Восстановление кода из научных статей: повторная реализация артефактов HCI (видеоанонс)

Восстановление кода из научных статей: переработка артефактов HCI Эйтан Адар, Юнджу Ли, Нин-Эр (Нина) Лей, К. Вера Ляо, Вэйруи Пэн UIST 2026 Видеопревью статьи для UIST 2026 Программные артефакты для большинства технических исследовательских проектов HCI недоступны. Отсутствие доступа к ним ограничивает производство академических знаний. Трудно: расширять или повторно использовать исследовательские артефакты; использовать надежные базовые показатели при оценке последующей работы; и проводить исследования по воспроизведению или репликации. В этой работе мы демонстрируем потенциал новых агентных технологий ИИ для восстановления интерактивного программного обеспечения: переработка систем непосредственно из научных статей. Для измерения успеха подхода мы описываем метрику возможности восстановления. Путем восстановления недавних научных статей из UIST и интервьюирования их авторов мы демонстрируем правдоподобность (и ограничения) восстановленной системы. Результаты обнадеживают. Во многих случаях создается код, пригодный для использования в качестве базового образца. Мы утверждаем, что это может представлять собой фундаментальный сдвиг в том, как мы создаем, используем и оцениваем исследовательские артефакты в техническом сообществе HCI. Web:: https://programs.sigchi.org/uist/2026/program/content/262715