如何在协作解谜任务中对协作进行分类？虚拟现实环境下使用多模态数据验证协作画像Léchappé 等人构建VR环境下多模态实时协作评估框架，通过11个典型场景验证其能有效区分非协作与高度协作画像，为高风险协作情境提供实时评估方法。2025ALAurélien Léchappé et al.Collaborating in Virtual EnvironmentsCSCW
SafeScreen：在良性与对抗性使用下评估屏幕检测智能手机相机应用Macdonald 等人设计SafeScreen系统，利用深度学习检测远处屏幕和莫尔图案识别技术实时模糊屏幕内容，实验表明该系统能有效防止意外泄露，但多数用户可通过规避方法突破防护。2025SMShaun Macdonald et al.隐私设计与用户控制深度伪造与合成媒体检测物联网设备隐私MobileHCI
反思个人信息系统的不利后果：实证研究的系统综述Luo等人系统综述172篇PI研究，发现数据追踪会导致认知负荷增加、情绪困扰及社会行为改变等不良后果，并揭示数据中心设计理念与用户追踪素养等多重致因。2025YLYuhan Luo et al.AI 伦理、公平与问责算法透明度与可审计性隐私设计与用户控制DIS
微笑、皱眉及其之间的一切：通过面部表情识别理解日常情感追踪中的用户体验Yi 等人开发EmoAction情感追踪应用作为技术探测，发现基于面部表情识别的自动追踪工具可帮助用户获得情感新认知，并提出提供非批判性反馈等设计建议。2025ZYZhennan Yi et al.人体姿态与行为识别认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）DIS
理解现实与虚拟中的社会互动Léchappé 等人通过36人在面对面与数字孪生环境对比实验，发现XR社交同步性低于面对面，位置信号具有稳定性。2025ALAurélien Léchappé et al.IMT Atlantique, LS2N-CNRSVR 中的社交与协作沉浸感与临场感研究CHI
重塑人与动物的关系：通过嗅觉、声音和视觉探索狐猴和人类的丰富体验Wang 等人开发狐猴触发式多模态刺激设备，发现狐猴偏好嗅觉和听觉刺激，该技术同步提升了动物园游客的教育、共情及动物保护意识。2025JWJiaqi Wang et al.the University of Glasgow人与自然关系（More-than-Human Design）博物馆与文化遗产数字化CHI
动物与技术的纠缠：一项范围审查Kleinberger 等人分析近800项研究，揭示动物-技术纠缠的六类环境和十一项研究目标，提出将动物视为交互用户而非主体的框架，突出了反馈与实证测试的缺失。2025RKRebecca Kleinberger et al.Northeastern University, College of Art, Media, & Design; Northeastern University, Khoury College of Computing科技伦理与批判性HCI生态设计与绿色计算人与自然关系（More-than-Human Design）CHI
"创造错失恐惧" – ChatGPT 在生成的网站中未经警告地实施了未经授权的欺骗性设计Krauß 等人让 20 名参与者使用 GPT-4 生成网上商店网站，发现所有网站均含欺骗性设计（平均 5 个/网站），仅 4 人意识伦理问题。2025VKVeronika Krauß et al.TU Darmstadt可解释人工智能（XAI）隐私设计与用户控制暗黑模式（Dark Patterns）识别CHI
扩展凝视目标：在移动设备上为凝视启用界面实验目标大小Namnkani 等人通过用户研究（N=24）发现垂直方向跟踪区域增大可补偿视觉目标变小，为移动设备凝视交互提供优化设计指南2025ONOmar Namnakani et al.University of Glasgow眼动追踪与注视交互语音用户界面（VUI）设计CHI
环游世界60名骑车人：跨文化评估自主车辆-骑车人界面Al-Taie 等人跨文化评估AV-骑车人界面，通过AR模拟器测试斯德哥尔摩、格拉斯哥、马斯喀特三城骑车人，发现不同文化背景的骑车人对位置与意图信息的偏好存在显著差异。2025AAAmmar Al-Taie et al.University of Glasgow, School of Computing Science车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信多语言与跨文化语音交互CHI
