Chun-Hua Tsai

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Gupta 等人通过与 WDC 用户的协作设计会话，识别出公民水质监测的关键设计需求，强调需建立可扩展的整合解决方案以促进跨组织协作与水资源可持续管理。

You 等人通过两阶段探索性研究发现情感支持、医学信息解释和效率是用户与聊天症状检查器交互的关键因素，并证明情感支持和解释对用户感知的影响具有情境依赖性。

Gupta 等人发现 Water Reporter 应用通过提高群体间可见性和透明度促进水监测公民科学小组的分布式协作，为解决孤立运作问题提供了新途径。

Tsai 等人研究海外台湾人在线社区在 COVID-19 疫情期间的支持互动，识别出四种跨地域交流类型：情境更新、风险沟通、医疗咨询和协调，揭示数字技术在远距危机响应中的作用。

Tsai 等人通过访谈研究明确用户对解释的需求，设计增强解释功能的COVID-19症状检查器，实验证明解释可显著改善用户体验。

Lee 等人访谈Aira远程视觉辅助助手，识别场景描述、导航等四类援助模式，发现对话互动高度依赖情境，为视障人士辅助设计提供见解

Tsai 等人研究交互式混合社交推荐系统中的推荐解释，通过添加多种解释类型提升透明度，实验表明可理解性显著改善但可控性有所下降。

Tsai 等人设计视觉多样性增强推荐界面，帮助用户并行探索推荐项目的相关性并感知多样性，显著提升用户满意度与探索效率。

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