TimeMarbles：知识工作中自我反思注意力的更全面方法Ruvimova 等人开发 TimeMarbles 网络应用，通过跟踪高专注、正常专注、休息及团队/个人维度，帮助知识工作者进行更全面的自我反思，改善工作体验。2026ARAnastasia Ruvimova et al.University of Zurich知识工作者工具与工作流职场福祉与工作压力行为改变与反思技术CHI
从标签页到结构：理解与支持网页管理Rutishauser 等人针对知识工作者的网页管理难题，设计 Gstell 技术探针来捕获网页动态结构，验证其能缓解标签页过载并提升专注度。2026RRRoy Adrian Rutishauser et al.University of Zurich知识工作者工具与工作流用户研究方法（访谈、调查、观察）原型设计与用户测试CHI
探索在线工作会议中非语言线索实时反馈显示以支持自我呈现Chow 等人设计 Novecs 实时非语言线索反馈系统，支持知识工作者在在线会议中的自我呈现，实验表明该系统可提高即时自我意识，并有助于平衡真实与表演性自我呈现的张力。2025KCKevin Chow et al.Making Work Meetings BetterCSCW
通过培养工作日程共享更好地平衡混合团队中的专注工作与协作Meyer 等人开发 FocusedTeams 技术探针，统一整合混合团队的存在信息，通过物理和数字显示提升工作日程可见性，48人6周实验验证其平衡专注工作与协作的效果。2025AMAndre N Meyer et al.Hybrid WorkCSCW
远程工作场所互动与外向性格：一项关于知识工作者福祉和生产力的实地研究Ruvimova等人对60名知识工作者进行2-3个月研究表明远程沟通对个体的影响因互动类型、媒介和人格而异，外向性格调节这些影响，需采取个性化沟通方法。2025ARAnastasia Ruvimova et al.Distributed & Remote WorkCSCW
坚持三个：培养对每日首要任务的意识、意图和反思Meyer 等人设计AIRbar任务管理工具，通过限制每日最多三个优先任务并提供始终可见的概览小部件和每日反思，使35名知识工作者的任务完成率、专注度和动机得到提升。2025AMAndré N Meyer et al.知识工作者工具与工作流通知与中断管理DIS
超越水冷却器：设计工作同事间的计算机介导自我披露Chow 等人通过调查 455 名知识工作者和访谈 12 人，发现健康信息自我披露对远程工作者更有价值，并揭示 CMSD 应随关系阶段发展。2025KCKevin Chow et al.University of British Columbia, Computer Science远程工作工具与体验知识管理与团队意识CHI
研究VR作为ADHD大学生学习辅助工具的使用Cuber 等人让27名ADHD大学生使用VR学习，定量结果显示注意力、动力和努力显著提高，VR可为ADHD学生提供公平学习环境。2024ICIsabelle Cuber et al.University of ZurichVR 医疗训练与康复认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）CHI
用推动策略培养团队生产力思维：混合开发团队的实地研究Fritz等人开发团队推动策略技术探索工具，48人 longitudinal study表明其提升生产力评分和团队意识，花更多时间在个人任务上，但未增加团队凝聚力。2023TFThomas Fritz et al.TeamsCSCW
支持基于窗口的桌面环境中的软件开发人员的专注工作Pilzer 等人开发窗口相关性模型，利用眼动追踪使不相关窗口变暗减少干扰，研究显示能高精度预测相关窗口并提升专注度。2020JPJan Pilzer et al.University of British Columbia知识工作者工具与工作流通知与中断管理CHI
《带我离开》：通过虚拟现实促进开放式办公室中的沉浸体验Ruvimova 等人通过35名参与者在四种办公环境组合中执行视觉编程任务的实验室研究发现，VR在开放办公室中显著提升心流、绩效和偏好，优于无VR条件2020ARAnastasia Ruvimova et al.University of Zürich混合现实工作空间沉浸感与临场感研究CHI
你的时间花得值得吗？全面反思知识工作Guillou 等人用经验抽样法对 40 名知识工作者进行为期一周研究表明，TWS 概念可捕捉更全面的工作观念，实证证明其能反映工人感受与福祉。2020HGHayley Guillou et al.University of British Columbia知识工作者工具与工作流职场福祉与工作压力CHI
在办公室感知可中断性：一项关于生物计量和计算机交互传感器使用的现场研究Züger 等人通过两周实地研究，发现计算机交互数据预测可中断性（74.8%）优于生物特征数据（68.3%），结合两者可达 75.7% 准确率。2018MZManuela Züger et al.University of Zurich通知与中断管理CHI