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机构: LMU
共 234 条

AI能为你导航到幸福吗?情感汽车导航界面的技术研究

Bethge 等人开发 HappyRouting 情感导航系统,通过ML情感地图预测路线效价,实验表明优化路线可使主观愉悦感提升11%,尽管耗时增加1.25倍但感知时间缩短。

DB
David Bethge et al.Meta

设计有效的数字素养干预措施以提升深度伪造识别能力

Geissler 等人比较了五种数字素养干预措施提升深度伪造识别能力的效果,实验表明干预措施可将识别准确率提升 13 个百分点。

DG
Dominique Geissler et al.慕尼黑大学

健身可穿戴设备中的推动与反思:评估健康技术设计策略的利弊

Walczak等人通过163名参与者对比健身可穿戴设备的推动与反思策略,发现部分推动策略更易引发负面反刍思维,为健康技术设计权衡效能与伦理提供依据。

AW
Anna Walczak et al.罗兹理工大学

快速做,快速忘:时机和肢体可视化如何影响第一人称增强现实指令

Sayffaerth等人通过40人实验验证AR指令中平行模仿(更快、增强具身感)与顺序模仿(增强记忆保留)的互补优势,为第一人称AR教程设计提供指导。

CS
Clara Sayffaerth et al.慕尼黑大学
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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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超越言语:通过语音分析测量语音用户界面的用户体验

Ma 等人通过49人实验发现语音特征可作为用户体验的有效代理指标,机器学习模型能准确分类UX水平,为实时隐式测量用户满意度提供了新途径。

YM
Yong Ma et al.卑尔根大学

树的视角:通过过渡性和多感官虚拟现实体验增强自然联结

Townsend 等人发现 VR 中过渡性元素和多感官刺激能显著增强用户的在场感、具身感和自然联结,且情绪联结效果可持续一周。

LT
Lisa L. Townsend et al.多特蒙德工业大学

支持基于LLM的聊天机器人进行有效的目标设定

Schimpf等人进行543人随机对照实验,发现基于LLM的聊天机器人通过添加反馈机制可有效支持用户目标设定,自适应建议效果则较差。

MS
Michel Schimpf et al.剑桥大学

设计关联性体验的挑战:从心理学需求角度对五种关联性技术的探索性研究

Krupp 等人基于心理学需求理论,对五种关联性技术进行在线比较研究(n=221),发现需求满足是预测用户使用意愿的关键因素,并识别出针对不同用户群体的设计策略。

AK
Angelina Krupp et al.慕尼黑大学

从丢弃到带走:生成式人工智能与氛围编程如何加速不同技术水平的原型开发

Kobiella 等人研究发现云开发环境使非技术用户能快速生成高保真丢弃式原型,但部署和维护仍依赖专业技能,揭示了生成式AI工具在不同技术水平用户间的应用差异。

CK
Charlotte Kobiella et al.慕尼黑大学

_small Talk, Big Impact:日常对话在网络安全实践中的作用

Murtezaj 等人通过 215 人在线调查发现,网络安全讨论多自发产生于私人环境且由个人经历触发,揭示日常对话是提升安全意识的重要机制。

DM
Doruntina Murtezaj et al.慕尼黑联邦国防军大学

「你在做什么?」:代理型LLM车载助手在多步骤处理中的中间反馈效果研究

Kirmayr 等人通过45人实验研究发现,代理型LLM车载助手的中间反馈显著提升感知速度、信任度与用户体验,降低任务负荷,并揭示用户偏好初期高透明度逐步过渡到低冗余的自适应反馈策略。

JK
Johannes Kirmayr et al.宝马

平衡精度与具身化:复杂视觉运动任务的VR混合视角研究

视觉视角是虚拟现实中的关键设计因素。尤其涉及复杂运动任务时,它会影响客观表现和主观体验。我们在用户研究(N=20)中比较了四种视觉视角(第一视角、半透明幽灵视角、第三视角和混合视角),并在不同难度的平衡游戏中进行测试。研究发现具身感、性能和偏好之间存在复杂的权衡:首选的混合视角在低任务难度时提供显著的稳定性优势。然而,这一优势随着体力需求的增加而消失,揭示了一种速度-准确率权衡,外部视角需要更长的完成时间。以自我为中心的视角(第一视角和幽灵视角)引发更强的具身感和临场感,但不太受欢迎。参与者的选择并非由表征保真度决定,而是由感知实用性的务实的考量决定。由于感知有效性可以超越客观表现和主观体验,视角选择是未来VR训练和康复应用的重要…

