Aurora Основна функция: Мобилно приложение от Ping Chen

Дизайнът Aurora Основна функция: Мобилно приложение от Ping Chen е високо уважаван носител на престижната 2026 Желязна награда A' Design Award в състезателна категория Дизайн на мобилни технологии, приложения и софтуер.

ЖелязоМобилни· 2026

Aurora Основна функция: Мобилно приложение

от Ping Chen

Клиент: Aurora

Носител на Желязна награда A' Design Award в категория Мобилни

7,288

Верифициран носител на награда

Проверете статуса на наградата за #182515

Вижте в A' Design Award Прессъобщение Значка за награда

Цветове

Дизайнът

За Aurora Основна функция: Мобилно приложение

Текст за книгата: Aurora е мобилно приложение, което подпомага емоционалната регулация при хора с ADHD чрез взаимодействие, базирано на музика. Интерфейсът съчетава генериране на плейлисти, съответстващи на състоянието, многонастроен дневник и обобщения на ежедневни модели. Всеки запис в дневника свързва текущата песен с плъзгачи за интензитет на настроението и кратка бележка. Изгледът на тенденциите подчертава ключови моменти, когато музиката е подобрила фокуса или е намалила стреса. Визуален режим, синхронизиран с ритъма, осигурява нежни двигателни сигнали по време на слушане, за да подпомогне заземяването.

Признанието

За Желязна награда A' Design Award

Aurora Основна функция: Мобилно приложение е носител на Желязната награда A' Design Award — престижно признание, присъждано на добри дизайни, които отговарят на професионалните и индустриалните изисквания, очаквани от добре проектирани творения. Желязните победители демонстрират голямо умение, висока специализация, експертно разбиране и творчески капацитет на своите създатели. Очаква се Aurora Основна функция: Мобилно приложение да бъде високо ценено, възхищавано и обичано творение, което е практично и иновативно. Този дизайн, спечелил Желязната награда A' Design Award, интегрира най-добрите отраслови практики и притежава компетентни технически характеристики, свързани с ноу-хау и талант. Aurora Основна функция: Мобилно приложение се радва на уважение заради щателността си и предлага подобрения в качеството на живот, които помагат светът да стане по-добро място.

Зад дизайна

Прескомплект

Информация за екипа, авторите и техническите детайли, предоставена от дизайнера.

Уникални свойства: Aurora is a music-based emotional support app for people with ADHD. Unlike traditional music platforms that recommend by genre or history, Aurora learns from users' mood journals to generate state-matched playlists, highlight moments when music helped, and reveal daily regulation patterns. Rhythm-synced visuals add gentle grounding during listening. The result is a low-effort tool that turns everyday songs into long-term self-regulation habits for wellbeing support.
Размери и опаковка: Platform: Mobile app (iOS and Android concept). Core inputs: current track metadata, time stamp, multi-mood intensity sliders, and short text notes. Core outputs: state-matched playlists, daily mood pattern summaries, highlighted key moments, and rhythm-synced visual modes. Data model links each journal entry to a song and a time period to support calendar navigation and trend views. Visual modes include multiple selectable patterns designed for low stimulation.
Тагове: ADHD support, emotional regulation, mood based playlists, music journaling, rhythm synced visuals, neurodiverse wellness, focus support, calm support, behavior design
Производствена технология: Aurora is designed as a mobile app concept with interactive prototypes. The experience is structured around three modules: playlist generation, mood journaling, and visual listening mode. Mood inputs are captured with multi-dimensional sliders and saved as time-stamped entries linked to the current music track. The app then summarizes entries into daily patterns and generates state-matched playlists based on past mood and listening records. Rhythm-synced visuals are designed to respond to BPM and audio energy.
Дизайнерско предизвикателство: The main challenge was designing for mixed emotional states without adding cognitive load. Many mood trackers force a single label, while detailed journaling can feel too demanding for ADHD users. This was addressed by using a small set of mood dimensions with quick sliders, blended visual cues to reflect mixed states, and an insight-first trend view that highlights only the most meaningful moments instead of showing every entry.
Изследване: Research Objectives: Understand how people with ADHD use music to manage focus and mood.
Methodology: Semi structured interviews and concept testing. Data Collection and Research Tools Used: Interview notes, affinity mapping, storyboard and UI prototypes.
Participants: 10 adults with ADHD. Results: Music helps regulation but playlists rarely match the moment and helpful tracks are hard to recall.
Insights and Impacts: Led to mood logging, pattern highlights, and state matched playlists. Effect of the Research in Real-Life Phenomena such as Business, Society and Design Itself: Supports neurodiverse wellbeing and reframes music as intentional support.
Вдъхновение: After interviewing 10 people with ADHD, I saw a repeated pattern: music helps them focus or calm down, but generic playlists rarely match the moment, and it is hard to remember what worked later. This gap inspired Aurora. I combined mood journaling, pattern insights, and rhythm-synced visuals to turn listening into a repeatable self-regulation tool.
Продължителност на проекта: Aurora was designed over approximately 8 weeks in the United States (Boston, MA). Work included user interviews, synthesis, concept development, wireframing, and high-fidelity UI prototyping.
Работен процес: Users listen to music, then log a quick moment: what they are listening to, how they feel across a few mood sliders, and a short note. Aurora turns these moments into state matched playlists and a daily trend view that highlights when music helped stabilize focus or calm. A visual mode adds gentle rhythm synced motion during listening to support grounding and reduce overstimulation.
Патенти: Copyrights belong to Ping Chen, 2025.
Членове на екипа: Ping Chen
Haowei Zang