Northern Arizona University

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CUI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +1

初学者程序员与 ChatGPT 学习的结果、感知与交互策略

Penney 等人通过对照实验发现，初学者使用 ChatGPT 时倾向简短提示但获得冗长回复，而人工导师则提供针对性解释；尽管学生不信任 ChatGPT 准确性，却因减少社交焦虑而更偏爱它。

CSCW '24最佳论文Session 2a: Collaborative Workflows

修补织物：修复宽带地图的争议性协作工作

Abad 等人通过 14 次访谈研究揭示宽带地图修复工作的社会政治维度，指出边缘化群体承担数据修正负担，数据工作者实质上扮演着activist角色。

DIS '24游戏化设计（Gamification） +1

协同设计用于宽带数据采集的基于位置的游戏

Duval 等人通过五轮参与式设计，与 11 名参与者共同设计了 11 个用于移动宽带数据采集的游戏概念，揭示了通用游戏机制的重要性。

CSCW '23Social Connections

独处与 Together：流动 socio-technical-natural 系统中的韧性

Abad 等人通过对12名长途徒步旅行者的访谈，发现他们在面对环境挑战时创新性地结合技术与自然进行韧性适应，揭示了技术既是韧性工具也是 adversity 来源的双重角色，呼吁设计将自然整合其中的协作韧性系统。

CSCW '21最佳论文Social Support and Intervention

将文化相关性融入针对美洲原住民青年的行为mHealth干预

Vigil-Hayes等人开发了ARORA原型，通过与美洲原住民青年共同设计行为mHealth干预，发现青年期望更高水平的文化与行为健康互动教学，为跨文化mHealth设计提供了重要启示。

CSCW '21Open Collaboration

漫长的道路:为大型开源组织做贡献的持续挑战与应对策略

Guizani 等人通过对ASF 624名贡献者调研和访谈，构建了包含88个挑战的概念模型和48项缓解策略，揭示成熟开源组织仍面临多样化个人和项目特定挑战。

CSCW '21Human-AI Collaboration

别打扰我：开源软件项目中与软件机器人交互的挑战

Wessel 等人通过访谈21名OSS项目从业者，提出人类开发者将机器人烦人行为视为噪音的理论，揭示其对沟通与工作流程的干扰。

CSCW '20荣誉提名Collaboration: Creating and Writing Together

隐形人物：成功OSS贡献者的角色与路径

Trinkenreich 等人通过访谈揭示OSS社区中存在重要的隐形角色（如倡导者、许可证管理者），贡献者可通过多元背景和流动路径在开源领域建立职业生涯。

CSCW '19Political Participation and Polarization

复杂、当代与非传统：2018年美国中期选举期间#NativeVote运动和美洲原住民候选人的推特特征分析

Vigil-Hayes 等人分析了2018年中期选举期间104位美洲原住民候选人的72万条推文，发现候选人社交媒体议题与实际关联议题存在脱节，揭示了#NativeVote运动中选民压制等新兴议题网络。

CHI '18对话式聊天机器人 +1

单个或多个对话代理？交互连贯性比较

Chaves 等人通过Wizard of Oz实验比较单一与多聊天机器人场景，发现用户报告更多困惑但对话结构无显著差异

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2018-2025

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对话式聊天机器人

人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

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游戏、娱乐与游戏化

游戏化设计（Gamification）

众包、协作与远程工作

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