly to an implementable system; d)
  649. the designer benefits greatly by becoming the Wizard; e) qualitative data
  650. is more valuable for answering global concerns, while quantitative data
  651. validates accounts and answers fine-grained questions. 
  652.  
  653. A Synergistic Approach to Specifying Simple Number Independent Layouts by
  654. Example
  655.    Scott E. Hudson, Georgia Institute of Technology
  656.    Chen-Ning Hsi, Georgia Institute of Technology
  657. A grid-based technique to specify simple number independent layouts by
  658. example is described.  This technique was originally developed to support
  659. layout specification for a parallel program visualization system but can be
  660. applied to aid other simple graphical layout tasks as well.  The technique
  661. works by allowing the user to construct an example layout using a
  662. grid-based interaction technique.  This example can then be generalized 
  663. into a layout algorithm which can be applied to create layouts of any size.
  664.  However, rather than simply choosing the "best" generalization, the system
  665. decribed here takes a synergistic approach.  New examples from a set of
  666. alternative generalizations are presented to the user so that they can
  667. guide and control the generalization process.  This provides more
  668. understanding and control of the generalization process and typically
  669. allows a correct generalization to be constructed from only one small
  670. example.
  671.  
  672. Marquise: Creating Complete User Interfaces by Demonstration
  673.    Brad A. Myers, Carnegie Mellon University
  674.    Richard G. McDaniel, Carnegie Mellon University
  675.    David S. Kosbie, Carnegie Mellon University
  676. Marquise is a new interactive tool that allows virtually all of the user
  677. interfaces of graphical editors to be created by demonstration without
  678. programming. A graphical editor is a program where the user creates and
  679. manipulates graphical objects with a mouse. This is a very large class of
  680. programs and includes drawing programs like MacDraw, graph layout editors
  681. like MacProject, visual language editors, and many CAD/CAM programs. The
  682. primary innovation in Marquise is that it allows the designer to
  683. demonstrate the overall behavior of the interface. To implement this, the
  684. Marquise framework contains built-in knowledge about palettes for creating
  685. and specifying properties of objects, selecting, moving, deleting, and
  686. other options. This allows most of the end user's actions to be
  687. demonstrated without programming, which means that Marquise can be used by
  688. non-Programmers. Furthermore, a graphical editor can be demonstrated with
  689. Marquise in about 1/80th the time it would take to implement it by
  690. programming using a conventional toolkit.
  691.  
  692.  
  693. Paper Session: Collecting User-Information for System Design
  694.    Session Chair: Rolf Molich, Baltica Insurance
  695.    Discussant: Alison Lee, NYNEX
  696.  
  697. Exploring the Applications of User-Expertise Assessment for Intelligent
  698. Interfaces
  699.    Michel C. Desmarais, Centre de researche informatique de Montrtal
  700.    Jiming Liu, Centre de researche informatique de Montrtal
  701. We describe a technique for automatically constructing a fine-grain model
  702. of a user's knowledge-state based on a small number of observations.  The
  703. user knowledge state is specified as a set of weights on each knowledge
  704. unit that indicates a likelihood of mastery.  These weights are updated
  705. every time a knowledge unit is reassigned a new weight (by a question and
  706. answer process).  The updating method is based the Dempster-Shafer
  707. algorithm with an empiridally derived network of knowledge units.  A User
  708. Knowledge Assessment Tool (UKAT) has been implemented that employs this
  709. model.  Through simulations, we explore an entropy-based method of choosing
  710. the questions and compare the results with a random sampling method.
  711. Results show that the proposed technique is useful and efficient in
  712. inferring a detailed model of an individual's knowledge, but the
  713. entropy-based method can induce a bias in some conditions.
  714.  
