Carl Gutwin es un científico informático canadiense, profesor y director del Laboratorio de interacción humano-computadora (HCI) de la Universidad de Saskatchewan . [1] También es un líder co-temático en la red de investigación SurfNet y fue titular de una Cátedra de Investigación de Canadá en Groupware de Próxima Generación. [2] [3] Gutwin es conocido por sus contribuciones en HCI que van desde los aspectos técnicos de las arquitecturas de sistemas, hasta el diseño e implementación de técnicas de interacción y la teoría social aplicada al diseño. [4] Gutwin fue copresidente de artículos en CHI 2011 y fue copresidente de conferencia de Trabajo cooperativo asistido por computadora (CSCW) 2010. [5] [6]
Educación
Gutwin tiene títulos universitarios en informática y literatura inglesa . Recibió su doctorado en 1997 de la Universidad de Calgary , donde trabajó y desarrolló la idea de la conciencia del espacio de trabajo como un factor de diseño para la distribución de trabajo en grupo de sistemas. [4]
Investigar
Las principales áreas de investigación de Gutwin son el trabajo cooperativo asistido por computadora (CSCW), la usabilidad del software en grupo, las técnicas de interacción, el apoyo a la colaboración, el modelado del desempeño humano, la visualización de información y el diseño de interfaces. [1] [3] Junto con sus estudiantes y colaboradores, Gutwin ha publicado más de 200 artículos sobre Interacción hombre-ordenador y Trabajo cooperativo asistido por ordenador. [3]
KEA: Extracción de frases clave
En 1999, [7] Gutwin desarrolló un algoritmo de extracción de frases clave junto con Ian Witten , Gordon Paynter, Eibe Frank y Craig Nevill-Manning llamado KEA. Las frases clave son importantes para un documento, ya que proporcionan un breve resumen del contenido de un documento y, a medida que las colecciones de documentos, como las bibliotecas digitales , aumentan, el valor de dicha información resumida aumenta. El objetivo del algoritmo es ayudar a aliviar el tedioso proceso de asignar frases clave manualmente. El algoritmo utiliza aprendizaje automático , métodos léxicos y calcula valores de características para cada candidato para predecir qué candidatos son buenas frases clave. [8] [9]
Conocimiento del espacio de trabajo para groupware
En 2002, [7] Gutwin junto con Saul Greenberg, desarrollaron un artículo de investigación sobre la idea de la conciencia del espacio de trabajo (la comprensión actual de la interacción de otra persona con un espacio de trabajo compartido) y cómo puede ayudar y mejorar la usabilidad. de una aplicación de trabajo en grupo. El objetivo de la investigación era proporcionar a los diseñadores de groupware un marco sobre cómo diseñar para la conciencia en sistemas multiusuario , específicamente la conciencia del espacio de trabajo. El marco desarrollado puede ayudar a educar a los diseñadores sobre el conocimiento del software colaborativo y ayudar a mejorar la calidad de los sistemas que se construyen. [10]
Conciencia de grupo en el desarrollo de software distribuido
En 2004, [7] Gutwin, junto con Reagan Penner y Kevin Schneider, evaluó cómo los desarrolladores distribuidos mantienen la conciencia del grupo (en qué parte del código están trabajando, qué están haciendo y cuáles son sus planes). El equipo entrevistó a los desarrolladores y revisó los artefactos del proyecto y las comunicaciones de tres proyectos de código abierto. Los hallazgos sugirieron que los desarrolladores mantengan un conocimiento general de todo el equipo y un conocimiento más detallado de las personas con las que planean trabajar. Las herramientas principales para mantener la conciencia fueron las listas de correo y las herramientas de chat. El estudio es uno de los primeros en considerar cómo funciona la conciencia en el mundo real. [11]
Nubes de etiquetas