DD
Dennis Dietz et al.慕尼黑大学

与生成式AI合作:模型主导和人类主导交互在人机共创中的实验评估

Maier等人通过486人实验比较人类主导与AI主导的协作模式,发现反思性人类主导模式能在提升想法质量的同时保持多样性和归属感,优于AI独立创作模式。

SM
Sebastian Maier et al.独立研究者

机器中的心灵?人工智能中意识感的跨学科认知

Moradi 等人的在线调查显示约半数参与者认为 LLM 具有意识,个人特征和概念立场比技术知识更能预测其意识归因。

HM
Hamid Moradi et al.埃尔朗根-纽伦堡大学

感知问卷遗漏之处:通过用户建模理解并个性化主动式LLM支持

Liu 等人开发基于皮肤电和鼠标行为的自适应LLM帮助系统,通过预测用户认知负荷时机提升响应准确率21%,为个性化智能辅助提供新思路。

AL
Ailin Liu et al.慕尼黑大学

协同构建还是受限?AI协作工具如何重塑限时设计挑战中的UI设计实践

Kobiella 等人通过16名UX设计师的对比实验发现,FigmaAI将UI设计流程从加法转为减法,虽减少工作量但限制探索并削弱设计师所有权感知。

CK
Charlotte Kobiella et al.慕尼黑大学

行动前的预期:基于EEG的混合现实自适应视线交互隐式意图检测

Chiossi 等人利用刺激前负性(SPN)脑电信号实现混合现实中的隐式意图检测,创建可缓解米达斯触摸问题的意图感知界面,分类准确率达75%-97%。

FC
Francesco Chiossi et al.慕尼黑大学

令人毛骨悚然技术的细微差别:令人毛骨悚然技术的系统文献综述

Jarsve等人通过115篇论文系统综述构建令人毛骨悚然框架,识别出令人毛骨危机的结构和感受两个组成部分,为设计更可预测的技术提供指导。

TJ
Tora Jarsve et al.奥斯陆大学

预见无需加速:共处增强现实协作中共享视线的价值

Rasch 等人发现共享视线可增强共处AR协作中的共享注意力与用户体验,类似于远程协作效果,但对任务完成时间影响有限。

JR
Julian Rasch et al.慕尼黑大学

支持多利益相关方移动应用的沟通与健康:一项针对多动症儿童及其照护者的实地研究经验教训

Stefanidi 等人设计开发了支持多动症儿童与照护者沟通的移动应用REMEMO,实地研究表明其可促进情感表达与沟通,但强调相互理解技术使用对塑造使用模式的关键作用。

ES
Evropi Stefanidi et al.维也纳理工大学
Caregiving & Caregivers
论文标题作者研究主题论文库年份

AI能为你导航到幸福吗?情感汽车导航界面的技术研究

Bethge 等人开发 HappyRouting 情感导航系统,通过ML情感地图预测路线效价,实验表明优化路线可使主观愉悦感提升11%,尽管耗时增加1.25倍但感知时间缩短。

DB
David Bethge et al.Meta

设计有效的数字素养干预措施以提升深度伪造识别能力

Geissler 等人比较了五种数字素养干预措施提升深度伪造识别能力的效果,实验表明干预措施可将识别准确率提升 13 个百分点。

DG
Dominique Geissler et al.慕尼黑大学

健身可穿戴设备中的推动与反思:评估健康技术设计策略的利弊

Walczak等人通过163名参与者对比健身可穿戴设备的推动与反思策略,发现部分推动策略更易引发负面反刍思维,为健康技术设计权衡效能与伦理提供依据。

AW
Anna Walczak et al.罗兹理工大学

快速做,快速忘:时机和肢体可视化如何影响第一人称增强现实指令

Sayffaerth等人通过40人实验验证AR指令中平行模仿(更快、增强具身感)与顺序模仿(增强记忆保留)的互补优势,为第一人称AR教程设计提供指导。

CS
Clara Sayffaerth et al.慕尼黑大学
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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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超越言语:通过语音分析测量语音用户界面的用户体验

Ma 等人通过49人实验发现语音特征可作为用户体验的有效代理指标,机器学习模型能准确分类UX水平,为实时隐式测量用户满意度提供了新途径。

YM
Yong Ma et al.卑尔根大学
emoji_events

树的视角:通过过渡性和多感官虚拟现实体验增强自然联结

Townsend 等人发现 VR 中过渡性元素和多感官刺激能显著增强用户的在场感、具身感和自然联结,且情绪联结效果可持续一周。

LT
Lisa L. Townsend et al.多特蒙德工业大学

支持基于LLM的聊天机器人进行有效的目标设定

Schimpf等人进行543人随机对照实验,发现基于LLM的聊天机器人通过添加反馈机制可有效支持用户目标设定,自适应建议效果则较差。

MS
Michel Schimpf et al.剑桥大学

设计关联性体验的挑战:从心理学需求角度对五种关联性技术的探索性研究

Krupp 等人基于心理学需求理论,对五种关联性技术进行在线比较研究(n=221),发现需求满足是预测用户使用意愿的关键因素,并识别出针对不同用户群体的设计策略。

