Jennifer Thom

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Petridis等人提出TastePaths音乐流派探索工具，通过艺术家关系图帮助用户理解个人偏好，个性化版本获显著偏好。

Xiao 等人通过在线实验发现，将语音助手定位为学习者或协作者可显著提高用户反馈意愿，为设计更友好的语音交互体验提供指导。

Richardson 等人让20名ML从业者使用公平工具包做决策，发现工具包影响大但展示需改进，提出评分标准以识别公平ML工具包关键组成部分。

Martelaro等人提出使用远程控制语音代理DJ Bot在汽车和家庭场景中进行情境化音乐体验探索，研究了从受控环境到开放环境的适应性挑战。

Wirfs-Brock等人通过设计研讨会，让参与者利用个人音乐收听数据设想语音助手交互，实现内省、行为改变和音乐探索等功能

Hosey 等人通过对 27 名参与者访谈和观察，发现用户基于成功和努力两个维度评估音乐搜索体验，评估方式受用户思维方式和查询结果判断影响。

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