  715. Planning For Multiple Task Work - An Analysis Of A Medical Reception
  716. Worksystem
  717.    Becky Hill, University College London
  718.    John Long, University College London
  719.    Walter Smith, University College London
  720.    Andy Whitefield, University College London
  721. This paper presents an investigation of interactive worksystem planning in
  722. the multiple task work domain of medical reception. In an observational
  723. study of a medical reception worksystem, three different types of plan were
  724. identified: the task plan, the procedure plan and the activity plan. These
  725. three types of plan were required for effective working in the domain of
  726. medical reception, because of the nature of the multiple task work. It is
  727. proposed, therefore, that to design effective interactive human-computer
  728. worksystems for the domain of medical reception (and possibly other work
  729. domains of a similar nature), the designer must specify the three different
  730. types of plan and the relationships between them. 
  731.  
  732. The Diary Study: A Workplace-Oriented Research Tool to Guide Laboratory
  733. Efforts
  734.    John Rieman, University of Colorado at Boulder
  735. Methods for studying user behavior in HCI can be informally divided into
  736. two approaches: experimental psychology in the laboratory and observations
  737. in the workplace. The first approach often yields results that have little
  738. effect on system usability, while the second may deliver essentially
  739. anecdotal data that do not support general conclusions. This paper
  740. describes how two similar approaches in another field, animal behavior,
  741. produce complementary results. In support of a similar research
  742. interactions in HCI, the paper suggests the diary study technique, a tool
  743. for objective data collection in the workplace that can help define
  744. laboratory experiments. A diary study is described that focuses on
  745. exploratory learning.
  746.  
  747.  
  748. Paper Session: Video Support for Workplace Collaboration
  749.    Session Chair: Hiroshi Ishii, NTT Human Interface Laboratories
  750.    Discussant: Mike Robinson, Aarhus University
  751.  
  752. Turning Away from Talking Heads: The Use of Video-as-Data in Neurosurgery
  753.    Bonnie A. Nardi, Hewlett-Packard Laboratories
  754.    Heinrich Schwarz, Hewlett-Packard Laboratories
  755.    Allan Kuchinsky, Hewlett-Packard Laboratories
  756.    Robert Leichner, Hewlett-Packard Laboratories
  757.    Steve Whittaker, Hewlett-Packard Laboratories
  758.    Robert Sclabassi, University of Pittsburgh
  759. Studies of video as a support for collaborative work have provided little
  760. hard evidence of its utility for either task performance or fostering
  761. telepresence, i.e. the conveyance of a face-to-face like social presence
  762. for remotely located participants.  To date, most research on the value of
  763. video has concentrated on "talking heads" video in which the video images
  764. are of remote paticipants conferring or performing some task together.  In
  765. contrast to talking heads video, we studied video-as-data in which video
  766. images of the workspace and work objects are the focus of interest, and
  767. convey critical information about the work.  The use of video-as-data is
  768. intended to enhance task performance, rather than to provide telepresence. 
  769. We studied the use of videio during neurosurgery within the operating room
  770. and at remote locations away from the operating room.  The workspace shown
  771. in the video is the surgical field (brain or spine) that the surgeon is
  772. operatifntg on.  We discuss our findings on the use of live and recorded
  773. video, and suggest extensions to video-as-data including its integration
  774. with computerized time-based information sources to educate and co-ordinate
  775. complex actions among distributed workgroups.
  776.  
  777. One is Not Enough: Multiple Views in a Media Space
  778.    William Gaver, Rank Xerox Cambridge EuroPARC
  779.    Abigail Sellen, Rank Xerox Cambridge EuroPARC
  780.    Christian Heath, Rank Xerox Cambridge EuroPARC
  781.    Paul Luff, Rank Xerox Cambridge EuroPARC
  782. Media spaces support collaboration, but the limited access they provide to
  783. remote colleagues' activities can undermine their utility.  To address this
  784. limitation, we built an experimental system in which four switchable
  785. cameras were deployed in each of two remote offices, and observed
  786. participants using the system to collaborate on two tasks.  The new views
  787. allowed increased access to task-related artifacts; indeed, users preferred
  788. these views to more typical "face-to-face" ones. However, problems of
  789. establishing a joint frame of reference were exacerbated by the additional
  790. complexity, leading us to speculate about more effective ways to expand
  791. access to remote sites.
  792.  
