University of Illinois Urbana-Champaign

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CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +2

三种模态、两个设计探测、一个原型和无视觉：基于体验的多模态3D数据可视化工具的协作设计

Kamath 等人通过体验式协作设计，为视障用户创建含参考超声化、立体音频等多模态原型的3D数据可视化工具，解决非视觉探索中的方向定位和峰值查找难题。

CHI '26交互式数据可视化 +2

穿针引线：用于浏览线程化在线讨论的可视化工具

Liu 等人设计Needle可视化系统，为Reddit管理员提供毒性、活动量和投票趋势的线程概览与细节分析，有效解决嵌套讨论中上下文丢失的Moderation难题。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从制作文本到制作思维：将AI写作支持扎根于写作中心教学法

Liu 等人结合写作中心教学法设计Writor原型，通过设定目标、平衡反馈和对话式修改帮助写作者完善文本，经30名专家评审验证其教学合理性，为AI写作反馈系统提供设计指南。

CHI '26荣誉提名发展中国家与HCI4D +1

数据修复

Rahman 等人通过孟加拉国六个月民族志研究，揭示数据修复受限于高精度设备缺乏、跨语言资源稀缺及本地知识保护传统，并发现修复者使用外部资源时面临后殖民伦理困境。

CHI '26智能辅导系统与学习分析 +2

顺序重要吗？评估人工智能与人类模拟在执法高风险沟通培训中的应用

Wang 等人通过混合方法研究表明，AI与真人模拟的培训顺序显著影响警察学员的情感投入和准备感，并提出了混合模拟教学框架。

CHI '26面向青少年的心理健康技术 +2

青少年安全 AI 伙伴原则：家长和专家视角

Yu 等人通过 26 次访谈发现家长和专家对青少年 AI 交互风险评估逻辑不同，前者关注单个高风险事件，后者关注长期模式，为 AI 伙伴安全设计提供方向。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +3

理解TikTok如何计数秒数：通过ML驱动的视频内容分析理解TikTok行为

Masood等人开发VCA工具，利用视觉语言模型分析TikTok视频内容，揭示用户对推荐算法的感知、互动模式及视频顺序敏感性的行为规律。

CHI '26荣誉提名可解释人工智能（XAI） +3

超越语言的设计：面向英语能力有限群体的 AI 健康技术的社会技术障碍

Huang 等人通过访谈发现 AI 可能缓解 LEP 患者的社会和制度障碍，但需注意结构性信任问题，设计应支持建立 rapport 和语言教育。

CHI '26情感化人机对话 +2

AI 陪伴的心理健康影响：社交媒体准实验、用户视角与关系视角的三角验证

Yuan 等人通过 Reddit 准实验和访谈研究 AI 陪伴对心理健康的影响，发现 AICCs 既能提供情感支持，也可能导致孤独感和抑郁倾向增加，需设计健康边界机制。

CHI '26参与式设计（Participatory Design） +2

生活化合同：超越以文档为中心的法律协议交互

Huang 等人提出生活化合同概念，通过教育用户法律权利、转换法律语言为主动提供信息三种方式解决传统合同阅读障碍，18名参与者验证了其可行性。

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社交平台设计与用户行为

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参与式设计（Participatory Design）

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XR 中的身份认同与化身（Avatar）

隐私、安全与信任

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