Un protocollo di design visivo dinamico informato sulle funzionalità di movimento per tradurre la conoscenza incarnata del Tai Chi in comunicazione del patrimonio culturale immateriale

Sommario

Questo protocollo descrive un flusso di lavoro riproducibile per catturare, analizzare e tradurre i movimenti incarnati del Tai Chi in design visivi dinamici utilizzando motion capture senza marcatori e mappatura visiva basata su funzionalità di movimento per supportare la comunicazione del patrimonio culturale immateriale basato sul movimento.

Abstract

Questo protocollo descrive un flusso di lavoro riproducibile per tradurre i movimenti Tai Chi incarnati in design visivi dinamici per supportare la comunicazione del patrimonio culturale immateriale basato sul movimento. Come pratica culturale basata sul movimento, il Tai Chi trasmette conoscenza attraverso il ritmo corporeo, la traiettoria, il trasferimento di peso e l'equilibrio, aspetti spesso difficili da comunicare utilizzando media statici o video convenzionali. Il protocollo integra motion capture senza marker, estrazione delle feature di movimento e mappatura visiva basata su regole per trasformare le caratteristiche di movimento in rappresentazioni visive dinamiche. Otto forme rappresentative di Tai Chi sono state registrate utilizzando la motion capture senza marcatore. I punti chiave del corpo sono stati estratti con MediaPipe Pose e analizzati per derivare le caratteristiche di movimento, tra cui curvatura della traiettoria, fluidità del movimento e stabilità del ritmo. Queste caratteristiche sono state sistematicamente mappate a variabili visive dinamiche tramite un framework di traduzione visiva informato da funzionalità di movimento. Per valutare l'efficacia dell'approccio, un esperimento controllato con 180 partecipanti ha confrontato tre condizioni di comunicazione: grafica statica, video convenzionali e design visivi dinamici basati su dati di movimento. Le misure di risultato includevano acquisizione di conoscenze, riconoscimento del movimento, comprensione incarnata e intenzioni comportamentali legate alla conservazione e condivisione culturale. L'analisi di 264 sequenze di movimento valide ha rivelato una variazione sostanziale nei profili delle caratteristiche di movimento tra le forme di Tai Chi. La condizione di design visivo dinamico ha superato significativamente le condizioni grafiche statiche e video convenzionali in termini di acquisizione di conoscenza, riconoscimento del significato del movimento e comprensione incarnata ( tutte p < 0,001). La modellazione strutturale ha inoltre indicato che la qualità del design percepita influenza la conservazione e la condivisione delle intenzioni principalmente attraverso la comprensione incarnata, l'impegno estetico e la risonanza emotiva. Questo protocollo fornisce un metodo sistematico per convertire la conoscenza del movimento incarnato in forme visive dinamiche per la comunicazione e l'interpretazione del patrimonio culturale immateriale basato sul movimento.

Introduzione

Il Tai Chi, o Taijiquan, è una pratica tradizionale del movimento cinese che integra coordinazione corporea, movimento circolare, controllo dell'equilibrio e regolazione interna. Iscritto nella Lista Rappresentativa del Patrimonio Culturale Immateriale dell'Umanità dell'UNESCO nel 2020, il suo significato culturale si basa fortemente su una performance vivente e incarnata piuttosto che su reperti materiali^{statici 1}. Questo riconoscimento rappresenta una sfida metodologica per la comunicazione digitale del patrimonio: come tradurre il patrimonio basato sul movimento senza ridurlo a simboli statici, spiegazioni testuali o motivi visivi superficiali.

La comunicazione digitale convenzionale si basa tipicamente su testo statico, immagini fisse o registrazioni video standard. Sebbene questi formati possano documentare la postura esterna o la sequenza cronologica di una forma, spesso non riescono a trasmettere la logica corporea interna — come gli spostamenti di peso, il controllo del ritmo e la connettività del movimento — attraverso cui la pratica diventa culturalmente significativa. I recenti progressi nell'analisi del movimento permettono la quantificazione precisa delle coordinate corporeo-articolari e dei pattern cinematici utilizzando metodi di cattura del movimento basati su sensori o senza^{marcatori 2,3}. Tuttavia, sebbene queste tecnologie eccellono nel riconoscimento del movimento e negli interventi di addestramento, il loro potenziale per la comunicazione culturale visiva rimane poco esplorato. Allo stesso modo, sebbene i progetti di patrimonio digitale adottino sempre più media immersivi e visualizzazione basata sui dati, molti continuano a dare priorità alla qualità della presentazione rispetto all'interpretazione culturale^{strutturale 4}.

La cognizione incarnata offre una prospettiva fondamentale per colmare questa lacuna. Da questo punto di vista, la comprensione culturale è plasmata dalla percezione corporea, dalla simulazione sensorimotoria e dall'accoppiamento percezione–azione, piuttosto che semplicemente osservare le superfici ^{visive 5,6,7}. Le ricerche sulle arti visive e nelle scienze cognitive suggeriscono inoltre che l'astrazione può rendere percettibili proprietà fisiche altrimenti invisibili quando preserva le relazioni strutturali del^{movimento 8}. Gli studi sulla comunicazione visiva interattiva sottolineano che l'appeal visivo e l'esperienza dell'utente influenzano il coinvolgimento pubblico e le intenzioni di^{conservazione 9}. Tuttavia, i media immersivi nei progetti di patrimonio spesso danno priorità all'attrazione estetica, che può attirare attenzione ma non comunicare la struttura culturale^{sottostante 7}. Inoltre, astrarre il movimento in immagini dinamiche rischia di indebolire l'autenticità percepita se la logica del design si distacca dalla pratica^{originale 10}. Pertanto, tradurre la conoscenza incarnata in forme percepibili richiede una logica di design rigorosa e basata su regole, fondata su dati di movimento empirici piuttosto che su uno stile grafico puramente intuitivo.

Per colmare il divario tra i dati di movimento e l'interpretazione culturale, questo articolo presenta un protocollo riproducibile per tradurre la conoscenza incarnata del Tai Chi in design visivo dinamico. L'obiettivo scientifico centrale è determinare se le caratteristiche cinematiche estratte dai movimenti Tai Chi possano servire come variabili di progettazione interpretabili che migliorino la comprensione pubblica del significato culturale incarnato. Di conseguenza, lo studio contribuisce con un flusso di lavoro di traduzione informato sulle caratteristiche di movimento, una mappatura basata su regole tra le caratteristiche di movimento e le variabili visive dinamiche, e una valutazione empirica che confronta grafica statica, video convenzionale e design visivo dinamico basato su dati di movimento.

Questo approccio basato sui dati offre vantaggi distinti rispetto alle tecniche^{alternative 11}. A differenza delle registrazioni video convenzionali, che forniscono solo rappresentazioni letterali o animazioni puramente decorative, prive di fondamento culturale, questo metodo mappa le caratteristiche cinematiche estratte (ad esempio, curvatura della traiettoria, fluidità, stabilità del ritmo e ampiezza di bilanciamento) direttamente su variabili visive dinamiche (ad esempio, linee di flusso circolari, ritmo dell'animazione e gravità visiva). Questo approccio è correlato alle precedenti esplorazioni media-art della visualizzazione del movimento, inclusa la Kung Fu Motion Visualization basata su motion capture di Tobias Gremmler, ma si differenzia per la definizione di regole esplicite di mappatura tra caratteristiche e visiva e la valutazione dei loro effetti comunicativi tramite uno studio controllato sugli utenti¹². Di conseguenza, preserva la struttura empirica del movimento rendendo al contempo la sua logica sottostante visivamente accessibile.

Infine, questo protocollo è particolarmente appropriato per ricercatori di digital humanities, designer dell'interazione e operatori del patrimonio che desiderano digitalizzare e comunicare il patrimonio culturale immateriale basato sul movimento. Il quadro differisce da Labanotation, che è un rigoroso sistema di notazione per registrare i partiti dei movimenti per l'interpretazione e la conservazione^{esperta 13}. Al contrario, l'attuale protocollo traduce la meccanica del movimento misurata in forme visive dinamiche volte a supportare l'interpretazione pubblica, la trasmissione culturale e la conservazione del patrimonio. Utilizzando un sistema accessibile di motion capture senza marcatori basato su video, combinato con flussi di lavoro standard di elaborazione dati, i ricercatori possono adattare questo quadro non solo per il Tai Chi ma anche per altre pratiche incarnate, valutando sistematicamente come il design informato dal movimento influenzi i risultati della comunicazione^{culturale 10}.