  793.  
  794. Paper Session: Perspectives and Illusions
  795.    Session Chair: Gillian Crampton Smith, Royal College of Art
  796.  
  797. How Fluent is Your Interface? Designing for International Users
  798.    Patricia Russo, Sunsoft
  799.    Stephen Boor, The Boston Company
  800. To successfully build bridges between worlds, software developers must
  801. increase their awareness of cross-cultural differences, and make changes to
  802. the traditional software development process. Creating fluent interfaces
  803. for international markets goes beyond translating text and date, time, and
  804. number formats. This paper presents and explains a cross-cultural checklist
  805. of issues including text, local formats, images, symbols, colors, flow, and
  806. advertising and marketing. Suggestions for an effective international
  807. product development cycle are provided. The suggested development cycle
  808. incorporates international design feedback and usability testing before the
  809. initial product is released.
  810.  
  811. Representation in Virtual Space: Visual Convention in the Graphical User
  812. Interface
  813.    Loretta Staples, Loretta Staples Design
  814. The graphical user interface (GUI) typically provides a multi-windowed
  815. environment within a flat workspace or "desktop."  Simultaneously, however,
  816. controls for executing commands within this interface are increasingly
  817. being rendered to produce three-dimensional effects.  This paper explores
  818. ways in which the space of the GUI desktop might be literally and
  819. figuratively deepened through the incorporation of visual devices that have
  820. emerged during the history of art-specifically perspective and light
  821. effects.  By enriching the visual vocabulary of the GUI, greater semantic
  822. complexity becomes sustainable.
  823.  
  824. Principles, Techniques, and Ethics of Stage Magic and Their Potential
  825. Application to Human Interface Design
  826.    Bruce Tognazzini, Sunsoft
  827. Magicians have been designing and presenting illusions for 5000 years. They
  828. have developed principles, techniques and ethical positions for their craft
  829. that this paper argues are potentially applicable to the design of
  830. human/computer interfaces.  The author presents a number of specific
  831. examples from magic and discusses their counterparts in human interface
  832. design, in hopes that human interface practitioners and researchers will,
  833. having recognized the potential applicability of magic, go further on their
  834. own to explore its domain.
  835.  
  836.  
  837. Paper Session: Model-Based UI Development Systems
  838.    Session Chair: Charles van der Mast, Delft University of Technology
  839.    Discussant: Roger Took, University of York
  840.  
  841. Separations of Concerns in the Chiron-1 User Interface Development and
  842. Management System
  843.    Richard N. Taylor, University of California, Irvine
  844.    Gregory F. Johnson, Northrop Corporation
  845. The development of user interfaces for large applications is subject to a
  846. series of well-known problems including cost, maintainability, and
  847. sensitivity to changes.  The Chiron UIMS has been built to address these
  848. software engineering concerns.  Chiron introduces a series of layers that
  849. insulate components of an application from changes in other components.  To
  850. separate application code from user interface code, artists are attached to
  851. application abstract data types (ADTs). Operations on ADTs within the
  852. application implicitly trigger artist activities.  Chiron also provides
  853. insulation between the user interface layer and the underlying windowing
  854. systems and toolkits.  Concurrency is pervasive in the Chiron architecture;
  855. there is no requirement for a user interface listening/dispatching routine
  856. to have exclusive control.
  857.  
  858. A Second Generation User Interface Design Environment:  The Model And The
  859. Runtime Architecture
  860.    Piyawadee "Noi" Sukaviriya, Georgia Institute of Technology
  861.    James D. Foley, Georgia Institute of Technology
  862.    Todd Griffith, Georgia Institute of Technology
  863. Several obstacles exist in the user interface design process which distract
  864. a developer from designing a good user interface.  One of the problems is
  865. the lack of an application model to keep the designer in perspective with
  866. the application.  The other problem is having to deal with massive user
  867. interface programming to achieve a desired interface and to provide users
  868. with correct help information on the interface.  In this paper, we discuss
  869. an application model which captures information about an application at a
  870. high level, and maintains mappings from the application to a desired
  871. interface.  The application model is then used to control the dialogues at
  872. runtime and can be used by a help component to automatically generate
  873. animated and textual help.  Specification changes in the application model
  874. will automatically result in behavioral changes in the interface.
