TAEG问卷：评估不同国家个人对技术的亲和力Roesler 等人翻译验证 TAEG 技术亲和力问卷四国版本，N=1206 样本确认四因素模型，发现墨西哥在所有量表得分最高。2025EREileen Roesler et al.George Mason University, Human-Agent Collaboration Lab多语言与跨文化语音交互用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
想象与现实：服务人机交互中接受度与偏好拟人化的研究Wzietek 等人对比想象与真实服务机器人交互场景，发现工业机器人更受欢迎且机器人热情影响接受度，但人类服务者偏好仅存在于想象情境。2024KWKatharina Wzietek et al.会话代理的人格与拟人化AI 伦理、公平与问责社交机器人交互HRI
分类头部运动以区分头部注视和头部手势作为不同的输入模式HOU 等人提出 HeadBoost 分类器区分头部目光与头部手势输入，F1-Score 达 0.89，解决 Midas Touch 误触发问题。2023BHBaosheng James HOU et al.Lancaster University眼动追踪与注视交互人体姿态与行为识别CHI
TAC工具包：从宏观时间角度支持健康技术用户接受的设计Nadal 等人提出 TAC 工具包，包含16张卡片和人物角色等设计健康技术接受方案，21名设计师工作坊验证表明其能增强用户接受理解与同理心。2022CNCamille Nadal et al.Trinity College Dublin心理健康应用与在线支持社区原型设计与用户测试CHI
CASSIE：沉浸式环境中的曲线和曲面草图Yu 等人提出 CASSIE VR 概念建模系统，通过 3D 优化框架和 C0 连续性补片实现自由手绘空中素描的骨架与表面重建，用户研究（N=12）验证了其表达力。2021EYEmilie Yu et al.Inria, Université Côte d'Azur沉浸感与临场感研究3D 建模与动画CHI
探索半监督学习在预测听众回应中的应用Jain 等人提出半监督学习方法自动识别反馈渠道，达手动标注性能的 95%，用户研究中 60% 参与者认为预测更自然，验证了个性对反馈渠道信号的影响。2021VJVidit Jain et al.Indraprastha Institute of Information Technology (IIIT)对话式聊天机器人会话代理的人格与拟人化CHI
MUBS：精神健康行为激活的个性化推荐系统Rohani 等人设计 MUBS 智能手机行为激活系统，通过个性化活动推荐帮助抑郁症患者规划参与愉快活动，8周可行性研究验证其有效性。2020DRDarius A. Rohani et al.Technical University of Denmark推荐系统用户体验心理健康应用与在线支持社区CHI
瞳孔活动的低/高指数Duchowski 等人提出 LHIPA 瞳孔活动高低频指数，通过低频/高频比值测量认知负荷，在 IPA 无法区分任务难度时仍能有效区分，为眼动追踪提供新指标。2020ADAndrew Duchowski et al.Clemson University眼动追踪与注视交互可视化感知与认知CHI