人工智能生成图像中残障偏见的评估界面支持Mack 等人设计教育模块和 AI 反馈两种界面干预，帮助用户识别文生图中的残障刻板印象，发现用户有时反而希望图像主体呈现残障特征，无意中延续了偏见。2026KMKelly Avery Mack et al.University of Washington权力、价值与无障碍政治CHI
SPECTRA：通过交互式机器学习为聋人和听力障碍用户提供个性化声音识别Goodman 等人提出 SPECTRA 个性化声音识别管道，结合波形与频谱图可视化，支持 12 名 DHH 用户自行训练模型，优化数据标注流程。2025SGSteven M. Goodman et al.University of Washington, Human Centered Design and Engineering电肌肉刺激（EMS）控制视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）CHI
面向带非手动标记的AI驱动的手语生成Zhang 等人提出AI驱动手语生成系统，利用LLM和视频生成将英语翻译为自然ASL手语，30名DHH用户研究验证显著进步并确定改进方向。2025HZHan Zhang et al.University of Washington, Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering语音可访问性听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）CHI
eaSEL：通过AI中介内容消费促进社交情感学习和亲子互动Shen 等人设计 eaSEL 系统，通过生成社交情感学习反思活动促进亲子数字媒体讨论，用户研究显示 N=20 对亲子完成活动后孩子情感反思明显增多2025JSJocelyn J Shen et al.Massachusetts Institute of Technology, MIT Media Lab儿童早期教育技术协作学习与同伴教学心理健康应用与在线支持社区CHI
"我想制作什么？可能是所有东西"：盲人和低视力触觉图形创作者的实践与推测Clepper 等人访谈14位BLV触觉图形制作者，发现访问和使用触觉图形是严峻挑战，提出具有包容性设计功能的未来工具建议。2025GCGina Clepper et al.University of Washington, Human Centered Design and Engineering视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）通用设计与包容性设计CHI
"这伴随着巨大的职业代价"：理解残障专业人士的协作构思体验Das 等人通过 19 次访谈和论坛分析揭示残障专业人士在数字白板协作构思中面临无访问障碍，协商不同访问需求时存在冲突与张力。2024MDMaitraye Das et al.Session 2a: Collaborative WorkflowsCSCW
以一种可访问且愉快的方式为字幕做标注：对TikTok上用户驱动的字幕实践的特征分析McDonnell 等人通过内容分析300个TikTok视频和访谈9位用户，发现用户生成的创意字幕有助于平台可访问性，建议制定社交视频字幕标准以提升质量。2024EMEmma J McDonnell et al.University of Washington听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）游戏可访问性CHI
为盲人设计可访问的模糊处理以支持其视觉隐私管理Zhang 等人设计屏幕阅读器可访问的模糊界面原型，结合 SAM、BLIP2、ChatGPT 等 AI 模型，帮助盲人独立管理照片视觉隐私，12名盲人参与测试。2024LZLotus Zhang et al.University of Washington可解释人工智能（XAI）算法透明度与可审计性视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）CHI
理解盲人的视觉艺术体验Li 等人通过15名盲人访谈和220人调查，揭示了盲人参与视觉艺术的实践、挑战与认知动力，为设计无障碍视觉艺术访问方法提供路线图2023FLFranklin Mingzhe Li et al.Carnegie Mellon University视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）博物馆与文化遗产数字化CHI
残疾优先设计及与盲人共同收集的私人视觉信息数据集的创建Sharma 等人创建 BIV-Priv 数据集，含 14 类 728 张盲人拍摄图像视频，以道具保护隐私，为含私密内容的数据集提供伦理创建方法2023TSTanusree Sharma et al.University of Illinois at Urbana Champaign视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）通用设计与包容性设计CHI
探索 auditory websites 的交互式声音设计Zhang 等人通过访谈14位声音设计师，揭示了听觉网站声音设计的关键因素（美学、情感、参与度等），并提出用简短音频表达代替口头标签等设计思路。2022LZLotus Zhang et al.University of Washington语音用户界面（VUI）设计音乐创作与声音设计工具CHI
ProtoSound：为聋人和重听用户设计的个性化和可扩展的声音识别系统Jain 等人开发 ProtoSound 系统，通过录制示例定制声音识别模型，使聋哑用户的声音识别准确率提升 9.7%，支持移动设备实时个性化识别。2022DJDhruv Jain et al.University of Washington, Google听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）运动障碍辅助输入技术CHI
社会、环境与技术：小群体字幕的当前使用与未来设计因素McDonnell 等人通过15名DHH参与者的访谈，发现小群体字幕体验受社会关系、显示设备和延迟等技术因素影响，提出非语言元素反馈的未来设计方向。2021EMEmma J McDonnell et al.Accessibility and Assistive TechnologiesCSCW
我们所说的“可访问性研究”是什么意思？对1994年至2019年间CHI和ASSETS中的可访问性论文进行的系统性回顾Mack 等人系统性回顾 CHI 和 ASSETS 可访问性论文，发现超43%论文关注盲人和低视力人群，中位样本量仅13人，呼吁拓展研究领域。2021KMKelly Mack et al.University of Washington视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）CHI
TOCHI - 低技术使用老年人的智能语音助手使用研究Pradhan等人通过三周Echo Dot家庭部署研究发现，老年人最常使用语音助手搜索在线健康信息，但记忆辅助功能因可靠性担忧使用率较低。2020APAlisha Pradhan et al.Technological Inclusion and Non/UseCSCW
没有问责制就没有可解释性：交互式机器学习中解释和反馈的经验研究Smith-Renner等人通过两个控制实验研究交互式机器学习中解释的作用，发现无反馈机会的解释对低质量模型令人沮丧，高质量模型需先提供解释再要求详细反馈。2020ASAlison Smith-Renner et al.University of Maryland可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统隐私设计与用户控制CHI
在不同情境下评估基于智能手表的声音反馈对聋人和重听用户的效果Goodman 等人通过 Wizard of Oz 实验比较三种智能手表反馈技术，16 名 DHH 参与者在三地点测试振动模式显示声音信息2020SGSteven Goodman et al.University of Washington听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）智能手表与健身手环CHI
智能眼镜上视觉和音频导向系统对低视力人群的有效性Zhao 等人针对低视力人群开发智能眼镜路标识别系统，发现视觉反馈比音频反馈错误更少、认知负荷更低，为视障辅助系统设计提供指南。2020YZYuhang Zhao et al.Cornell University视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）CHI
HomeSound：为聋人或听力障碍用户部署的家庭声音意识系统迭代现场部署Jain 等人迭代开发 HomeSound 系统为聋人用户实时感知家庭声音，两次现场部署表明能提高家庭意识，但误分类仍需改进。2020DJDhruv Jain et al.University of Washington听觉障碍者支持（字幕、手语、振动）智能家居隐私与安全CHI
"幻影朋友"还是"仅是信息盒子"：老年人对智能音箱语音助手的人物化和本体论分类Pradhan 等人通过在老年人家中部署Echo设备，发现用户将语音助手本体论分类为社交伴侣或工具，并揭示孤独感增强拟人化倾向，为设计适合老年人的语音交互系统提供依据。2019APAlisha Pradhan et al.Voice and speechCSCW