Handlingsbarhet är ett perspektiv på IT-system vilket fokusera på vad somgörs vid interaktionen mellan användaren och IT-systemet iverksamhetskontext. Handlingar vilka utförs av människor och IT-systemkommer i fokus. Detta perspektiv är utvecklat av forskare i VITS-gruppenvid Linköpings universitet. Syftet med uppsatsen att kritiskt granskahandlingsbarhetskonceptet i litteratur utifrån kriterierna för godhandlingsbarhet. Litteraturgranskningen ledde till en modell över hurkriterierna för god handlingsbarhet är relaterade till varandra, utan attrelationer kunnat härledas mellan samtliga kriterier vilket tyder på att de ärinhomogena och lösryckta. Även en modell över hur rapporterna sombehandlar handlingsbarhet hänger ihop genererades och samtliga artiklar ärskrivna av ett fåtal forskare från VITS-gruppen, med många korsreferensersamt utan kritiskt förhållningssätt och eftersom inga rapporter om ämnet harskrivits utanför VITS-gruppen har inte heller ämnet fått utstå kritik och kandärmed inte ses som ett stabilt teoretiskt fundament. Handlingsbarhet, varssyfte är att ge stöd för användarna i IT-systemet, och vid undersökningen avaffärssystem var det klart att nybörjaranvändarna inte ansåg sig få stödeftersom det saknade kunskap i systemet. Forskningen borde lyfta fokus fråndesign och funktionalitet till att ta in användaren och deras kunskap iutvecklingen och vid behov använda utbildning och förbättring/anpassningsom kontinuerlig process. / Uppsatsnivå: D

Gaze estimation is the process of determining where a person is looking, which has recently become a popular research area due to its broad range of applications. For example, tools that estimate gaze are used for research, medical diagnosis, virtual and augmented reality, driver assistance system, and many more. Therefore, better products are sought by many. Gaze estimation methods typically use images of only the eyes or the whole face to estimate the gaze since these methods are the most practical and convenient options. Recently, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been appealing candidates for estimating the gaze. Nevertheless, the recent success of Vision Transformers (ViTs) in image classification tasks has introduced a new potential alternative. Hence, this work investigates the potential of using ViTs to estimate the gaze on Near-Infrared (NIR) images. This is done in terms of average error and computational complexity. Furthermore, this work examines not only pure ViTs but other models, such as hybrid ViTs and CNN-Formers, which combine CNNs and ViTs. The empirical results showed that hybrid ViTs are the only models that can outperform state-of-the-art CNNs such as MobileNetV2 and ResNet-18 while maintaining similar computational complexity to ResNet-18. The results on hybrid ViTs indicate that the convolutional stem is the most crucial part of them. Improved convolutional stems lead to better outcomes. Moreover, in this work, we defined a new training algorithm for hybrid ViTs, the hybrid Data-Efficient Image Transformer (DeiT) procedure, which has shown remarkable results. It is 3.5% better than the pretrained ResNet-18 while having the same time complexity. / Blickuppskattning är processen att uppskatta en persons blick, vilket nyligen har blivit ett populärt forskningsområde på grund av dess breda användningsområde. Till exempel, verktyg för blickuppskattning används inom forskning, medicinsk diagnos, virtuell och förstärkt verklighet, förarassistanssystem och för mycket mer. Därför, bättre produkter för blickuppskattning eftersträvas av många. Blickuppskattnings metoder vanligtvis använder bilder av endast ögonen eller hela ansiktet för att uppskatta blicken eftersom denna typen av metoder är de mest praktiska och lämliga alternativ. På sistånde har Convolutional Neural Networks (CNNs) varit tilltalande kandidater för att uppskatta blicken. Dock, har den senaste framgången med Vision Transformers (ViTs) i bildklassificeringsuppgifter introducerat ett nytt potentiellt alternativ. Därför undersöker detta arbete potentialen av att använda ViTs för att uppskatta blicken på Nära-infraröda (NIR) bilder. Undersökningen görs både i termer av medelfel och beräkningskomplexitet. Hursomhelst, detta arbete undersöker inte enbart rena ViTs utan andra modeller, som hybrida ViTs och CNN-Formers, som kombinerar CNNs och ViTs. De empiriska resultaten visade att hybrida ViTs är de enda modellerna som kan överträffa toppmoderna CNNs som MobileNetV2 och ResNet-18 samtidigt som de bibehåller liknande beräkningskomplexitet som ResNet-18. Resultaten på hybrida ViTs indikerar att faltningsstammen är den mest avgörande delen av dem. Det vill säga, desto bättre faltningsstamm en har desto bättre resultat kan man erhålla. Dessutom definierade vi i detta arbete en ny träningsalgoritm för hybrida ViTs, vilket vi kallar hybrida Data-Efficient Image Transformer (DeiT) procedur som har visat anmärkningsvärda resultat. Den är 3,5% bättre än den förtränade ResNet-18 samtidigt som den har samma tid komplexitet.

