Aurora Primaire functie: Mobiele app door Ping Chen

Het ontwerp Aurora Primaire functie: Mobiele app door Ping Chen is een hoog aangeschreven winnaar van de zeer prestigieuze 2026 A' Design Award in IJzer in de competitiecategorie Mobiele Technologieën, Applicaties en Software Ontwerp.

IJzerMobiel· 2026

Aurora Primaire functie: Mobiele app

door Ping Chen

Opdrachtgever: Aurora

Winnaar van de A' Design Award in IJzer in de categorie Mobiel

7,288

Geverifieerde Prijswinnaar

Verifieer de prijsstatus voor #182515

Bekijk bij A' Design Award Persbericht Award Badge

Kleuren

Het Ontwerp

Over Aurora Primaire functie: Mobiele app

Boektekst: Aurora is een mobiele app die emotionele regulatie ondersteunt voor mensen met ADHD via muziekgebaseerde interactie. De interface combineert het genereren van afspeellijsten die op de gemoedstoestand zijn afgestemd, een multi-stemmingsdagboek en dagelijkse patroonoverzichten. Elke dagboeknotitie koppelt het huidige nummer aan schuifregelaars voor stemmingsintensiteit en een korte notitie. De trendweergave belicht belangrijke momenten waarop muziek de concentratie verbeterde of stress verminderde. Een op ritme gesynchroniseerde visuele modus biedt zachte bewegingssignalen tijdens het luisteren om aarding te ondersteunen.

De Erkenning

Over de A' Design Award in IJzer

Aurora Primaire functie: Mobiele app is winnaar van de A' Design Award in IJzer, een prestigieuze erkenning die wordt toegekend aan goede ontwerpen die voldoen aan de professionele en industriële eisen die worden verwacht van goed ontworpen creaties. Winnaars in IJzer tonen grote vaardigheid, hoge specialisatie, deskundig inzicht en het creatieve vermogen van hun makers. Aurora Primaire functie: Mobiele app wordt verwacht een hooggewaardeerde, bewonderde en gekoesterde creatie te zijn die praktisch en innovatief is. Dit ontwerp dat de A' Design Award in IJzer heeft gewonnen, integreert de beste praktijken uit de sector en heeft bekwame technische kenmerken die verbonden zijn met knowhow en talent. Aurora Primaire functie: Mobiele app wordt gerespecteerd om zijn grondigheid en is ontworpen om verbeteringen van de levenskwaliteit te bieden die helpen de wereld een betere plek te maken.

Achter het Ontwerp

Perskit

Credits, teamleden en technische details verstrekt door de ontwerper.

Unieke Eigenschappen: 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.
Afmetingen & Verpakking: 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.
Tags: ADHD support, emotional regulation, mood based playlists, music journaling, rhythm synced visuals, neurodiverse wellness, focus support, calm support, behavior design
Productietechnologie: 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.
Ontwerpuitdaging: 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.
Onderzoek: 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.
Inspiratie: 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.
Projectduur: 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.
Werkproces: 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.
Patenten: Copyrights belong to Ping Chen, 2025.
Teamleden: Ping Chen
Haowei Zang