Saiph Savage

school东北大学bar_chart全球第 #909 名

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Saiph Savage 最新论文

Imteyaz 等人通过与27名自由职业者的共同设计，提出"辅助AI"系统概念，使AI工具支持而非取代自由职业者的创作能动性，促进建设性协作。

Flores-Saviaga等人通过活动理论研究视觉障碍开发者使用AI编码助手，发现其虽提升效率但造成信息过载，呼吁以活动中心设计原则解决无障碍挑战。

Toxtli 等人开发文化感知工具CultureFit，基于时间学理论支持多元工作风格，实地实验证明其显著提升被忽视文化背景众包工人的收入。

Do 等人通过半结构化访谈和共同设计，以关怀伦理为指导，为零工工人开发以同理心为核心的反监视工具，提供设计建议和赋权策略。

Flores-Saviaga 等人设计 Datavoidant 系统，利用机器学习模型帮助独立记者识别弱势群体政治数据空白，22名记者测评表明该系统可更快了解信息生态，增强内容创作信心。

Flores-Saviaga 等人设计 Datavoidant 系统，利用机器学习识别政治数据空白并辅助独立记者生成内容，为打击代表性不足社区的虚假信息提供新工具。

Toxtli 等人量化众包隐形劳动，发现工人 33% 时间用于隐形劳动，时薪从 $3.76 降至 $2.83，支付管理和过度警觉最为耗时。

Hara等人分析270万项MTurk任务数据，发现工人时薪中位数仅约2美元，仅4%超过7.25美元，揭示众包平台低薪现状并探讨高收入任务特征。

Chiang 等人开发了 Crowd Coach 同伴辅导系统，实地实验表明该系统可提升众包工作者效率，尤其在音频转录任务中效果显著，为众包平台技能培训提供新方案。

Seering 等人分析 Twitch 上机器人的社交角色，发现机器人沟通频率远高于普通用户，揭示了机器人在不同社区中的多样化功能。

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