Arizona State University

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CHI '26振动反馈与皮肤刺激 +2

HapticLens：基于空间局部化视频运动的交互式振动触觉生成

John 等人开发HapticLens方法，从任意视频检测细微运动并生成振动触觉，只需单一致动器，22名参与者验证其实用性和高质量。

CHI '26不确定性可视化 +1

不确定性可视化对专题地图信任度的影响

Srivastava 等人通过161人的实验发现，不确定性可视化会降低专题地图的信任度，且降低程度随不确定性水平升高而增大，但对制作者诚信感知影响较弱。

CHI '26AI 伦理、公平与问责 +2

隐私有何益处？衡量隐私作为人工智能推断个人数据引发伤害的盾牌

Gajavalli 等人提出以伤害为中心的隐私概念化框架，通过在线研究（N=400）衡量 AI 推断个人数据导致的14种感知伤害，为教育与就业场景中的隐私保护提供理论与实践指导。

CHI '26参与式设计（Participatory Design） +3

为上游工作设计：与城市消防部门共同设计预防解决方案的学习

Warren 等采用 Dan Heath 的"上游工作"概念，通过多阶段共同设计为消防部门创建数据仪表板，展示预防性911呼叫减少项目成效，破解这类社区干预难以向利益相关者证明成功的核心挑战。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +3

放大乡村教育工作者的视角：一项关于生成式人工智能对美国农村高中影响的定性研究

Michel 等人调研31名美国农村高中教师，发现现有资源差距限制GenAI有意义整合，基础设施障碍和AI素养培训缺乏是主要挑战。

CHI '26对话式聊天机器人 +4

你是一条河流：从下而上重新定位公民水机器人

Caughman 等人将聊天机器人角色设为河流，通过原住民关系视角的简单干预解决了多数群体偏见问题，显著提升了用户信任和情感共鸣，且保持事实准确性。

CHI '26计算方法在HCI中的应用 +2

我能清晰看到符号执行：探究基于GUI的符号执行在软件漏洞发现中的有效性

Li 等人通过24名专家的对照实验表明，基于GUI的符号执行工具在漏洞发现效率上具有显著影响，为改进SE工具的人机交互设计提供了重要参考。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

全接受，无拒绝：评估大型语言模型作为「同行」评审者的表现

Verma 等人评估发现主流LLM存在严重「接受偏置」，接受率超98%而准确率极低，其强调开放性与自我超越的价值取向与同行评审的保守原则根本对立。

CHI '26最佳论文振动反馈与皮肤刺激 +2

Sound2Hap：从人类评分学习音频到触觉振动生成

Li 等人提出Sound2Hap CNN自编码器模型，从多样化环境声音生成低延迟感知振动，用户评分在音频振动匹配和触觉体验指数上均优于信号处理基线。

CHI '26内容审核与平台治理 +1

志愿者版主作为本地信息基础设施中的情境化公民劳动

Cotter 等人将本地在线群体志愿者版主的工作概念化为情境化公民劳动，揭示其在填补"新闻荒漠"信息空白、维系社区民主参与中的关键作用。

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亚利桑那州立大学

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2018-2026

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数据可视化与信息设计

交互式数据可视化

人工智能与机器学习交互

AI 伦理、公平与问责

隐私、安全与信任

数据隐私感知与决策

触觉、力觉与物理反馈

振动反馈与皮肤刺激

研究方法与设计实践

原型设计与用户测试