最近十年表明，人们对机器人作为福祉教练的兴趣越来越大。但是，尚未提出针对机器人设计作为促进心理健康的教练的凝聚力和全面的准则。本文详细介绍了基于基于扎根理论方法的定性荟萃分析的设计和道德建议，该方法是通过三项以用户为中心的涉及机器人福祉教练的三个不同的以用户为中心进行的，即：（1）与参与性设计研究一起进行的。 11名参与者由两位潜在用户组成，他们与人类教练一起参加了简短的专注于解决方案的实践研究，以及不同学科的教练，（2）半结构化的个人访谈数据，这些数据来自20名参加积极心理学干预研究的参与者借助机器人福祉教练胡椒，（3）与3名积极心理学研究的参与者以及2名相关的福祉教练进行了一项参与式设计研究。在进行主题分析和定性荟萃分析之后，我们将收集到收敛性和不同主题的数据整理在一起，并从这些结果中提炼了一套设计准则和道德考虑。我们的发现可以在设计机器人心理福祉教练时考虑到关键方面的关键方面。

本文详细概述了将连续学习（CL）应用于单课的人类机器人互动（HRI）会议（AVG。31 +-10分钟）的案例研究，其中机器人的心理健康教练是积极的（n = 20）参与者的心理学（PP）练习。我们介绍了互动会议后与参与者进行的简短半结构访谈记录的数据的主题分析（TA）的结果，以及对统计结果的分析，证明了参与者的个性如何影响他们如何看待机器人的方式及其互动。

在数字治疗干预的背景下，例如互联网交付的认知行为治疗（ICBT）用于治疗抑郁和焦虑，广泛的研究表明，人类支持者或教练的参与如何协助接受治疗的人，改善用户参与治疗并导致更有效的健康结果而不是不受支持的干预措施。该研究旨在最大限度地提高这一人类支持的影响和结果，研究了通过AI和机器学习领域（ML）领域的最新进展提供的新机遇如何有助于有效地支持ICBT支持者的工作实践。本文报告了采访研究的详细调查结果，与15个ICBT支持者加深了解其现有的工作实践和信息需求，旨在有意义地向抑郁和焦虑治疗的背景下提供有用，可实现的ML申请。分析贡献（1）一组六个主题，总结了ICBT支持者在为其精神卫生客户提供有效，个性化反馈方面的策略和挑战;并回应这些学习，（2）对于ML方法如何帮助支持和解决挑战和信息需求，为每个主题提供具体机会。它依赖于在支持者LED客户审查实践中引入新的机器生成的数据见解的潜在社会，情感和务实含义的思考。

Intelligent agents have great potential as facilitators of group conversation among older adults. However, little is known about how to design agents for this purpose and user group, especially in terms of agent embodiment. To this end, we conducted a mixed methods study of older adults' reactions to voice and body in a group conversation facilitation agent. Two agent forms with the same underlying artificial intelligence (AI) and voice system were compared: a humanoid robot and a voice assistant. One preliminary study (total n=24) and one experimental study comparing voice and body morphologies (n=36) were conducted with older adults and an experienced human facilitator. Findings revealed that the artificiality of the agent, regardless of its form, was beneficial for the socially uncomfortable task of conversation facilitation. Even so, talkative personality types had a poorer experience with the "bodied" robot version. Design implications and supplementary reactions, especially to agent voice, are also discussed.