  875.  
  876. Beyond Interface Builders: Model-based Interface Tools
  877.    Pedro Szekely, Information Sciences Institute, University of Southern
  878. California
  879.    Ping Luo, Information Sciences Institute, University of Southern
  880. California
  881.    Robert Neches, Information Sciences Institute, University of Southern
  882. California
  883. Interface builders only support the construction of the menus and dialogue
  884. boxes of an application.  They do not support the construction of
  885. interfaces of many application classes (visualization, simulation, command
  886. and control, domain-specific editors) because of the dynamic and complex
  887. information that these applications process.  HUMANOID is a model-based
  888. interface design and construction tool where interfaces are specified by
  889. building a declarative description (model) of their presentation and
  890. behavior.  HUMANOID's modeling language provides simple abstraction,
  891. iteration and conditional constructs to model the interface features of
  892. these application classes.  HUMANOID provides an easy-to- use designer's
  893. interface that lets designers build complex interfaces without programming. 
  894.  
  895.  
  896. Paper Session: Meetings and Collaborative Writing
  897.    Session Chair: Gary M. Olson, University of Michigan
  898.    Discussant: Norbert A. Streitz, GMD Integrated Publication and
  899. Information Systems Institute
  900.  
  901. Tivoli: An Electronic Whiteboard for Informal Workgroup Meetings
  902.    Elin Ronby Pedersen, Roskilde University
  903.    Kim McCall, Xerox PARC
  904.    Thomas P. Moran, Xerox PARC
  905.    Frank G. Halasz, Xerox PARC
  906. This paper describes Tivoli, an electronic whiteboard application designed
  907. to support informal workgroup meetings and targeted for the Xerox
  908. Liveboard. Tivoli provides its users with the simplicity, facile use, and
  909. obvious functionality of conventional whiteboards, while taking advantage
  910. of its computational power to support the users' meeting practices. The
  911. paper presents the motivations for Tivoli's design and describes the
  912. current version in operation. It then reflects on several issues
  913. encountered in designing Tivoli, including the need to reconsider the
  914. desktop GUI, the use of strokes as fundamental objects, the generalized
  915. wipe interface technique, and the use of meta-strokes as commands.
  916.  
  917. The User-centred Iterative Design Of Collaborative Writing Software
  918.    Ronald M. Baecker, University of Toronto
  919.    Dimitrios Nastos, University of Toronto
  920.    Ilona R. Posner, University of Toronto
  921.    Kelly L. Mawby, IBM Canada Ltd.
  922. This paper presents the user-centred iterative design of software that
  923. supports collaborative writing. The design grew out of a study of how
  924. people write together that included a survey of writers and an experiment
  925. studying writing teams linked by a variety of communications media. The
  926. resulting taxonomy of collaborative writing is summar- ized in the paper,
  927. followed by a list of design requirements for collaborative writing
  928. software suggested by the work. The paper describes two designs of the
  929. software. The first prototype supports synchronous writing and editing from
  930. workstations linked over local area and wide area networks. The second
  931. prototype also supports brainstorming, outlining, and document review, as
  932. well as asynchronous work. Lessons learned from the user testing and actual
  933. usage of the two systems are also presented.
  934.  
  935. Exploiting Version Support In Cooperative Systems
  936.    Anja Haake, GMD-IPSI
  937.    Jkrg M. Haake, GMD-IPSI
  938. Current CSCW applications support one or more modes of cooperative work.
  939. The selection of and transition between these modes is usually placed on
  940. the users. At IPSI we built the SEPIA cooperative hypermedia authoring
  941. environment supporting a complete set of situations arising during
  942. collaborative work and the smooth transitions between them. While early use
  943. of the system shows the benefits of supporting smooth transitions between
  944. different collaborative modes, it also reveals some deficits regarding
  945. parallel work, management of alternative documents, or reuse of document
  946. parts. We propose to integrate version support to overcome these
  947. limitations. This leads to a versioned data management and an extended
  948. user-interface enabling concurrent users to select a certain state of their
  949. work, to be aware of related changes, and to cooperate with others either
  950. asynchronously or synchronously.
