Singapore University of Technology and Design

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CHI '26情感化人机对话 +1

支架式脆弱性：聊天机器人介导的双方相互自我表露与需求支持型互动

Jiang 等人设计了一款双层支架聊天机器人，融合工具性支持与关系性支持，使伴侣间相互表露深度和感知亲近感显著提升。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +2

迈向多模态大语言模型与人类专家的对齐：聚焦亲子互动

Shi 等人探索多模态大语言模型与语言病理学家在对亲子互动中联合注意分析的对齐，发现观察层面对齐更稳健，判断层面因解释标准差异更具挑战性。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

大型语言模型驱动的对抗性社交影响在在线信息传播中的风险与干预

Lu 等人实验发现LLM驱动的对抗性社交影响削弱新闻真实性判断与真假辨别力，检测器和警告提示可部分缓解

CHI '26荣誉提名AI 辅助决策与自动化系统 +2

用言语描述我的感受：探索AI代理人在预先医疗护理计划高主观性决策中的潜力

Sim等人构建ACP代理原型并通过4场工作坊训练，15名参与者中86.7%表示认同，论证了AI作为个人倡导者在预先医疗护理计划中建立长期相互理解的潜力。

CSCW '25Connecting Families

Remini：利用聊天机器人中介的共同回忆促进亲密关系中的积极情感和联结感

Jiang 等人开发 Remini 聊天机器人，通过五阶段叙事引导促进亲密关系中的相互自我表露，显著提升积极情感和联结感。

CHI '25参与式设计（Participatory Design） +1

增强深思熟虑性：评估多模式反思提示的影响

Yeo 等人研究多模态反思提示对在线审议质量的影响，发现角色扮演类提示最宜采用文本模式，故事讲述类提示最宜采用视频模式。

CHI '25隐私设计与用户控制 +1

理解智能合约中终端用户对转移风险的感知

Panicker等人通过用户研究（110人）和78个ERC-20合约源代码分析，发现大多数用户不理解USDT转移风险，该类风险在顶级合约中普遍性达19.2%

CHI '24社交平台设计与用户行为 +1

帮助我反思：利用自我反思界面提示增强在线审议平台的深思熟虑程度

Yeo等人研究显示，角色扮演和时间提示等反思提示可显著提升在线审议质量，促进平衡观点和个性化表达。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +2

CollabCoder：一种使用大型语言模型进行归纳性协作定性分析的低门槛严格工作流程

Gao 等人设计CollabCoder工作流程，将大型语言模型整合到协作定性分析的编码、讨论和手册开发阶段，16名用户评估证实其优于现有平台。

IUI '24交互式数据可视化 +2

DataDive：支持读者通过数据探索对统计语句进行上下文化

Kim 等人开发 DataDive 交互工具，利用 LLM 根据用户选择的统计语句生成引导问题，并结合可视化帮助读者探索上下文数据，提升对统计信息的理解能力。

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大语言模型（LLM）的人机协作

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隐私设计与用户控制

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社交平台设计与用户行为

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