Institute of Science Tokyo

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CHI '26会话代理的人格与拟人化 +2

智能体性别感知的操作化：基础与指南

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

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

KNIT: 跨学科团队实时收敛的计算边界对象

Wan 等人提出KNIT框架，利用AI生成语义聚类和问题重述作为计算边界对象，在健康科技团队中实现跨学科边界实时收敛。

CHI '26编程教育与计算思维 +2

小学协作课堂中逼真AI虚拟学伴的设计与评估

Tokida 等人设计Saya逼真AI虚拟学伴，通过五种教师可控语言行为提升小学生发言时间，大班提升1.28倍，小班提升2.07倍，有效促进协作学习。

CHI '26荣誉提名生物传感器与生理监测 +2

感知你的声音：利用肌电图和超声成像探索声带肌肉活动进行音高评估

Chen 等人研究利用 EMG 和超声成像技术可视化声带肌肉活动，发现 EMG 可突出肌肉激活细节，超声成像揭示声带动力学，对 16 名歌者的实验表明 EMG 区分不同水平歌手的肌肉控制能力。

CHI '26游戏用户体验与玩家行为 +2

激进性别中立：无性别愉悦感在游戏与体验中的应用

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。

CHI '26荣誉提名人体姿态与行为识别 +3

SoleCoach：基于足底压力和惯性测量单元的大型多模态语言模型技能辅导系统

Hirano 等人提出 SoleCoach 系统，利用鞋垫传感器采集足底压力和 IMU 数据，通过大型语言模型解读脚部信号生成专家级运动辅导反馈。

CHI '26荣誉提名数字标牌与环境显示 +1

Chromotion：通过高速时间加法投影控制物体运动路径上的运动诱导颜色

Miyafuji等人提出Chromotion高速投影方法，利用视觉暂留现象在运动轨迹上产生目标颜色，无需追踪即可支持公共环境显示和多用户交互。

CHI '26暗黑模式（Dark Patterns）识别 +2

超越欺骗：通过无障碍设计对抗欺骗性模式

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。

CUI '25语音用户界面（VUI）设计 +2

解读模糊声音：探索人工模糊声超越性别的印象

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。

DIS '25数据物理化（Data Physicalization） +2

crafting the Unspoken：利用数据实体化工作坊参与日本老年人

Li 等人提出数据实体化工作坊方法，帮助日本老年人通过手工艺表达情感与经历，促进社区内的深层社交连接。

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语音交互与对话系统

会话代理的人格与拟人化

手势、肢体与运动交互

人体姿态与行为识别

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

VR 医疗训练与康复

伦理、公平、社会正义与包容

性别与种族在HCI中的议题

人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作