Protocollo

Tutti i metodi che coinvolgono partecipanti umani sono stati eseguiti secondo le linee guida istituzionali e approvati dal Comitato Etico per la Protezione della Ricerca Umana, School of Design and Creativity, Guilin University of Electronic Technology (Approvazione n. 2600AL0621). È stato ottenuto un consenso informato scritto da tutti i performer di Tai Chi e dai partecipanti alla valutazione degli utenti prima della raccolta dei dati. Ai partecipanti è stato comunicato che la partecipazione era volontaria e che i dati anonimizzati sarebbero stati utilizzati per scopi di ricerca e pubblicazione.

1. Impostazione dello studio e preparazione dell'attrezzatura

1. Prepara un'area di motion capture marcata di 3 m × 3 m con uno sfondo non riflettente e un'illuminazione uniforme in un laboratorio di design e media digitali.
   NOTA: Il flusso di lavoro complessivo in cinque fasi per tradurre il movimento incarnato del Tai Chi in comunicazione visiva dinamica è illustrato nella Figura 1A. La catena metodologica derivata dalla letteratura che supporta il protocollo, inclusa l'analisi del movimento, la diffusione culturale, la valutazione dell'usabilità e la valutazione del carico di lavoro cognitivo, è riassunta nella Tabella 1.
2. Posiziona due fotocamere digitali sincronizzate per registrare ogni sequenza di Tai Chi da diversi punti di vista. Posizionare la telecamera frontale a circa 3,5 m dal centro dell'area di cattura.
3. Posizionare la telecamera laterale a circa 3,0 m dal centro dell'area di cattura. Montare entrambe le telecamere su treppiedi all'altezza del petto, come mostrato nella Figura 2A.
4. Configura entrambe le fotocamere per registrare a una risoluzione di 1920 × 1080 pixel e a un frame rate di 30 fotogrammi/s. Usa l'esposizione manuale e impostazioni a focale fisse durante la raccolta dati.
5. Illumina l'area di cattura usando due pannelli LED diffusi posizionati a circa 45° rispetto al davanti-sinistro e al davanti destro dell'artista all'altezza del petto. Mantenere un'illuminazione uniforme e non riflettente a 500 lux con una temperatura di colore neutra di 5.600 K durante la raccolta dei dati.
6. Sincronizza le due telecamere prima di ogni prova utilizzando un applauso visibile con due mani eseguito nell'area di cattura. Allinea le registrazioni usando il primo fotogramma che mostra il contatto della mano e verifica che l'errore di sincronizzazione non superi un fotogramma a 30 fotogrammi/s.
7. Posizionare la telecamera frontale perpendicolare al piano frontale dell'esecutore e posizionare la telecamera laterale circa 90° sul lato destro dell'esecutore. Utilizzare impostazioni a focale fissa e assicurarsi che l'intero corpo dell'artista rimanga visibile per tutta l'area di cattura di 3 m × 3 m, allineando entrambe le telecamere utilizzando marcatori a pavimento posizionati ai confini dell'area di cattura.
8. Usa uno sfondo semplice e non riflettente e rimuovi gli oggetti riflettenti dall'area di cattura. Prima di registrare, verifica che l'interprete sia completamente visibile da entrambe le viste della telecamera, che le ombre non oscurino il contorno del corpo e che nessun mobile, cavi o passanti occluda la traiettoria del movimento.
9. Calibra lo spazio di registrazione all'inizio di ogni sessione di registrazione filmando la griglia del pavimento segnata e verificando che i confini dell'area di cattura siano visibili in entrambe le viste della telecamera. Poiché l'analisi utilizzava video a due spettacoli senza marcatori invece che ricostruzione tridimensionale metrica, la calibrazione consisteva nel verificare l'allineamento della visuale, la visibilità del corpo e la normalizzazione della scala utilizzando la larghezza delle spalle.
10. Salva ogni registrazione come video MP4 1920 × 1080 pixel, 30 fotogrammi/s usando compressione H.264. File di nome usando il formato M##_P##_T#_view.mp4, dove M indica movimento, P indica performer, T prova e vista indica la telecamera frontale o laterale.
11. Elaborare i dati di movimento su una workstation in grado di eseguire Python 3.11, l'ambiente di programmazione, la libreria di visione artificiale OpenCV, la pipeline di stima della pose senza marker MediaPipe, la libreria numerica di calcolo NumPy, la libreria di gestione dati pandas e la libreria di elaborazione del segnale SciPy. Registra il modello della workstation, il sistema operativo e le versioni del pacchetto software utilizzate per l'elaborazione dei dati per garantire la riproducibilità computazionale.
    NOTA: Il flusso di lavoro complessivo in cinque fasi per tradurre il movimento incarnato del Tai Chi in comunicazione visiva dinamica è illustrato nella Figura 1A–E.

Figura 1. Flusso di lavoro per tradurre il movimento incarnato del Tai Chi in comunicazione visiva dinamica. (A) Flusso di lavoro di studio in cinque fasi comprendente selezione del movimento Tai Chi, motion capture basato su video, estrazione delle funzionalità di movimento, traduzione visiva basata su regole e valutazione dell'utente. (B) Otto forme selezionate di Tai Chi analizzate nello studio. (C) Pipeline di elaborazione dei dati di movimento, inclusa acquisizione video sincronizzata, stima della posa, elaborazione della traiettoria, normalizzazione del ciclo di movimento ed estrazione delle caratteristiche. (D) Condizioni di comunicazione sperimentali: grafica statica, video convenzionale e design visivo dinamico guidato dai dati di movimento. (E) Quadro concettuale che collega la qualità percepita del design della comunicazione, la comprensione incarnata, l'impegno estetico, la risonanza emotiva, l'intenzione di condivisione e l'intenzione di preservazione. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Riferimento	Area di ricerca	Catena di dati utilizzata in lavori precedenti	Catena statistica o analitica	Implicazioni metodologiche per questo studio	Catena di dati utilizzata in lavori precedenti
Ho et al.2	Analisi del moto del Tai Chi	I movimenti del Tai Chi venivano registrati utilizzando il tracciamento delle coordinate corporeo-articolazione, mentre le posizioni delle articolazioni degli arti superiori e gli angoli dei gomiti venivano quantificate.	Analisi quantitative e qualitative del movimento.	Supporta l'uso di coordinate corpo-articolazione, caratteristiche di traiettoria e indicatori cinematici per convertire il movimento del Tai Chi in dati incarnati analizzabili.	I movimenti del Tai Chi venivano registrati utilizzando il tracciamento delle coordinate corporeo-articolazione, mentre le posizioni delle articolazioni degli arti superiori e gli angoli dei gomiti venivano quantificate.
Li et al.3	Riconoscimento del movimento Tai Chi	I movimenti del Tai Chi venivano catturati utilizzando unità di misura inerziale e segnali di movimento in serie temporali.	Riconoscimento temporale basato su reti e feedback di intervento.	Supporta l'estrazione di caratteristiche temporali del movimento, inclusa stabilità ritmica, variazione dell'accelerazione e struttura della sequenza di movimento.	I movimenti del Tai Chi venivano catturati utilizzando unità di misura inerziale e segnali di movimento in serie temporali.
Yi et al.4	Diffusione digitale del patrimonio culturale immateriale	I dati sull'esperienza utente sono stati raccolti dai partecipanti esposti a esperienze digitali di patrimonio culturale immateriale.	SmartPLS e analisi comparativa qualitativa a insiemi fuzzy (fsQCA) sono stati utilizzati per esaminare le risposte affettive e il comportamento di diffusione.	Supporta il quadro comunicativo che collega esperienza digitale, risposta emotiva, identità culturale e intenzione di diffusione.	I dati sull'esperienza utente sono stati raccolti dai partecipanti esposti a esperienze digitali di patrimonio culturale immateriale.
Brooke15	Valutazione dell'usabilità	I partecipanti hanno compilato un questionario standardizzato di usabilità di 10 elementi dopo aver interagito con il sistema.	I punteggi della System Usability Scale (SUS) sono stati calcolati su una scala da 0 a 100.	Supporta la misurazione dell'usabilità percepita dell'interfaccia di comunicazione visiva.	I partecipanti hanno compilato un questionario standardizzato di usabilità di 10 elementi dopo aver interagito con il sistema.
Hart e Staveland16	Valutazione del carico di lavoro cognitivo	I partecipanti hanno valutato le dimensioni del carico di lavoro dopo il completamento del compito.	I punteggi del NASA Task Load Index (NASA-TLX) sono stati calcolati da valutazioni multidimensionali del carico di lavoro.	Supporta la valutazione se il prototipo visivo dinamico guidato dai dati di movimento migliori la comprensione dell'utente senza imporre un carico cognitivo eccessivo.	I partecipanti hanno valutato le dimensioni del carico di lavoro dopo il completamento del compito.

