Jack Jamieson

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Song 等人研究发现，人机双向合作通过社会接触可有效减少对精神疾病的污名，合作性聊天机器人比单向信息传递更能促进同理心。

Cheng 等人的研究发现，显性沟通风格与关怀语言结合可显著提升超重用户对减肥管理聊天机器人的满意度与依从意愿，为健康类聊天机器人设计提供实证依据。

Jamieson等人研究远程和混合工作员工的网络不文明行为，发现办公室时间和性别影响经历频率，数字沟通工具作用具有双重性，并提出政策建议。

Cui 等人通过四周实验发现，聊天机器人采用非污名化解读和非污名化自我表露的设计最有效减少精神疾病偏见，为精神健康污名化干预提供新途径。

Akahori 等人调查1000名日美混合工作者，发现美国人会因遵守禁令规范提升幸福感，而日本人持负面看法，揭示文化差异对工作规范感知的影响。

Ito 等人研究发现，非母语英语者在使用AI重写工具Langsmith时，常结合机器翻译等其他工具，且工具组合方式影响其对AI修改建议的评估质量，为改进写作辅助工具设计提供参考。

Jamieson 等人通过调查和访谈美国社交媒体用户，发现用户对数据可携带性持积极态度但对控制形式认知不一，建议细粒度数据过滤和社交联系人协调传输以提升用户控制。

Masrani 等人通过混合方法实验发现，在线极化对话中引入两分钟消息间隔的慢化设计可促进人际正念，但同时会导致用户挫败感，形成双重效应。

Akahori 等人通过混合方法研究发现感受到强烈社会规范压力的混合工作者幸福感较低，而愿意遵守规范者幸福感较高，为组织支持系统设计提供启示。

LEE等人设计第一人称和第三人称聊天机器人进行混合方法研究，发现基于聊天机器人的社交接触能有效减少精神疾病污名，第一人称叙述效果更佳。

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