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CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

利用LLM提供有效公共服务的机遇与风险

Moon 等人研究LocalLLM和BERTopic模型在儿童福利案例跟踪中的应用，发现其能识别案例偏差但无法检测需专业裁量判断的轨迹，为AI辅助公共服务的可行性提供实证依据。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

谁讲述了更好的故事？比较人类与AI生成的围产期心理健康主题叙事

Progga 等人研究发现，人类创作的故事比AI生成故事更具情感共鸣和真实感，强调在围产期心理健康支持中应谨慎使用AI叙事。

CHI '26荣誉提名发展中国家与HCI4D +3

全球南部 diaspora 如何为跨国政治变革动员？

Das等人通过访谈分析2024年孟加拉裔移民的抗议运动，发现其利用汇款抵制和社交平台形成跨国网络，提出“diaspora叠加”概念解释其政治影响力。

CSCW '25Perspectives on Data Privacy

寻找"公平竞争的方式"：帮助偶然用户在智能环境中应对隐私风险

Park 等人通过25名偶然用户访谈发现，智能设备用户普遍存在顺从感且不愿与设备所有者沟通，呼吁采用考虑人际因素的社会技术方法帮助其应对隐私风险。

CSCW '25Reflecting on Methodology

评估混合型与纯在线本地支持社区的差异

Srivastava 等人通过AAAE框架分析混合型与纯在线本地支持社区，发现混合干预在平台采用上存在SES差异，纯在线干预在课程获取与依从性上存在差异，揭示了生存偏差对 disparities 评估的影响。

CHI '25荣誉提名边缘化群体赋权 +1

公共无家可归服务中的关怀数据化

Moon 等人对多伦多无家可归者系统进行民族志研究，发现客户数据时间性限制 AI 预测效能，前线工作人员通过启发式决策应对不确定性。

CHI '25AI 辅助决策与自动化系统 +2

谈谈房间里的假设

Mothilal 等人通过对 22 名 ML 从业者访谈，从非形式逻辑视角揭示假设独立构建、反应性处理和模糊记录是导致 ML 假设困惑的核心因素。

CSCW '24Session 3c: Evolving Approaches to Privacy

在定性隐私研究中应用情境完整性框架的路线图

Kumar 等人提供在定性隐私研究中应用完整情境完整性框架的路线图，并以健身追踪隐私访谈数据为例说明分析步骤。

MOBILEHCI '24生育健康与女性健康

揭示用户视角：探索 Femtech 移动应用评论中的主题以增强可用性和隐私保护

Nellore 等人分析苹果和谷歌应用商店中 Femtech 应用的用户评论，揭示了可访问性、界面、功能和隐私等方面的用户关切，为提升可用性和信任提供建议。

CHI '24AI 伦理、公平与问责 +1

面向负责任的机器学习的非理想方法论框架

Mothilal 等人通过访谈22名技术导向ML从业者，发现其方法论沿理想化光谱分布，提出受非理想理论启发的结构化RML流程框架。

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健康、医疗与福祉

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算法公平与偏见

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制