AK
Angelina Krupp et al.慕尼黑大学

从丢弃到带走:生成式人工智能与氛围编程如何加速不同技术水平的原型开发

Kobiella 等人研究发现云开发环境使非技术用户能快速生成高保真丢弃式原型,但部署和维护仍依赖专业技能,揭示了生成式AI工具在不同技术水平用户间的应用差异。

CK
Charlotte Kobiella et al.慕尼黑大学

_small Talk, Big Impact:日常对话在网络安全实践中的作用

Murtezaj 等人通过 215 人在线调查发现,网络安全讨论多自发产生于私人环境且由个人经历触发,揭示日常对话是提升安全意识的重要机制。

DM
Doruntina Murtezaj et al.慕尼黑联邦国防军大学

「你在做什么?」:代理型LLM车载助手在多步骤处理中的中间反馈效果研究

Kirmayr 等人通过45人实验研究发现,代理型LLM车载助手的中间反馈显著提升感知速度、信任度与用户体验,降低任务负荷,并揭示用户偏好初期高透明度逐步过渡到低冗余的自适应反馈策略。

JK
Johannes Kirmayr et al.宝马

平衡精度与具身化:复杂视觉运动任务的VR混合视角研究

视觉视角是虚拟现实中的关键设计因素。尤其涉及复杂运动任务时,它会影响客观表现和主观体验。我们在用户研究(N=20)中比较了四种视觉视角(第一视角、半透明幽灵视角、第三视角和混合视角),并在不同难度的平衡游戏中进行测试。研究发现具身感、性能和偏好之间存在复杂的权衡:首选的混合视角在低任务难度时提供显著的稳定性优势。然而,这一优势随着体力需求的增加而消失,揭示了一种速度-准确率权衡,外部视角需要更长的完成时间。以自我为中心的视角(第一视角和幽灵视角)引发更强的具身感和临场感,但不太受欢迎。参与者的选择并非由表征保真度决定,而是由感知实用性的务实的考量决定。由于感知有效性可以超越客观表现和主观体验,视角选择是未来VR训练和康复应用的重要…

DD
Dennis Dietz et al.慕尼黑大学

与生成式AI合作:模型主导和人类主导交互在人机共创中的实验评估

Maier等人通过486人实验比较人类主导与AI主导的协作模式,发现反思性人类主导模式能在提升想法质量的同时保持多样性和归属感,优于AI独立创作模式。

SM
Sebastian Maier et al.独立研究者

机器中的心灵?人工智能中意识感的跨学科认知

Moradi 等人的在线调查显示约半数参与者认为 LLM 具有意识,个人特征和概念立场比技术知识更能预测其意识归因。

HM
Hamid Moradi et al.埃尔朗根-纽伦堡大学

感知问卷遗漏之处:通过用户建模理解并个性化主动式LLM支持

Liu 等人开发基于皮肤电和鼠标行为的自适应LLM帮助系统,通过预测用户认知负荷时机提升响应准确率21%,为个性化智能辅助提供新思路。

AL
Ailin Liu et al.慕尼黑大学

协同构建还是受限?AI协作工具如何重塑限时设计挑战中的UI设计实践

Kobiella 等人通过16名UX设计师的对比实验发现,FigmaAI将UI设计流程从加法转为减法,虽减少工作量但限制探索并削弱设计师所有权感知。

CK
Charlotte Kobiella et al.慕尼黑大学

行动前的预期:基于EEG的混合现实自适应视线交互隐式意图检测

Chiossi 等人利用刺激前负性(SPN)脑电信号实现混合现实中的隐式意图检测,创建可缓解米达斯触摸问题的意图感知界面,分类准确率达75%-97%。

FC
Francesco Chiossi et al.慕尼黑大学

令人毛骨悚然技术的细微差别:令人毛骨悚然技术的系统文献综述

Jarsve等人通过115篇论文系统综述构建令人毛骨悚然框架,识别出令人毛骨危机的结构和感受两个组成部分,为设计更可预测的技术提供指导。

TJ
Tora Jarsve et al.奥斯陆大学

预见无需加速:共处增强现实协作中共享视线的价值

Rasch 等人发现共享视线可增强共处AR协作中的共享注意力与用户体验,类似于远程协作效果,但对任务完成时间影响有限。

JR
Julian Rasch et al.慕尼黑大学

支持多利益相关方移动应用的沟通与健康:一项针对多动症儿童及其照护者的实地研究经验教训

Stefanidi 等人设计开发了支持多动症儿童与照护者沟通的移动应用REMEMO,实地研究表明其可促进情感表达与沟通,但强调相互理解技术使用对塑造使用模式的关键作用。

ES
Evropi Stefanidi et al.维也纳理工大学
Caregiving & Caregivers