Attention Sensitive Web Browsing
如今有许多便宜的商业干EEG套件可用，可以查看用户注意力驱动的场景以与Web浏览器交互。使用EEG来确定用户的注意力水平比使用诸如注视跟踪或在网页上花费的时间之类的方法更可取。在本文中，我们以三种不同的方式使用注意力水平。首先，作为控制机制，控制用户界面元素，如菜单或按钮。第二，使Web浏览器响应当前的注意力水平。第三，作为web开发者基于用户所关注的水平来控制用户体验的手段，从而创建关注敏感网站。我们目前的实施细节，每一个这些，使用NeuroSky MindWave传感器。我们还探讨了系统中的问题，和基于网络标准的EEG的可能性。
2016-01-06 cs.HC
'SSL?! What on earth is that?': Towards Designing Age-Inclusive Secure Smartphone Browsing
本研究评估了智能手机上现有信任机制在防范钓鱼网站方面的可用性，发现现有机制效果不佳且用户体验差，并探讨了老年人等群体对社交支持等替代信任模态的偏好，为设计年龄包容的安全浏览机制提供了依据。
2025-04-29 cs.CY cs.HC
On the Usability (In)Security of In-App Browsing Interfaces in Mobile Apps
由于在各种应用场景中频繁遇到web URL（例如，聊天和电子邮件阅读），许多移动应用构建其应用内浏览界面（IABI）以提供无缝的用户体验。虽然这通过避免主题应用程序和系统内置浏览器应用程序之间的不断切换实现了用户友好性，但我们发现，如果没有良好的设计或定制，IABI可能会导致可用性安全风险。在本文中，我们对Android和iOS应用程序中应用内浏览界面的可用性（不）安全性进行了首次实证研究。具体来说，我们从包含IABI的五个常见应用程序类别（包括Facebook和Gmail）中收集了25个知名移动应用程序的数据集，并进行了系统分析（但不是最终用户研究），其中包括八个精心设计的安全测试，并涵盖了打开，显示和导航应用程序内网页的整个过程。在这个过程中，我们得到了三个主要的安全发现：（1）大约30%的测试应用无法提供足够的URL信息，让用户在打开URL时做出明智的决定;（2）几乎所有的自定义IABI都存在各种问题，无法提供足够的指示器来忠实地向用户显示应用内页面，而基于Chrome自定义标签和SFSafariViewController的十个IABI通常是安全的;以及（3）只有少数IABI会发出警告，提醒用户在导航（可能是网络钓鱼）登录页面期间输入密码的风险。大多数开发人员已经承认了我们的发现，但他们修复可用性问题的意愿和准备程度与修复技术漏洞相比相当低，这是可用性安全研究中的一个难题。…
2022-09-04 cs.CR cs.HC
Bringing Cognitive Augmentation to Web Browsing Accessibility
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；University of Claude Bernard Lyon 1（里昂第一大学（克洛德·贝尔纳大学））
在本文中，我们将探讨认知增强带来的机会，以提供更自然和更方便的Web浏览体验。我们探索这些机会，通过\textit{conversational web browsing}，一个新兴的互动模式，使盲人和视障用户（BVIP），以及普通用户，通过会话代理访问网站的内容和功能。通知的文献，我们以前的工作和原型设计练习，我们得到一个概念框架，支持BVIP会话的Web浏览需求，然后专注于自动提供这种支持的挑战，描述我们的早期工作和原型，利用只考虑结构和内容功能的算法。
2020-12-07 cs.AI cs.CY cs.HC
New tab page recommendations cause a strong suppression of exploratory web browsing behaviors
通过实验和模拟结果的结合，我们说明了编码在典型的计算机用户界面（UI）的被动推荐可以制服用户的自然倾向，以访问不同的信息源。受认知科学文献中部分设置提示效应的传统演示的启发，我们进行了一项在线实验，在两个月的时间内为同意的志愿者操纵“新标签”页面的操作。对他们的浏览行为的检查揭示，与在新标签页上不显示网页图标的情况相比，用于在这些显示器中显示网站的典型的基于频率和最近的方法抑制了用户访问不频繁访问的页面的倾向。使用一个精心设计的模拟研究，表示用户行为的随机游走的图形，我们推断出定量预测的程度，发现新的信息来源可能会受到阻碍的个性化的“新标签”的建议，在典型的计算机用户界面。我们表明，我们的研究结果是显着的，在个人层面上，并解释了潜在的后果，所观察到的抑制网络探索。
2018-12-16 cs.CY cs.HC
