Ilaria Torre

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Seaborn 等人通过范围审查揭示智能体性别操作化缺乏标准，提出理论驱动的元框架以指导研究规范化和包容性提升

Cet 等人基于酷儿理论和非二元参与者调查，探索语音设计标签的政治文化含义，为HCI中肯定酷儿和非二元身份的声音标签提供实践指南。

Cet 等人研究发现非二元用户对性别模糊声音的评价更负面，信任度更低且厌恶感更高，且预先告知模糊性会加剧其批判性评估。

Cet 等人系统性回顾了 HCI 文献中 36 篇性别模糊声音研究，澄清术语并提出声学分析、评估标准、开源库及创建框架，为包容性语音技术提供建议

Cet 等人的混合方法研究揭示了机器人声音与外观的匹配偏好受国籍影响，发现参与者根据性别特征和身高形成声音心理图像，为人机交互中声音设计的用户参与提供依据。

Babel等人通过用户实验揭示服务机器人低社会地位带来的认知偏见，发现人类 Representation可见时会给予机器人更多优先权，探讨其社会后果与应对策略。

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