Gaze estimation, a vital component in numerous applications such as humancomputer interaction, virtual reality, and driver monitoring systems, is the process of predicting the direction of an individual’s gaze. The predominant methods for gaze estimation can be broadly classified into intrusive and nonintrusive approaches. Intrusive methods necessitate the use of specialized hardware, such as eye trackers, while non-intrusive methods leverage images or recordings obtained from cameras to make gaze predictions. This thesis concentrates on appearance-based gaze estimation, specifically within the non-intrusive domain, employing various deep learning models. The primary focus of this study is to compare the efficacy of Vision Transformers (ViTs), a recently introduced architecture, with Convolutional Neural Networks (CNNs) for gaze estimation on RGB images. Performance evaluations of the models are conducted based on metrics such as the angular gaze error, stimulus distance error, and model size. Within the realm of ViTs, two variants are explored: pure ViTs and hybrid ViTs, which combine both CNN and ViT architectures. Throughout the project, both variants are examined in different sizes. Experimental results demonstrate that all pure ViTs underperform in comparison to the baseline ResNet-18 model. However, the hybrid ViT consistently emerges as the best-performing model across all evaluation datasets. Nonetheless, the discussion regarding whether to deploy the hybrid ViT or stick with the baseline model remains unresolved. This uncertainty arises because utilizing an exceedingly large and slow model, albeit highly accurate, may not be the optimal solution. Hence, the selection of an appropriate model may vary depending on the specific use case. / Ögonblicksbedömning, en avgörande komponent inom flera tillämpningar såsom människa-datorinteraktion, virtuell verklighet och övervakningssystem för förare, är processen att förutsäga riktningen för en individs blick. De dominerande metoderna för ögonblicksbedömning kan i stort sett indelas i påträngande och icke-påträngande tillvägagångssätt. Påträngande metoder kräver användning av specialiserad hårdvara, såsom ögonspårare, medan ickepåträngande metoder utnyttjar bilder eller inspelningar som erhållits från kameror för att göra bedömningar av blicken. Denna avhandling fokuserar på utseendebaserad ögonblicksbedömning, specifikt inom det icke-påträngande området, genom att använda olika djupinlärningsmodeller. Studiens huvudsakliga fokus är att jämföra effektiviteten hos Vision Transformers (ViTs), en nyligen introducerad arkitektur, med Convolutional Neural Networks (CNNs) för ögonblicksbedömning på RGB-bilder. Prestandautvärderingar av modellerna utförs baserat på metriker som den vinkelmässiga felbedömningen av blicken, felbedömning av stimulusavstånd och modellstorlek. Inom ViTs-området utforskas två varianter: rena ViTs och hybrid-ViT, som kombinerar både CNN- och ViT-arkitekturer. Under projektet undersöks båda varianterna i olika storlekar. Experimentella resultat visar att alla rena ViTs presterar sämre jämfört med basmodellen ResNet-18. Hybrid-ViT framstår dock konsekvent som den bäst presterande modellen över alla utvärderingsdatauppsättningar. Diskussionen om huruvida hybrid-ViT ska användas eller om man ska hålla sig till basmodellen förblir dock olöst. Denna osäkerhet uppstår eftersom användning av en extremt stor och långsam modell, även om den är mycket exakt, kanske inte är den optimala lösningen. Valet av en lämplig modell kan därför variera beroende på det specifika användningsområdet.

An analysis was made of the personal and non-personal post-Soviet political anecdotes. It is argued that post-Soviet political anecdotes have been created during 2000–2019. The starting point is that the Russian word анекдот carries particular, cultural information and does not have a systematic equivalent in Swedish ot English, i.e. it can not be directly translated to English as anecdote or joke or to Swedish as anekdot, skämt, or vits. This was demonstrated in a brief comparison with Swedish jokes and anecdotes.  Using three text corpora with a total of 3,170 political anecdotes, I examined: (a) how events and politicians are described and how this can be decoded (corpus 1 and 3); (b) what topics are most common (corpus 2 and 3).  A more in-depth analysis of cultural references, pragmatics, semantics and deixis was made of 33 selected anecdotes, which were considered to be representative for the genre. The analysis showed that the thematics tend to be recurring, that few new anecdotes are added, old anecdotes are repeated and that the genre has undergone considerable changes during the past two decades. Such a change is the abscense of post-Soviet anecdotes with significant critique against politicians or sensitive political topics, as compared to earlier anecdotes, and a simplification of the genre. This development is a possible result of that anecdotes are no longer told as often as during previous decades, as well as the new Russian law § 282 implemented as of spring 2019, which affects the creation and distribution of anecdotes. By extrapolation, the observed changes could lead to parts of the most common anecdotes becoming tematic jokes in the future.