Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
该研究通过在混合现实环境中对比个人、名义小组与临时配对在视觉图分析任务中的表现，发现尽管引入了任务实例复杂度概念，但3D图表示并未比基准测试带来更优的协作效果，从而强调了使用名义小组作为评估协作虚拟环境基准的重要性。
💻 Category
cs.HC
241 篇论文
Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts
该论文基于对七个国家、十八种语言及八个真实案例的混合研究，识别出影响非西方语境下 AI 系统设计部署的六大关键因素，并提出了十二条旨在促进跨学科协作、确保系统文化契合度与社会公平性的设计指南。
Head, posture, and full-body gestures in unscripted dyadic conversations in noise
该研究通过虚拟环境实验发现，在嘈杂的双人对话中，说话者会通过增加手势复杂度和躯干运动、提高音量来适应噪声，而听者则通过增强头部和躯干动作来优化信噪比，且中等噪声水平会轻微降低手语同步性。
WebAccessVL: Violation-Aware VLM for Web Accessibility
该论文提出了 WebAccessVL，一种结合违规检测信息的视觉语言模型，通过监督式图像条件程序合成任务，在保持网页原始视觉设计的同时，自动修复 HTML 代码以显著降低 WCAG2 无障碍违规数量。
Why do we Trust Chatbots? From Normative Principles to Behavioral Drivers
该论文指出，用户对聊天机器人的信任往往源于利用认知偏差的交互设计而非真正的可信度，因此建议将聊天机器人重新定义为组织目标导向的“高技能销售人员”，以区分心理信任形成与规范性可信度之间的关键差异。
Clarifying the Compass: A Reflexive Narrative on Entry Barriers into HCI and Aging Research
这篇论文通过两位非老龄化研究背景研究者的视角，探讨了人机交互与老龄化研究跨学科合作中的障碍，并分享了他们通过在养老社区志愿服务来培养同理心与深入理解老年人的反思历程。
NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People
本文介绍了 NaviNote 系统，该系统结合视觉高精度定位与智能体架构，使视障人士能够通过语音进行原位空间标注并实现精准导航，从而显著提升了其探索陌生环境的性能与体验。
The Data-Dollars Tradeoff: Privacy Harms vs. Economic Risk in Personalized AI Adoption
该研究通过实验发现，相较于明确的风险概率，用户对数据泄露的“模糊性”担忧（即不知确切泄露概率）才是导致其回避个性化 AI 服务的关键因素，且这种回避行为在敏感与匿名数据场景下均显著存在。
Investigating the Effects of LLM Use on Critical Thinking Under Time Constraints: Access Timing and Time Availability
该研究通过实验发现，时间约束（包括任务可用时长和 LLM 介入时机）会根本性地决定大语言模型是增强还是削弱人类的批判性思维：在时间紧迫时早期或持续使用 LLM 能提升表现，而在时间充裕时则会产生相反效果。
Unpacking Interpretability: Human-Centered Criteria for Optimal Combinatorial Solutions
该研究通过实验确立了人类在同等最优解中更偏好具有“有序视觉呈现”、“符合贪心启发式”及“简单组合结构”这三个可量化特征的解，从而为优化算法中可解释性与人类偏好的平衡提供了具体依据。
Touching Emotions, Smelling Shapes: Exploring Tactile, Olfactory and Emotional Cross-sensory Correspondences in Preschool Aged Children
这项研究通过针对 26 名学龄前儿童的趣味实验，揭示了嗅觉、触觉与情感判断之间存在显著的跨感官对应关系，并据此提出了符合幼儿认知特点的设计指南及可复用的研究方法。
A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization
该论文提出了 H3LIX 去中心化前沿模型架构（DFMA），通过利用本地实例生成合成数据、在共享的集体上下文场中同步上下文信号以及结合能源自适应演化，构建了一种隐私保护、可持续且模仿生物神经网络特性的分布式人工智能系统，从而为 AI 发展提供了一条区别于传统集中式大模型的新路径。
Exploring the Design of GenAI-Based Systems to Support Socially Shared Metacognition
本文通过初步文献调研，探讨了如何设计生成式人工智能增强的群体感知工具，以在协作学习与工作中支持自主的社会共享元认知，避免过度依赖 AI 指令并促进群体自主调节能力的形成。
Design Guidance Towards Addressing Over-Reliance on AI in Sensemaking
本文针对生成式人工智能在协作中可能导致过度依赖的问题，提出通过设计结合群体感知工具（GAT）的 GenAI 系统，利用可视化呈现成员差异以引发认知冲突，从而隐性引导并促进协作中的自主意义建构，并据此提出了初步的设计原则。
Integrating Virtual and Augmented Reality into Public Education: Opportunities and Challenges in Language Learning
本文基于两项实证研究，探讨了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）在公立教育语言学习中的应用，指出其虽能提升学习动机和情境化体验，但仍面临技术障碍、认知负荷及课程整合等挑战，并提出了优化界面设计、减轻认知负担及加强师资培训等实施策略。
Influence of Interactivity in Shaping User Experience and Social Acceptance of Mobile XR
该研究通过对比两款不同交互程度的移动增强现实应用，揭示了交互程度对用户感知体验及社会接受度的复杂影响，强调了在 AR 设计平衡可用性与社会因素的重要性。
Dishonesty Tendencies in Testing Scenarios Among Students with Virtual Reality and Computer-Mediated Technology
该研究通过对比 22 名志愿者在虚拟现实（VR）与笔记本电脑环境下的测试表现，发现学生在两种技术媒介中的作弊行为频率完全相同。
Improving through Interaction: Searching Behavioral Representation Spaces with CMA-ES-IG
本文提出了一种名为 CMA-ES-IG 的算法，通过将用户感知体验纳入偏好学习过程，利用感知差异显著且信息量丰富的轨迹来优化机器人行为搜索，从而在提高高维空间扩展性、计算效率及抗噪性的同时，显著提升了非专家用户的满意度与系统采用率。
"Who wants to be nagged by AI?": Investigating the Effects of Agreeableness on Older Adults' Perception of LLM-Based Voice Assistants' Explanations
该研究通过 70 名老年人的实验发现，语音助手的高宜人性虽能提升日常场景下的信任与喜爱度，但在紧急情境中清晰度更为关键，且宜人性与感知智能相互独立，表明面向老年人的 AI 解释需结合个性、情境与受众进行个性化平衡。
AI Phenomenology for Understanding Human-AI Experiences Across Eras
该论文提出“人工智能现象学”作为研究范式，主张超越传统性能指标，通过追溯现象学理论脉络并结合三项实证研究，构建了一套旨在捕捉人机交互中第一人称体验、促进双向对齐的定性研究工具包与设计概念。