user-study-orchestrator

name: user-study-orchestrator description: Orchestrator skill for the User Study section - delegates writing to the user-study subagent (this file is the rulebook the subagent loads at startup), routes open questions to paper-researcher and reviews to paper-reviewer1/2; the main conversation never writes prose itself. Use this skill whenever the user is writing, revising, or checking the User Study, Experiment, Evaluation, or Participant section of a paper. Triggers include "user study", "実験", "被験者実験", "evaluation", "experiment", "participants", "仮説", "hypothesis", "study design", "procedure", "measures", or "第4章". Also trigger when the user mentions standardized questionnaires, within-subjects, between-subjects, counterbalancing, or Latin Square. This skill enforces the standard HCI user-study structure (Participants / Study Design + Hypotheses / Measures / Procedure / Analysis) and requires explicit grounding of each hypothesis in prior work.

Paper User Study Writing

学会論文のUser Study章を書くときに使うSkill。

この skill の役目(オーケストレーション)

この skill はメイン会話で動く User Study 章のオーケストレーター。メイン会話は本文を書かない:

執筆・修正 → user-study subagent に作業指示書(目的・対象範囲・確定/未確定事項)を Agent tool で dispatch する。subagent は起動時にこの SKILL.md を読み込む
OQ の routing → subagent が返す [OQ-n](不明点)は paper-researcher へ、研究上の判断はユーザーへ(AskUserQuestion でまとめて)
レビュー → paper-reviewer1(高重要度なら paper-reviewer2 も)に依頼し、所見の反映は再び user-study subagent へ
複数章にまたがる作業・フルパイプラインは /paper-orchestrator へ

以下は本章の執筆ナレッジ(subagent が起動時に読み込む規範であり、reviewer の判定基準)。

必須の構造

\section{User Study}

[冒頭1段落]
  - System章で作ったシステムを使って何を評価するか
  - 独立変数と従属変数の概要

\subsection{Participants}
  - 人数、年齢（M, SD, range）、性別、関連経験
  - リクルート方法（大学メーリングリスト、SNS、クラウドワーカー等）
  - インクルージョン基準
  - 矯正視力の扱い（眼鏡・コンタクトが許容か、裸眼必須か）
  - 補償（金額 or 商品、あれば）

\subsection{Study Design and Hypotheses}
  - 実験デザイン（within-subjects / between-subjects）
  - 条件（図で示すことを推奨）
  - カウンターバランス（Latin Square など）
  - 仮説 H1, H2, ... (先行研究への引用付き)

\subsection{Measures}
  - 各従属変数をどう測るか（標準尺度＋引用、または自作質問）

\subsection{Procedure}
  - 時系列で: 入室 → インフォームドコンセント → 練習 → 本試行 × N → 質問紙 → 休憩 → ... → 退室

\subsection{Analysis}
  - 正規性の検定
  - 使用した統計手法とその条件
  - Post-hoc検定、補正法
  - 有意水準、使用ソフト、バージョン

仮説の書き方（最重要）

各仮説は必ず 先行研究に基づいた根拠付き で書く。

✅ GOOD の型

We established the following hypotheses:
\begin{itemize}
    \item \textbf{H1}: <条件A> produces higher <従属変数> than <条件B>.
    \item \textbf{H2}: <要因X> produces higher <従属変数> than <要因Y>.
    \item \textbf{H3}: An interaction effect exists between <要因1> and <要因2>.
    \item \textbf{H4}: <効果Z> is enhanced under <条件>.
\end{itemize}

\noindent
\textbf{H1} and \textbf{H2} are based on prior findings that 
<根拠となる既存知見1>~\cite{...}, and that <根拠となる既存知見2>~\cite{...}.
\textbf{H3} follows from the possibility that <要因1> and <要因2> 
engage overlapping mechanisms that amplify each other.
\textbf{H4} is motivated by <既存知見3>~\cite{...}, while how 
<本研究の新しい観点> influences this effect remains unexplored.

ポイント

仮説は 箇条書き で明示
「A produces higher X than B」のような 比較形 で書く
各仮説に 引用付きの根拠 を別段落で説明
仮説数は Results の主効果・交互作用の数と対応させる

条件名の付け方

条件は abbreviation で統一：

✅ GOOD:
- C1 (A1-B1): <要因A 水準1> × <要因B 水準1>
- C2 (A1-B2): <要因A 水準1> × <要因B 水準2>
- C3 (A2-B1): <要因A 水準2> × <要因B 水準1>
- C4 (A2-B2): <要因A 水準2> × <要因B 水準2>

図表で条件を言及するたびに同じ省略形で統一する。本文中で長い条件名と省略形が混在しないように。

Measuresの書き方

各従属変数について、以下を明記：

尺度名と引用 (標準尺度なら)
項目数
リッカートの刻み（もしあれば）
スコア算出方法 (平均、合計など)

✅ GOOD の型

\item \textbf{<従属変数名>.} We used the <尺度名>~\cite{...}, 
extracting <N items on 構成概念A> and <M items on 構成概念B> 
(<共通項目があれば言及>). Each item was rated on a <X-point> 
Likert scale (1: <最小>, X: <最大>). We computed the <構成概念A> 
score as <算出方法>.

