Kristen Vaccaro

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Luo 等人通过个人经历开发自动化反骚扰系统，揭示了平台API变化和权力不对等带来的挑战，为帮助平台更有效保护受害者提供设计建议。

Chen 等人分析 1296 个 LLM 生成的电商组件，发现 55.8% 包含欺骗性设计，DeepSeek-V3 表现最佳，以价值观为中心的提示策略可有效减少欺骗

Sabri 等人通过混合方法研究揭示社交音频平台主持人过度关注自我推销而非社区关怀的问题，并基于联合设计访谈提出支持性工具设计建议。

Hsu 等人的在线实验（N=762）发现，Twitter 安慰剂控制设置的效应远小于先前报道，为社交媒体设计中的欺骗性模式提供了反对依据。

Sun 等人设计NewsGuesser系统让用户猜测新闻来源以激发好奇心，访谈表明此方法能帮助用户反思自身偏见并有意愿接触更多样化新闻，但部分用户感到沮丧。

Sabri等人在三个社交VR平台进行虚拟实地研究，发现13种由实时语音和具身互动促成的有害行为，45%事件出现危害仅24%被处理，揭示管理工具需演进。

Smart 等人通过大规模调查发现，差分隐私的参数透明度对用户数据分享意愿影响甚微，多数用户在了解隐私保护前就已做出决定，揭示了隐私剧场的风险。

Vaccaro 等人通过参与式设计工作坊，针对社交媒体内容审核的偏见问题，提出增加代表性、改进沟通、设计更具同理心三种可质询性设计途径。

Vaccaro 等人通过大规模实验发现申诉设计未能改善用户对算法审核的公平感知，用户更关注审核目标、自动化理念及系统一致性等根本性问题。

Hsu 等人通过在线调查和访谈研究揭示 Facebook 信息流设置的认知与使用情况，发现94%用户更改设置但普遍存在广告个性化设置认知不足问题。

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