International Journal of Human-Computer Interaction· 2026Q1
Araç İçi Fonksiyonlar İçin Sesli Kontrol Sınırlarının Belirlenmesi: Bir Kullanıcı-Mühendis-Uzman Değerlendirme Çerçevesi
Determining Voice Control Boundaries for in-Vehicle Functions: A User-Engineer-Expert Assessment Framework
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni geliştirilen altı boyutlu ağırlıklı uyarlanabilirlik değerlendirme modeli (SWAAM), 30 araç içi sesli kontrol fonksiyonunu hızla değerlendirerek, 15'ini öncelikli yayınlama, 3'ünü yasaklama ve 12'sini senaryo bazlı yayınlama için belirledi; model puanları ile fonksiyon listeleri arasında yüksek tutarlılık sağlandı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Güvenlik riskini (%30) ve operasyonel karmaşıklığı (%20) önceliklendiren altı boyutlu ağırlıklı uyarlanabilirlik değerlendirme modeli (SWAAM) geliştirildi.
- Sesli kontrol için kullanıcı tercihi yüksek derecede katmanlıdır: konfor fonksiyonları için >%98, güvenlik açısından kritik fonksiyonlar için <%60.
- Değerlendirme, 'öncelikli yayınlama' için 15 fonksiyon, 'yasaklı' 3 fonksiyon ve 'senaryo bazlı yayınlama' için 12 fonksiyon belirledi.
- Uzman görüş birliği, temel sürüş fonksiyonları için sesli kontrolün yasaklanması ve güvenlik ile ilgili eylemler için ikincil onay gerekliliği gibi tasarım spesifikasyonları oluşturdu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Efficiently adapting voice control functions in smart vehicles remains a practical challenge in human-computer interaction. This study established a three-source, lightweight research system comprising user questionnaire survey (N = 326), engineer evaluation from the corporate sector (N = 12), and expert interviews from the industry (N = 8). A six-dimensional weighted adaptability assessment model(SWAAM) was designed (safety risk 30%, operational complexity 20%, usage frequency 15%, command clarity 15%, feedback requirements 10%, and technical feasibility 10%). Within 15 days, a systematic evaluation of 30 vehicle control functions was completed. The results indicate that user voice preference exhibits significant stratification: preference rates for high-frequency comfort functions such as navigation, air conditioning, and media exceed 98%, while preference rates for safety-critical functions such as driver assistance and chassis control are below 60%. Through triangulation validation, 15 items were identified for the whitelist (priority for release), 3 for the blacklist (prohibited from release), and 12 for the graylist (requiring scenario-based release, e.g., window control limited to speeds below 80 km/h, special scenario modes restricted to parking only). Expert consensus established safety red lines and design specifications, including “prohibition of voice control for core driving functions,” “adoption of the “action + object” command format,” and “requirement for secondary confirmation for safety-related functions.” The weighted total score across the six dimensions showed high consistency with the functional list (whitelist ≥ 7 points, blacklist <4.0 points), validating the model’s effectiveness. This method ensures scientific rigor while reducing the adaptation cycle to 15 days. It provides a practical, lightweight framework for rapid iteration in mass-production voice interaction projects.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. International Journal of Human-Computer Interaction, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İnsan Faktörleri ve Ergonomi
Human Factors and ErgonomicsSocial Sciences