Tabella 1: Catena metodologica derivata dalla letteratura a supporto del presente studio. Questa tabella riassume i riferimenti chiave, i domini di ricerca, gli approcci all'acquisizione dati, i metodi analitici e i contributi metodologici utilizzati per informare il flusso di lavoro di analisi del movimento, il framework di traduzione visiva, la valutazione dell'usabilità e la valutazione del carico di lavoro cognitivo implementati nel protocollo attuale.

Figura 2. Procedura di motion capture basata su video e estrazione delle funzionalità di movimento. (A) Configurazione di motion capture utilizzando telecamere sincronizzate frontali e laterali all'interno di un'area di cattura indicata da 3 m × 3 m. (B) Output di stima della posa senza marcatori che mostrano i punti di riferimento estratti dal corpo da registrazioni in vista frontale e laterale. (C) Flusso di lavoro di pre-elaborazione dei dati che include estrazione di punti di riferimento, screening dei frame mancanti, levigatura della traiettoria e normalizzazione temporale. (D) Traiettorie di movimento rappresentative ricostruite derivate dai punti chiave dell'arto superiore, del tronco e del centro del corpo. (E) Caratteristiche di movimento estratte da ogni sequenza di movimento, inclusi durata, velocità media, velocità di picco, curvatura della traiettoria, indice di levigata, indice di simmetria, ampiezza di spostamento dell'equilibrio e stabilità del ritmo. (F) Esportazione del dataset delle funzionalità di movimento utilizzato per la traduzione visiva. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

2. Selezione dei movimenti di Tai Chi e reclutamento di artisti

1. Seleziona otto forme rappresentative di Tai Chi per la captura del movimento, per catturare diverse combinazioni di traiettoria circolare, trasferimento di peso, estensione degli arti superiori, rotazione del tronco, transizione di equilibrio e controllo del ritmo (Tabella 2; Figura 1B).
   NOTA: Le forme selezionate includono Forma Apertura, Mani di Nuvola, Gru Bianca Alarga le Ali, Separare la Criniera del Cavallo Selvatico, Ginocchio a Penna e Passo Ruotato, Scimmia Respinta, Afferrare la Coda dell'Uccello e Forma Chiusa. Queste forme forniscono una base tecnica per analizzare il movimento del Tai Chi come dati di movimento^{incarnato 2}.
2. Reclutare esecutori di Tai Chi e includere sia istruttori esperti che praticanti intermedi. Definire istruttori esperti come individui con più di cinque anni di esperienza nell'insegnamento o nella performance e operatori intermedi come individui con almeno un anno di pratica regolare.
3. Controlla tutti i potenziali performer per verificare l'idoneità. Includere individui di età compresa tra i 18 e i 60 anni che non hanno riferito lesioni muscoloscheletriche nei tre mesi precedenti e che sono in grado di completare tutti i movimenti selezionati senza interruzioni.
4. Ottieni il consenso informato scritto di tutti gli interpreti prima della raccolta dei dati.
5. Individuare potenziali performer attraverso istruttori universitari di Tai Chi, gruppi di pratica nel campus e reti locali di praticanti. Contatta i candidati via email o di persona, selezionali utilizzando i criteri di idoneità e iscrivi solo coloro che forniscono il consenso scritto e informato.
6. Reclutare in totale 12 esecutori, inclusi cinque istruttori esperti e sette professionisti intermedi. Usa questo campione per generare le sequenze di movimento per la pre-elaborazione e l'estrazione delle caratteristiche.
7. Selezionati movimenti dal curriculum semplificato di Tai Chi in stile Yang in 24 forme, comunemente utilizzato nell'insegnamento pubblico e nei contesti dimostrativi culturali.
8. Seleziona le otto forme attraverso discussioni tra il team di ricerca e gli istruttori di Tai Chi per coprire l'iniziazione lenta, la traiettoria circolare, l'estensione asimmetrica, il trasferimento in avanti, la rotazione del tronco, la ritirata all'indietro, l'integrazione della forza a più stadi e la stabilizzazione di chiusura. Utilizzare questi criteri per garantire che le forme selezionate rappresentino le caratteristiche di movimento indicate dalle regole di traduzione visiva nella Tabella 2.
9. Registra la demografia degli esecutori e le caratteristiche di pratica, inclusi età, sesso, altezza, massa corporea, manodoli, anni di esperienza nel Tai Chi e status di istruttore o intermedio.
10. Escludere i candidati che riportano disturbi neurologici, disturbi dell'equilibrio, disabilità visiva non corretta, interventi chirurgici recenti, incapacità di completare l'intera sequenza di movimento o qualsiasi condizione che renda inappropriata la partecipazione sicura.
11. Non richiedere esperienza pregressa con studi di motion capture o procedure di registrazione digitale. Prima dell'iscrizione, spiega il flusso di lavoro di registrazione a tutti gli esecutori e conferma che si sentano a loro agio nell'essere registrati da due viste da telecamera.
12. Includere il permesso per la registrazione video, l'analisi del movimento senza marcatori, l'archiviazione anonima dei dati e la pubblicazione di risultati aggregati nella procedura di consenso approvata dall'etica.
13. Fornire agli esecutori il programma di studio, le istruzioni per la registrazione, indicazioni per il riscaldamento e l'opportunità di porre domande prima di registrare.

Movimento Tai Chi	Funzione di Movimento Incarnato	Significato culturale o corporeo	Indicatori di Movimento Estratti	Regola della Traduzione Visiva Dinamica
Forma d'apertura	Iniziazione lenta, assestamento verticale e sollevamento controllato del braccio	Inizio, radicamento e regolazione dello stato del respiro e del corpo	Durata, indice di morbidezza, stabilità del ritmo	Lento fade-in, espansione verticale graduale ed emergenza delle particelle a bassa velocità
Mani delle Nuvole	Movimento circolare continuo dell'arto superiore e spostamento laterale del corpo	Circolarità, flusso, continuità e coordinazione tra corpo e intenzione	Curvatura della traiettoria, ampiezza di spostamento di bilanciamento, indice di fluidità	Linee di flusso circolari, spostamenti visivi gravitazionali laterali e scie continue di particelle
La gru bianca apre le ali	Estensione asimmetrica dell'arto superiore, postura aperta e rotazione del tronco	Estensione, apertura ed equilibrio tra forze verso l'alto e verso il basso	Indice di simmetria, velocità di picco, spostamento dell'arto superiore	Composizione a strati divisi, estensione della luce verso l'alto e transizioni di trasparenza asimmetrica
Separando la criniera del cavallo selvaggio	Passo avanti, separazione diagonale del braccio e trasferimento di peso	Espansione direzionale, separazione delle forze e intenzione in avanti	Ampiezza di spostamento di bilanciamento, velocità media, curvatura della traiettoria	Nastri a movimento diagonale, un centro visivo che si muove in avanti e un'espansione ad arco stratificata
Ginocchio a spazzola e passo a rotazione	Passo coordinato, spazzolatura delle braccia e rotazione del busto	Protezione, reindirizzamento e controllo coordinato della parte inferiore e superiore del corpo	Spostamento del tronco, indice di simmetria, indice di liscia	Campo visivo rotante, scie a basso livello e transizioni ai bordi ammorbidite
Scimmia Repulse	Passo indietro, movimenti alternati delle braccia e ritirata controllata	Ritirata senza perdita di controllo, alternanza e stabilità	Stabilità del ritmo, spostamento di passi, coordinazione bilaterale	Impulsi visivi alternati, particelle che scorrono all'indietro e ritmi di opacità sgraditi
Afferra la coda dell'uccello	Azioni sequenziali di spinta, protezione, rotola, pressione e chiusura	Integrazione di più forze del Tai Chi e logica corporea continua	Curvatura, morbidezza, stabilità del ritmo, ampiezza dello spostamento dell'equilibrio	Sequenze ad arco multi-stadio, onde di forza stratificate e compressione e rilascio visivo progressivo
Forma finale	Ritorno lento, abbassamento del braccio e stabilizzazione del corpo	Completamento, ritorno alla quiete e stabilizzazione interna	Durata, indice di morbidezza, stabilità del ritmo	Sfumatura graduale, assestamento visivo verso il basso e convergenza delle particelle verso il centro

Tabella 2: Caratteristiche del movimento del Tai Chi e corrispondenti regole di traduzione visiva. Questa tabella riassume le caratteristiche di movimento incarnate, i significati culturali o corporei, gli indicatori di movimento estratti e le mappe visive basate su regole utilizzate per le otto forme selezionate di Tai Chi. Gli indicatori di movimento elencati hanno informato la generazione di variabili visive dinamiche utilizzate nel framework di progettazione della comunicazione guidata dalle funzionalità di movimento.

