从HCI研究中映射机器学习进展以揭示设计创新的起点

HCI（人机交互）特别感兴趣使用机器学习（ML）来改善用户体验（UX）。然而，一些设计研究人员声称，在设想机器学习如何改善用户体验方面缺乏设计创新。我们通过分析2,494篇相关的HCI研究出版物来调查这一说法。我们的回顾证实了将用户体验和机器学习整合的研究不足。为了帮助弥合这一差距，我们挖掘了我们的语料库以生成主题景观，绘制了HCI中的7个机器学习技术能力集群。在其中，我们确定了3个未充分探索的集群，设计研究人员可以深入研究并创建敏感概念。为了帮助操作这些技术设计材料，我们的分析随后确定了技术能力可以通过哪些价值渠道为用户提供价值：自我、环境、最佳和效用-能力。这些集群和价值渠道共同标记了设想机器学习技术改善人们生活的新的方式的起点。