在过去的几年中，围绕种族类人体机器人的有问题实践的讨论已经上升。为了彻底理解机器人在人类机器人互动（HRI）社区中如何理解机器人的“性别” - 即如何被操纵，在哪些环境中以及其对人们的看法和人们产生哪些影响的影响，为基础建立基础。与机器人的互动 - 我们对文献进行了范围的评论。我们确定了553篇与我们从5个不同数据库中检索的评论相关的论文。审查论文的最终样本包括2005年至2021年之间的35篇论文，其中涉及3902名参与者。在本文中，我们通过报告有关其性别的目标和假设的信息（即操纵性别的定义和理由），对机器人的“性别”（即性别提示和操纵检查），对性别的定义和理由进行彻底总结这些论文。 （例如，参与者的人口统计学，受雇的机器人）及其结果（即主要和互动效应）。该评论表明，机器人的“性别”不会影响HRI的关键构建，例如可爱和接受，而是对刻板印象产生最强烈的影响。我们利用社会机器人技术和性别研究中的不同认识论背景来提供有关审查结果的全面跨学科观点，并提出了在HRI领域前进的方法。

Incivility remains a major challenge for online discussion platforms, to such an extent that even conversations between well-intentioned users can often derail into uncivil behavior. Traditionally, platforms have relied on moderators to -- with or without algorithmic assistance -- take corrective actions such as removing comments or banning users. In this work we propose a complementary paradigm that directly empowers users by proactively enhancing their awareness about existing tension in the conversation they are engaging in and actively guides them as they are drafting their replies to avoid further escalation. As a proof of concept for this paradigm, we design an algorithmic tool that provides such proactive information directly to users, and conduct a user study in a popular discussion platform. Through a mixed methods approach combining surveys with a randomized controlled experiment, we uncover qualitative and quantitative insights regarding how the participants utilize and react to this information. Most participants report finding this proactive paradigm valuable, noting that it helps them to identify tension that they may have otherwise missed and prompts them to further reflect on their own replies and to revise them. These effects are corroborated by a comparison of how the participants draft their reply when our tool warns them that their conversation is at risk of derailing into uncivil behavior versus in a control condition where the tool is disabled. These preliminary findings highlight the potential of this user-centered paradigm and point to concrete directions for future implementations.

移动服务机器人变得越来越无处不在。但是，这些机器人可能对视觉障碍者（PVI）提出潜在的可访问性问题和安全问题。我们试图探索PVI在主流移动服务机器人方面面临的挑战，并确定其需求。对他们在三个新兴机器人的经历进行了采访，接受了17个PVI：真空机器人，送货机器人和无人机。我们通过考虑其围绕机器人的不同角色（直接用户和旁观者）来全面研究PVI的机器人体验。我们的研究强调了参与者对移动服务机器人访问性，安全性和隐私问题的挑战和担忧。我们发现缺乏可访问的反馈使PVI难以精确控制，定位和跟踪机器人的状态。此外，遇到移动机器人时，旁观者感到困惑，甚至吓到参与者，并呈现安全性和隐私障碍。我们进一步提炼设计注意事项，以提供PVI的更容易访问和安全的机器人。

情绪可以提供自然的交流方式，以补充许多领域中社交机器人（例如文本和语音）现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究，以调查使用情绪作为搜救（SAR）机器人的交流方式的好处。在第一个实验中，我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性，从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活，例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中，我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下，使用这些情感表达式，我们评估了这些表达式对参与者（采用救援人员的作用）的影响。我们的结果和提议的方法提供了（a）有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解，以及（b）在（模拟）SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。

Gender/ing guides how we view ourselves, the world around us, and each other--including non-humans. Critical voices have raised the alarm about stereotyped gendering in the design of socially embodied artificial agents like voice assistants, conversational agents, and robots. Yet, little is known about how this plays out in research and to what extent. As a first step, we critically reviewed the case of Pepper, a gender-ambiguous humanoid robot. We conducted a systematic review (n=75) involving meta-synthesis and content analysis, examining how participants and researchers gendered Pepper through stated and unstated signifiers and pronoun usage. We found that ascriptions of Pepper's gender were inconsistent, limited, and at times discordant, with little evidence of conscious gendering and some indication of researcher influence on participant gendering. We offer six challenges driving the state of affairs and a practical framework coupled with a critical checklist for centering gender in research on artificial agents.

