Katie Seaborn

school东京科学大学bar_chart全球第 #484 名

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Katie Seaborn 最新论文

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

Seaborn 等人采用临界事件技术研究 142 名参与者，揭示视频游戏如何创造无性别愉悦感，为设计包容性游戏体验提供实证依据。

Pellkvist 等人通过 WCAG 启发式评估发现，倒数计时器、自动播放和隐藏信息三类欺骗性模式违反无障碍标准，为打击 UI 欺骗提供新工具。

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。

Fujii 等人通过众包研究让 204 名日本参与者评估 ChatGPT 三个声音与七个自我指称组合，发现声音存在性别化且交叉代词可产生身份模糊性，年龄和正式程度影响性别化感知。

Mandai 等人通过操纵基频和共振峰频率找到计算机语音可爱的"甜蜜点"，但存在上限效应，为可爱语音学提供初步验证模型

Seaborn 等人将伙伴建模问卷（PMQ）翻译为德语和日语并验证其跨文化有效性，发现沟通灵活性因素结构在西方和东亚群体间存在差异，为Voice User Interface的跨文化研究奠定基础。

Fujii 等人关东和近沿线在线实验发现，日本第一人称代词可在性别、年龄、地区等交叉维度唤起 ChatGPT 社会身份感知。

Seaborn 等人通过混合方法比较日美玩家恶性游戏体验，发现两国无显著差异，确认了该构念在日本适用，为规模发展奠定基础。

Hu 等人开发了 Wizundry 多向导师平台，允许多个绿野仙踪远程协作模拟语音界面，通过两项研究揭示了多绿野仙踪方法的可行性、挑战与机遇。

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