Designing a Belief Function-Based Accessibility Indicator to Improve Web Browsing for Disabled People
University of Rennes 1（雷恩第一大学）
本研究的目的是提供一个网页的可访问性测量，以吸引残疾人用户的网页，已被设计为他们可以访问。我们的方法是基于信念函数的理论，使用的数据是由自动网页内容评估器，测试的有效性由万维网联盟（W3C）组织提出的WCAG 2.0准则定义的标准所产生的报告。这些工具以逐渐确定的程度检测错误，其结果并不总是收敛。基于这些原因，为了融合来自报告的信息，我们选择使用一个信息融合框架，该框架可以考虑信息的不确定性和不精确性以及来源之间的差异。我们的无障碍指标涵盖四类缺陷。为了验证在这种情况下的理论方法，我们提出了一个评价完成语料库的100个访问量最大的法国新闻网站，和2个评价工具。所获得的结果说明了我们的无障碍指标的利益。
2015-01-20 cs.AI cs.HC
Navigation Assistance and Web Accessibility Helper
Web无障碍性实际上是为残疾人提供信息和互动的最重要方面。然而，残疾用户在Web上导航的能力似乎并不取决于图形的复杂性，而是取决于用于创建网站结构的标记。因此，有必要设计一些软件助手来帮助所有用户在导航会话期间在空间中标记自己。在本文中，我们提出了一个助理浏览在互联网上，让用户得到一个在Web导航的轴承。我们描述了我们的方法，它把在用户的处置访问过的网站地图，从而给出了一个明确的表示虚拟空间。不同层次的可视化实现，以使地图更明显，更少超载。
2013-07-02 cs.HC
Remembering what we like: Toward an agent-based model of Web traffic
对总体Web流量的分析表明，PageRank并不能很好地反映人们实际上是如何浏览Web的。使用经验的流量模式产生的1000名用户在两个月的过程中，我们的特点的Web流量，不能再现的马尔可夫模型，其中的目的地是独立于过去的决定的属性。特别是，我们表明，个人用户访问的网站的多样性是更小，更广泛的分布比预测的PageRank模型，链接流量是更广泛的分布比预测，和连续访问同一网站之间的时间是不太广泛的分布比预测。为了解释这些差异，我们引入了一个更现实的导航模型，在该模型中，代理维护个人的书签列表，这些书签被用作隐形传态目标。该模型还可以考虑分支，这是由浏览器功能（如标签和后退按钮）引起的流量属性。该模型再现聚合流量模式，如网站的流行程度，同时也产生更准确的预测的多样性，链接流量和返回时间分布。这个模型第一次让我们能够捕捉到聚合流量测量的极端异质性，同时解释更狭隘的个人用户的浏览模式。
2009-01-24 cs.CY cs.HC cs.IR
Prediction of Video Popularity in the Absence of Reliable Data from Video Hosting Services: Utility of Traces Left by Users on the Web
随着用户生成内容的增长，我们观察到搜索引擎、内容聚合器等公司的数量不断上升，因此，为了定位最重要的内容并将其推广给用户，他们面临着估计当前和预测未来内容流行度的需要。在本文中，我们的方法的视频流行度预测的问题，而不是从一个视频托管服务的一面，在所有以前的研究中所做的，但从一个运营公司，它提供了一个流行的视频搜索服务，从不同的视频托管网站聚合的内容。我们调查视频流行度预测的基础上提供了一个典型的运营公司的三个主要来源的功能：第一，内容托管提供商可以通过其API提供其数据，第二，运营公司利用自己的搜索和浏览日志，第三，该公司抓取信息嵌入的视频和链接到一个视频页面从公开的资源在Web上。我们表明，视频流行度预测的基础上的嵌入和链接数据加上内部搜索和浏览数据显着提高视频流行度预测的基础上提供的数据的视频托管，甚至可以充分取代API数据的情况下，当它是部分或完全不可用。
2016-11-28 cs.HC cs.IR cs.MM
How do Visual Attributes Influence Web Agents? A Comprehensive Evaluation of User Interface Design Factors
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Columbia University（哥伦比亚大学）；University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本文提出VAF框架，通过系统评估视觉属性对网络代理决策的影响，发现背景颜色对比、项目大小等属性对代理行为有显著影响。
2026-02-27 cs.AI cs.HC
