Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile da Ping Chen

U designu Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile da Ping Chen hè un vincitore altamente stimatu di u prestigiosu premiu 2026 A' Design Award di Ferru in a Categuria di Cumpetizione Mubile.

FerruMubile· 2026

Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile

da Ping Chen

Cliente: Aurora

Vincitore di u premiu A' Design Award di Ferru in a Categuria Mubile

7,288

Vincitore di Premiu Verificatu

Verificà u Statu di u Premiu per #182515

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Culori

U Cuncepimentu

À propositu di Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile

Testu di u Libru: Aurora hè un'applicazione mobile chì sustene a regulazione emotiva di e persone cù u TDAH attraversu un'interazzione basata annantu à a musica. L'interfaccia cumbina a generazione di playlist adattate à u statu, un ghjurnale multi-umore, è risunti di mudelli ghjurnalieri. Ogni nota di u ghjurnale liia u branu attuale cù cursori d'intensità di l'umore è una breve annotazione. A vista di e tendenze mette in risaltu i mumenti chjave induve a musica hà migliuratu a cuncentrazione o ridottu u stress. Una mudalità visuale sincronizata cù u ritmu furnisce dolci segnali di muvimentu durante l'ascoltu per sustene l'ancurazione.

U Ricunnoscimentu

À propositu di u A' Design Award di Ferru

Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile hè un vincitore di u premiu A' Design Award di Ferru, una ricunniscenza prestigiosa attribuita à i boni disegni chì rispondenu à i requisiti prufessiunali è industriali aspettati da creazioni ben cuncipite. I vincitori di Ferru dimustranu una grande abilità, una alta specializazione, una cumpresa esperta è a capacità creativa di i so creatori. Si aspetta chì Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile sia una creazione assai apprezzata, ammirata è cara chì hè pratica è innuvatrice. Stu disegnu vincitore di u premiu A' Design Award di Ferru integra e migliori pratiche di u settore è hà caratteristiche tecniche cumpetenti ligate à u sapè fà è à u talentu. Aurora Funzione Primaria: Applicazione Mobile hè rispettatu per a so meticulosità è hè cuncipitu per furnisce miglioramenti di a qualità di a vita chì aiutanu à fà di u mondu un locu megliu.

Daretu à u Cuncepimentu

Kit Stampa

Crediti, membri di a squadra è dettagli tecnici furniti da u cuncettore.

Pruprietà Uniche: 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.
Dimensioni è Imballaghju: 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.
Etichette: ADHD support, emotional regulation, mood based playlists, music journaling, rhythm synced visuals, neurodiverse wellness, focus support, calm support, behavior design
Tecnulugia di Pruduzzione: 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.
Sfida di Designu: 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.
Ricerca: 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.
Ispirazione: 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.
Durata di u Prugettu: 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.
Flussu Operativu: 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.
Brevetti: Copyrights belong to Ping Chen, 2025.
Membri di a Squadra: Ping Chen
Haowei Zang