TU Dortmund University

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CHI '26荣誉提名沉浸感与临场感研究 +2

树的视角：通过过渡性和多感官虚拟现实体验增强自然联结

Townsend 等人发现 VR 中过渡性元素和多感官刺激能显著增强用户的在场感、具身感和自然联结，且情绪联结效果可持续一周。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

校园 AI 与商业 AI：比较学生和员工对其大学 LLM 聊天机器人与 ChatGPT 的感知

Hannig 等人通过 526 名用户研究，发现相比 ChatGPT，用户对校园 LLM 聊天机器人的信任度更高、感知隐私更好、感知 hallucination 更少。

CHI '24沉浸感与临场感研究 +2

虚拟身体交换：基于VR的身心疗法中第三人称自我处理的具身方法

Döllinger等人开发VR身体交换系统让20名参与者体验个性化虚拟形象交换，发现主动性可转移到虚拟形象，对内感受意识有积极影响，但对自我同情无显著效果。

CSCW '23COVID-19 + CSCW

52周后：对不同用途的新冠疫情应用程序态度的历时变化研究

Kowalewski 等人通过美德两国约6000名参与者的问卷调查，发现隐私仍是公众对疫情应用的核心顾虑，身份数据收集显著降低接受度，信任政府是提升使用意愿的关键。

CHI '23荣誉提名沉浸感与临场感研究 +1

具身化化身对我们自我体验有害吗？虚拟具身对身体意识的影响

Döllinger 等人通过 VR 虚拟化身实验发现，VR 和镜子均对身体意识产生负面影响，且由化身具身感介导，建议心理健康设计需评估身体意识。

CSCW '22Data, Bias and Fairness

注释者人口统计学对情感数据集标注的影响

Ding 等人召集1000多名众包工人标注多模态情感数据，研究注释者人口统计学差异对评分的影响，发现积极与消极情感分类准确率相差超过4.5%，强调构建数据集时需考虑注释者人口统计学特征。

CSCW '22Data, Bias and Fairness

标注者人口统计特征对情感数据集标注的影响

Ding 等人发现标注者人口统计差异对情感分析评分有显著影响，不同人口统计群体的标注会导致超过4.5%的准确率差异，强调构建数据集时需考虑标注者属性。

CHI '22沉浸感与临场感研究 +1

虚拟现实中没有第一人称或第三人称视角：理解视角连续体

Hoppe 等人提出 VR 视角连续体概念，证明第一人称与第三人称视角可连续变化，通过操纵感知可拓宽 VR 体验设计空间。

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多特蒙德工业大学

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2022-2026

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虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

沉浸感与临场感研究

人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

嗅觉、味觉与多感官交互

多感官融合体验

环境、可持续与生态设计

人与自然关系（More-than-Human Design）