实验室中评估生成式AI：方法论挑战与指南Park 等人通过分析四个GenAI集成原型实验，识别出五种方法论挑战并提出十八条实践建议，帮助研究人员在受控实验室环境中设计更透明、稳健的生成式AI系统评估方法。2026HPHyerim Park et al.BMW Group生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作用户研究方法（访谈、调查、观察）IUI
人机交互中的心智模型：实证方法论与指南的系统综述Sanchez等人系统综述88项研究，发现心智模型诱出目标分叉为系统评估与大众理论探测，提出类比和拟人化框架，并为AI系统心智模型研究导出9条实用指南。2026TSTéo Sanchez et al.Ludwig Maximilian University of Munich可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统自动驾驶界面与接管设计IUI
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。2026DBDavid Bethge et al.LMU Munich自动驾驶界面与接管设计车内触觉、声音、多模态反馈情绪识别与检测IUI
大量僵尸账户：探索（不）删除未使用在线账户的挑战与动机Bumiller 等人通过两项在线研究揭示用户删除僵尸账户面临的挑战，发现用户低估僵尸账户数量并识别出更新信息、设置新设备等最佳删除时机，为隐私保护工具设计提供建议。2026FBFranziska Bumiller et al.University of Erlangen-Nuremberg隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策暗黑模式（Dark Patterns）识别CHI
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。2026DGDominique Geissler et al.LMU Munich深度伪造与合成媒体检测隐私设计与用户控制暗黑模式（Dark Patterns）识别CHI
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。2026CSClara Sayffaerth et al.LMU MunichAR 导航与情境感知沉浸感与临场感研究原型设计与用户测试CHI
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。2026YMYong Ma et al.University of Bergen语音用户界面（VUI）设计智能语音助手（Alexa、Siri 等）情感反馈与情绪调节界面CHI
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。2026LTJulian Rasch et al.TU Dortmund University沉浸感与临场感研究多感官融合体验人与自然关系（More-than-Human Design）CHI
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。2026MSMichel Schimpf et al.Cambridge University大语言模型（LLM）的人机协作行为改变与反思技术情感化人机对话CHI
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。2026AKAngelina Krupp et al.LMU Munich数字情感表达与传递同理心与情感设计情感化人机对话CHI
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。2026CKCharlotte Kobiella et al.Center for Digital Technology and Management生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作原型设计与用户测试CHI
_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。2026DMDoruntina Murtezaj et al.University of the Bundeswehr Munich数据隐私感知与决策网络安全培训与意识CHI
「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。2026JKJohannes Kirmayr et al.BMW Group语音用户界面（VUI）设计智能语音助手（Alexa、Siri 等）抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）CHI
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因素。2026DDDennis Dietz et al.LMU MunichVR 中的社交与协作沉浸感与临场感研究VR 医疗训练与康复CHI
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。2026SMSebastian Maier et al.Institute of Artificial Intelligence (AI) in Management生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作创意协作与反馈系统CHI
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。2026HMHamid Moradi et al.FAU Erlangen-Nürnberg大语言模型（LLM）的人机协作AI 伦理、公平与问责算法公平与偏见CHI
艺术家谈AI十年演进：机器学习可供性、文化与艺术实践的访谈研究Sanchez等人通过30位艺术家访谈揭示，2020年后ML系统美学收窄、道德责任归属存在分歧，艺术家面临文化接受度变化挑战，为HCI设计创造力讨论提供新视角。2026TSTéo Sanchez et al.Ludwig Maximilian University of Munich生成式AI（文本、图像、音乐、视频）AI 辅助创意写作包容性设计（Inclusive Design）CHI
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。2026ALAilin Liu et al.LMU Munich大语言模型（LLM）的人机协作行为改变与反思技术可解释人工智能（XAI）CHI
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。2026CKCharlotte Kobiella et al.Center for Digital Technology and Management生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作360° 视频与全景内容CHI
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%。2026FCFrancesco Chiossi et al.LMU Munich眼动追踪与注视交互脑机接口（BCI）与神经反馈沉浸感与临场感研究CHI