Tom Williams

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Tom Williams 最新论文

Williams 提出矩阵引导权力分析（MGPA）框架，用于分析机器人学家在不同技术设计选择中行使的权力类型及社会历史因素对技术发展的影响。

Stolp-Smith 等人首次研究跨性别和非二元群体对机器人设计的看法，发现无性别机器人设计被接受为积极策略，但也存在 backlash 等风险。

Huang 等人通过两项研究揭示了机器人在大型环境中使用精确指示与抽象指向手势的不同效果，并提出针对可见与不可见参照物的三项设计指南。

Zhu 等人提出R4SJ框架，通过分析十年HRI论文与E4SJ原则的差距，提出五项促进人-机器人交互公平实践的具体建议。

Hanson 等人通过两项实验发现「建议即决策」和「差异性忽视」假设，揭示人类与机器人在道德建议情境中受到不同责难，为机器人道德建议设计提供重要依据。

Mott等人通过人类受试者研究评估机器人非遵从交互中的礼貌策略，发现使用直接正式语言比间接非正式语言更有效且更符合人类期望。

Elbeleidy 等人通过9次访谈定义了远程操作社会辅助机器人的双周期模型，识别了六个核心需求主题，为以远程操作员为中心的机器人辅助治疗提供了设计指南。

Roy等人提出表演性自主性策略，让机器人主动询问非必要建议以维持操作员态势感知，两项实验（总计n=582）证实该策略可提升任务绩效和态势感知。

Han 等人比较AR虚拟手臂与物理手臂的指示手势，验证混合现实技术可克服物理限制，成功用于跨现实场景的指向交互。

Wen 等人通过实验比较三种唤醒词设计对礼貌行为的细微影响，发现不同语言引导方式会微妙地影响用户对机器人和他人的礼貌表现。

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