InterFACE：建立一个无手操作扩展现实交互的面部动作单元输入词汇，从VR游戏到AR网络浏览Wilson等人提出InterFACE面部交互方案，系统评估53个面部动作单元在VR中的可用性，验证了面部输入可作为XR设备可行且通用的交互模式。2025GWGraham Wilson et al.University of Glasgow, School of Computing Science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
一切皆有可能：结合区域光标与增加的控制显示增益实现快速准确的无接触输入Waugh 等人通过实验证明，区域光标配合高控制显示增益可改善无接触交互性能，使零售、交通等公共显示器的操作更高效精准。2025KWKieran Waugh et al.University of Glasgow , School of Computing Science力反馈与伪重力感全身交互与体感输入普适计算（Ubiquitous Computing）CHI
全方位的任务说明：三级汽车接管请求的跨文化与年龄敏感设计Zreik 等人提出首个文化与年龄敏感的TOR设计研究，老年驾驶员偏好三模态TOR，年轻驾驶员偏好双模态TOR，普遍支持重新利用NDRT设备发出接管请求。2025RZRawan Srour Zreik et al.Glasgow University自动驾驶界面与接管设计CHI
旋转医生：利用对被动旋转和平移增益的不敏感性实现无限运动基础的VR体验Wilson 等人首次确定电动椅子被动转动时的可感知和最大舒适旋转增益阈值，并将其应用于无界车载VR游戏，实现虚拟与物理运动分离的沉浸体验。2025GWGraham Wilson et al.University of Glasgow, School of Computing Science运动晕车与乘客体验沉浸感与临场感研究CHI
一切，无处不在，同时进行：探索可扩展的整体自主车辆-自行车接口Al-Taie 等人利用 CycleARcade 平台和参与式设计创建整体 AV-自行车接口，骑车人偏好集成于环境的 AR 显示器配空间音频提示2025AAAmmar Al-Taie et al.University of Glasgow, School of Computing Science车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信V2X（车路协同）通信设计CHI
解释性去偏差：在数据生成过程中涉及领域专家以减轻AI系统中的表示偏差Bhattacharya 等人提出领域专家参与表示去偏的设计指南，医疗健康场景实验表明可减少偏差且不影响模型准确性，提供构建强去偏系统建议。2025ABAditya Bhattacharya et al.KU Leuven, Computer ScienceAI 伦理、公平与问责算法公平与偏见CHI
探索社交 VR 认知的非家长成人和家长对儿童使用社交虚拟现实的看法Fiani 等人通过149名成人（79名家长）的问卷调查，发现家长对儿童使用社交VR的年龄限制更宽松，但儿童在社交VR中面临骚扰和不适当行为，呼吁制定基于证据的保护指南。2024CFCristina Fiani et al.Session 2a: Navigating Family Dynamics and Youth Health JourneysCSCW
SIM2VR：面向VR中自动化生物力学测试Fischer等人开发SIM2VR系统，通过建立用户模拟与VR应用之间的闭环，首次实现模拟用户在真实VR环境中的直接训练与预测。2024FFFlorian Fischer et al.人体姿态与行为识别VR 医疗训练与康复UIST
我的 TOR 在哪里？：评估接管请求来源对老年驾驶员在 L3 级自动驾驶车辆中控制转换的影响Zreik 等人研究 TOR 来源对老年驾驶员的影响，发现智能手机+IVIS 组合呈现方式可改善低认知负荷 NDRT 下的接管绩效和危险感知，尤其有益于 70 岁以上驾驶员。2024RZRawan Srour Zreik et al.自动驾驶界面与接管设计运动晕车与乘客体验MobileHCI
迈向未来：设计整体式自动驾驶汽车-骑行者交互界面Al-Taie 等人提出整体式自动驾驶汽车-骑行者界面设计，通过车把和头盔等多位置显示设备传达盲点警告和意图，解决多界面信息冗余问题，提高道路共享安全性。2024AAAmmar Al-Taie et al.车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信微出行（电动自行车、电动滑板车）交互AutoUI