Haojian Jin

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Driscoll 等人通过LLM生成的探针研究父母对儿童与GenAI聊天机器人交互的监管需求，发现父母关注当前家长控制忽略的交互类型，并期望获得细粒度对话级透明度和适配儿童年龄的个性化控制。

Liu 等人开发 CoBRA 工具包，通过认知偏差指数和行为调节引擎的闭环设计，系统化指定 LLM 社会智能体的认知偏差，使不同模型间获得一致、可控的行为表现。

Li 等人开发 PrivacyAkinator 工具，通过大语言模型生成多选题帮助开发者阐明隐私设计决策，用户研究表明其识别关键决策数量增加47%，时间减少73%。

Cheng 等人设计 TreeQuestion 系统，利用 LLM 自动生成选择题评估概念学习，可节省教师 95% 以上的评阅时间。

Li 等人以Zoom参会者注意力跟踪为案例，对18位软件工程师的重新设计过程进行观察，发现用户隐私反馈整合面临设计两极化、确认偏误等挑战。

Yang 等人提出 ContextLabel 方法，利用非互斥标签捕捉用户隐私概况，可达73%的预测准确率，优于传统方法。

Jin 等人调查159名用户，提炼33种智能家居隐私保护行为，发现用户倾向物理屏蔽等临时方法，设计11个概念评估显示"隐私诊断"最受欢迎。

Shen 等人设计混淆矩阵替代表示方法，通过访谈和实验发现语境化术语和流程图能显著提升非专家对机器学习模型累犯预测性能的理解。

Shen 等人通过466人调查和12人访谈研究中国移动支付（支付宝和微信支付），发现其在物理、社会和数字维度无处不在的使用模式及用户面临的挑战，为推动移动支付的国家提供设计和政策启示。

Zhang 等人提出 Sozu 自供电无线传感系统，将活动能量转换为射频信号实现建筑级穿透感知，事件检测准确率达99%以上，并可检测事件状态、强度和频率。

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