3. Procedura di Motion-Capture

1. Istruisci a ogni esecutore a completare un riscaldamento di 5 minuti e un giro di familiarizzazione nell'area di cattura prima della registrazione formale.
2. Istruisci a ogni esecutore a eseguire ciascuna delle otto forme di Tai Chi selezionate tre volte a un ritmo naturale del Tai Chi. Non usare metronomo o velocità di movimento imposta esternamente.
3. Registra un gesto di sincronizzazione visiva all'inizio di ogni prova per facilitare l'allineamento dei video in vista frontale e laterale durante la pre-elaborazione.
4. Assegnare un identificatore unico delle mozioni a ogni processo. Includere il numero dell'esecutore, il tipo di movimento e il numero di prova nell'identificatore.
5. Prevedi un intervallo di riposo di 10 secondi tra un tentativo e l'altro. Prevedi un periodo di riposo più lungo quando un performer segnala stanchezza.
6. Ripeti un tentativo una volta quando il movimento viene interrotto, eseguito fuori dall'area di cattura contrassegnata o influenzato da un evidente errore di registrazione. Il flusso di lavoro completo di registrazione del movimento ed estrazione delle funzionalità è illustrato nella Figura 2.
   NOTA: La Figura 2 illustra l'intero flusso di lavoro di registrazione del movimento ed estrazione delle caratteristiche. Utilizzare un flusso di lavoro basato su video senza marker per mantenere una pipeline di acquisizione dati riproducibile e a basso costo, adatta a contesti di comunicazione culturale dove i sensori indossabili sono poco^{pratici 3}.
7. Usa un riscaldamento standard di 5 minuti composto da esercizi delicati di mobilità per collo, spalle, tronco, fianchi, ginocchia e caviglie, seguiti da movimenti lenti di sollevamento delle braccia e spostamento del peso. Inizia la registrazione formale solo quando l'esecutore non manifesta alcun disagio e riesce a completare la sequenza di prova senza intoppi.
8. Durante la familiarizzazione, chiedi a ciascun interprete di completare una prova delle forme selezionate all'interno dell'area contrassegnata mentre l'operatore controlla la visibilità del corpo in entrambe le visuali della telecamera. Terminare la familiarizzazione quando l'esecutore può rimanere nell'area di cattura e seguire i segnali di registrazione senza interruzioni.
9. Definisci il ritmo naturale del Tai Chi come il ritmo auto-selezionato normalmente usato dall'esecutore durante l'insegnamento o la pratica. Istruire gli esecutori a non accelerare davanti alla telecamera e a ripetere una prova solo se il ritmo è visibilmente interrotto o incoerente con il round di prova.
10. Usa un battimento di mani a due mani all'altezza del petto come gesto di sincronizzazione visiva immediatamente prima dell'inizio del movimento. Segna il primo frame a contatto manuale in entrambi i video e verifica la sincronizzazione durante la pre-elaborazione.
11. Usa il formato identificativo M##_P##_T#, dove M indica il movimento, P indica il numero dell'esecutore e T indica il numero della prova. Ad esempio, M02-P07-T3 indica la terza prova Cloud Hands eseguita dal performer P07.
12. Valuta la fatica attraverso l'autovalutazione del performer, instabilità visibile, rallentamento del recupero o richieste di riposo aggiuntivo. Prevedi un ulteriore periodo di riposo di 30–60 secondi in cui viene osservato qualsiasi indicatore di affaticamento.
13. Registra i movimenti nell'ordine fisso indicato nella Tabella 2 per mantenere la coerenza tra i performer e ridurre l'errore dell'operatore. Non randomizzare l'ordine di movimento perché l'obiettivo è l'estrazione tra mozioni e caratteristiche piuttosto che il confronto comportamentale dei trattamenti.
14. Dare la stessa istruzione prima di ogni prova: eseguire la forma di Tai Chi assegnata al ritmo abituale, rimanere nell'area segnata e continuare fino al completamento della forma. Leggi le istruzioni da un copione preparato per mantenere la coerenza tra gli interpreti.
15. Consentire una ripetizione immediata per un tentativo influenzato da interruzioni, occlusioni o errori dell'esecutore. Se la prova ripetuta rimane inutilizzabile, documenta la prova come esclusa e registra la ragione dell'esclusione nel registro di preelaborazione.
16. Controlla la stabilità della fotocamera, la visibilità dell'area di cattura, la coerenza dell'illuminazione e la visibilità del corpo prima di ogni blocco di registrazione e dopo qualsiasi regolazione dell'attrezzatura. Metti in pausa la registrazione e ripeti la configurazione, verifica se compaiono ombre, riflessi o occlusioni.
17. Trasferisci i file video in una cartella di progetto protetta da password immediatamente dopo ogni sessione di registrazione e salvali su un disco di archiviazione separato. Verifica l'integrità del file aprendo ogni registrazione in vista frontale e laterale e controlla la durata della registrazione, la continuità del frame e la coerenza dei nomi dei file prima della pre-elaborazione.
18. Gli operatori di registrazione dei treni utilizzano la stessa checklist di configurazione, regole di denominazione file, procedura di sincronizzazione e criteri di ripetizione del processo. Assegnare un operatore al controllo della registrazione e all'installazione della telecamera e, quando il personale lo permette, assegnare un secondo operatore per completare la checklist del protocollo.

