Beijing Institute of Technology

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CHI '26沉浸感与临场感研究 +2

“在此刻捕捉你的体验”：在沉浸式虚拟环境中收集并发用户体验数据

Wang 等人开发 JourneyCapturer 工具，实现沉浸式虚拟环境中的并发用户体验数据收集，通过比较研究发现该方法相比回顾性访谈能更准确捕捉用户实时体验，为用户体验研究提供新方法。

CHI '26社交机器人交互 +2

为触觉做好准备：探索用户对机器人预接触提示的感知透明度

Zhao等人通过340人调查和41名参与者实验，比较九种机器人预接触提示，发现视频显示最能提高感知透明度，任务导向触觉比情感导向触觉更易被接受，为机器人触觉交互设计提供指南。

CHI '26手部手势识别 +2

MagFace：基于低功耗磁传感的骑行眼镜抗干扰面部手势识别系统

Wang 等人开发 MagFace 系统，利用四对磁硅胶和磁强计在骑行眼镜上捕捉面部皮肤运动，仅需一分钟训练数据即可高精度识别六种手势，具有抗强光、风和颠簸等干扰的鲁棒性。

CHI '26社交机器人交互 +1

ATRU：设计受动物行为学启发的社交机器人的阶段性框架

Sun 等人提出 ATRU 阶段性框架，通过系统性综述识别六个核心设计阶段，为将动物行为学洞见整合到社交机器人设计提供概念支架与可操作策略。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

DALL：基于数据编程和大型语言模型增强的主动学习进行数据标注

Li 等人提出 DALL 框架，融合数据编程、主动学习与大语言模型，通过结构化规范实现高效的文本数据标注。

CSCW '25Caring at a Distance

跨越年龄的AI桥梁：探索人工智能在虚拟现实中支持代际交流的机会

Du等人开发了三种AI虚拟现实技术探针，通过12对代际参与者的参与式设计研究，验证了AI增强VR可提升相互理解、促进对话流畅性并增强主动参与度。

CSCW '25Data Visualization

BiaSeer：一个用于识别和理解媒体偏见的可视化分析系统

Li 等人开发BiaSeer可视化分析系统，通过矩阵可视化和路径感知故事树方法识别媒体持续偏见，案例研究验证其在俄乌冲突话题分析中的有效性与可用性。

UIST '25大语言模型（LLM）的人机协作 +2

InReAcTable：基于大语言模型的交互式可视化数据故事构建系统

Aodeng 等人提出 InReAcTable 框架，利用洞察图结构过滤与 LLM 语义过滤相结合，为用户交互式构建符合分析目标的可视化数据故事提供洞察推荐。

DIS '25形变界面与软机器人材料

多利益相关者智能材料应用探索的卡片式协同设计工具包：汽车内饰设计案例研究

Yu 等人开发汽车内饰设计的卡片式协同工具包，通过促进多利益相关者对话，有效增强设计过程中的创造力、相互理解和实践洞察。

CHI '25生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

通过人与LLM交互寻求灵感

Lin等人采访20名参与者发现，LLM海量数据激发个性化灵感，但技术缺陷与伦理问题阻碍灵感实践，为以人为中心的LLM设计提供机会。

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沉浸感与临场感研究

人工智能与机器学习交互

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机器人与自主系统

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