  951.  
  952.  
  953. Paper Session: Automated UI Generation
  954.    Session Chair: Ernest Edmonds, Loughborough University of Technology
  955.    Discussant: JoFlle Coutaz, Laboratoire de Gtnie Informatique-IMAG
  956.  
  957. Generating User Interfaces From Data Models And Dialogue Net Specifications
  958.    Christian Janssen, Fraunhofer-Institut f r Arbeitswirtschaft und
  959. Organisation
  960.    Anette Weisbecker, Fraunhofer-Institut f r Arbeitswirtschaft und
  961. Organisation
  962.    J rgen Ziegler, Fraunhofer-Institut f r Arbeitswirtschaft und
  963. Organisation
  964. A method and a set of supporting tools have been developed for an improved
  965. integration of user interface design with software engineering methods and
  966. tools. Animated user interfaces for database-oriented applications are
  967. generated from an extended data model and a new graphical technique for
  968. specifying dialogues. Based on views defined for the data model, an expert
  969. system uses explicit design rules derived from existing guidelines for
  970. producing the static layout of the user interface. A petri net based
  971. technique called dialogue nets is used for specifying the dynamic
  972. behaviour. Output is generated for an existing user interface management
  973. system. The approach supports rapid prototyping while using the advantages
  974. of standard software engineering methods.
  975.  
  976. Encapsulating Knowledge For Intelligent Automatic Interaction Objects
  977. Selection
  978.    Jean M. Vanderdonckt, Facultts Universitaires Notre-Dame de la Paix,
  979. Institut d'Informatique
  980.    Franuois Bodart, Facultts Universitaires Notre-Dame de la Paix, Institut
  981. d'Informatique
  982. TRIDENT is a set of interactive tools that automatically generates user
  983. interface for highly-interactive business-oriented applications. It
  984. encompasses a component for intelligent interaction objects selection based
  985. on three differents concepts. First, an object oriented typology classifies
  986. abstract interaction objects to allow a presentation independent selection.
  987. Second, guidelines are translated to automatic rules to select abstract
  988. interaction objects from both an application data model and a dialog model.
  989. Third, these guidelines are encapsulated in a decision tree technique to
  990. make the reasoning obvious to the user. This approach guarantees a target
  991. environment independent user interface. Once the target environment
  992. specified, abstract interaction objects are mapped into concrete
  993. interaction objects to produce the observable interface.
  994.  
  995. Providing High-level Control and Expert Assistance in the User Interface
  996. Presentation Design
  997.    Won Chul Kim, The George Washington University
  998.    James D. Foley, Georgia Institute of Technology
  999. The capability of the user interface design tools can be enhanced by
  1000. providing high-level design control throughout the user interface
  1001. presentation design process. The interface builders that provide parts to
  1002. put together user interfaces are too low-level. We have developed a
  1003. framework that unites the essential knowledge components needed for
  1004. effective user interface presentation design. To demonstrate its viability
  1005. we have constructed a tool based on encapsulated design knowledge that
  1006. establishes high-level style preferences and provides expert assistance for
  1007. the dialog box presentation design and menu structuring. 
  1008.  
  1009.  
  1010. Paper Session: Searching: Tools and Strategies
  1011.    Session Chair: George W. Furnas, Bellcore
  1012.    Discussant: Gabriele Rohr, IBM Entwicklungslabor Bkblingen
  1013.  
  1014. Orienteering in an Information Landscape: How Information Seekers Get From
  1015. Here to There
  1016.    Vicki L. O'Day, Hewlett-Packard Laboratories
  1017.    Robin Jeffries, Hewlett-Packard Laboratories
  1018. We studied the uses of information search results by regular clients of
  1019. professional intermediaries.  The clients in our study engaged in three
  1020. different types of searches: (1) monitoring a well-known topic or set of
  1021. variables over time, (2) following an information-gathering plan suggested
  1022. by a typical approach to the task at hand, and (3) exploring a topic in an
  1023. undirected fashion.  In most cases, a single search evolved into a series
  1024. of interconnected searches, usually beginning with a high-level overview.