4. Preprocessing dei dati di movimento

1. Rivedere tutti i file video grezzi per stabilità della fotocamera, visibilità del corpo, continuità dei fotogrammi e sincronizzazione prima di ulteriori elaborazioni.
2. Importare ogni video nella pipeline di stima della posa ed estrarre 33 punti di riferimento del corpo fotogramma per fotogramma utilizzando la pipeline di stima della pose, come illustrato nella Figura 1C e nella Figura 2B. Esporta le coordinate di riferimento per ogni sequenza di movimento come file CSV (valore separato da virgola).
3. Elaborare i dati di coordinate esportati in Python utilizzando librerie di visione artificiale, libreria di calcolo numerico, libreria di gestione dati e libreria di elaborazione del segnale. Verifica i dati per frame mancanti, stime instabili dei punti chiave ed errori di body-tracking.
4. Escludere una sequenza di movimento se più del 15% dei fotogrammi contiene stime di punti chiave mancanti o instabili, se l'interprete si ferma prima di completare il movimento, se il corpo si muove fuori dall'area di cattura segnata o se l'occlusione della telecamera impedisce una ricostruzione affidabile della traiettoria.
5. Smussare le traiettorie corpo-keypoint delle sequenze trattenute utilizzando un filtro Butterworth passa-basso di quarto ordine con frequenza di taglio di 6 Hz come parte del flusso di lavoro di preelaborazione mostrato nella Figura 2C.
6. Normalizzare temporalmente ogni sequenza trattenuta allo 0%–100% del ciclo di movimento per facilitare il confronto tra esecutori con velocità di movimento diverse.
7. Normalizza le coordinate spaziali usando proporzioni corporee specifiche per l'esecutore. Utilizzare la larghezza delle spalle come riferimento principale di scalatura per il confronto delle traiettorie degli arti superiori e ricostruire le traiettorie di movimento per analisi successive (Figura 2D).
8. Assegnare due codificatori addestrati per esaminare indipendentemente tutte le sequenze escluse e un campione casuale del 20% delle sequenze ritenute. Risolvere i disaccordi discutendo con un istruttore di Tai Chi e valutare l'accordo tra valutatori.
9. Esegui una pipeline di stima della pose all'interno dell'ambiente di programmazione e registra la versione esatta del pacchetto e la configurazione del modello nella Tabella dei Materiali. Usa il modello di posa a tutto il corpo con 33 punti di riferimento per generare coordinate di riferimento per ogni fotogramma video.
10. Abilita il landmark smoothing e configura la pipeline di stima della pose con model_complexity = 1, min_detection_confidence = 0,50 e min_tracking_confidence = 0,50, a meno che non siano state utilizzate impostazioni validate diverse. Applica parametri di configurazione identici sia ai video in vista frontale che laterale.
11. Ispezionare ogni video per la compatibilità con i codec e leggere direttamente i fotogrammi utilizzando la libreria di visione artificiale senza ritaglio spaziale quando l'intero corpo è visibile. Taglia solo il segmento di sincronizzazione che precede l'inizio del movimento e i fotogrammi inutilizzati dopo il completamento del movimento prima dell'estrazione del punto di riferimento.
12. Esporta file CSV con una riga per frame e colonne contenenti l'identificatore di movimento, l'indice del frame, l'timestamp, il nome o indice dei punti di riferimento, le coordinate normalizzate x, y e z, e il punteggio di visibilità dei punti di riferimento per ciascuno dei 33 punti di riferimento del corpo. Memorizza i file in vista frontale e laterale in cartelle separate usando identici identificatori di movimento.
13. Classificare una stima di riferimento come instabile quando il suo punteggio di visibilità è inferiore a 0,50, quando le coordinate cambiano di oltre tre deviazioni assolute mediane tra fotogrammi adiacenti, o quando il punto di riferimento si sposta fuori dalla regione visibile del corpo. Sequenze di bandiere da esaminare quando i punti di riferimento instabili interessano importanti punti di riferimento degli arti superiori, del tronco o dell'anca.
14. Rilevare i frame mancanti dalle discontinuità negli indici o timestamp dei frame e dalle righe di riferimento assenti nei file CSV esportati. Interpolare linearmente gli spazi isolati di meno di cinque fotogrammi consecutivi prima di livellare. Escludere le sequenze quando i fotogrammi mancanti o instabili superano il 15% della sequenza totale.
15. Identificare errori nel body-tracking tramite ispezione visiva e controlli automatizzati per scambi di punti di riferimento sinistra-destra, spostamenti articolari improbabili, improvvisi spostamenti di posizione del corpo intero e coordinate corporee al di fuori dell'area di cattura. Segna le sequenze interessate per la revisione del codificatore ed escludile quando la ricostruzione affidabile della traiettoria non è possibile.
16. Documentare tutte le sequenze escluse in un registro di preelaborazione contenente l'identificatore del movimento, l'identificatore dell'esecutore, il tipo di movimento, il numero della prova, la ragione dell'esclusione, la percentuale di punti chiave mancanti e la decisione del revisore. Mantieni i campi di stato di sequenza, percentuale di punti chiave mancanti e flag di revisione durante la pre-elaborazione.
17. Implementa il filtro passa-basso Butterworth di quarto ordine a 6 Hz usando le funzioni scipy.signal.butter e scipy.signal.filtfilt per eseguire il filtraggio a fase zero di ciascuna traiettoria di coordinate. Utilizzare la frequenza di campionamento di 30 fotogrammi/s per determinare la frequenza di Nyquist e applicare parametri di filtro identici a tutte le sequenze conservate.
18. Definire l'inizio del movimento come il primo aumento sostenuto della velocità del polso o del corpo centra, superiore al 5% della velocità massima specifica della sequenza dopo il gesto di sincronizzazione. Definisci il completamento del movimento come il primo punto dopo la fase finale di movimento in cui la velocità rimane sotto questa soglia per almeno 10 fotogrammi consecutivi.
19. Ricampionare ogni sequenza mantenuta in 101 punti temporali equamente distanziati che rappresentano lo 0%–100% del ciclo di movimento interpolando le traiettorie di coordinate levigate. Utilizzare le sequenze normalizzate per il confronto tra cross-performer e la successiva estrazione delle feature di movimento.
20. Misura la larghezza delle spalle come la distanza euclidea tra i punti di riferimento della spalla sinistra e quella della spalla destra. Utilizzare il valore mediano tra i frame stabili come riferimento scalabile specifico per il performer e applicare il fattore di scala risultante a tutte le prove trattenute dallo stesso performer.
21. Normalizzare le coordinate usando le equazioni e , dove x_c e y_c rappresentano le coordinate del centro del corpo e W_s rappresenta la larghezza delle spalle specifiche per l'esecutore. Applicare la stessa procedura di normalizzazione alle traiettorie degli arti superiori, del tronco e del centro del corpo.
22. Formare i codificatori utilizzando i criteri di esclusione predefiniti, video di esempio rappresentativi e un set di revisione pilota prima della codifica formale. Richiedere ai codificatori di dimostrare un'identificazione coerente di punti chiave mancanti, occlusione, errori di tracciamento e interruzioni delle prestazioni prima di esaminare i dati dello studio.
23. Seleziona il campione di revisione del 20% in sequenza mantenuta utilizzando un campionamento casuale stratificato per tipo di movimento, in modo che ogni forma di Tai Chi sia rappresentata. Genera il campione casuale dalla lista degli identificatori di movimento ritenuti prima della revisione del programmatore.
24. Calcola l'accordo inter-valutatori usando Cohen' κ per le decisioni di mantenimento/esclude e l'accordo percentuale per le classificazioni per motivo di esclusione. Si considerino valori κ ≥ 0,80 accettabili prima di finalizzare il dataset conservato.
25. Memorizza tutti gli script di preelaborazione in una directory di progetto datata insieme a un file di requisiti che documenta l'ambiente di programmazione e le versioni esatte della pipeline di stima della pose, della libreria di visione artificiale, della libreria di calcolo numerico, della libreria di gestione dati e della libreria di elaborazione del segnale. Registra eventuali revisioni successive dello script in un registro delle modifiche prima di rieseguire l'estrazione delle funzionalità.
26. Mantenere i log di controllo qualità durante la pre-elaborazione, inclusi lo stato della sequenza, la percentuale di punti chiave mancanti, i flag di revisione e le decisioni del programmatore. Usa questi log per documentare la progressione da 288 sequenze di movimento registrate a 264 sequenze conservate dopo uno screening di qualità.

5. Estrazione delle funzionalità di movimento e traduzione visiva

1. Calcola la durata del movimento come il tempo trascorso tra l'inizio e il completamento del movimento. Calcola la velocità media e la velocità massima dallo spostamento dei punti chiave dell'arto superiore e del tronco attraverso i sistemi consecutivi. Estrarre la durata del movimento, la velocità, la curvatura della traiettoria, la liscia, la simmetria, l'ampiezza dello spostamento di equilibrio e le caratteristiche di stabilità ritmica, come riassunto nella Figura 2E.
2. Calcola la curvatura della traiettoria dalla circolarità dei percorsi di movimento degli arti superiori. Si ricava la fluidità del movimento dalla variazione dell'accelerazione da frame a frame.
3. Calcola la simmetria confrontando i movimenti delle articolazioni a sinistra e a destra. Stima l'ampiezza dello spostamento di equilibrio dallo spostamento orizzontale del centro del corpo durante tutto il ciclo di movimento.
4. Calcola la stabilità del ritmo dalla variazione temporale dei picchi di velocità durante il ciclo di movimento.
5. Assegnare un punteggio di traslazione visiva a ciascuna sequenza valida utilizzando una combinazione ponderata di curvatura della traiettoria, fluidità, stabilità del ritmo e ampiezza di spostamento di equilibrio. Esporta il dataset risultante delle funzionalità di movimento per la traduzione visiva (Figura 2F).
6. Trasforma le caratteristiche di movimento estratte in elementi visivi dinamici utilizzando un sistema di traslazione visiva basato su regole. Collega ogni variabile visiva a una specifica caratteristica di movimento incarnata usando la matrice di traslazione mostrata nella Figura 3A.
7. Traduci la curvatura elevata della traiettoria in linee di flusso circolari e percorsi di particelle a forma di arco (Figura 3B). Mappa valori di stabilità ritmica più alti a schemi di pulsazione più lenti e regolari (Figura 3C).
8. Traducere ampiezze di spostamento di bilanciamento maggiori in movimento visibile del centro visivo (Figura 3D). Mappare valori di smoothness più elevati a transizioni di gradiente continue e valori di simmetria più alti a composizioni visive speculari o controbilanciate (Figura 3E).
9. Rivedi le regole di traduzione visiva con istruttori di Tai Chi ed esperti di design della comunicazione visiva. Conferma che le mappature visive preservino la logica del movimento incarnato minimizzando la distorsione^{decorativa 14}. Un prototipo visivo rappresentativo informato dalle caratteristiche di movimento generato utilizzando queste regole di traduzione è mostrato nella Figura 3F.
10. Utilizzare gli stessi punti di inizio e completamento del movimento definiti durante la normalizzazione temporale per i calcoli di durata. Calcola la durata del movimento come (frame finale − frame di inizio)/30 frame/s e riporta il risultato in secondi.
11. Calcola la velocità da frame a frame usando lo spostamento euclideo delle coordinate consecutive di riferimento:
     
