ABSTRACT

As social media continues to evolve, some applications are experimenting with augmented reality (AR) visualizations that can call up posts generated around the user’s precise location and overlaid on top of the physical place. Despite being publicly available, little academic research has looked at AR displays of social media in space. While the location has been studied with regard to social media posts, existing work has primarily examined the location as a collective topic or how to map those geographically at a macrolevel. While research studies into location-based games and neighborhood forums have more explicitly looked at the role of location as the mediator of information, they have not considered the overlay of social media posts or spatial AR displays. This study reports on data from a Layar channel called Tweeps Around, which augmented tweets posted around your physical location. The researchers manually cataloged tweets (N = 277) sent near one fixed location over several months and coded them for key themes. This study helps understand what content is generated from one place as well as some of the content implications of in situ AR tweets. Unlike Twitter feeds that are sorted by who you follow, Tweeps Around can call up strangers’ tweets by proximal location alone, which changes the potential audience of viewers, the risks of that content, and the user experience. Understanding these types of technologies can help build on our understanding of not only communication about places but also communication through places, and what social media may become in the near future.

摘要

随着社交媒体的不断发展，一些应用程序正在试验增强现实 (AR) 可视化，可以调用围绕用户精确位置生成的帖子，并叠加在物理位置之上。尽管是公开的，但很少有学术研究关注太空社交媒体的 AR 显示。虽然已经就社交媒体帖子对位置进行了研究，但现有工作主要将位置作为一个集体主题或如何在宏观层面上对这些位置进行地理映射。虽然对基于位置的游戏和社区论坛的研究更明确地将位置作为信息的中介，但他们没有考虑社交媒体帖子或空间 AR 显示的叠加。这项研究报告了来自名为 Tweeps Around 的 Layar 频道的数据，其中增强了在您的实际位置周围发布的推文。研究人员手动对几个月内在一个固定位置附近发送的推文 (N = 277) 进行分类，并将其编码为关键主题。这项研究有助于了解从一个地方生成的内容以及原位 AR 推文的一些内容含义。与按您关注的人排序的 Twitter 提要不同，Tweeps Around 可以仅通过最近的位置来调用陌生人的推文，这会改变潜在观众的观众、该内容的风险以及用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。研究人员手动对几个月内在一个固定位置附近发送的推文 (N = 277) 进行分类，并将其编码为关键主题。这项研究有助于了解从一个地方生成的内容以及原位 AR 推文的一些内容含义。与按您关注的人排序的 Twitter 提要不同，Tweeps Around 可以仅通过最近的位置来调用陌生人的推文，这会改变潜在观众的观众、该内容的风险以及用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。研究人员手动对几个月内在一个固定位置附近发送的推文 (N = 277) 进行分类，并将其编码为关键主题。这项研究有助于了解从一个地方生成的内容以及原位 AR 推文的一些内容含义。与按您关注的人排序的 Twitter 提要不同，Tweeps Around 可以仅通过最近的位置来调用陌生人的推文，这会改变潜在观众的观众、该内容的风险以及用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。这项研究有助于了解从一个地方生成的内容以及原位 AR 推文的一些内容含义。与按您关注的人排序的 Twitter 提要不同，Tweeps Around 可以仅通过最近的位置来调用陌生人的推文，这会改变潜在观众的观众、该内容的风险以及用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。这项研究有助于了解从一个地方生成的内容以及原位 AR 推文的一些内容含义。与按您关注的人排序的 Twitter 提要不同，Tweeps Around 可以仅通过最近的位置来调用陌生人的推文，这会改变潜在观众的观众、该内容的风险以及用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。和用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。和用户体验。了解这些类型的技术可以帮助我们了解不仅是关于地点的交流，还包括通过地点进行的交流，以及社交媒体在不久的将来可能会变成什么样。