En 2008, [7] Gutwin, junto con Scott Bateman y Miguel Nacenta, exploraron el método popular de nubes de etiquetas que ayudan a visualizar y vincular información organizada socialmente en sitios web. El objetivo de la investigación era averiguar qué características visuales de las etiquetas llaman la atención de los espectadores. El estudio se realizó pidiendo a los usuarios que seleccionaran etiquetas de nubes que manipulaban nueve propiedades visuales. Los resultados mostraron que el tamaño y el peso de la fuente tienen efectos más fuertes que otras características como la intensidad y el número de caracteres. Sin embargo, cuando se cambian varias propiedades visuales a la vez, no hay una propiedad que se destaque sobre las demás. El estudio también abre paso a aplicaciones generales como la presentación visual de hipervínculos como una forma de brindar más información a los navegadores web. [12]
Interacción táctil
En 2012, [7] Gutwin, junto con Andy Cockburn y David Ahlstrom, estudiaron los factores humanos de las interacciones basadas en el tacto, como tocar y arrastrar. El objetivo de la investigación era proporcionar a los desarrolladores un conocimiento fundamental en esta área. El experimento se llevó a cabo utilizando tres dispositivos de entrada (el dedo, el lápiz óptico y el mouse como línea de base de rendimiento) y tres actividades de señalamiento diferentes que fueron tapping bidireccional, arrastre unidimensional y arrastre radial (apuntando a elementos dispuestos en un círculo alrededor del cursor ). Para hacer tapping, los resultados mostraron que señalar con el dedo era más rápido que el lápiz / mouse, pero inexacto. Para arrastrar, la entrada de dedos es más lenta que el mouse y el lápiz. Para el arrastre radial, se encontró que el tiempo de la tarea y la distancia de movimiento están todos correlacionados linealmente con el número de elementos disponibles. Otros resultados de arrastre radial mostraron que el lápiz óptico es el más rápido pero tiene la tasa de error más alta de los tres dispositivos. [13]
Premios
Gutwin fue incluido en la ACM CHI Academy por sus contribuciones a la investigación de HCI en 2012. En 2015 fue reconocido como Investigador Distinguido de ACM. [3]
Referencias
- ^ a b "Laboratorio de interacción - Carl Gutwin" . Hci.usask.ca . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ "Carl Gutwin - GRAN NCE" . Grand-nce.ca . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ a b c d "Carl Gutwin - Centro de investigación de imágenes y fenotipado de plantas de la U of S - Universidad de Saskatchewan" . P2irc.usask.ca . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ a b "Premios SIGCHI 2012" . SIGCHI.
- ^ "CHI 2011" . Chi2011.org . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ "Comité" . La conferencia ACM de 2010 sobre trabajo cooperativo apoyado por computadora.
- ^ a b c d e "Laboratorio de interacción - Carl Gutwin" . Hci.usask.ca . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ Franco; Nevil-Manning; Gutwin; Paynter; Witten (1999). "KEA: Práctica extracción automática de frases clave" (PDF) . Actas de la Conferencia ACM sobre Bibliotecas Digitales . arXiv : cs / 9902007 . Código Bibliográfico : 1999cs ........ 2007W .
- ^ "Kea" . Community.nzdl.org . Consultado el 19 de abril de 2018 .
- ^ Greenberg; Gutwin (2002). "Un marco descriptivo de la conciencia del espacio de trabajo para el software colaborativo en tiempo real" (PDF) . Trabajo cooperativo asistido por computadora (CSCW) .
- ^ Gutwin; Penner; Schneider (2004). "Conciencia grupal en el desarrollo de software distribuido" (PDF) . Actas de la Conferencia ACM 2004 sobre trabajo cooperativo asistido por computadora : 72. doi : 10.1145 / 1031607.1031621 . ISBN 1581138105. S2CID 2040289 .
- ^ Bateman; Gutwin; Nacenta (2008). "Ver cosas en las nubes: el efecto de las características visuales en las selecciones de nube de etiquetas" (PDF) . Actas de la Conferencia ACM sobre hipertexto e hipermedia (Hypertext '08) . doi : 10.1145 / 1379092.1379130 . S2CID 16289413 .
- ^ Ahlstrom; Cockburn; Gutwin (2012). "Comprensión del rendimiento en las selecciones táctiles: toque, arrastre y arrastre con el puntero radial con el dedo, el lápiz óptico y el mouse". Revista Internacional de Estudios Humano-Informáticos . 70 (3): 218-233. doi : 10.1016 / j.ijhcs.2011.11.002 .