    Qui, v_t è la velocità istantanea nel frame t, (x_t, _{y t}, z_t) sono le coordinate di riferimento nel frame t, (x_t−1, y_t−1, z_t−1) sono le coordinate di riferimento nel frame precedente, e Δt è l'intervallo di tempo tra fotogrammi consecutivi (1/30 s). Usa coordinate smussate e normalizzate con larghezza delle spalle e riporta la velocità in unità di larghezza corporea normalizzate al secondo.
12. Includere i polsi, i gomiti, le spalle, i fianchi e la traiettoria calcolata al centro del corpo quando si stima la velocità dell'arto superiore e del tronco. Utilizzare le traiettorie di polso e gomito per caratterizzare il movimento degli arti superiori e le traiettorie spalla–centro dei fianchi per caratterizzare il movimento del tronco e il movimento legato all'equilibrio.
13. Stimare la curvatura della traiettoria da triple coordinate consecutive usando:
    
    Valori medi di curvatura lungo il ciclo di movimento normalizzato e le traiettorie degli arti superiori.
14. Quantificare la circolarità come la curvatura media minima-massima normalizzata delle traiettorie degli arti superiori attraverso sequenze conservate. Valori più alti indicano traiettorie più continue simili ad arco o circolari e una maggiore idoneità alla traslazione visiva circolare flow-line.
15. Calcola la fluidità dalla variazione dell'accelerazione da frame a frame dopo il filtraggio utilizzando un punteggio inverso normalizzato di accelerazione-variazione riscalato da 0 a 100 per la segnalazione. Valori più alti indicano un movimento più fluido con meno cambiamenti bruschi di accelerazione.
16. Quantificare la simmetria come uno meno la differenza normalizzata di radice quadratica media tra traiettorie di riferimento a sinistra e a destra dopo l'allineamento temporale. Valori di simmetria più alti indicano schemi di movimento bilaterali più equilibrati.
17. Calcola il centro del corpo come la posizione media della spalla sinistra, spalla destra, anca sinistra e anca destra per ogni fotogramma. Utilizzare la traiettoria risultante al centro del corpo per stimare le caratteristiche di traslazione del corpo e di spostamento dell'equilibrio.
18. Calcola l'ampiezza dello spostamento di equilibrio come l'intervallo di spostamento orizzontale normalizzato al centro del corpo lungo il ciclo di movimento:
     B = max (x′_centro) − min (x′_centro)
    Valori più alti indicano un maggiore trasferimento di peso laterale o anteroposteriore, a seconda della visuale della telecamera.
19. Identificare i picchi di velocità utilizzando una procedura di rilevamento dei picchi applicata al profilo di velocità smussato, con una prominenza minima del 10% della velocità di picco specifica della sequenza e una separazione minima di cinque sistemi di riferimento. Revisiona visivamente i picchi rilevati per le sequenze segnalate durante la pre-elaborazione.
20. Quantificare la stabilità del ritmo come uno meno il coefficiente di variazione degli intervalli inter-picco lungo il ciclo di movimento e riscalare il risultato da 0 a 100 per la segnalazione. Valori più alti indicano tempi più regolari tra le fasi di movimento.
21. Normalizzare tutte le caratteristiche di movimento prima della combinazione usando la scalatura min–max:
     
    Normalizza ogni caratteristica indipendentemente in modo che nessuna caratteristica domini a causa della sua scala di misura.
22. Calcola il punteggio di traduzione visiva (VTS) come:
     VTS = 100 × (_norma C 0,35 + normaS 0,30 + normaR 0,20 _{+ norma} R 0,15norma₎
    Qui, C, S, R e B indicano rispettivamente curvatura, morbidezza, stabilità del ritmo e ampiezza di bilanciamento. Interpretare i punteggi più alti come una maggiore idoneità per una traduzione visiva dinamica guidata da motion feature piuttosto che per una performance superiore di Tai Chi.
23. Seleziona i pesi delle caratteristiche attraverso discussioni esperte tra insegnanti di Tai Chi e ricercatori di design della comunicazione visiva, assegnando maggiore peso alla curvatura e alla liscia perché queste caratteristiche influenzano direttamente il flusso visibile e la continuità. Verificare le classifiche risultanti rispetto ai giudizi degli esperti sull'idoneità movimento alla visuale prima dell'analisi finale.
24. Eseguire l'estrazione delle feature di movimento nell'ambiente di programmazione utilizzando una libreria di visione artificiale per la gestione dei fotogrammi, pipeline di stima della pose per l'estrazione dei punti di riferimento, libreria di calcolo numerico e di gestione dati per l'elaborazione delle coordinate e libreria di elaborazione del segnale per filtraggio e analisi del segnale. Archivia gli script di analisi, le versioni dei pacchetti e i file CSV esportati con il dataset del progetto.
25. Implementare il flusso di lavoro di traduzione visiva basato su regole nella piattaforma di sviluppo visivo TouchDesigner utilizzando funzionalità di movimento CSV normalizzate come input parametri e Adobe After Effects per la compositing finale, quando necessario. Importare ogni vettore di caratteristiche di movimento, mappare le caratteristiche di movimento in parametri visivi predefiniti, anteprima l'output dinamico ed esportare il prototipo visivo finale per la valutazione dell'utente.
26. Mappare le caratteristiche di movimento normalizzate continuamente ai parametri visivi e utilizza intervalli di valori bassi (<0,33), medi (0,33–0,66) e alti (>0,66) solo durante la revisione del progetto. Ad esempio, una curvatura più elevata aumenta il raggio d'arco e la densità delle linee di flusso, una maggiore stabilità ritmica riduce l'irregolarità delle pulsazioni e ampiezze di spostamento di bilanciamento maggiori aumentano lo spostamento del centro visivo.
27. Genera linee di flusso circolare e traiettorie particellari dal parametro di curvatura, dal tempo di pulsazione dalla stabilità del ritmo, dal movimento del centro visivo dall'ampiezza dello spostamento di equilibrio, dalla continuità del gradiente dalla fluidità e dalla forza di composizione speculare dalla simmetria. Mantenere palette di colori, sfondi e tipografia identici su tutti i prototipi per minimizzare effetti di confusione non correlati alle dinamiche derivate dal movimento.
28. Applicare mappature visive continuamente durante la generazione del prototipo in modo che differenze incrementali nelle caratteristiche di movimento producano cambiamenti proporzionali nel comportamento visivo. Utilizzare le etichette categoriche solo durante la revisione degli esperti per facilitare la discussione sull'idoneità alla traduzione visiva bassa, media e alta.
29. Rivedi le regole di traduzione con due istruttori di Tai Chi e due esperti di design della comunicazione visiva. Valutare l'allineamento movimento-caratteristiche, l'interpretabilità culturale, la chiarezza visiva e il rischio di distorsione decorativa, e rivedere le regole di traduzione fino a raggiungere il consenso.
30. Valutare la conservazione della logica del movimento incarnato determinando se ogni mappatura visiva rappresenta accuratamente le caratteristiche di movimento previste riassunte nella Tabella 2 e se i revisori esperti giudicano accettabili l'allineamento e l'interpretabilità. Rivedere le mappe considerate decorative, fuorvianti o insufficientemente rappresentative delle caratteristiche originali del movimento prima di generare i prototipi visivi finali.

