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カール・ガットウィンはカナダのコンピュータ科学者であり、サスカチュワン大学のヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）ラボの教授兼ディレクターです。[1]彼はまた、SurfNet研究ネットワークの共同テーマリーダーであり、かつては次世代グループウェアのカナダ研究員を務めていました。[2] [3]ガットウィンは、システムアーキテクチャの技術的側面から、インタラクション技術の設計と実装、設計に適用される社会理論まで、HCIへの貢献で知られています。[4]ガットウィンはCHI 2011の論文共同議長であり、Computer Supported Cooperative Work（CSCW）2010の会議共同議長でした。[5] [6]
教育
ガットウィンは、コンピューターサイエンスと英文学の学士号を取得しています。1997年にカルガリー大学で博士号を取得し、分散グループウェアシステムの設計要素としてワークスペース認識のアイデアを開発しました。 [4]
研究
ガットウィンの主な研究分野は、コンピュータ支援協同作業（CSCW）、グループウェアのユーザビリティ、インタラクション技術、コラボレーションサポート、人間のパフォーマンスのモデリング、情報の視覚化、インターフェースデザインです。[1] [3]ガットウィンは学生や協力者とともに、ヒューマンコンピュータインタラクションとコンピュータ支援協同作業に関する200以上の論文を発表しています。[3]
KEA: キーフレーズ抽出
1999年、[7] GutwinはIan Witten、Gordon Paynter、Eibe Frank、Craig Nevill-ManningとともにKEAと呼ばれるキーフレーズ抽出アルゴリズムを開発した。キーフレーズは文書の内容を簡潔に要約するものであるため文書にとって重要であり、デジタルライブラリなどの文書コレクションが大きくなるにつれて、このような要約情報の価値が増す。このアルゴリズムの目的は、キーフレーズを手動で割り当てる面倒なプロセスを軽減することである。このアルゴリズムは機械学習と語彙手法を使用し、各候補の特徴値を計算してどの候補が適切なキーフレーズであるかを予測する。[8] [9]
グループウェアのワークスペース認識
2002年、[7]ガットウィンはソール・グリーンバーグとともに、ワークスペース認識（共有ワークスペースでの他の人のインタラクションの最新の理解）というアイデアと、それがグループウェアアプリケーションのユーザビリティにどのように役立ち、向上するかに関する研究論文を作成しました。この研究の目的は、グループウェア設計者に、マルチユーザーシステム、特にワークスペース認識における認識を設計するためのフレームワークを提供することでした。開発されたフレームワークは、グループウェアにおける認識について設計者を教育し、構築されるシステムの品質を向上させるのに役立ちます。[10]
分散ソフトウェア開発におけるグループ認識
2004年、[7]ガトウィンはレーガン・ペナーとケビン・シュナイダーとともに、分散開発者がグループ認識（コードのどこで作業しているか、何をしているか、計画は何か）をどのように維持しているかを評価した。チームは開発者にインタビューし、3つのオープンソースプロジェクトのプロジェクト成果物とコミュニケーションをレビューした。その結果、開発者はチーム全体の一般的な認識と、一緒に作業する予定の人々に関するより詳細な知識の両方を維持していることがわかった。認識を維持するための主なツールは、メーリングリストとチャットツールだった。この研究は、現実世界で認識がどのように機能するかを検討した最初の研究の1つである。[11]
タグクラウド
2008 年、[7]グトウィンはスコット・ベイトマンとミゲル・ナセンタとともに、ウェブサイト上の社会的に組織化された情報を視覚化してリンクするのに役立つタグクラウドという人気の手法を研究しました。この研究の目的は、タグのどの視覚的特徴が閲覧者の注意を引くかを調べることでした。この研究は、9 つの視覚的特性を操作するクラウドからタグを選択するようユーザーに依頼することによって実施されました。結果から、フォント サイズとフォント ウェイトは、強度や文字数などの他の特性よりも強い影響があることがわかりました。ただし、複数の視覚的特性が一度に変更された場合、他の特性よりも目立つ特性はありません。この研究は、ウェブ ナビゲーターにより多くの情報を提供する方法としてのハイパーリンクの視覚的表示などの一般的なアプリケーションにも道を開きます。 [12]