数据对于机器学习（ML）模型的开发和评估至关重要。但是，在部署所得模型时，使用有问题或不适当的数据集可能会造成危害。为了通过对数据集进行更故意的反思和创建过程的透明度来鼓励负责任的练习，研究人员和从业人员已开始倡导增加数据文档，并提出了几个数据文档框架。但是，几乎没有研究这些数据文档框架是否满足创建和消费数据集的ML从业者的需求。为了解决这一差距，我们着手了解ML从业人员的数据文档感知，需求，挑战和Desiderata，目的是推导设计要求，以便为将来的数据文档框架提供信息。我们对一家大型国际技术公司的14名ML从业者进行了一系列半结构化访谈。我们让他们回答从数据集的数据表中提取的问题列表（Gebru，2021）。我们的发现表明，目前的数据文档方法在很大程度上是临时的，而且本质上是近视的。参与者表达了对数据文档框架的需求，可以适应其上下文，并将其集成到现有的工具和工作流程中，并尽可能自动化。尽管事实上，数据文档框架通常是从负责人的AI的角度出发的，但参与者并未在他们被要求回答的问题与负责的AI含义之间建立联系。此外，参与者通常会在数据集消费者的需求中优先考虑，并提供了不熟悉其数据集可能需要知道的信息。基于这些发现，我们为将来的数据文档框架得出了七个设计要求。

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

我们生活中情绪的重要性和普及性使得情感计算了一个非常重要和充满活力的工作。自动情感识别（AER）和情感分析的系统可以是巨大进展的促进者（例如，改善公共卫生和商业），而且还有巨大伤害的推动者（例如，用于抑制持不同政见者和操纵选民）。因此，情感计算社区必须积极地与其创作的道德后果搞。在本文中，我已经从AI伦理和情感认可文学中综合和组织信息，以提出与AER相关的五十个道德考虑因素。值得注意的是，纸张捏出了隐藏在如何框架的假设，并且在经常对数据，方法和评估的选择中的选择。特别关注在隐私和社会群体上的AER对AER的影响。沿途，关键建议是针对负责任的航空制作的。纸张的目标是促进和鼓励更加思考为什么自动化，如何自动化，以及如何在建立AER系统之前判断成功。此外，该纸张作为情感认可的有用介绍文件（补充调查文章）。

To address the widespread problem of uncivil behavior, many online discussion platforms employ human moderators to take action against objectionable content, such as removing it or placing sanctions on its authors. This reactive paradigm of taking action against already-posted antisocial content is currently the most common form of moderation, and has accordingly underpinned many recent efforts at introducing automation into the moderation process. Comparatively less work has been done to understand other moderation paradigms -- such as proactively discouraging the emergence of antisocial behavior rather than reacting to it -- and the role algorithmic support can play in these paradigms. In this work, we investigate such a proactive framework for moderation in a case study of a collaborative setting: Wikipedia Talk Pages. We employ a mixed methods approach, combining qualitative and design components for a holistic analysis. Through interviews with moderators, we find that despite a lack of technical and social support, moderators already engage in a number of proactive moderation behaviors, such as preemptively intervening in conversations to keep them on track. Further, we explore how automation could assist with this existing proactive moderation workflow by building a prototype tool, presenting it to moderators, and examining how the assistance it provides might fit into their workflow. The resulting feedback uncovers both strengths and drawbacks of the prototype tool and suggests concrete steps towards further developing such assisting technology so it can most effectively support moderators in their existing proactive moderation workflow.