自作質問の扱い

標準尺度がない場合は、作る必要があった理由と、各項目が何を測るかを明示：

\item \textbf{<自作測定の対象>.} To examine <評価したい現象>, we 
created <N個の質問>. Each question was designed to assess 
<測定したい側面> and was rated on a <X-point> Likert scale...:
(1) <質問1>.
(2) <質問2>.
...

Procedureの書き方

時系列で 参加者の動きを追えるように 書く：

Participants firstly read and signed the consent form.
We then started task briefing.
Next, participants <装置の装着 / セットアップ>.

Before the main trials, participants completed a practice phase 
lasting up to <分数> minutes...

Participants then experienced the <条件数> experimental conditions 
in a counterbalanced order using a Latin Square design. In each 
condition, participants <主タスク> for <時間>.

After each trial, participants <質問紙記入 / 休憩>. Participants 
took a <時間> break to <理由>, and then they proceeded to the 
next condition.

The experimental protocol followed the guidelines provided by 
the ethics review committee at our institution. All participants 
provided written informed consent.

必須要素：

practice phase があったか
試行時間 と 休憩時間 が明記されているか
自己ペース vs 強制ペース か、なぜそうしたか（交絡要因への対処）
倫理審査への言及

Analysisの書き方

We analyzed the data using <parametric/non-parametric手法> when 
the Shapiro-Wilk test confirmed normal distribution, followed by 
<post-hoc検定> with <補正法> as post-hoc tests. When normality 
was not met, we applied <代替手法>~\cite{...} with <対応する 
post-hoc>. All analyses were carried out in <ソフトウェア> 
(version <バージョン>), with statistical significance set at α = 0.05.

必須要素：

正規性検定の明記
正規性が満たされた場合／満たされなかった場合の両方の手法
Post-hoc検定と補正法
使用ソフトウェアのバージョン
有意水準

❌ Anti-patterns

Anti-pattern 1: 仮説に根拠がない

BAD:
"H1: A produces higher X."
(...仮説の根拠なし)

→ 先行研究にgroundされていない仮説は、査読で「なぜそう予測するのか？」と必ず指摘される。

Anti-pattern 2: 参加者情報を隠す

BAD: "We tested students."

→ 人数、年齢（平均とSDと範囲）、性別、関連経験、は必須情報。

Anti-pattern 2b: 矯正視力・リクルート方法の情報欠落

BAD:
"We recruited 24 participants."

→ reviewer は必ず「どうやってリクルートしたか」「視力矯正の条件は？」を質問する。先回りして書く：

GOOD:
"We recruited 24 participants through the university mailing list. 
All participants had normal or corrected-to-normal vision 
(contact lenses were allowed inside the HMD; participants wearing 
glasses were excluded if the HMD did not fit over them)."

Anti-pattern 3: Procedureの時間情報が抜ける

BAD: "Participants experienced the conditions."

→ 各条件何分か、休憩何分か、全体で何分か、は再現性のため必須。

Anti-pattern 4: 仮説が曖昧

BAD: "H1: A might affect X."

→ 「higher / lower / different」のように方向性を明示。

チェックリスト

Participants, Study Design+Hypotheses, Measures, Procedure, Analysis の5つがあるか？
参加者の人数、年齢（M, SD, range）、性別、経験が明記されているか？
リクルート方法が書かれているか？（大学メーリングリスト、SNS、クラウドワーカー等）
矯正視力の扱いが書かれているか？（corrected-to-normal vision、眼鏡の扱い等）
補償の有無が書かれているか？
within-subjects / between-subjects が明示され、カウンターバランス方法も書かれているか？
仮説が番号付きで箇条書きされ、各仮説に引用付き根拠があるか？
条件名が省略形で統一されているか？
各Measureについて尺度・項目数・スコア算出が明記されているか？
Procedureが時系列順で、各ステップの時間が書かれているか？
倫理審査に言及しているか？
Analysisで正規性検定・使用手法・post-hoc・ソフトウェアバージョンが明記されているか？

Paper User Study Writing

この skill の役目(オーケストレーション)

必須の構造

仮説の書き方（最重要）

✅ GOOD の型

ポイント

条件名の付け方

Measuresの書き方

✅ GOOD の型

自作質問の扱い

Procedureの書き方

Analysisの書き方

❌ Anti-patterns

Anti-pattern 1: 仮説に根拠がない

Anti-pattern 2: 参加者情報を隠す

Anti-pattern 2b: 矯正視力・リクルート方法の情報欠落

Anti-pattern 3: Procedureの時間情報が抜ける

Anti-pattern 4: 仮説が曖昧

チェックリスト

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