University of Guelph

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University of Guelph 最新论文

IUI '26情绪识别与检测 +2

情感的本质多元性：文本情感内容的人类与机器解读

Abbas 等人通过对比人类与 LLM 的情感识别，揭示人类天然接受情感模糊性，并提出环面评分系统承认解释多元性

CHI '26荣誉提名边缘化群体赋权 +2

过滤不可见：女性主义HCI视角下的零工劳动非正式基础设施建设

Zhao 等人通过两年混合方法研究揭示，Instacart女性工人利用Avalanche应用和Telegram社区建立非正式系统抵抗算法剥削，强调关怀、同意和集体能动性对维护零工劳动者尊严的重要性。

CHI '26荣誉提名参与式设计（Participatory Design） +3

从记录到关系：共同设计儿童艺术品的儿童中心化数字保存

Zhao 等人通过327人调查、32次访谈及八个家庭工作坊，提出从记录到关系重构儿童艺术品保存，设计 Goodbye/Hello、魔法画框等四款工具支持有见证的退役与有意义来世。

CHI '26可持续性 HCI（Sustainable HCI） +3

超越沉浸：设计野生动物领养参与的环境伴侣

Tran 等人设计 WildCompanion 环境伴侣应用，通过 iPhone 小组件和 Apple Watch 为领养者提供持续更新，30 天实验表明其能在不造成通知疲劳的情况下培养情感联系并促使保护行动。

CSCW '25Connecting Families

双收入，单日历：为现代家庭重新构思共享日程安排

Zhao 等人针对双职工家庭共享日历进行混合方法研究，调查277人、访谈40人、干预30对夫妻，发现隐私担忧、参与不均等问题，提出灵活隐私控制和角色敏感功能的设计建议。

CSCW '22Team Collaboration; Team Collaboration

交接与存放：面向混合焦点协作的跨设备传输技术时序协调设计

Homaeian 等人通过研究驱设计方法提出跨设备Handoff和Deposit技术，并总结出传输接受度、动作依赖性、即时可用性等五个设计考量，以支持混合焦点协作。

IUI '22可解释人工智能（XAI） +1

TiiS：学习、生成、排序、解释：生成式机器学习视觉解释案例研究

Kim 等人提出了一个整合学习、生成、排序与解释功能的视觉解释系统，通过生成式机器学习为用户提供可解释的视觉内容分析。

CHI '22视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +1

改进颜色图案以帮助色觉缺陷人士

Geddes等人创建两种新颜色图案ColourIconizer和ColourMix，通过选择、过渡、排序三项任务验证，发现ColourMix在所有任务中普遍有效帮助色觉缺陷者。

CSCW '21Methods and Design Approaches

联合动作故事板：可视化沟通基础成本的框架

Homaeian 等人提出联合动作故事板（JASs）框架，整合协作者心理动作与物理互动，可视化CSCW环境中交互细节对沟通基础成本的影响，为UI设计提供分析工具。

DIS '21听觉障碍者支持（字幕、手语、振动） +1

识别影响听障员工在听力主管领导下成功的因素

Heyko 等人通过自动民族志和调查研究表明，听障员工身份、披露策略、无障碍支持、残疾自信和听力偏见是影响其在听力主管下成功的关键因素。

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2018-2026

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可访问性与无障碍设计

听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）

情感计算与情绪交互

情绪识别与检测

人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

伦理、公平、社会正义与包容

边缘化群体赋权

研究方法与设计实践

参与式设计（Participatory Design）