William Seymour

school伦敦国王学院bar_chart全球第 #1559 名

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Zhan等人研究医疗语音助手信任影响因素，发现功能因素（有用性、内容可信度、服务质量）和安全隐私风险、个人技术态度共同显著影响用户信任。

Seymour等人通过1314名用户调查发现，隐私解释能减轻隐私担忧但信任解释反而加剧担忧，用户对第一方和第三方在线功能有不同感知，建议使用类比引导用户并针对性解决信任隐私问题。

Seymour 等人通过德尔斐研究为语音助手口头同意制定机制建议，强调根据用户选择退出能力处理权限，最小化同意决策以确保知情同意

Seymour 等人通过500名用户调查发现，语音助手关系发展与用户信任和拟人化程度正相关，人机交互可使用人际关系模型建模。

Seymour 等人通过用户调研识别八种智能特征，揭示其与隐私、自主性及社会秩序等伦理问题的关联，为智能设备风险预判提供框架

Lyngs 等人对 58 名大学生进行 6 周干预实验，发现目标提醒和移除新闻源均有助于减少 Facebook 使用并维持专注，但前者易引烦扰，后者担心错过信息。

Seymour等人设计Aretha隐私助理，结合网络分解器、个人导师和防火墙功能，在三户家庭部署六周，发现该工具使用户意识到设备数据披露、形成隐私偏好并阻止不必要数据流动，帮助用户在联网家庭中重新获得隐私控制。

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