Figura 3. La traduzione basata su regole del movimento Tai Chi si presenta in variabili visive dinamiche. (A) Matrice di traslazione visiva che collega le caratteristiche di movimento estratte alle corrispondenti variabili visive. (B) Esempio di traslazione della curvatura della traiettoria in linee di flusso circolare e traiettorie di particelle. (C) Esempio di traslazione della stabilità del ritmo in tempi di animazione e schemi di pulsazione. (D) Esempio di traslazione dell'ampiezza di spostamento di equilibrio in movimento del centro visivo e composizione pesata. (E) Esempio di traslazione di fluidità e simmetria in continuità del gradiente e equilibrio compositivo. (F) Prototipo visivo dinamico rappresentativo generato da caratteristiche di movimento estratte. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

6. Sviluppo del prototipo e configurazione della valutazione dell'utente

1. Sviluppare tre materiali di comunicazione per il confronto sperimentale: una condizione grafica statica, una condizione video convenzionale e una condizione di progettazione visiva dinamica basata sui dati di movimento generata dal sistema di traslazione visiva (Figura 1D). Il prototipo visivo risultante, guidato dai dati di movimento, è illustrato nella Figura 3F.
2. Standardizzare i tre materiali di comunicazione in base alla durata dell'esposizione, densità informativa, ordine di presentazione del movimento, tipografia e palette cromatica.
3. Reclutare 180 partecipanti idonei di età compresa tra i 18 e i 35 anni con vista normale o corretta a normale e senza alcuna esperienza professionale nell'insegnamento del Tai Chi. Assegnare casualmente i partecipanti alle tre condizioni di comunicazione utilizzando un rapporto di allocazione 1:1:1 (Tabella 3).
4. Effettua la valutazione dell'utente in una stanza dedicata all'interazione. Espone tutti i materiali sperimentali sullo stesso monitor da 24 pollici e posiziona i partecipanti a circa 70 cm dallo schermo.
5. Mantieni un'illuminazione costante della stanza, livello sonoro, distanza di visione, risoluzione dello schermo e durata di esposizione in tutte le condizioni sperimentali.
6. Consentire ai partecipanti di rivedere il materiale assegnato durante un periodo di esposizione di 4 minuti. Registra il comportamento di revisione, il comportamento di riproduzione, il comportamento di scorrimento e il comportamento di interazione come indicatori di coinvolgimento comportamentale. Il quadro di valutazione concettuale che collega la qualità percepita del design della comunicazione, la comprensione incarnata, l'impegno estetico, la risonanza emotiva, l'intenzione di condivisione e l'intenzione di conservazione è mostrato nella Figura 1E.
7. Crea la condizione grafica statica come una sequenza di pannelli visivi immobile che presentano le otto forme del Tai Chi, brevi etichette di significato del movimento e lo stesso testo esplicativo usato nelle altre condizioni. Esporta i pannelli a 1920 × 1080 pixel e presentali sullo stesso monitor durante il periodo di esposizione di 4 minuti.
8. Creare la condizione video convenzionale dallo stesso materiale sorgente Tai Chi registrato, montato in una sequenza H.264 MP4 H.264 di 4 minuti 1920 × pixel a 30 fotogrammi/s. Usa solo filmati video convenzionali e etichette di testo senza sovrapposizioni visive basate su funzionalità di movimento.
9. Genera la condizione di progettazione visiva dinamica guidata dai dati di movimento importando dati normalizzati delle funzionalità di movimento nella piattaforma di sviluppo visivo, applicando il set di regole descritto al Passo 5 ed esportando un prototipo di 4 minuti con lo stesso ordine di movimento e testo esplicativo delle altre due condizioni.
10. Presentare le stesse otto forme di Tai Chi in tutte e tre le condizioni: Forma Apertura, Mani delle Nuvole, Gru Bianca che apre le ali, Apertura della criniera del cavallo selvaggio, Ginocchio a spazzola e Passo a torsione, Scimmia Respingente, Afferra la Coda dell'Uccello e Forma Chiusa. Ogni condizione include il nome del movimento, una breve descrizione del suo significato incarnato e lo stesso ordine di presentazione.
11. Standardizzare la densità delle informazioni abbinando la durata dell'esposizione, il conteggio dei movimenti, l'ordine dei movimenti, il numero di etichette esplicative, il conteggio approssimativo delle parole e l'area dello schermo dedicata a ogni movimento. Rivedere tutti i materiali prima del test per confermare che nessuna condizione contenga informazioni concettuali assenti dalle altre.
12. Usa lo stesso carattere senza serifa, gerarchia delle etichette, sfondo neutro e palette accenti blu-grigio sobria in tutte le condizioni. Mantieni coerenti la dimensione del testo, la disposizione delle etichette e i titoli dei movimenti in modo che le differenze tra i gruppi riflettano la modalità di comunicazione piuttosto che uno stile grafico non correlato.
13. Reclutare partecipanti alla valutazione degli utenti tramite mailing list universitarie, avvisi nel campus e gruppi di partecipanti ai corsi di progettazione. Seleziona i volontari interessati per età, stato visivo, esperienza professionale nell'insegnamento del Tai Chi e la loro capacità di completare la sessione di valutazione completa.
14. Stabilire un campione obiettivo di circa 60 partecipanti per condizione per fornire una potenza statistica adeguata per rilevare differenze medie tra gruppi nel guadagno di conoscenza e nei risultati di comprensione incorporata. Il campione finale analizzato includeva 180 partecipanti distribuiti tra le tre condizioni.
15. Genera la sequenza di allocazione utilizzando randomizzazione a blocchi basata su computer con un rapporto target di 1:1:1 tra le tre condizioni. Nascondere l'assegnazione delle condizioni fino al completamento dello screening di idoneità e delle misurazioni di base.
16. Annotare l'età dei partecipanti, il sesso, la precedente familiarità con il Tai Chi, l'esposizione precedente al patrimonio culturale immateriale, il background progettuale, lo stato visivo e il punteggio di conoscenza culturale pre-test. Utilizzare queste variabili per valutare l'equivalenza di base tra i gruppi sperimentali.
17. Escludere individui con un background professionale nell'insegnamento del Tai Chi, disabilità visiva non corretta, condizioni cognitive o neurologiche auto-segnalate che potrebbero influire sulla comprensione, partecipazione precedente al processo di progettazione del prototipo o dati incompleti per indagini o compiti.
18. Presenta i materiali su un monitor Dell P2422H da 24 pollici a 1920 × risoluzione di 1080 pixel e frequenza di aggiornamento di 60 Hz. Mantieni le stesse impostazioni di luminosità e colore del display in tutte le sessioni e verifica che l'intera area dello stimolo sia visibile dalla distanza di visione di 70 cm.
19. Mantieni un'illuminazione interna stabile durante tutte le sessioni di valutazione dell'utente ed evita l'abbagliamento diretto sul monitor. Prima di ogni sessione, verifica un'illuminazione costante, il minimo rumore di fondo e l'assenza di distrazioni visive.
20. Fornire ai partecipanti istruzioni scritte e orali standardizzate prima dell'esposizione. Informare i partecipanti che completeranno valutazioni di conoscenza, riconoscimento e esperienza utente immediatamente dopo aver visualizzato il materiale di comunicazione assegnato.
21. Durante il periodo di esposizione di 4 minuti, istruisci i partecipanti a imparare i nomi dei movimenti, i significati incarnati e i segnali visivi presentati nel materiale assegnato. Non fornire spiegazioni aggiuntive durante il periodo di esposizione.
22. Consentire ai partecipanti di rivedere, riprodurre, scorrere o interagire solo entro le capacità della condizione assegnata: revisione del pannello statico per la condizione grafica statica, controllo della riproduzione per la condizione video convenzionale e interazione collegata alle funzionalità per la condizione di design visivo dinamico basata sui dati di movimento. Registra tutte le azioni consentite come indicatori di coinvolgimento comportamentale.
23. Registra la revisione, la riproduzione, lo scorrimento e i comportamenti di interazione utilizzando il sistema di registrazione eventi del computer di presentazione. Esporta i log a livello partecipante come file CSV contenenti ID partecipante, condizione sperimentale, tempo di permanenza (o tempo) di permanenza, conteggio di revisione/riproduzione, click di interazione e selezione volontaria della condivisione.
24. Definisci il tempo di permanenza come il tempo totale di visualizzazione o interazione, la revisione/riproduzione come il numero di visualizzazioni ripetute o azioni di riproduzione, e i click di interazione come il numero di selezioni iniziate dai partecipanti durante l'esposizione. Registra la selezione di condivisione volontaria come risultato binario (sì/no) dopo il completamento della valutazione.
25. Somministra una valutazione culturale di 20 punti immediatamente prima e dopo l'esposizione. Calcola il guadagno di conoscenza come punteggio post-test meno quello pre-test, con valori più alti che indicano un apprendimento più breve e graduale dal materiale di comunicazione assegnato.
26. Misura il riconoscimento dei movimenti chiedendo ai partecipanti di identificare ogni forma di Tai Chi da un elenco degli otto movimenti studiati. Valutare le risposte come corrette o errate e calcolare l'accuratezza del riconoscimento a livello di partecipante.
27. Misurare il riconoscimento del significato del movimento chiedendo ai partecipanti di abbinare ogni rappresentazione del movimento al suo corrispondente significato incarnato (ad esempio, circolarità, radicamento, spostamento dell'equilibrio o ritiro senza perdita di controllo). Esprime la performance come percentuale di elementi correttamente abbinati.
28. Misurare la comprensione incarnata utilizzando questionari di tipo Kerert che valutano la percezione dei partecipanti del ritmo corporeo, del trasferimento dell'equilibrio, del flusso della traiettoria e della logica del movimento. Punteggi medi degli item in modo che valori più alti indichino una comprensione percepita più forte come incarnata.
29. Misura la risonanza emotiva, l'impegno estetico, l'autenticità culturale, l'intenzione di conservazione e l'intenzione di condivisione utilizzando scale Likert a 7 punti multi-item adattate dalla letteratura sull'eredità digitale e sull'esperienza utente. Calcola ogni costrutto come media degli elementi conservati dopo la valutazione dell'affidabilità. Valuta l'usabilità percepita utilizzando la System Usability Scale (SUS)¹⁵ a 10 elementi.
30. Misura il carico di lavoro cognitivo utilizzando il NASA Task Load Index (NASA-TLX⁾¹⁶ dopo l'esposizione al materiale e converti il punteggio risultante in una scala da 0 a 100. Punteggi più bassi indicano un carico di lavoro percepito inferiore durante l'interpretazione del materiale di comunicazione.
31. Amministrare tutti i questionari elettronicamente sul computer di presentazione immediatamente dopo i compiti di esposizione e riconoscimento. Esporta le risposte usando identificatori anonimizzati dei partecipanti.
32. Verifica le risposte dei partecipanti per completezza, identificatori duplicati, valori implausibili e risultati mancanti prima dell'analisi statistica. Escludere le sessioni incomplete e conservare il campione finale analizzato riportato nella Tabella 3.
33. Conserva tutti i dati dei partecipanti utilizzando identificatori anonimizzati in file di ricerca protetti da password accessibili solo al team di ricerca. Rimuovere gli identificatori personali prima dell'analisi e conservare i registri degli studi in conformità con le politiche etiche istituzionali e di gestione dei dati.