Artificial intelligence (AI) and robotic coaches promise the improved engagement of patients on rehabilitation exercises through social interaction. While previous work explored the potential of automatically monitoring exercises for AI and robotic coaches, the deployment of these systems remains a challenge. Previous work described the lack of involving stakeholders to design such functionalities as one of the major causes. In this paper, we present our efforts on eliciting the detailed design specifications on how AI and robotic coaches could interact with and guide patient's exercises in an effective and acceptable way with four therapists and five post-stroke survivors. Through iterative questionnaires and interviews, we found that both post-stroke survivors and therapists appreciated the potential benefits of AI and robotic coaches to achieve more systematic management and improve their self-efficacy and motivation on rehabilitation therapy. In addition, our evaluation sheds light on several practical concerns (e.g. a possible difficulty with the interaction for people with cognitive impairment, system failures, etc.). We discuss the value of early involvement of stakeholders and interactive techniques that complement system failures, but also support a personalized therapy session for the better deployment of AI and robotic exercise coaches.

在线众包平台使对算法输出进行评估变得容易，并提出诸如“哪个图像更好，A或B？”之类的问题的调查，在视觉和图形研究论文中的这些“用户研究”的扩散导致了增加匆忙进行的研究充其量是草率且无知的，并且可能有害和误导。我们认为，在计算机视觉和图形论文中的用户研究的设计和报告需要更多关注。为了提高从业者的知识并提高用户研究的可信度和可复制性，我们提供了用户体验研究（UXR），人类计算机互动（HCI）和相关领域的方法论的概述。我们讨论了目前在计算机视觉和图形研究中未利用的基础用户研究方法（例如，需要调查），但可以为研究项目提供宝贵的指导。我们为有兴趣探索其他UXR方法的读者提供了进一步的指导。最后，我们描述了研究界的更广泛的开放问题和建议。我们鼓励作者和审稿人都认识到，并非每项研究贡献都需要用户研究，而且根本没有研究比不小心进行的研究更好。

聊天机器人在商业和科学环境中越来越普遍。他们帮助客户抱怨产品或服务或支持他们找到最佳旅行交易。其他机器人提供心理健康支持或帮助预订医疗预约。本文认为，可以洞悉用户的语言意识形态及其融洽的期望，可用于告知受众群体的语言和互动模式，并确保公平地访问机器人提供的服务。该论点的基础是三种数据的基础：与聊天机器人相互交互，促进健康约会预订，用户对其交互的内省评论以及用户的定性调查评论在与预订机器人交战后。最后，我将定义对话式AI的受众设计，并讨论如何以用户为中心的聊天机器人互动和社会语言知识的理论方法（例如融洽的理论管理）来支持受众设计。

社交机器人已被用来以各种方式来协助心理健康，例如帮助自闭症儿童改善其社交技能和执行功能，例如共同关注和身体意识。他们还用于通过减少孤立和孤独感，并支持青少年和儿童的心理健康来帮助老年人。但是，这一领域的现有工作仅通过社交机器人对人类活动的互动响应来帮助他们学习相关技能，从而通过社交机器人表现出对心理健康的支持。我们假设人类还可以通过与社交机器人释放或分享其心理健康数据来从社交机器人那里获得帮助。在本文中，我们提出了一项人类机器人相互作用（HRI）研究，以评估这一假设。在为期五天的研究中，共有五十五名（n = 55）的参与者与社交机器人分享了他们的内在情绪和压力水平。我们看到大多数积极的结果表明，值得在这个方向上进行未来的工作，以及社会机器人在很大程度上支持心理健康的潜力。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

我们提出了一项探索性定性研究，以了解作家如何与下一页建议相互作用。尽管对建议系统对写作的影响进行了一些定量研究，但几乎没有定性的工作来理解作家如何与建议系统互动及其如何影响他们的写作过程 - 特别是针对非本地但英国作家的。我们进行了一项研究，要求业余作家分别写两部电影评论，一本没有建议。我们发现作家以各种复杂的方式与下一页建议互动 - 作家能够抽象建议的多个部分并将其纳入他们的写作中 - 即使他们不同意整个建议。建议系统对写作过程也有各种影响 - 以独特的方式为写作过程的不同方面做出了影响。我们提出了一种用于与GPT-2写作的作家 - 探索互动模型，用于电影评论写作任务，然后是该模型可用于未来研究的方式，并概述了研究和设计的机会。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。