Northeastern University

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IUI '26可解释人工智能（XAI） +2

HEART 界面：可视化心胸重症监护室风险评分的不确定性

Nourani 等人设计 HEART 交互界面，将风险评分及不确定性可视化集成于心胸重症监护室的整体与详细视图中，支持临床决策。

CHI '26AI 辅助决策与自动化系统 +2

平衡效率与共情：医疗从业者对急诊科重症照护对话AI支持工作流的看法

Zhao 等人通过访谈急诊科医护揭示四阶段重症对话工作流障碍，提出AI支持需兼顾效率与人文关怀，设计环境式AI辅助信息综合、实时对话及自动记录。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

促进公民决策中共享理解的人机叙事合成

Overney 等人开发StoryBuilder系统将2480条社区反馈转化为124个第一人称叙事，通过四个月实地部署和实验证明基于体验的叙事能增强跨视角共情与信任，促进公民决策中的共享理解。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

探索AI在临床协作中的未来：肿瘤会诊病例准备研究

Li 等人对比Copilot与专用医疗智能体HAO在肿瘤会诊准备中的表现，发现肿瘤科医生对HAO接受度更高，但信任校准策略效果有限。

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大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从人-人协作的视角：一个用于探索人-智能体协作的可配置研究平台

Yao 等人构建了一个模块化人-LLM智能体协作研究平台，通过Shape Factory和Hidden Profile实验验证了平台效能，为人-智能体协作的HCI研究提供了可配置实验工具。

CHI '26隐私设计与用户控制 +2

我的身体，他们的商业：用户对FemTech应用商业数据实践的看法

Alsebayel 等人通过187人调查发现，FemTech用户对边缘数据收集和普遍追踪持抵抗态度，商业实践仅在功能相关时才被容忍，透明界面原型比文字描述引发更宽容回应。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

有时需要事实，有时需要拥抱：理解老年人对LLM对话AI系统中解释的偏好

Mathur 等人通过速度约会研究发现，老年人对AI解释的偏好高度情境依赖，解释可帮助校准紧迫性并为家庭成员提供生活洞察，为个性化解释设计提供依据。

CHI '26性别与种族在HCI中的议题 +3

“我能获取我想要的并根据需要调整”：BIPOC在TikTok上通过互联网美学进行身份建构与抵抗

Chen 等人发现BIPOC用户将TikTok互联网美学作为身份建构工具，但面临算法象征性消灭，他们采用算法民间理论和离线策略抵抗，从美学中提取快乐和意义。

CHI '26游戏用户体验与玩家行为 +2

"我真的需要这个吗？": 揭示电子竞技教学中计算训练工具整合挑战

Kleinman 等为《英雄联盟》开发计算训练工具 MySkills 并在职业训练学院部署三个月，通过两轮访谈揭示用户对 CTT 的看法及真实整合挑战，为电子竞技训练技术的转化研究提供重要启示。

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