  1025. We identified a set of common triggers and stop conditions for further
  1026. search steps.  We also observed a set of common operations that clients
  1027. used to analyze search results.  In some settings, the number of search
  1028. iterations was reduced by restructuring the work done by intermediaries. We
  1029. discuss the implications of the interconnected search pattern, triggers and
  1030. stop conditions, common analysis techniques, and intermediary roles for the
  1031. design of information access systems.
  1032.  
  1033. Using Icons to Find Documents: Simplicity Is Critical
  1034.    Michael D. Byrne, Georgia Institute of Technology
  1035. A common task at almost any computer interface is that of searching for
  1036. documents, which GUIs typically represent with icons.  Oddly, little
  1037. research has been done on the processes underlying icon search.  This paper
  1038. outlines the factors involved in icon search and proposes a model of the
  1039. process. An experiment was conducted which suggests that the proposed model
  1040. is sound, and that the most important factor in searching for files is the
  1041. type of icons used.  In general, simple icons (those discriminable based on
  1042. a few features) seem to help users, while complex icons are no better than
  1043. simple rectangles.
  1044.  
  1045. Queries-R-Links: Graphical Markup for Text Navigation
  1046.    Gene Golovchinsky, University of Toronto
  1047.    Mark Chignell, University of Toronto
  1048. In this paper we introduce a style of interaction (interactive querying)
  1049. that combines features of hypertext with Boolean querying, using direct
  1050. markup of text to launch queries. We describe two experiments that compare
  1051. the relative ease of expressing Boolean queries as text versus a graphical
  1052. equivalent. The results of these experiments show that the expression of
  1053. queries in the graphical format is significantly easier than the textual
  1054. equivalent. We then describe the Queries-R-Links system that we have
  1055. developed at the University of Toronto. Queries-R-Links uses the graphical
  1056. markup method to launch Boolean queries interactively using direct markup
  1057. of text. This work represents significant progress towards information
  1058. exploration systems that combine the useful features of information
  1059. retrieval querying and hypertext browsing.
  1060.  
  1061.  
  1062. Paper Session: Hands, Menus and Dr. Fitts
  1063.    Session Chair: Bonnie E. John, Carnegie Mellon University
  1064.    Discussant: Robert J.K. Jacob, Naval Research Laboratory
  1065.  
  1066. Human Performance Using Computer Input Devices in the Preferred and
  1067. Non-Preferred Hands
  1068.    Paul Kabbash, University of Toronto
  1069.    I. Scott MacKenzie, University of Guelph
  1070.    William Buxton, University of Toronto
  1071. Subjects' performance was compared in pointing and dragging tasks using the
  1072. preferred and non-preferred hands.  Tasks were tested using three different
  1073. input devices:  a mouse, a trackball and a tablet-with stylus .  The
  1074. trackball had the least degradation across hands in performing the tasks,
  1075. however it remained inferior to both the mouse and the stylus.  For small
  1076. distances and small targets, the preferred hand was superior.  However, for
  1077. larger targets and larger distances, both hands performed about the same. 
  1078. The experiment shows that the non-preferred is more than a poor
  1079. approximation of the preferred hand.  The hands are complimentary, each
  1080. having its own strength and weakness.  One design implication is that the 
  1081. non-preferred hand is well suited for tasks that do not require precise
  1082. action, such as scrolling.
  1083.  
