Indiana University Bloomington

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CHI '26远程医疗与远程患者监测 +2

协同追踪：基于机器人与应用的语音分析系统以支持痴呆护理伙伴间的共享意义建构

Hsu 等人开发机器人与应用结合的语音追踪系统，发现失智症患者用其保持自主权，护理伙伴需数值洞察与行动支持，提出差异化信息设计可同时满足双方需求。

CHI '26数据隐私感知与决策 +2

三思而后行：利用定制化大语言模型干预提升隐私意识

Pias 等人提出基于大语言模型的分类式与精细化隐私干预方案，显著降低用户在社交媒体分享图片的意愿，其中分类式干预在保持较低认知负荷方面表现更优。

CHI '26最佳论文儿童与家庭物联网 +1

「家庭是混乱的」：从亲子紧张关系到智能家居技术的家庭中心设计

Sun 等人通过九个家庭的居家研究，识别了智能家居技术中的四个亲子紧张关系，并将父母调节重新概念化为紧张关系管理，呼吁采用家庭中心的设计方法。

CHI '26健康自我追踪 +2

当数字避孕不如预期时

Bosco 等人访谈 27 名数字避孕用户，发现意外怀孕或使用紧急避孕后用户仍持续使用该技术，表明与亲密追踪技术的长期关系由多个被解读和克服的“失败”构成。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

LLM在评估视频儿童适宜性方面如何辅助父母？

Nawshin 等人评估了LLM辅助父母评估7岁以下儿童视频适宜性的能力，发现LLM虽难以独自判断适宜性，但能提供有效视频描述辅助父母决策。

CHI '26认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难） +2

「他们告诉我的是我不干净，我不纯洁」：理解穆斯林女性的月经教育经历

Ibrahim 等人通过访谈14名美国穆斯林女性，发现宗教价值观深刻影响月经教育认知，女性依赖宗教支持网络应对经期实践，建议设计宗教一致的月经信息系统。

CSCW '20Family, Children, and Youth

“这比引发对抗更容易”：社交媒体上维护社会规范与隐私的制裁策略

Rashidi 等人通过访谈发现年轻人在社交媒体上倾向使用间接隐蔽的制裁来维护强关系，但此类制裁往往难以让违规者意识到自身行为的不当，建议设计更清晰的规范提示机制。

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印第安纳大学布卢明顿分校

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人工智能与机器学习交互

可解释人工智能（XAI）

个人信息学与自我追踪

健康自我追踪

健康、医疗与福祉

远程医疗与远程患者监测

智能家居与物联网（IoT）

儿童与家庭物联网

可访问性与无障碍设计

认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）