Shanghai Jiao Tong University

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CHI '26社交机器人交互 +2

为触觉做好准备：探索用户对机器人预接触提示的感知透明度

Zhao等人通过340人调查和41名参与者实验，比较九种机器人预接触提示，发现视频显示最能提高感知透明度，任务导向触觉比情感导向触觉更易被接受，为机器人触觉交互设计提供指南。

CHI '26严肃游戏与功能游戏 +3

谁动了我的心之笔？心之境：基于绘画疗法面向抑郁青少年的 human-AI 协作游戏化辅助治疗应用

Wang 等人开发心之境系统，利用AI将自然物转换为画笔并生成草图，显著提升抑郁青少年治疗动机并有效缓解抑郁症状。

CHI '26参与式设计（Participatory Design） +3

同时呈现所有未来：通过多智能体社会模拟支持地方营造的投机设计

Li等人提出ParaScape系统，通过LLM多智能体社会模拟生成地方营造的动态投机情境图像，帮助设计师分析活动多样性和利益相关者权衡，促进包容性地方营造。

CHI '26荣誉提名沉浸感与临场感研究 +2

使用减弱现实技术模糊不受欢迎个体以减轻社交不适

Zhang 等人提出使用减弱现实技术模糊不受欢迎个体，开发混合现实原型系统实验证明该方法显著降低用户社交焦虑和临场感。

CHI '26数据隐私感知与决策 +2

表情包背后：理解用户在社交媒体上使用表情包的用户体验

Niu 等人通过2317条Reddit帖子和324名参与者调查发现，看似安全的表情包在不当分享时可能造成伤害，用户对隐私的担忧随参与度加深和敏感话题而加剧，并表达了对表情包交互中同意和控制的需求。

CHI '26生物传感器与生理监测 +2

LubDubDecoder：将微机械心脏监测引入音频穿戴设备

Zhang 等人开发LubDubDecoder系统，将音频穿戴设备扬声器转为传感器重建心震动图，与参考设备相关性达0.88-0.95，实现微机械心脏振动的无感监测。

CHI '26最佳论文大语言模型（LLM）的人机协作 +3

CoBRA：使用经典社会科学实验对社会智能体进行认知偏差编程

Liu 等人开发 CoBRA 工具包，通过认知偏差指数和行为调节引擎的闭环设计，系统化指定 LLM 社会智能体的认知偏差，使不同模型间获得一致、可控的行为表现。

CHI '26情绪识别与检测 +3

RageSense：利用声学传感与基于大语言模型的干预实现移动游戏情绪调节

Liu 等人提出 RageSense 系统，利用近超声波声学传感分析面部肌肉运动实现手机端情绪检测，结合 LLM 生成同理心干预，在53人现场研究中显著改善玩家情绪状态。

CHI '26触觉可穿戴设备 +2

"我们的秘密语言"：在长距离关系中共同创造和仪式化情感触觉

Yang 等人开发 Onni 触觉界面，让情侣协作创建共享触觉互动库，通过20对伴侣的共同设计工作坊和6对伴侣的日常使用，验证了触觉互动的持续探索、协商和仪式化过程。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

告诉我遗漏了什么：与GPT交互以回忆一次性目击事件

Zhou 等人研究GPT辅助一次性目击事件回忆，发现相信自己更清楚的参与者更信任GPT输出，引导GPT用户则主观清晰度与实际回忆更强对齐，揭示GPT-用户交互潜在影响记忆信念与感知。

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人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

手势、肢体与运动交互

足部与手腕交互

情感计算与情绪交互

情感反馈与情绪调节界面

触觉、力觉与物理反馈

触觉可穿戴设备

可穿戴设备与传感技术

生物传感器与生理监测