Jessica L Feuston

school西北大学bar_chart全球第 #928 名

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Jessica L Feuston 最新论文

DeVito 等人通过六轮社区讨论，识别出多重边缘化女同性恋者在关系平台设计中面临的三大挑战，并提出身份中心安全性与社区信息格式两个设计优先级。

Chancellor等人发现使用诊断自我披露作为代理信号构建的心理健康预测模型存在严重概念缺陷，尽管表面F1达0.91，但定性分析揭示训练数据歪曲了诊断体验，需改进训练数据构建方法。

Feuston 等人通过访谈14名跨性别进食障碍者，揭示他们利用在线社区进行身体目标设定，同时面临边缘化位置带来的双重身份威胁问题。

Hong等人开发了Scholastic人机协作文本分析系统，通过机器在环聚类算法和交互式可视化，支持解释性学者对文档进行编码、聚类和战略抽样。

Feuston 等人通过对15名CSCW和HCI研究者的访谈，发现定性分析的不同阶段影响学者对AI的使用态度，他们接受AI用于数据探索和编码等支持性工作，但反对自动化分析过程。

Feuston 等人通过两年数字民族志揭示社交平台对进食障碍内容审核强化特定身体经验为“正常”的conformity压力，边缘化群体被迫顺从或反抗。

Feuston 等人结合访谈与Instagram数字民族志，发现用户将精神疾病融入日常生活并调整叙述，揭示社会控制对表达的影响，呼吁技术设计关注边缘化群体。

Feuston 等人通过19人访谈研究工作场所数字内容混搭过程，揭示从同事获取内容、使人可获取内容及转换内容为混音素材的三个环节，并提出支持混音的技术设计启示。

Lazar 等人通过对22名艺术治疗师的访谈和两年实地工作，分析视觉表达如何帮助具有复杂沟通需求的个体参与协作设计。

Feuston 等人结合Instagram帖子收集、访谈与数字民族志，揭示用户通过可见性协商心理健康主张的方式及边界模糊性，批判编码视角的局限性。

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