历年论文
最佳论文奖
用户驱动算法审计中的意义建构：图像字幕模型性别偏见的案例研究
非专业人士越来越多地参与用户驱动算法审计，直接与人工智能系统交互以探测、记录和反思偏见行为。然而，由于模型不透明和对导航解释输出的支持有限，审计仍然具有挑战性。本文探索基于意义建构框架的设计和评估，以支持非专业人士审计图像字幕中的性别偏见。在一项由60名参与者参与的被试间研究中，参与者使用三种界面条...
生成式肌肉刺激：通过多模态AI约束具身知识为用户提供物理辅助
肌肉电刺激（EMS）可以支持物理辅助（例如喷漆前摇晃喷罐）。然而，EMS辅助是高度专业化的，因为它（1）是固定的（例如一个程序用于摇晃喷罐，另一个用于打开窗户）；并且（2）是非情境化的（例如烹饪用的喷罐分发烹饪油而非油漆——摇晃它是不必要的）。相反，我们探索一种不同的方法，考虑用户的情境（例如姿势、...
一次又一次从零开始：追溯高中生对块编程负面感知的起源
随着美国K-12计算机科学的扩展，学生会遇到越来越多的编程工具。许多入门体验使用块编程环境，程序通过将视觉块拼接在一起而非输入代码来组装。虽然这些工具可以支持学习，但高中生往往对其持负面看法，即使它们支持与文本编程相同的底层逻辑。我们采用建构主义扎根理论方法，访谈了17名高中生，以追溯早期体验、工具...
维护视觉完整性与人文关怀：视觉社交数据混合方法研究框架
互联网正变得更加视觉化，但社会计算研究和方法论培训主要依赖文本方法。研究视觉社交数据需要方法论创新，涵盖问题信息（虚假信息、误导性内容、宣传、仇恨言论、AI生成垃圾内容等）。针对这一挑战，我们提出了一个基于扎根理论、解释性和计算支持的混合方法框架，用于研究视觉社交媒体数据集合。我们在深入分析潜在有害...
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