Variabile	Gruppo Grafico Statico (n = 58)	Gruppo Video Convenzionale (n = 60)	Gruppo Dinamico di Design Visivo (n = 62)	Test statistico	P Valore
Età (anni)	23,4 ± 3,8	23.7 ± 4.1	24,0 ± 3,9	ANOVA unidirezionale	0.71
Femmina, n (%)	33 (56.9)	35 (58.3)	37 (59.7)	Test del chi-quadrato	0.95
Background nel design, n (%)	19 (32.8)	21 (35.0)	22 (35.5)	Test del chi-quadrato	0.94
Familiarità precedente con il Tai Chi (1–7)	2.8 ± 1.3	2.9 ± 1.4	3.0 ± 1.3	ANOVA unidirezionale	0.68
Esposizione precedente al patrimonio culturale immateriale (1–7)	3.1 ± 1.4	3.2 ± 1.5	3.3 ± 1.4	ANOVA unidirezionale	0.74
Punteggio di conoscenza culturale pre-test (0–20)	6.7 ± 2.4	6.9 ± 2.6	6.8 ± 2.5	ANOVA unidirezionale	0.91
Vista normale o corretta a normale, n (%)	58 (100.0)	60 (100.0)	62 (100.0)	Test esatto di Fisher	1
Background professionale nell'insegnamento del Tai Chi, n (%)	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	Non applicabile	—

Tabella 3: Caratteristiche dei partecipanti e allocazione dei gruppi sperimentali. Caratteristiche demografiche di base, familiarità pregressa con il Tai Chi, esposizione precedente al patrimonio culturale immateriale e punteggi di conoscenza culturale pre-test per i partecipanti assegnati alle condizioni di grafica statica, video convenzionale e design visivo dinamico. I dati sono presentati come media ± deviazione standard o n (%). Sono stati effettuati confronti statistici per valutare l'equivalenza basale tra i gruppi.

Risultati

Caratteristiche di Motion Feature dei movimenti selezionati di Tai Chi
Sono state registrate in totale 288 sequenze di movimenti Tai Chi da 12 interpreti in otto forme selezionate di Tai Chi. Dopo aver escluso sequenze con esecuzione incompleta, stime eccessive di punti chiave mancanti, occlusione della telecamera, tracciamento instabile dei punti di riferimento o prestazioni interrotte, sono state mantenute 264 sequenze valide per l'estrazione delle caratteristiche. ...

Discussione

Questo studio presenta e valuta un protocollo robusto e informato sulle funzionalità di movimento per tradurre la conoscenza incarnata del Tai Chi in un design visivo dinamico. L'obiettivo centrale dello studio era determinare se le caratteristiche cinematiche estratte empiricamente potessero essere trasformate in variabili visive interpretabili che migliorano la comunicazione del significato culturale incarnato. I risultati dimostrano che la comunicazione del patrimonio culturale immate...

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Adobe After Effects	Adobe Inc.	Adobe After Effects 2024 (v24.6)	Software di motion graphics e effetti visivi utilizzato per il compositing del prototipo finale, quando richiesto.
Computer Workstation	Dell Technologies	Precision 3660 Tower; Intel Core i7-12700 CPU; GPU NVIDIA GeForce RTX 3060; 32 GB RAM; 1 TB SSD	Workstation utilizzato per l'elaborazione dei dati di movimento, l'estrazione delle caratteristiche, la generazione della visualizzazione e l'analisi statistica.
Monitor Dell da 24 pollici	Dell Technologies	P2422H	Monitor utilizzato per l'esperimento di valutazione dell'utente controllato (1920 × 1080 pixel, 60 Hz).
Videocamera digitale	Sony Corporation	ILCE-7M4	Videocamere frontali e laterali sincronizzate utilizzate per la cattura del movimento (1920 × 1080 pixel, 30 fotogrammi/s).
MediaPipe Pose	Google LLC	MediaPipe 0.10.14	Pipeline di stima della posa senza marcatori utilizzando il modello di posa full-body a 33 punti di riferimento (model_complexity = 1, min_detection_confidence = 0.50, min_tracking_confidence = 0.50).
NumPy	Sviluppatori NumPy	NumPy 1.26.4	Libreria per il calcolo numerico utilizzata per l'elaborazione delle coordinate e i calcoli delle caratteristiche del movimento.
OpenCV	Team OpenCV	OpenCV 4.9.0	Libreria per la visione artificiale utilizzata per l'elaborazione video, l'estrazione dei fotogrammi e la pre-elaborazione.
Sistema Operativo	Microsoft	Windows 11 Pro 23H2, 64 bit	Sistema operativo utilizzato per l'elaborazione dei dati di movimento e la generazione delle visualizzazioni.
Pandas	Team di sviluppo Pandas	Pandas 2.2.2	Libreria per la gestione dei dati utilizzata per l'elaborazione dei dati strutturati e l'esportazione CSV.
Python	Python Software Foundation	Versione 3.11	Ambiente di programmazione utilizzato per la pipeline di elaborazione dei dati.
Software di randomizzazione	Microsoft Corporation	Microsoft Excel per Microsoft 365, versione 2405	Utilizzato per generare la sequenza di randomizzazione dei blocchi basata sul computer per l'allocazione dei partecipanti.
SciPy	Sviluppatori SciPy	SciPy 1.13.1	Libreria per l'elaborazione dei segnali utilizzata per il filtraggio Butterworth e l'analisi dei segnali di movimento.
Software di analisi statistica	IBM Corp.	IBM SPSS Statistics 29.0	Utilizzato per l'analisi dell'affidabilità, il test delle ipotesi, l'analisi di mediazione e la modellazione delle equazioni strutturali.
Piattaforma di somministrazione sondaggi	Qualtrics LLC	Piattaforma web Qualtrics XM (acceduta nel maggio 2026)	Piattaforma utilizzata per somministrare questionari e raccogliere le risposte dei partecipanti elettronicamente.
TouchDesigner	Derivative	TouchDesigner 2023.11880	Piattaforma di sviluppo visivo utilizzata per generare visualizzazioni dinamiche basate sulle caratteristiche del movimento.
Treppiede	Manfrotto	MK055XPRO3	Treppiede utilizzato per stabilizzare le videocamere durante la cattura del movimento.
Software di sincronizzazione video	Flusso di lavoro Python/OpenCV personalizzato	OpenCV 4.9.0	Utilizzato per sincronizzare le registrazioni frontali e laterali durante la pre-elaborazione utilizzando l'evento di schiocco visivo.