论文标题	作者	研究主题
emoji_events 走进VR音乐场景：平台、活动与人物 mapping Ppali 等人通过mapping研究揭示社交VR音乐场景作为用户生成基础设施支撑的碎片化生态系统，呈现角色流动性与免费访问期望间的张力。	SP Sophia Ppali et al.CYENS卓越中心
emoji_events 当世界敞开：智力障碍人士在社交虚拟现实中的历程 Covaci 等人追踪11名智力障碍成年人在VRChat的多会话参与，发现社交VR通过兴趣驱动探索和相互依存护理网络支持可转移信心和数字公民身份，形成六项残障司法设计原则。	AC Alexandra Covaci et al.肯特大学
emoji_events 心态至关重要：重新思考多模态可穿戴传感器的心理压力检测 Meegahapola 等人发现压力心态具有可识别生理特征，心态感知模型(AUC=0.91)显著优于一刀切模型(AUC=0.78)，为个性化压力检测提供新思路。	LM Lakmal Meegahapola et al.诺基亚
从短暂到可操作：家长对推测性家庭语音追踪的看法 Ibrahim 等人通过设计虚构和技术探测研究发现，家长对家庭语音追踪持矛盾态度，担忧其削弱真实亲子连接，但支持直接服务于儿童干预目标的技术。	SI Seray B Ibrahim et al.伦敦国王学院
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影响评估卡片：传达AI使用的风险与收益 Bogucka 等人设计AI影响评估卡片，通过235人在线实验验证其在三组人群中比完整报告更易用且有效，为AI治理提供标准化沟通工具。	EB Edyta Paulina Bogucka et al.诺基亚	Identifying and Mitigating AI Risks
人工智能恐惧与希望的殿堂：通过交互平台比较人工智能影响者与美国公众的观点 Moreira 等人开发互动平台比较330名美国公众与100位AI影响者的观点，发现公众担忧AI失控而影响者强调监管，女性和少数族裔影响者观点与相应公众群体存在差异。	GM Gustavo Moreira et al.伊利诺伊大学
RAI指南：一种基于监管且可供（非）技术角色使用的负责任AI指南生成方法 Constantinides 等人提出四步法生成22条基于监管的负责任AI指南，经14名AI从业者验证，可跨技术/非技术角色使用，促进开发早期的伦理自省。	MC Marios Constantinides et al.伦敦大学学院	Session 1g: Contextualizing Fairness in AI
良好意图，风险发明：评估移动设备和可穿戴设备中人工智能风险与收益的方法 Constantinides 等人提出基于大型语言模型的半自动方法，用于识别移动设备中的AI应用并按欧盟AI Act分类风险，为移动HCI社区提供风险评估清单，验证准确率超85%。	MC Marios Constantinides et al.伦敦大学学院
在负责任的人工智能工具包中整合价值敏感设计的指南 Sadek 等人通过四次研讨会（17名AI研究人员）建立 VSD 与 RAI 价值观联系，制定六项设计指南，将价值敏感设计融入负责任 AI 工具包开发。	MS Malak Sadek et al.伦敦帝国学院
可解释人工智能中的用户特征：个性化中的兔子洞？ Nimmo 等人通过149人实证研究，发现用户特征中仅年龄和开放性显著影响XAI理解，质疑基于精细用户特征进行个性化XAI的必要性。	RN Robert Nimmo et al.格拉斯哥大学
量化犬类：从可穿戴设备推断狗的性格 Meegahapola 等人开发Patchkeeper可穿戴设备，通过加速度计和陀螺仪数据训练机器学习分类器预测犬类性格，AUC达0.63-0.90。	LM Lakmal Meegahapola et al.艾迪亚普研究所
职场抑郁：基于在线评论探索美国大型企业中的抑郁现象 Sen 等人开发 AutoODI 深度学习框架分析 35 万条员工评论，发现职场抑郁与低股价增长、高人才短缺及州级经济困境相关，为企业政策制定提供新思路。	IS Indira Sen et al.GESIS-莱布尼茨社会科学研究所	Remote Work, Motivation, and Burnout; Remote Work, Motivation, and Burnout