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CHI '26桌面3D打印与个人制造 +2

CAD 中制造工作流比较支持设计推理

Feng 等人开发 CAMeleon 原型，支持 CAD 中激光切割与 3D 打印等制造工作流的可视化比较，帮助用户探索替代方案并促进明智的设计决策。

CHI '26内容审核与平台治理 +3

超越社区笔记：理解与构建社交媒体众包上下文系统的框架

Lloyd 等人通过系统文献综述和CCS实现分析，提出包含理论模型和六维设计空间的众包上下文系统框架，为社交媒体众包事实核查的设计与伦理研究奠定基础。

CHI '26智能语音助手（Alexa、Siri 等） +2

转录之误：自动语音识别中的字幕错误降低演讲者与内容评价

Kadoma 等人通过在线实验（N=207）发现，ASR字幕错误会持续降低所有演讲者的评价，但控制字幕质量后未观察到口音群体间的差异影响。

CHI '26数据隐私感知与决策 +1

谁处于风险中？美国数字安全攻击和情境风险因素的流行率研究

Heung 等人通过5001名美国成年人调查，首次大规模定量分析数字安全攻击与情境风险因素关联，发现近半数受访者资源受限与更高攻击风险显著相关。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

分担关怀：研究对话人工智能如何促进家庭护理工作者与家庭护理人员之间的协调

Solano-Kamaiko 等人研究发现对话AI可简化护理沟通和协调交接，但需设计为能表达不确定性并保留关怀人文本质，以补充而非取代人类判断。

CHI '26通用设计与包容性设计 +2

理解无障碍实践如何影响混合能力虚拟协作团队的团队工作

Jung 等人通过访谈研究发现，无障碍实践不仅提供访问机会，还能协调任务和维护关系，并将同理心与问责平衡视为团队协作的核心挑战，提出将无障碍作为团队建设基础的建议。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +2

多模态大语言模型如何支持视觉信息获取：针对盲人和低视力人士的日志研究

Penuela 等人通过对20名视障用户进行两周日志研究发现，多模态大语言模型虽能提高视觉描述准确性（可信度3.76/5），但AI提供错误答案的比例达22.2%，并据此提出视觉助手技能概念。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

反应性写作者：与AI协作写作如何改变我们的想法参与方式

Bhat 等人通过19名参与者访谈和1291次写作会话分析，揭示AI将写作转变为评估优先的建议主导实践，使写作者在不自觉中受AI偏见影响，提出 Reactive Writing 概念。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

对我的置信区间有信心：数据用户如何参与隐私保护的维基百科数据研究

Triedman 等人开发了维基百科页面浏览数据集的噪声特征文档，比较启发式隐私与差分隐私，通过任务驱动询价（n=15）发现用户计算置信区间时存在困难，且常误解差分隐私的实用性。

CHI '26人-机器人协作（HRC） +2

迈向体贴的具身人工智能：从抽象概念到高保真原型的多站点医疗机器人协同设计

Bai等人通过14周工作坊协同设计医疗场景具身AI，提出八条指南，强调从抽象概念到高保真原型的迭代过程对理解现实权衡的重要性。

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AI 伦理、公平与问责

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

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伦理、公平、社会正义与包容

边缘化群体赋权

社交媒体与在线社区

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