Johns Hopkins University

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CHI '26脑机接口（BCI）与神经反馈 +2

增强认知负荷下的错误意识：神经刺激如何通过工作记忆改善自我监控

Huang 等人发现 tDCS 刺激左背外侧前额叶皮层可通过改善工作记忆提升高负荷下错误意识，提出动态认知资源桶理论，为神经自适应系统设计提供新路径。

CHI '26暗黑模式（Dark Patterns）识别 +3

黑暗模式遭遇GUI智能体：大型语言模型智能体对操纵性界面的易感性与人类监督的作用

Tang 等人通过两阶段实验发现LLM智能体难以识别黑暗模式，人类监督虽能改善规避但引入了认知负荷，揭示了人-AI协作在应对欺骗性界面时的新漏洞。

CHI '26行为改变与反思技术 +2

用户对负责任赌博消息作为赌博安全 nudge 的感知

Guan 等人通过22名赌徒访谈发现负责任赌博消息能影响态度与行为，但部分用户误解其目的，需改进设计提升安全效果。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

设计反馈：理解并克服对话智能体中用户反馈障碍

Sharma 等人通过两项研究识别出四种反馈障碍（共同基础、可验证性、沟通、信息量），并推导出三个设计需求以提升用户反馈质量。

CHI '26对话式聊天机器人 +2

通过LLM生成的探针了解父母监管儿童与GenAI聊天机器人交互的期望

Driscoll 等人通过LLM生成的探针研究父母对儿童与GenAI聊天机器人交互的监管需求，发现父母关注当前家长控制忽略的交互类型，并期望获得细粒度对话级透明度和适配儿童年龄的个性化控制。

CHI '26荣誉提名众包任务设计与质量控制 +2

动态补偿机制通过触发对财务损失的敏感性来增强众包研究中的用户参与度

Gomez 等人提出动态补偿策略，通过从隐含拒绝风险转为明确绩效扣款触发损失规避，使众包任务中用户参与度显著提升。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

生成式AI聊天机器人生态系统中的隐私选择设计

Liu 等人通过486人调研揭示用户对GenAI生态系统的隐私选择存在矛盾心理，提出提升透明度与控制感的设计框架以增强用户信任。

CHI '26对话式聊天机器人 +2

为心理健康克隆自我：设计安全且具有治疗性的自我克隆聊天机器人框架

Shirvani 等人通过访谈提出自我克隆聊天机器人设计框架，涵盖目标定义、自我克隆角色和用户-克隆关系动态三个维度，旨在最大限度减少情感和伦理伤害。

CHI '26荣誉提名AI 辅助决策与自动化系统 +3

从工作的未来到劳动者的未来：应对无症状人工智能危害以促进有尊严的人机交互

Ehsan 等人揭示 AI 作为放大器导致专家“直觉锈蚀”的悖论，提出有尊严人机交互框架，通过双重目的机制帮助工作者检测、遏制并恢复 AI 诱导的技能侵蚀。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

结果-可行动性差距：理解从业者如何在实际环境中评估 LLM 产品

Maden 等人通过19名从业者访谈，识别了LLM产品评估的五种挑战，包括新的结果-可行动性差距，并提出从非正式氛围检查向系统性评估转化的策略。

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约翰斯·霍普金斯大学

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2018-2026

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人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

可访问性与无障碍设计

通用设计与包容性设计

研究方法与设计实践

参与式设计（Participatory Design）

伦理、公平、社会正义与包容

算法公平与偏见