University of Duisburg-Essen

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CHI '26荣誉提名AI 伦理、公平与问责 +2

"这只是个疯狂西部"：利用公共采购作为AI治理机制

Hudig 等人通过英欧采购调研提出六种有前景的公共采购实践，为将AI与公共利益对齐提供治理机制和具体实施方向。

CHI '26游戏用户体验与玩家行为 +2

当游戏带来伤害：理解基于运动的游戏中的常见障碍

Cmentowski 等人通过174人调查识别健身游戏60种障碍，发现空间限制、社会不适和成瘾等问题难以克服，呼吁适应性游戏设计。

CHI '26沉浸感与临场感研究 +2

确定虚拟现实骑行中真实与虚拟倾斜的感知阈值

Keppel 等人通过VR骑行模拟实验确定了真实与虚拟倾斜的感知阈值，揭示了用户能感知一致性的范围，为沉浸式训练和康复系统设计提供依据。

CHI '26荣誉提名VR 中的社交与协作 +2

展示如何玩：探索虚拟现实健身游戏中的自我模型入门

Karaosmanoglu 等人比较试错法与自我模型教程在VR健身游戏中的引导效果，发现自我模型教程显著提升玩家表现与感知易用性（N=60）

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

认证但不完美：探究 AI 认证与系统性能对人工智能系统信任度和依赖性的影响

Wischnewski 等人通过 644 人在线实验发现 AI 认证初始可提升信任和降低警惕性，但互动后系统可靠性而非认证成为影响信任的主要因素。

CHI '26AI 辅助决策与自动化系统 +2

安全关键情境中利益相关者参与的局限性：来自空中交通控制的教训

Kallina等人通过空管系统案例研究，揭示了安全关键环境中利益相关者参与的实际困境，操作员认可安全优先但呼吁决策过程透明度。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

认证AI系统等同于可信？探索专家和普通用户对AI认证的认知与需求

Gaballah 等人通过访谈30名专家和普通用户发现两类群体对AI认证的信任度、认证机构偏好、透明度需求和欺诈防范措施存在显著差异，为认证方案改进提供建议。

CHI '26最佳论文大语言模型（LLM）的人机协作 +3

谁控制对话？用户对生成式AI（LLM）系统提示的看法

Neumann 等人研究用户对LLM系统提示的感知，发现用户对其透明度、控制权及关联价值观存在分歧，为AI系统提示设计提供治理实践参考。

CHI '26荣誉提名社交平台设计与用户行为 +2

社交媒体上的心流？比想象中更罕见

Knierim 等人通过40人五天手机追踪与每日心流重建研究，在673次心流事件中发现仅2%与社交媒体相关，重度使用反而减少心流发生，揭示了心流与社交媒体的矛盾关系。

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。

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人工智能与机器学习交互

可解释人工智能（XAI）

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

沉浸感与临场感研究

自动驾驶与车辆人机交互

车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信

游戏、娱乐与游戏化

严肃游戏与功能游戏

手势、肢体与运动交互

全身交互与体感输入