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共 14 条

面向在线气候变化否认主义讨论的社交干预设计研究

Zhong 等人提出使用Reddit内部语言进行气候否认主义干预的框架,发现证据导向的中立干预能促进气候否认者开放讨论,气候变化支持者则积极回应并补充证据。

RZ
Ruican Zhong et al.华盛顿大学
Mitigating Misinformation

Viblio:向视频分享平台引入可信度信号和引用

Hughes 等人开发 Viblio 原型系统,为 YouTube 视频添加可信度信号和引用功能,评估表明所有参与者认为其有助于可信度评估

EH
Emelia May Hughes et al.圣母大学

评估内容监管政策的实施情况:对YouTube上选举错误信息的事后众包审核

Juneja 等人通过99名用户对YouTube选举错误信息的9天众包审核,发现搜索结果中反对错误信息视频居多,但观看后仍推荐少量相关内容。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学

NewsComp:通过比较注释促进多样化的新闻阅读

Bhuiyan等人开发NewsComp原型系统,通过比较注释让用户关注信息深度和可信度,实验证明用户标注与专家水平相当。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
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系统课程、实战项目、持续更新,适合想真正把 AI 用进开发流程的人。

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事实核查的人力与技术基础设施

Juneja 等人通过访谈26名来自4大洲16个事实核查组织的参与者,揭示了事实核查的人力与技术基础设施,明确了六类利益相关者角色,并指出系统性变革是提升事实核查质量的关键。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学
Fact Checking; Fact Checking

OtherTube:通过与陌生人交换YouTube推荐来促进内容发现和反思

Bhuiyan 等人开发 OtherTube 浏览器扩展,允许用户匿名交换个性化YouTube推荐,41人10天研究表明该方法能帮助用户发现新内容并反思个人兴趣。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学

在线阴谋讨论社区的社会想象与不一致自我披露的特征

Phadke 等人分析120万条QAnon相关帖文,揭示阴谋社区的社会想象与认知不一致表达,发现不一致自我披露与用户贡献下降和离开社区显著相关,为设计基于不一致的干预措施提供计算框架。

SP
Shruti Phadke et al.华盛顿大学
Community Reflections

教育者、募捐者、煽动者、激励者、同情者:在线极端主义运动中的角色特征

Phadke 等人通过分析4876个Facebook极端主义账户,识别出教育者、募捐者、煽动者、激励者、同情者五种角色,揭示核心角色更稳定、煽动者更易传播假新闻。

SP
Shruti Vikas Phadke et al.华盛顿大学
Antisocial Computing

设计在线新闻平台的透明度线索以促进信任:记者与消费者的视角

Bhuiyan 等人通过访谈记者与新闻消费者,研究在线新闻平台透明度线索设计,提出客观性与证据指标可促进用户信任,揭示两类利益相关者建议存在冲突。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation, Conspiracies, and Manipulations

NudgeCred:通过助推支持社交媒体新闻可信度评估

为努力遏制虚假信息,社交媒体平台正在尝试设计干预措施以增强用户对其平台上可信新闻的消费。其中一些干预措施,如使用警告信息,是助推的示例——一种保留选择权的技术来引导行为。尽管已有应用,但我们不知道助推是否能引导人们在在线情况下做出有意识的新闻可信度判断,如果能,在什么约束条件下可以实现。为了回答这个问题,我们将助推技术与基于启发式的信息处理相结合,设计了NudgeCred——一个用于Twitter的浏览器扩展。NudgeCred通过激活三种设计助推——可靠、可疑和不可靠,将用户的注意力引导到两个设计线索上:来源的权威性和其他用户对报道的集体意见,每种代表新闻推文可信度的特定水平。在一项对照实验中,我们发现NudgeCred显著帮助…

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation, Conspiracies, and Manipulations

审计算法筛选的疫苗错误信息的电子商务平台

Juneja等人审计亚马逊平台疫苗错误信息,发现10.47%搜索结果含虚假健康产品,且存在排名偏见和个性化过滤泡沫效应。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学

什么促使人们加入阴谋社区?社交因素在阴谋参与中的作用

Phadke 等人分析 Reddit 56个阴谋社区数据,发现与社区成员的二元互动和外部边缘化是最重要预测因素,超越个人因素,为理解阴谋参与社会机制提供定量依据。

SP
Shruti Vikas Phadke et al.华盛顿大学
Online Community Reflections

叙事地图:表示和提取信息叙事的算法方法

Norambuena 等人提出叙事地图算法,利用路线图隐喻和形式叙事理论从数据中提取叙事图结构,用户评估表明该方法能有效帮助个人理解复杂叙事,为情报分析和新闻工作提供新工具。

BN
Brian Felipe Keith Norambuena et al.弗吉尼亚理工大学
Storytelling / Research Method Reflections

众包新闻可信度评估差异研究:评估者、任务与专家标准

BHUIYAN等人通过分析4000余条评分数据,揭示众包与专家对50篇气候新闻可信度评估的差异源于人群构成、任务设计及专家标准不同,为优化众包流程提供指引。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation and Trust
论文标题作者研究主题论文库年份

