<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">
<br class="">
<div><br class="">
<br class="">
<div class="">
<div style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">
<div class="">apologies for cross postings</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class="">
<div class="">***************************************************************************<br class="">
CALL FOR PAPERS: CHI 2016 Workshop on Human-Centred Machine Learning<br class="">
A one-day workshop at CHI 2016, San Jose, CA, USA (<a moz-do-not-send="true" href="http://chi2016.acm.org/wp/" class=""></a><a class="moz-txt-link-freetext" href="http://chi2016.acm.org/wp/">http://chi2016.acm.org/wp/</a>)<br class="">
7th or 8th May 2016<br class="">
<a moz-do-not-send="true" href="http://hcml2016.goldsmithsdigital.com/" class="">http://hcml2016.goldsmithsdigital.com/</a><br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>IMPORTANT DATES<br class="">
8 January 2016: Deadline for paper submission<br class="">
15 January 2016: Acceptance notification for normal paper submissions<br class="">
5 February 2016: Deadline for final copy of accepted papers<br class="">
7 or 8 May 2016: Workshop date<br class="">
9-12 May 2016: Main CHI Conference (Workshop participants must register for at least 1 day of the main conference)<br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
<br class="">
</font>THE WORKSHOP<br class="">
Machine learning is one of the most important and successful techniques in contemporary computer science, with applications ranging from from medical research to the arts, as well as considerable recent interest in its use for interaction design. It is often
 conceived in a very impersonal way, with algorithms working autonomously on passively collected data. However, this viewpoint hides considerable human work of tuning the algorithms, gathering the data, and even deciding what should be modeled in the first
 place. <br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>Examining machine learning from a human-centered perspective includes explicitly recognising this human work, as well as reframing machine learning workflows based on situated human working practices, and exploring the co-adaptation of humans and systems.
 A human-centered understanding of machine learning in human context can lead not only to more usable machine learning tools, but to new ways of framing learning computationally. This workshop will bring together researchers to discuss these issues and suggest
 future research questions aimed at creating a human-centered approach to machine learning. We will also invite participants to help us in establishing and maintaining a community around human-centred machine learning, including running a follow-up workshop
 at a machine learning conference such as NIPS.<br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
<br class="">
</font>HOW TO PARTICIPATE<br class="">
We invite participants to submit 2-6 page position papers in the CHI Extended Abstracts format (<a moz-do-not-send="true" href="https://chi2016.acm.org/wp/guide-to-submission-formats/" class="">https://chi2016.acm.org/wp/guide-to-submission-formats/</a>) to
 be submitted via our EasyChair electronic submission site (<a moz-do-not-send="true" href="https://easychair.org/conferences/?conf=hcml2016" class=""></a><a class="moz-txt-link-freetext" href="https://easychair.org/conferences/?conf=hcml2016">https://easychair.org/conferences/?conf=hcml2016</a>).<br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>Topics may include (but are not limited to):<br class="">
* the role of humans in current machine learning<br class="">
* usability challenges of machine learning<br class="">
* new machine learning methodologies based on human-centered research<br class="">
* new human-centered machine learning systems<br class="">
* evaluation methods for human-centered machine learning<br class="">
* human-centered machine learning in domains such as arts, science, social science and accessible computing.<br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>Papers will be reviewed by committee members and accepted authors will present at the workshop. At least one author of each accepted position paper must attend the workshop and must register for both the workshop and for at least one day of the conference.
 Presentations will be in a panel format to encourage discussion: 3-4 participants will present together as part of a thematic panel. Each panel participant will give a short (10 minute) presentation of their work followed by a joint discussion.</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class="">We intend to follow the workshop with a journal special issue on this theme and invite full papers from the participants. <br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>CONTACT<br class="">
If you have any questions, please contact us at <font class="" color="#4787ff"><u class=""><a moz-do-not-send="true" href="mailto:hcml2016@easychair.org" class="">hcml2016@easychair.org</a></u></font><br class="">
Workshop website: <a moz-do-not-send="true" href="http://hcml2016.goldsmithsdigital.com/" class="">http://hcml2016.goldsmithsdigital.com/</a><br class="">
<font class="" color="#5856d6"><br class="">
</font>ORGANISERS<br class="">
Marco Gillies, Rebecca Fiebrink, Atau Tanaka, Jérémie Garcia: Goldsmiths, London, UK<br class="">
Frédéric Bevilacqua: IRCAM, Paris, France<br class="">
Alexis Heloir, Fabrizio Nunnari DFKI, Saarbrücken, Germany<br class="">
Wendy Mackay: INRIA, Paris, France<br class="">
Saleema Amershi, Bongshin Lee: Microsoft Research, Redmond, WA, USA<br class="">
 Baptiste Caramiaux, McGill University, Canada<br class="">
Nicolas d’Alessandro, Joëlle Tilmanne: University of Mons, Belgium<br class="">
<div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div class="">
<div class="">
<div class="">
<div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div class="">
<div class="">
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="">
<div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div class="">
<div class="">
<div class="">Todd Kulesza, Oregon State University, USA</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<br class="">
</body>
</html>