Cliff Lampe

school密歇根大学bar_chart全球第 #2571 名

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Kaur 等人通过实验发现，可解释性工具虽能节省时间，却导致机器学习从业者理解准确度下降17%，揭示有限理性是导致这一现象的理论原因。

Lee 等人通过 4×2 被试间实验发现，负面界面线索（不赞成票、标记）能有效改变旁观者对网络报复性骚扰的认知，在高严重程度骚扰中不赞成票占多数时效果显著。

Chandrasekharan 等人通过分析100个子版块10个月内280万条被删评论，识别出Reddit的宏观、中观和微观三类社区规范，为大规模在线社区治理研究奠定基础。

Blackwell 等人通过HeartMob平台揭示分类系统如何验证骚扰经历、激励旁观者支持及建立社区规范，为在线骚扰的标签化设计提供理论框架。

Wisn等人探讨SIGCHI内部交叉性公平性与包容性，通过小组讨论识别最佳实践，为HCI社区制定改进策略

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