タッチベースのインタラクション
2012 年、[7] Gutwin は Andy Cockburn および David Ahlstrom とともに、タップやドラッグなどのタッチベースのインタラクションのヒューマンファクターを研究しました。この研究の目的は、開発者にこの分野の基礎知識を提供することでした。実験は、3 つの入力デバイス (パフォーマンスの基準として指、スタイラス、マウス) と、双方向タップ、1 次元ドラッグ、ラジアル ドラッグ (カーソルの周囲に円状に並べられたアイテムを指す) の 3 つの異なるポインティング アクティビティを使用して実施されました。タップの場合、結果から、指によるポインティングはスタイラス/マウスよりも高速ですが、正確性に欠けることがわかりました。ドラッグの場合、指による入力はマウスやスタイラスよりも低速です。ラジアル ドラッグの場合、タスク時間と移動距離はすべて、利用可能なアイテムの数と直線的に相関していることがわかりました。ラジアル ドラッグの他の結果では、スタイラスは 3 つのデバイスの中で最も高速ですが、エラー率が最も高いことがわかりました。[13]
受賞歴
ガットウィンは2012年にHCI研究への貢献によりACM CHIアカデミーに選出されました。 2015年にはACM優秀研究者として認められました。 [3]
参考文献
- ^ ab "Interaction Lab - Carl Gutwin". Hci.usask.ca . 2018年4月19日閲覧。
- ^ 「Carl Gutwin - GRAND NCE」Grand-nce.ca . 2018年4月19日閲覧。
- ^ abcd 「Carl Gutwin - U of S Plant Phenotyping and Imaging Research Centre - University of Saskatchewan」P2irc.usask.ca 。2018年4月19日閲覧。
- ^ ab 「2012 SIGCHI Awards」。SIGCHI。
- ^ “CHI 2011”. Chi2011.org . 2018年4月19日閲覧。
- ^ 「委員会」。2010 ACM コンピュータ支援協調作業会議。
- ^ abcde 「Interaction Lab - Carl Gutwin」。Hci.usask.ca 。 2018年4月19日閲覧。
- ^ Frank、Nevil-Manning、Gutwin、Paynter、Witten ( 1999)。「KEA:実用的な自動キーフレーズ抽出」(PDF)。ACMデジタル ライブラリ カンファレンスの議事録。arXiv : cs/9902007。Bibcode :1999cs......2007W。
- ^ 「Kea」. Community.nzdl.org . 2018年4月19日閲覧。
- ^ Greenberg、Gutwin (2002)。「リアルタイムグループウェアのためのワークスペース認識の記述フレームワーク」(PDF)。コンピュータ支援協調作業 (CSCW)。
- ^ Gutwin、Penner、Schneider (2004)。「分散ソフトウェア開発におけるグループ認識」(PDF)。2004 ACM コンピュータ支援協調作業会議の議事録。p . 72。doi : 10.1145 /1031607.1031621。ISBN 1581138105.S2CID 2040289 。
- ^ Bateman、Gutwin、Nacenta (2008)。「雲の中のものを見る: 視覚的特徴がタグクラウドの選択に与える影響」( PDF)。第 19 回 ACM ハイパーテキストおよびハイパーメディア会議の議事録。pp. 193–202。doi : 10.1145/1379092.1379130。ISBN 9781595939852. S2CID 16289413。
- ^ Ahlstrom、Cockburn 、 Gutwin (2012)。「タッチ選択のパフォーマンスを理解する: 指、スタイラス、マウスによるタップ、ドラッグ、放射状ポインティングドラッグ」。International Journal of Human-Computer Studies。70 ( 3): 218–233。doi :10.1016/ j.ijhcs.2011.11.002。S2CID 2076673 。