Jose Such

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Ma 等人通过访谈研究揭示人机浪漫关系中AI伴侣具有能动性、主动协商隐私边界，亲密加深时边界更易渗透，呼吁重新思考隐私建构方式。

He 等人通过六场参与式威胁建模工作坊构建中国独居年轻女性的PSS威胁模型，记录四种缓解策略并开发数字安全指南，为智能家居与社交平台设计提供启示。

Kaleva 等人对18名美国女性进行访谈，分析生成式AI获取性与生殖健康信息时的隐私风险和安全顾虑，识别出数据收集、监控等风险并提出设计建议。

He 等人分析了中国49款智能家居应用，发现政策与实践存在显著差距，旁观者隐私保护普遍缺失，并提出增强隐私标签可信度的设计建议。

Méndez等人开发滚动叙事隐私政策原型，454人实验表明该格式在保持理解准确性的同时提升了用户体验、降低了认知负荷并增加了采用意愿。

He 等人通过深度访谈揭示了中国智能家庭中外籍家庭佣工面临的隐私安全挑战，指出儒家文化、集体主义和普遍监视技术加剧了权力失衡。

Ma 等人访谈 23 位 GPT 用户与创作者，发现角色界限模糊、数据流理解不足导致隐私担忧，提出提升数据透明度与平台监管的建议

Zhan等人研究医疗语音助手信任影响因素，发现功能因素（有用性、内容可信度、服务质量）和安全隐私风险、个人技术态度共同显著影响用户信任。

Ghafouri 等人提出基于 Transformer 的回音室效应量化方法，通过用户多样性逆效应和用户可分离性衡量极化程度，在四个话题上验证了共和党回音室效应高于民主党等结论。

Kopecka 等人研究发现整体型认知风格者偏好目标解释而分析型认知风格者偏好信念解释，且性别、宗教信仰、教育程度等社会文化因素显著影响用户对AI解释的偏好。

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