  1084. The Limits of Expert Performance Using Hierarchic Marking Menus
  1085.    Gordon Kurtenbach, University of Toronto
  1086.    William Buxton, University of Toronto
  1087. A marking menu allows a user to perform a menu selection by either
  1088. popping-up a radial (or pie) menu, or by making a straight mark in the
  1089. direction of desired menu item without popping-up the menu.  A hierarchic
  1090. marking menu uses hierarchic radial menus and "zig-zag" marks to select
  1091. from the hierarchy.  This paper experimentally investigates the  bounds on
  1092. how many items can be in each level and how deep the hierarchy can be
  1093. before using a marking to select an item becomes too slow or prone to
  1094. errors.
  1095.  
  1096. Lag As A Determinant Of Human Performance In Interactive Systems
  1097.    I. Scott MacKenzie, University of Guelph
  1098.    Colin Ware, University of New Brunswick
  1099. The sources of lag (the delay between input action and output response) and
  1100. its effects on human performance are discussed.  We measured the effects in
  1101. a study of target acquisition using the classic Fitts' law paradigm with
  1102. the addition of four lag conditions.  At the highest lag tested (225 ms),
  1103. movement times and error rates increased by 64% and 214% respectively,
  1104. compared to the zero lag condition.  We propose a model, according to which
  1105. lag should have a multiplicative effect on Fitts' index of difficulty.  The
  1106. model accounts for 94% of the variance and is better than alternative
  1107. models which propose only an additive effect for lag.  The implications for
  1108. the design of virtual reality systems are discussed.
  1109.  
  1110.  
  1111. Paper Session: Finding and Keeping Stuff
  1112.    Session Chair: Nick Hammond, University of York
  1113.    Discussant: Andrew Dillon, HUSAT Research Centre
  1114.  
  1115. Computer Image Retrieval by Features:  Suspect Identification
  1116.    Eric S. Lee, Saint Mary's University
  1117.    Thom Whalen, Communications Research Center, Ottawa
  1118. Correct suspect identification of known offenders by witnesses deteriorates
  1119. rapidly as more are examined in mugshot albums.  Feature approaches, where
  1120. mugshots are displayed in order of similaity to witnesses' descriptions,
  1121. attempt to increase identification success by reducing this number.  b
  1122. methodology is proposed for system design and evaluation based on
  1123. experiments, computer simulations, and four classes of system performance
  1124. measures:  identification performance, retrieval rank, tolerance
  1125. performance, and feature quality.  This was used to develop a system for
  1126. 640  mugshots of known offenders.  In three empirical tests, over 90% of
  1127. witness searches resulted in suspects retrieved in the first eight mugshots.
  1128.  
  1129. Empirically-based Re-design Of A Hypertext Encyclopedia
  1130.    Keith Instone, Bowling Green State University
  1131.    Barbee Mynatt Teasley, Bowling Green State University
  1132.    Laura Marie Leventhal, Bowling Green State University
  1133. This paper reports on the processes used and guidelines discovered in
  1134. re-designing the user interface of the hypertext encyclopedia, HyperHolmes.
  1135.  The re-design was based on the outcomes of a previous experiment and was
  1136. evaluated experimentally. Results showed that the new system resulted in
  1137. superior performance and somewhat different styles of navigation compared
  1138. to the old system and to paper. The study provides empirical support for
  1139. design guidelines relating to tiled windows, navigation tools, graphics and
  1140. hierarchical navigation.
  1141.  
  1142. Bridging the Paper and Electronic Worlds: The Paper User Interface
  1143.    Walter Johnson, Xerox PARC
  1144.    Herbert D. Jellinek, Xerox PARC
  1145.    Leigh Klotz, Xerox PARC
  1146.    Ramana Rao, Xerox PARC
  1147.    Stu Card, Xerox PARC
  1148. Since its invention millenia ago, paper has served as our primary medium of
  1149. communication, excepting oral language.  Its inherent physical properties
  1150. make it easy to use, transport, store, and cheap to manufacture.  Despite
  1151. these advantages, paper remains a second class citizen in the electronic
  1152. world.  In this paper, we present a new technology for bridging the paper
  1153. and the electronic worlds.  In the new technology, the user interface move
  1154. beyond the workstation and onto paper itself.  We describe paper user
  1155. interface technology and its implementation in a particular system called
  1156. XAX.
  1157.