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Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Augmenting video conferencing tools to support intercultural communication
Organization Unit
Authors
  • Arthur Toenz
Supervisors
  • Helen Ai He
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 64
Date 2015
Abstract Text Intercultural communication is challenging as every culture has its own set of implicit rules and norms related to communication. Intercultural training aims at addressing this problem by supporting people in learning how to better communicate with people from other cultures. One approach for intercultural training is the training of culture-general skills. This thesis is an initial exploration of how to augment video conferencing tools to train culture-general skills for dyadic conversation. I used the Intel RealSense 3D camera to track the users’ nonverbal cues and compute nonverbal behaviour from these, in order to compare both interlocutors’ behaviours and present them live feedback. I designed interactive visualizations for a sample of three nonverbal cues (proxemics, smiling and expressiveness) and conducted a qualitative study to evaluate their comprehensibility and influence on real-time communication. From the results of the pilot study, I found that there is a trade-off between inciting users to adapt to each other and making them more aware of their own behaviour.
Zusammenfassung Interkulturelle Kommunikation ist mit vielen möglichen Fallstricken versehen, da jede Kultur ihre eigenen impliziten Regeln und Normen für die Kommunikation hat. Es gibt deshalb interkulturelles Training, das Lernen der interkulturellen Kommunikation. Ein Ansatz von interkulturellem Training ist das Lernen von kultur-übergreifenden Kommunikationskompetenzen. Diese Arbeit beschreibt einen ersten Schritt in Richtung der technischen Unterstützung des Lernens allgemeiner interkultureller Kompetenzen im Rahmen von persönlicher Videokommunikation. Dazu werden mittels der Intel RealSense 3D Kamera die nonverbalen Signale aufgenommen, mittels eines Algorithmus in Verhalten interpretiert und dann die relativen Unterschiede der beiden Kommunizierenden in Echtzeit visualisiert. Dies geschieht über graphische Repräsentation von 3 wichtigen nonverbalen Signale: Proxemik, Lächeln und Expressivität. Verschiedene Visualisierungen und deren Verständlichkeit, sowie deren Einfluss auf das Verhalten während eines Gesprächs wurden in einer qualitative Pilot-Studie evaluiert. Es stellte sich dabei heraus, dass es für Visualisierungen von bonverbalem Verhalten einen Trade-off zwischen dem Anreiz, den anderen nachzuahmen, und dem Bewusstmachen des eigenen Verhaltens gibt.
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