Ruhr University Bochum

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CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

“AI 工具不会让情况更糟。”：在密码存储研究中调查开发人员与 AI 助手的安全行为

Yardim 等人通过密码存储实验发现开发者倾向依赖 AI 生成代码但忽视安全，明确的安全指令可引导其转向安全实践，AI 工具需配合针对性指导。

CHI '26荣誉提名生物传感器与生理监测 +2

感知你的声音：利用肌电图和超声成像探索声带肌肉活动进行音高评估

Chen 等人研究利用 EMG 和超声成像技术可视化声带肌肉活动，发现 EMG 可突出肌肉激活细节，超声成像揭示声带动力学，对 16 名歌者的实验表明 EMG 区分不同水平歌手的肌肉控制能力。

CHI '26隐私设计与用户控制 +3

本不该如此困难：研究者对可用隐私与安全研究中多样性和包容性的看法

Chatterjee 等人通过20次深度访谈揭示UPS研究者招募多元人群面临的挑战，包括定义困难、目标人群获取受限及出版规范约束，并提出社区集体行动建议。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

快速演进的AI背景下开发者筛选的鲁棒方法

Serafini 等人提出基于音频的ChatGPT抗开发者筛选方法，通过时间限制逐步揭示关键信息，设计215秒筛选仪器可覆盖95.87%程序员并排除99.69%非程序员。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

认证AI系统等同于可信？探索专家和普通用户对AI认证的认知与需求

Gaballah 等人通过访谈30名专家和普通用户发现两类群体对AI认证的信任度、认证机构偏好、透明度需求和欺诈防范措施存在显著差异，为认证方案改进提供建议。

CHI '26荣誉提名可解释人工智能（XAI） +2

用户研究：AI标签作为图像虚假信息的防护措施

Höltervennhoff 等人通过焦点小组和大规模调查发现，AI标签虽能减少虚假信息传播，但会导致过度依赖等意外副作用。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

校园 AI 与商业 AI：比较学生和员工对其大学 LLM 聊天机器人与 ChatGPT 的感知

Hannig 等人通过 526 名用户研究，发现相比 ChatGPT，用户对校园 LLM 聊天机器人的信任度更高、感知隐私更好、感知 hallucination 更少。

CHI '25荣誉提名性别与种族在HCI中的议题 +1

女性安全专家不是敌人：一项关于性别相关沟通挑战的质性研究

Yardim 等人访谈 25 名女性安全专家，发现其面临低估专业知识、沟通障碍、建议被抵制及敌对行为等性别相关挑战，需通过联盟男性和过度准备来证明能力。

CHI '25隐私设计与用户控制 +2

TaPSI 研究框架 - 关于有形隐私和安全接口的知识系统化

Rodriguez 等人通过分析80篇出版物提出 TaPSI 研究框架，系统化有形接口在隐私安全领域的设计空间与实施方法。

CHI '25隐私设计与用户控制 +2

弥合可用安全研究与开源实践之间的差距——与VeraCrypt长期合作的经验教训

Reichmann 等人四年来与 VeraCrypt 合作改进开源加密软件易用性，虽通过用户研究优化界面，但因代码复杂性和安全性担忧未被社区接受

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