Multi-Modal End-User Programming of Web-Based Virtual Assistant Skills
虽然Alexa可以在纸上执行超过100，000项技能，但它的能力只涵盖了网络上可能实现的一小部分。为了实现助理的全部潜力，期望个人能够创建技能来自动化他们的个人web浏览例程。然而，许多看似简单的例程，例如监控家乡的COVID-19统计数据，在线检测孩子成绩的变化，或向群组发送个人地址的消息，如果没有条件和迭代评估等传统编程概念，就无法实现自动化。本文介绍了VASH（语音助理脚本助手），一个新的系统，使用户能够创建有用的基于Web的虚拟助理技能，而无需学习正式的程序设计语言。使用VASH，用户可以在浏览器中演示他们感兴趣的任务，并发出一些语音命令，例如命名技能和添加操作条件。VASH将这些多模态规范转化为可以在虚拟助手上调用的技能。这些技能用我们设计的一种正式的程序设计语言来表示，这种语言称为WebTalk，它支持参数化、函数调用、条件和迭代执行。VASH是一个完全工作的原型，可以在现实世界的网站上运行在Chrome浏览器上。我们的用户研究表明，用户有许多他们希望自动化的Web例程，其中81%可以使用VASH表示。我们发现VASH很容易学习，并且我们研究中的大多数用户都希望使用我们的系统。
2020-08-24 cs.HC
How Users Explore Ontologies on the Web: A Study of NCBO's BioPortal Usage Logs
Stanford University（斯坦福大学）；Graz University of Technology（格拉茨技术大学）；GESIS（莱布尼茨社会科学研究所）；University of Koblenz-Landau（科布伦茨-兰道大学）
生物医学领域的本体论数量众多，高度专业化，开发成本非常昂贵。因此，本体采用和重用的一个重要前提是有效地支持探索和发现现有的本体。为了实现这一目标，国家生物医学本体中心（NCBO）开发了BioPortal-一个在线知识库，旨在支持用户探索和查找500多个现有的生物医学本体。2016年，BioPortal是探索语义生物医学词汇和术语的最大门户之一，被许多研究人员和从业者使用。虽然这个门户的使用率很高，但我们对用户究竟如何搜索和探索本体以及首先存在什么样的使用模式或用户组知之甚少。深入了解用户在这些门户网站上的行为可以提供有价值的信息，以制定更好地支持用户探索和查找现有本体的策略，从而实现更好的本体重用。为此，我们使用数据采掘技术研究和分组用户根据他们的浏览行为在BioPortal上。此外，我们使用所获得的组来表征和比较探索策略跨本体。特别是，我们能够识别出七种不同的浏览行为类型，它们都使用了BioPortal提供的不同功能。例如，搜索浏览器广泛使用搜索功能，而本体树浏览器主要依赖于类层次结构来浏览本体。此外，我们表明，本体的具体特点影响用户探索和互动的网站。我们的研究结果可能会指导开发更多的面向用户的系统在Web上的本体探索。
2016-10-31 cs.AI cs.DL cs.HC
WebRider: Persona-Conditioned Intent Controllers for Live-Web Assistance
Google（谷歌公司）
WebRider提出角色条件意图控制器，将网络任务委托策略形式化为意图契约，通过分层架构实现，经RiderBench基准测试，提升实时网络智能体的策略遵守度与模型性能。
2026-10-07 cs.AI cs.HC
Pragmatic Image Compression for Human-in-the-Loop Decision-Making
University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校）
标准的有损图像压缩算法旨在保留图像的外观，同时最小化传输图像所需的比特数。决定在购物网站上点击哪种产品的成本可能要低得多。为了实现这种较低的比特率，我们理想地只传输驱动用户行为的视觉特征，而丢弃与用户决策无关的细节。我们通过在用户使用压缩图像执行任务时通过人在回路学习来训练压缩模型来解决这个问题。关键的洞察力是训练模型来产生压缩图像，诱导用户采取与他们看到原始图像时相同的操作。为了近似这个模型的损失函数，我们训练一个神经网络，试图区分用户的动作是响应于压缩图像还是原始图像。我们通过与人类参与者进行四项任务的实验来评估我们的方法：阅读手写数字，验证面部照片，浏览在线购物目录和玩赛车视频游戏。结果表明，我们的方法学习以比基线方法更低的比特率匹配用户的动作，并使压缩模型适应用户的行为：它在数字阅读任务中保留数字并随机化笔迹风格，在照片验证任务中保留帽子和眼镜并随机化面部，在在线购物任务中保持物品的感知价格，同时随机化其颜色和背景，并且在赛车游戏中保持道路中即将到来的转弯。
2021-07-07 cs.CV cs.HC cs.LG
