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CUI '25可解释人工智能（XAI） +2

糖尿病风险预测的循证解释视觉对话界面

Samimi 等人设计了结合交互式可视化与对话代理的糖尿病风险预测系统，通过混合提示处理和循证解释方法，帮助医疗专业人员清晰理解模型评估并校准系统信任。

CSCW '24Session 1g: Contextualizing Fairness in AI

机器学习中公平性的关节工作与修补

Fahimi 等人从STS和CSCW视角分析公平AI研究，指出组织条件和社会世界模糊性限制了计算机科学与跨学科视角的合作。

UBICOMP '23心理健康应用与在线支持社区 +2

不仅用于接触追踪：比利时接触追踪应用在年轻人中的使用

Ayalon 等人通过13次访谈研究比利时 Coronalert 应用在年轻人中的使用，揭示了隐私保护与信息需求之间的设计权衡，并为未来接触追踪技术提供设计框架。

CSCW '22Users' Understanding of Algorithms; Users' Understanding of Algorithms

迈向有形算法：探索电影推荐算法的实体交互体验

Alvarado 等人通过四项用户实验识别出设计电影推荐系统有形界面的七个关键考虑因素，并开发了首个功能性有形推荐界面 Recffy 以提升算法透明度与可控性。

CSCW '22Online Platforms; Online Platforms

群体推荐系统交互设计策略的系统综述

Alvarado等人系统综述142篇论文，提出群体推荐系统交互设计策略的全面分类，涵盖应用领域、设备、原型保真度及评估方法等六方面。

CSCW '22Users' Understanding of Algorithms; Users' Understanding of Algorithms

"透明旨在控制"与反之亦然：从共同设计与评估算法新闻推荐系统中学习

Storms等人通过两阶段研究（共同设计工作坊与原型评估）揭示，算法新闻推荐系统中透明度与用户控制相互依存，无控制的透明令人沮丧，无透明的控制则令用户困惑。

IUI '22多语言与跨文化语音交互 +2

可解释推荐对青少年信任的影响：一项电子学习情境研究

Ooge等人研究电子学习中推荐解释对青少年信任的影响，37人实验表明多维信任构念下解释可显著提升初期信任，但需个性化定制。

IUI '21AI 伦理、公平与问责 +2

群体音乐推荐系统中的公平性感知

Htun 等人研究群体音乐推荐系统中用户人格对公平性感知的影响，发现宜人性人格与公平性重要程度感知呈负相关。

CSCW '20UX of AI

中年视频消费者对YouTube算法推荐的信念

Alvarado 等人通过访谈中年YouTube用户，识别出影响算法推荐的四个信念因素（先前行为、社交媒体、推荐系统、公司政策），揭示用户对推荐系统理解有限。

IUI '18生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

多移动设备普适消费的响应式新闻摘要

Chongtay 等人提出响应式新闻摘要技术，根据设备屏幕自动生成合适长度摘要，已通过初步用户验证。

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鲁汶大学机械工程系

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2018-2025

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人工智能与机器学习交互

推荐系统用户体验

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

数据可视化与信息设计

医疗与科学数据可视化

健康、医疗与福祉

心理健康应用与在线支持社区

语音交互与对话系统

多语言与跨文化语音交互