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CHI '26用户研究方法（访谈、调查、观察） +2

一图胜千言？利用视觉和文本渠道理解态度与信念

Li 等人通过41名参与者的定性研究，揭示了通过自由绘画和文本描述表示态度与信念的策略，为设计平衡表达性与可分析性的视觉获取技术提供了重要见解。

CHI '23数据故事讲述（Data Storytelling） +2

数据可视化何时具有说服力？先前态度对从散点图可视化中学习相关性的影响

Markant等人研究发现观看散点图时，强烈先前态度会降低信念变化，视觉不确定性表示可能放大此效果，态度仍难改变。

CHI '20荣誉提名对话式聊天机器人 +1

研究认知偏差在评估对话代理中的影响

Santhanam等人研究认知偏见对对话代理评估的影响，发现锚定偏见增加了众包工作者评分一致性，并确定时间和先前经验也是影响因素。

CHI '20交互式数据可视化 +1

杜波依斯包裹条形图：可视化具有不均衡值的分类数据

Karduni 等人提出杜波依斯缠绕条形图可视化技术，通过两个众包实验验证该方法在识别和估算不均衡分类数据条形值时具有更高准确性。

IUI '19交互式数据可视化 +2

容易受到 misinformation 影响吗？Verifi2

Karduni 等人开发 Verifi2 视觉分析系统，通过语言、网络和图像特征帮助用户区分虚假信息与真实新闻，专家访谈表明其在虚假信息教育方面具有良好潜力。

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2019-2026

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数据可视化与信息设计

交互式数据可视化

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

语音交互与对话系统

对话式聊天机器人

社交媒体与在线社区

虚假信息与事实核查