Xiao Zhan

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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。

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。

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。

Abdi 等人通过 1,738 名参与者的大规模研究，基于情境规整性探讨智能家庭助手的隐私规范，为 SPA 和第三方技能提供商提供隐私设置建议。

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