Chi-Lan Yang

school东京大学bar_chart全球第 #499 名

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Chi-Lan Yang 最新论文

Nakano等人研究发现AI authorship披露会损害读者感知，但高AI素养可缓冲此效应，建议开发透明且情境敏感的写作系统以维护信任。

Fang 等人设计了一种基于大语言模型的现场思考交流界面，显著提升了年轻研究人员的批判性思维水平，多智能体条件可促进多视角比较分析。

Qin 等人研究发现，通过阅读高亮进行个性化 AI 辅助写作虽增加用户参与度，但却将高亮从意义建构转变为“喂养 AI”的工具，导致用户对 AI 依赖增加、自主性与所有权感受下降。

Song 等人研究发现，AI生成的影响者通过视觉和会话线索扮演亲属角色唤起老年人情感共鸣，满足其信息与情感需求，但也引发情感替代和投入不平等担忧。

Szabó 等人开发对话式接种聊天机器人，通过被试内实验验证其比传统接种方法更有效提升用户对虚假信息的抵抗力，并识别适应性、信任等关键影响因素。

Geng 等人通过对 SMARPP 团体 CBT 项目的八名引导者和六名前客户的深度访谈，揭示团体治疗中客户个人动机与团体动机之间的冲突，为 HCI 社区在技术支持的团体治疗中协调利益相关者沟通提供设计机会。

Yong 等人开发了 Poet-Weaver 系统，通过风格化 AI 对话摘要帮助跨文化朋友反思沟通失败，为开放可解释的 AI 介导通信设计提供指导。

Miura等人提出ResQ系统，通过让用户回答AI生成的简单问题来辅助回复正式邮件，实验表明该方法比传统提示方法效率更高、工作量更低。

Qin 等人通过60人控制实验发现，从一开始使用LLMs会减少原创想法数量，降低创意自我效能感和自我归属感，建议推迟使用LLMs辅助构思。

Geng 等人开发多聊天机器人团体MI系统，63名参与者实验表明团体条件可增强参与度和语言趋同，支持社会学习并提升PMS应对动机。

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