Beyond Advocacy: A Design Space for Replication-Related Studies
この論文は、視覚化や HCI などの科学分野における研究の再現性向上を支援するため、元の研究とどの側面を同一にし、どの側面を変更するかを決定するための多面的な設計空間フレームワークを提案し、その実例や他研究との関連性を示しています。
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cs.HC
296 件の論文
Training for Technology: Adoption and Productive Use of Generative AI in Legal Analysis
法学生を対象とした無作為化実験により、生成 AI へのアクセス権の付与だけでなく、短時間のトレーニングが利用促進と試験成績の向上に不可欠であることが実証されました。
Auto-Generating Personas from User Reviews in VR App Stores
本論文は、VR 応用分野におけるアクセシビリティ要件の発見を支援するため、ユーザーレビューから自動生成されたペルソナを用いた教育アプローチを開発し、学生による共感の効率的な醸成と潜在的な要件の引き出しに成功したことを示しています。
Haptics in Cognition: Disruptor or Enabler of Memory?
この探索的パイロット研究は、20 人の参加者を用いた 2x2 要因実験において、筆記時の圧力増加が即時想起に中程度の負の影響を与える可能性を示したが、手袋着用による触覚の操作や認知負荷・精神的努力の媒介効果については明確な証拠は得られなかったと結論付けている。
Jagarin: A Three-Layer Architecture for Hibernating Personal Duty Agents on Mobile
本論文は、モバイル端末におけるバッテリー消費とプライバシー制約の矛盾を解決するため、オンデバイスでの適応的覚醒判断、メールプロキシによる義務の自動抽出、そして機関からの機械可読通信プロトコルという 3 層構造「Jagarin」を提案し、持続的なバックグラウンド実行やクラウド状態を不要としつつ、個人 AI エージェントが時間的義務を効率的に処理する仕組みを示しています。
Wire Your Way: Hardware-Contextualized Guidance and In-situ Tests for Personalized Circuit Prototyping
この論文は、従来のマニュアル式チュートリアルでは対応しきれない個人差を考慮し、文脈に応じたガイダンスとその場での回路検証機能を持つ拡張ブレッドボード「Wire Your Way」を提案し、その有効性をユーザビリティ研究で実証したものです。
Cognitive Warfare: Definition, Framework, and Case Study
本論文は、認知戦の統一的な定義を提示し、OODA ループに基づく相互作用フレームワークと認知優位性の測定可能な属性を提案するとともに、概念の適用を説明する仮想的な事例研究を通じて、合同部隊の指導者や分析官が認知戦キャンペーンを理解・比較・評価するための実用的な基盤を提供するものである。
Not All Trust is the Same: Effects of Decision Workflow and Explanations in Human-AI Decision Making
この論文は、AI 支援意思決定における信頼の測定（自己報告と行動的依存）が異なる構成要素であることを確認し、意思決定ワークフローや説明の有無が信頼に与える影響は専門知識と相互作用することを示唆しつつ、2 段階プロセスが過信を軽減するという仮説を支持する証拠は見られなかったと結論付けています。
Oral to Web: Digitizing 'Zero Resource'Languages of Bangladesh
この論文は、バングラデシュの42の少数民族言語（その多くが危機に瀕し計算資源が不足している）を対象に、90 日間の現地調査で収集された約 107 時間の音声データと構造化テキストを含む「マルチリンガル・クラウド・コーパス」を構築し、公開したことを報告するものである。
Designing for Adolescent Voice in Health Decisions: Embodied Conversational Agents for HPV Vaccination
この論文は、親と青少年の双方に合わせた没入型会話エージェント（医師アニメーションやファンタジーゲーム）を用いたモバイル介入を開発・評価し、青少年が HPV ワクチン接種の意思決定において主体的な役割を果たせるよう支援し、知識向上と接種意欲の増加を確認したことを報告しています。
AttentiveLearn: Personalized Post-Lecture Support for Gaze-Aware Immersive Learning
VR 講義中の視線追跡データに基づいて学習者の注意分布を推測し、モバイル端末でパーソナライズされた復習クイズを提供するシステム「AttentiveLearn」を開発・評価した本研究は、学習者の動機付けや関与を向上させる一方で、学習成果の向上については決定的な証拠は見られなかったと結論付けています。
Ailed: A Psyche-Driven Chess Engine with Dynamic Emotional Modulation
この論文は、静的な「性格」と動的な「精神状態（ψ）」を組み合わせ、オーディオ信号処理技術を応用して手選択の確率分布をリアルタイムに変化させることで、人間の心理的変動（過信や焦り）を模倣する新しいチェスエンジン「Ailed」の枠組みを提案し、その有効性を検証したものです。
LeanTutor: Towards a Verified AI Mathematical Proof Tutor
この論文は、自然言語での円滑な対話と定理証明器による厳密な検証を両立させるため、LLM と定理証明器の長所を組み合わせた検証可能な AI 数学証明チューター「LeanTutor」のプロトタイプと、その評価用データセット「PeanoBench」を提案するものである。
See, Think, Act: Teaching Multimodal Agents to Effectively Interact with GUI by Identifying Toggles
この論文は、GUI 上のトグル制御における既存マルチモーダルエージェントの信頼性不足を解決するため、現在の状態を認識し指示から望ましい状態を推論して行動する「StaR」という手法を提案し、トグル指示の精度を 30% 以上向上させるだけでなく、一般的なタスク遂行能力も向上させることを実証しています。
Bloom: Designing for LLM-Augmented Behavior Change Interactions
LLM を活用した健康コーチングチャットボットを組み込んだ運動促進アプリ「Bloom」の開発と評価を通じて、LLM は短期的な運動量の増加には直接的な優位性を示さなかったものの、運動の有益性への信念や楽しさ、自己受容といった長期的な行動変容を促すマインドセットの転換に有効であることが示されました。
Presenting Large Language Models as Companions Affects What Mental Capacities People Attribute to Them
この研究は、大規模言語モデルを「伴侶」として提示するメッセージが、人々のそのモデルに対する精神的な能力の帰属を高め、事実情報の取得における依存度にも影響を与えることを示しています。
Design Considerations for Human Oversight of AI: Insights from Co-Design Workshops and Work Design Theory
この論文は、心理学およびコンピュータ科学の専門家との共同設計ワークショップと作業設計理論（SMART モデル）を統合し、AI による出力の監視を担う人間の動機付けと関与を高めるための 12 の設計考慮事項からなる包括的な枠組みを提案しています。
XAgen: An Explainability Tool for Identifying and Correcting Failures in Multi-Agent Workflows
この論文は、大規模言語モデル駆動のマルチエージェントシステムにおける不透明な失敗を解決するため、ロジック可視化、人間のフィードバック、自動エラー検出を組み合わせた説明可能性ツール「XAgen」を設計・評価し、人間中心の設計指針を提示するものである。
Beyond the Prompt: An Empirical Study of Cursor Rules
本論文は、401 のオープンソースリポジトリを対象とした大規模な実証研究を通じて、開発者が AI コーディングアシスタントに提供する「カーソルルール」の内容を分析し、プロジェクトの文脈を分類する包括的な分類体系を提案するとともに、その内容がプロジェクトの種類やプログラミング言語によってどのように変化するかを明らかにしています。
The Epistemological Consequences of Large Language Models: Rethinking collective intelligence and institutional knowledge
本論文は、LLM が信頼性の高い情報伝達（外部主義的正当化）は可能だが内省的な理解（内部主義的正当化）を提供できないため、その過度な依存が集団的合理性を損なう恐れがあるとし、これを防ぐための個人・組織・法的な三層の規範プログラムを提案しています。