1. 1. Traiter les données : entre économie de l’attention et mycélium de la signification
1.1. Constat: Le temps d'attention devient une ressource rare
1.1.1. Nécessité de la gérer correctement
1.1.2. Donc une ressource pour laquelle il faut se battre
1.2. Problématique: traiter les données
1.2.1. Big Data
1.2.2. Visualisation
1.3. Malgré les algorithmes, les humains restent ceux qui traitent les données à la fin
1.3.1. Aborder le traitement des données en prenant en compte l'humain
2. 7. Ambient awareness: From random noise to digital closeness in online social networks
2.1. Etude de l'attention portée par les sujet à leur environnement numérique sur twitter
2.1.1. Seule action des sujets: surfer sur le réseau social twitter
2.1.2. Contact inconnus: 75%
2.2. Est-ce que parcourir un réseau social "passivement" permet de connaître son réseau (>500 contacts) ?
2.2.1. Questionnaire après l'étude -> les sujets reconnaissent 50% de leur réseau
2.2.2. L'acquisition d'informations à propos de son réseau par un tissus continus de petits bouts de données ("bruit de tweets") fonctionne
3. 2. The attention economy: Understanding the new currency of business
3.1. Face à des volumes de données de plus en plus gros, nous n'avons plus l'attention nécessaire pour tout traiter
3.1.1. l'attention est devenu le facteur limitant dans tous les processus professionnels
3.1.2. l'attention devient la nouvelle "monnaie" de l'économie
3.2. Capter l'attention des clients, potentiels actionnaires, et gérer son propre réservoir d'attention (équipe, travailleurs...) deviennent les principaux enjeux de l'économie
3.2.1. Nécessité de comprendre l'attention
3.2.2. Nécessité de gérer l'attention
3.2.3. Gérer les quantités d'informations reçues et envoyées
4. 10. Prevalence of perceived stress, symptoms of depression and sleep disturbances in relation to information and communication technology (ICT) use among young adults – an explorative prospective study
4.1. Etude de l'impact du numérique sur la santé psychologique
4.1.1. Temps d'exposition aux technologies numérique
4.1.2. Impact sur le stress, fatigue et dépression
4.2. Détermination des quantités de stress, fatigue et dépression par des questionnaires
4.3. Conclusions
4.3.1. Conséquences principales de l'usage des technologies pour les hommes
4.3.1.1. Risque de dépression
4.3.1.2. Troubles du sommeil / fatigue
4.3.2. Conséquences principales de l'usage des technologies pour les femmes
4.3.2.1. Augmentation du stress
4.3.2.2. Risque de dépression
5. 9. Use of information and communication technology (ICT) and perceived health in adolescence: The role of sleeping habits and waking-time tiredness
5.1. Etude de l'impact sur le sommeil de l'usage des technologies numériques chez les jeunes
5.1.1. Temps d'exposition aux techno. numérique
5.1.2. Usage du numérique par les filles et garçons
5.2. Conclusions
5.2.1. Garçons
5.2.1.1. Usage du numérique pour des jeux et divertissement
5.2.1.2. Plus de troubles du sommeil -> deconnection du monde virtuel
5.2.2. Filles
5.2.2.1. Usage du numérique pour communication
5.2.2.2. Moins de troubles de sommeil, qui viennent plus d'une utilisation nocturne que d'une difficulté à s'endormir
6. 4. Adaptive Diagrams: Handing control over to the learner to manage split-attention online
6.1. Se base sur la TTC
6.2. 3 types de présentation de données
6.2.1. 1. Présentation "classique" non optimisé selon la TCC
6.2.2. 2. Une présentation optimisée selon la TTC
6.2.3. 3. Présentation adaptative: action possible des utilisateurs sur position textes et diagrammes
6.3. Résultat
6.3.1. 2. plus efficace
6.3.2. 3. présente un aspect de gestion autonome de sa charge cognitive -> aspect intéressant pour l'éducation
7. 5. La compréhension d’un document technique multimédia peut-elle être améliorée par une présentation séquentielle de son contenu?
7.1. Théorie de la charge cognitive (TCC)
7.1.1. Charge intrinsèque
7.1.2. Charge inutile
7.1.2.1. A diminuer autant que possible!
7.1.3. Charge utile
7.2. La compréhension d'un document passe aussi par la forme donnée par le rédacteur
7.3. Une technique visant à réduire la charge cognitive inutile
8. 3. Drawn to distraction: A qualitative study of off-task use of educational technology
8.1. Utilisation du numérique au travail
8.1.1. Contre productif (facebook...)
8.1.2. Nuit à l'attention
8.2. Distraction liée à l'usage récréatif
8.2.1. habitude
8.2.2. tentation
8.3. Aider les gens à avoir de bonnes "habitudes technologiques"
8.3.1. Moments de pause avec utilisation possible de numérique
8.3.2. Moments de concentration "unitask" -> interdire l'usage de numérique
9. 6. Auditory and Visual Peripheral Detection Tasks and the Lane Change Test with High and Low Cognitive Load
9.1. Etude de l'attention des conducteurs lors d'une simulation de conduite automobile
9.1.1. Réaction à des perturbations extérieures visuelles + auditives
9.1.2. Sujets soumis à des charges cognitives plus ou moins élevées
9.1.3. Objectif: étudier l'impact de la charge cognitive lors de la conduite
9.2. Cas d'étude relatif au multitache
9.3. Conclusion:
9.3.1. Sujet soumis à une charge cognitive élevée = temps de réaction aux perturbations extérieures plus long
9.3.2. Effet tunnel de l'attention lorsque la charge cognitive est élevée
9.3.3. Sous haute charge cognitive, les sujets sont globalement moins réceptifs aux perturbations sonores
10. 8. A study on the relationships between different presentation modes of graphical icons and users’ attention
10.1. Etude de différents design d'icônes graphiques et comment ils captent l'attention des sujets
10.1.1. Temps de fixation des icônes
10.1.2. Fréquence
10.1.3. Évaluation subjective de l'attention des sujets
10.2. Détail des icônes
10.2.1. Image simple peu de détail
10.2.1.1. facile à reconnaître
10.2.1.2. attire l'attention
10.2.2. Image complexe bcp de détail
10.2.2.1. dur à reconnaître
10.2.2.2. attire moins l'attention
10.3. Taille des icônes
10.3.1. Icône avec fond
10.3.1.1. facile à trouver et reconnaître
10.3.1.2. capte mieux l'attention
10.3.2. Icônes sans fond
10.3.2.1. plus dur à trouver et reconnaître
10.3.2.2. attire moins l'attention