面向在线气候变化否认主义讨论的社交干预设计研究

Zhong 等人提出使用Reddit内部语言进行气候否认主义干预的框架,发现证据导向的中立干预能促进气候否认者开放讨论,气候变化支持者则积极回应并补充证据。

RZ
Ruican Zhong et al.华盛顿大学
Mitigating Misinformation

Viblio:向视频分享平台引入可信度信号和引用

Hughes 等人开发 Viblio 原型系统,为 YouTube 视频添加可信度信号和引用功能,评估表明所有参与者认为其有助于可信度评估

EH
Emelia May Hughes et al.圣母大学

评估内容监管政策的实施情况:对YouTube上选举错误信息的事后众包审核

Juneja 等人通过99名用户对YouTube选举错误信息的9天众包审核,发现搜索结果中反对错误信息视频居多,但观看后仍推荐少量相关内容。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学

NewsComp:通过比较注释促进多样化的新闻阅读

Bhuiyan等人开发NewsComp原型系统,通过比较注释让用户关注信息深度和可信度,实验证明用户标注与专家水平相当。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
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emoji_events

事实核查的人力与技术基础设施

Juneja 等人通过访谈26名来自4大洲16个事实核查组织的参与者,揭示了事实核查的人力与技术基础设施,明确了六类利益相关者角色,并指出系统性变革是提升事实核查质量的关键。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学
Fact Checking; Fact Checking
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OtherTube:通过与陌生人交换YouTube推荐来促进内容发现和反思

Bhuiyan 等人开发 OtherTube 浏览器扩展,允许用户匿名交换个性化YouTube推荐,41人10天研究表明该方法能帮助用户发现新内容并反思个人兴趣。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
emoji_events

在线阴谋讨论社区的社会想象与不一致自我披露的特征

Phadke 等人分析120万条QAnon相关帖文,揭示阴谋社区的社会想象与认知不一致表达,发现不一致自我披露与用户贡献下降和离开社区显著相关,为设计基于不一致的干预措施提供计算框架。

SP
Shruti Phadke et al.华盛顿大学
Community Reflections

教育者、募捐者、煽动者、激励者、同情者:在线极端主义运动中的角色特征

Phadke 等人通过分析4876个Facebook极端主义账户,识别出教育者、募捐者、煽动者、激励者、同情者五种角色,揭示核心角色更稳定、煽动者更易传播假新闻。

SP
Shruti Vikas Phadke et al.华盛顿大学
Antisocial Computing

设计在线新闻平台的透明度线索以促进信任:记者与消费者的视角

Bhuiyan 等人通过访谈记者与新闻消费者,研究在线新闻平台透明度线索设计,提出客观性与证据指标可促进用户信任,揭示两类利益相关者建议存在冲突。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation, Conspiracies, and Manipulations

NudgeCred:通过助推支持社交媒体新闻可信度评估

为努力遏制虚假信息,社交媒体平台正在尝试设计干预措施以增强用户对其平台上可信新闻的消费。其中一些干预措施,如使用警告信息,是助推的示例——一种保留选择权的技术来引导行为。尽管已有应用,但我们不知道助推是否能引导人们在在线情况下做出有意识的新闻可信度判断,如果能,在什么约束条件下可以实现。为了回答这个问题,我们将助推技术与基于启发式的信息处理相结合,设计了NudgeCred——一个用于Twitter的浏览器扩展。NudgeCred通过激活三种设计助推——可靠、可疑和不可靠,将用户的注意力引导到两个设计线索上:来源的权威性和其他用户对报道的集体意见,每种代表新闻推文可信度的特定水平。在一项对照实验中,我们发现NudgeCred显著帮助…

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation, Conspiracies, and Manipulations
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审计算法筛选的疫苗错误信息的电子商务平台

Juneja等人审计亚马逊平台疫苗错误信息,发现10.47%搜索结果含虚假健康产品,且存在排名偏见和个性化过滤泡沫效应。

PJ
Prerna Juneja et al.华盛顿大学
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什么促使人们加入阴谋社区?社交因素在阴谋参与中的作用

Phadke 等人分析 Reddit 56个阴谋社区数据,发现与社区成员的二元互动和外部边缘化是最重要预测因素,超越个人因素,为理解阴谋参与社会机制提供定量依据。

SP
Shruti Vikas Phadke et al.华盛顿大学
Online Community Reflections

叙事地图:表示和提取信息叙事的算法方法

Norambuena 等人提出叙事地图算法,利用路线图隐喻和形式叙事理论从数据中提取叙事图结构,用户评估表明该方法能有效帮助个人理解复杂叙事,为情报分析和新闻工作提供新工具。

BN
Brian Felipe Keith Norambuena et al.弗吉尼亚理工大学
Storytelling / Research Method Reflections

众包新闻可信度评估差异研究:评估者、任务与专家标准

BHUIYAN等人通过分析4000余条评分数据,揭示众包与专家对50篇气候新闻可信度评估的差异源于人群构成、任务设计及专家标准不同,为优化众包流程提供指引。

MB
Md Momen Bhuiyan et al.弗吉尼亚理工大学
Misinformation and Trust