Eugenia H Rho

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Abbas 等人通过14天纵向研究揭示用户与主动式教练智能体的多元交互模式，发现接受、协商、共建心智模型及抵制脱群等行为，并为设计促进行为改变的智能体交互提供指导。

Daryanto 等人提出人-人-AI三元编程模式，表明该模式相比人-AI二元协作增强学习效果和社会临场感，使AI使用对人类同伴可见可问责。

Wohn 等人研究发现 LLMs 在用户披露自闭症后倾向于建议避免社交和压力情境，部分受访者认为这是肯定自我，但更多人批评为幼稚化并削弱成长机会。

Ping 等人研究458名成年人发现，反仇恨言论者身份与仇恨话题的匹配（TIM）显著影响其感知仇恨性、回应有效性及撰写难度，AI写作工具使用经验可降低回应难度。

Abbas 等人设计 PITCH 对话代理，通过早晚签到支持规划与反思，实测提升研究生幸福感，但轮换策略因缺乏情境关联未被接受。

Wilhelm 等人设计CommCoach角色扮演系统探索管理者对AI辅助沟通培训的看法，发现管理者重视自适应低风险模拟但需平衡AI反馈的适应性与一致性。

Carik等人调查200名自闭症成年人，发现LLM能有效识别和重新构建负面想法，但需解决神经典型偏见和回应冗长问题。

Wang 等人通过行为实验揭示Twitter用户倾向选择与自身性别和种族匹配的GIF，且来源熟悉度和受众身份匹配感知显著影响选择决策，为在线身份表达研究提供实证依据。

Gunturi 等人发现神经语言模型能高精度区分种族微侵犯行为与回忆，语言特征揭示负面刻板印象，为内容审核系统设计提供启示。

Ding 等人提出基于提示LLM的RBIC框架，从Reddit讨论中提取COVID-19健康措施反对意见的要旨，揭示社交媒体语言模式与疫苗接种和住院等国家健康趋势的关联。

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