William & Mary

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CHI '26智能辅导系统与学习分析 +2

为中学生协作数学问题解决设计AI同伴：参与式设计研究

Lyu 等人通过24名中学生参与式设计研究，开发擅长数学且保持谦逊的AI学习伙伴，提供渐进式提示和检查并由学生掌控的辅助方式。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

探索用于心理治疗中治疗作业支持的可定制交互工具

Wang等人设计TheraTrack工具，利用大语言模型整合多维度治疗作业数据，生成可追踪摘要与自然语言查询，降低治疗师认知负荷并支持数据溯源。

CHI '25对话式聊天机器人 +2

理解生成式AI聊天机器人在社交焦虑支持方面的态度和信任

Wang 等人混合方法研究发现，重度社交焦虑者更信任AI聊天机器人的非评判性回应，而轻度者更重视技术可靠性，并识别出影响信任的设计因素

CHI '24社交平台设计与用户行为 +1

社交媒体中信任与不信任动态特征分析：一项调查研究

Zhang 等人通过1769名参与者调查发现，社交媒体上信任与不信任可共存，虚假信息干预提高认知和信任但未缓解不信任

CHI '23荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +2

合成谎言：理解人工智能生成的虚假信息及评估算法和人类解决方案

Zhou等人发现AI生成的虚假信息比人类创作更详细且更符合可信度标准，导致现有检测模型性能下降30%，挑战了传统事实核查方法

CHI '23最佳论文隐私设计与用户控制 +1

当我们谈论社交媒体中的信任时，我们指的是什么？一项系统性回顾

Zhang 等人对70篇论文进行系统性回顾，综合定义了社交媒体信任的概念化和测量方法，梳理了信任前因及对行为态度的影响，为社交媒体研究指明方向。

CHI '22老年护理与认知症照护 +2

调查老年人对危机信息学工具的态度：增强灾害期间社区韧性的机会

Suhaimi 等人通过对沿海老年人焦点小组访谈，发现技术偏好与控制感、社会关系和数字准备密切相关，提出以社区韧性为导向的危机技术设计建议。

CHI '22内容审核与平台治理 +1

信任的转变：探讨在COVID-19信息搜索中信任和不信任的产生、转变和崩溃

Zhang 等人通过混合方法研究发现，COVID-19期间用户信任从社交媒体信息转向平台，不信任表现为数据差异怀疑，并随时间动态演变。

CHI '21交互式数据可视化 +1

COVID-19危机可视化图谱

Zhang 等人分析668个COVID-19可视化图表，构建概念框架探讨数据使用、信息传达场景与形式，为危机可视化研究提供指引。

CHI '20不确定性可视化 +2

理解老年人对危机信息学技术的使用

Zhang 等人访谈16位有紧急疏散经历老年人，发现危机APP存在认识与参与不足，并揭示其对满足人类基本需求和自尊的价值

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