我们如何评估沉浸式环境中的体验？Li 等人通过对375篇论文的范围综述，揭示沉浸式体验评估实践碎片化现状，主张整合评估工具并以用户生活体验为中心推动开放可持续的评估发展。2026XLXiang Li et al.University of Cambridge扩展现实与沉浸式系统CHI
面向交互设备的成本感知贝叶斯优化Langerak 等人提出成本感知贝叶斯优化方法，通过引导采样向低成本高效益原型，在摇杆设计任务中仅使用约70%成本达到与基线相当的性能。2026TLThomas Langerak et al.Aalto University优化交互系统CHI
设计计算机对身体控制权的重大挑战Mueller 等人通过专家研讨会提出计算机控制人体的四大挑战，涵盖技术、设计、用户与伦理维度，呼吁将身体控制作为人机交互的核心体验与伦理问题加以研究。2026FMFlorian 'Floyd' Mueller et al.Monash University触觉与多感官反馈CHI
Objestures：日常物品与空中手势的 expressive 交互Lyu 等人提出Objestures设计框架，整合日常物品与空中手势进行 expressive 交互，用户研究显示其性能与原生手势相当且体验直观。2026ZLZhuoyue Lyu et al.University of Cambridge触觉、可穿戴与具身交互CHI
揭秘上肢交互强化学习中的奖励设计:HCI中生物力学模拟的实用指南Selder 等人系统分析强化学习中努力最小化、任务完成奖励和接近奖励对 HCI 任务的影响，提出生物力学模拟的奖励函数设计实用指南。2025HSHannah Selder et al.人体姿态与行为识别计算方法在HCI中的应用UIST
设计活动模拟：利用多个通信 AI 代理解决设计问题的机遇与挑战Yang 等人设计多代理系统模拟设计活动，发现融入人类设计思维技术可增强 AI 推理，生成低新颖性但实用且满足设计要求的解决方案。2025BYBoyin Yang et al.大语言模型（LLM）的人机协作创意协作与反馈系统知识工作者工具与工作流CUI
虚拟现实和增强现实中的残疾用户和老年用户排除率Esparza 等人通过估计和实验排斥率研究，发现VR/AR对残疾和老年用户排斥率高，复杂体验达100%，但适当帮助可克服障碍。2025RERosella P. Galindo Esparza et al.Brunel University London, Brunel Design SchoolXR 中的身份认同与化身（Avatar）通用设计与包容性设计CHI
大规模制造硬件设备仍然很困难：人机交互社区面临的挑战与机遇Kang 等人通过对22位从业者的访谈，揭示了HCI社区在硬件设备扩展中面临与产业建立关系困难、沟通成本高及原型转生产差异等四大挑战2025BKBo Kang et al.University of Cambridge电路制作与硬件原型CHI
AlphaPIG：延长扩展现实中的交互手势的最优雅方式Li 等人提出AlphaPIG元技术，利用实时疲劳预测实现自适应干预，22人验证显示显著减少XR交互肩部疲劳，同时保持身体所有权。2025YLYi Li et al.Monash University全身交互与体感输入沉浸感与临场感研究CHI
看见与触摸空气：解开混合现实中的空中手势输入眼手协调之谜Hu 等人通过比较平板与空中手势输入的用户实验，发现空中文本输入需全神贯注于键盘区域并保持眼手协调同步，以补偿无物理边界的运动认知负荷2025JHJinghui Hu et al.University of Cambridge, Department of Engineering手部手势识别全身交互与体感输入眼动追踪与注视交互CHI
在设计混合现实系统时图像意象隐喻的好处Li 等人验证图像-图式隐喻在混合现实系统中的效果，发现ISM增强系统在任务性能、可学习性和心理效率方面显著优于基线系统。2024JLJingyi Li et al.University of Cambridge混合现实工作空间CHI
不完美替代用户：通过有限理性、人类错误和中断建模理解增强与替代通信系统的性能影响Yang 等人提出不完美替代用户模型，整合有限理性、人类错误与中断建模，通过自然语言生成分析AAC系统文本输入性能，为系统设计提供早期量化评估方法。2023BYBoyin Yang et al.增强与替代通信（AAC）MobileHCI
相对设计获取：一种用于创建引导用户选择的视觉界面的计算方法Mo 等人提出相对设计获取方法，通过三个实验验证其在生成视觉界面偏好设置下的有效性，可通过质量因子控制比较评分和决策时间。2023GMGeorge B Mo et al.University of Cambridge计算方法在HCI中的应用CHI
研究人在回路优化在设计交互技术中的正面和负面影响Chan 等人研究贝叶斯优化指导40名新手设计师优化3D触摸交互技术，发现优化器虽助其探索更大设计空间并达更好方案，但降低自主性与表达性。2022LCLiwei Chan et al.National Chiao Tung University力反馈与伪重力感计算方法在HCI中的应用CHI
改进文本输入研究中的写作任务：引发困难文本并提高错误率计算Gaines 等人通过让参与者根据指令调整创作难度并比较获取意图文本的方法，发现参与者提供的参考文本比众包评判更准确。2021DGDylan Gaines et al.Michigan Technological University大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助创意写作CHI
具有函数结构模型和包络分析的智能文本输入系统的设计与分析Kristensson 等人引入功能结构模型和包络分析方法，通过提取文本输入系统的可控参数，可视化其对准确性和击键节省的影响，为智能交互系统设计提供补充方法。2021PKPer Ola Kristensson et al.University of Cambridge大语言模型（LLM）的人机协作交互式数据可视化CHI
调查Mechanical Turk上众包任务的可访问性Uzor 等人调查1000名亚马逊Mechanical Turk工作者发现，标准众包任务设计未考虑视力、认知等障碍用户需求，常导致焦虑和抑郁，呼吁消除残疾人的参与障碍。2021SUStephen Uzor et al.University of Cambridge运动障碍辅助输入技术通用设计与包容性设计众包任务设计与质量控制CHI
为增强现实中的文本内容情境适应性设计指导进行众包Dudley 等人提出利用隐私保护的移动众包进行 AR 实验的方法，收集多样环境数据以制定 AR 文本内容适应性设计指导。2021JDJohn J. Dudley et al.University of CambridgeAR 导航与情境感知地理空间与地图可视化用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
手势编织者：用于头戴式混合现实应用的手势设计工具Mo等人提出Gesture Knitter手势设计工具，通过视觉声明脚本和手势基元组合，允许设计师使用最少训练数据创建高准确率的自定义手势识别器。2021GMGeorge B Mo et al.University of Cambridge手部手势识别混合现实工作空间大语言模型（LLM）的人机协作CHI
理解、检测和缓解虚拟现实中十指空中输入的共激活效应Foy等人研究VR虚拟键盘中十指打字的共激活问题，提出三种检测策略将未纠正字符错误率降低约10%相对误差和0.9%绝对误差。2021CFConor R Foy et al.University of Cambridge手部手势识别全身交互与体感输入眼动追踪与注视交互CHI