促进 AI 系统的纵向互动研究
人机交互
2025-08-15 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
UIST 研究人员开发工具以解决用户挑战。然而，用户与 AI 的互动会通过学习、适应和重新利用等方式随时间演变，单次时间评估不足以捕捉这些动态。捕捉这些动态需要更长期的研究，但部署、评估设计和数据收集等挑战使此类纵向研究难以实现。我们的工作坊旨在解决这些挑战，为纵向研究提供实用策略。工作坊包括主题演讲、面板讨论和互动小组讨论，以及用于讨论和工具原型设计的动手协议设计和实施练习。我们旨在围绕纵向系统研究构建社区，推动其作为设计、构建和评估 UIST 工具的更受欢迎的方法。
引用
@article{arxiv.2508.10252,
title = {Facilitating Longitudinal Interaction Studies of AI Systems},
author = {Tao Long and Sitong Wang and Émilie Fabre and Tony Wang and Anup Sathya and Jason Wu and Savvas Petridis and Dingzeyu Li and Tuhin Chakrabarty and Yue Jiang and Jingyi Li and Tiffany Tseng and Ken Nakagaki and Qian Yang and Nikolas Martelaro and Jeffrey V. Nickerson and Lydia B. Chilton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10252},
year = {2025}
}
备注
Accepted workshop proposal @ UIST 2025 Busan, Korea. Workshop website: https://longitudinal-workshop.github.io/