健康专家会采用基于游戏数字生物标志物的临床决策支持系统吗？探究不同解释对感知易用性、感知有用性和信任的影响Yu 等人研究发现医疗专业人员对XAI增强的cDSS持开放态度，更倾向于接收易于理解的诊断信息和包含不确定性的预测，数据中心和模型中心解释的结合有助于建立信任。2025CYChen Yu et al.可解释人工智能（XAI）心理健康应用与在线支持社区IUI
解释性去偏差：在数据生成过程中涉及领域专家以减轻AI系统中的表示偏差Bhattacharya 等人提出领域专家参与表示去偏的设计指南，医疗健康场景实验表明可减少偏差且不影响模型准确性，提供构建强去偏系统建议。2025ABAditya Bhattacharya et al.KU Leuven, Computer ScienceAI 伦理、公平与问责算法公平与偏见CHI
EXMOS：通过多方面解释和数据配置引导解释模型Bhattacharya 等人通过70名用户定量和30名定性研究发现，数据中心和模型中心混合解释在辅助医疗专家数据配置中最有效。2024ABAditya Bhattacharya et al.KU Leuven可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
个性化心理治疗对话代理对治疗关系和使用意愿的影响Vossen 等人通过随机对照试验发现，个性化心理治疗聊天机器人能显著提升用户的治疗关系，使用一周后达到人与心理治疗师相当的绑定水平，但不影响使用意愿。2024WVWout Vossen et al.对话式聊天机器人心理健康应用与在线支持社区IUI
迈向有形算法：探索电影推荐算法的实体交互体验Alvarado 等人通过四项用户实验识别出设计电影推荐系统有形界面的七个关键考虑因素，并开发了首个功能性有形推荐界面 Recffy 以提升算法透明度与可控性。2022OAVero Vanden Abeele et al.Users' Understanding of Algorithms; Users' Understanding of AlgorithmsCSCW
群体推荐系统交互设计策略的系统综述Alvarado等人系统综述142篇论文，提出群体推荐系统交互设计策略的全面分类，涵盖应用领域、设备、原型保真度及评估方法等六方面。2022OAOscar Alvarado et al.Online Platforms; Online PlatformsCSCW
可解释推荐对青少年信任的影响：一项电子学习情境研究Ooge等人研究电子学习中推荐解释对青少年信任的影响，37人实验表明多维信任构念下解释可显著提升初期信任，但需个性化定制。2022JOJeroen Ooge et al.多语言与跨文化语音交互推荐系统用户体验通用设计与包容性设计IUI
护理院呼叫推荐解释：以用户为中心的设计方法与知识型健康决策支持系统交互Gutiérrez等人设计护理院呼叫推荐系统及移动应用，通过用户中心设计方法提升护士决策效率和信心，获积极评价。2022FGFrancisco Gutiérrez et al.可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统IUI
视觉、文本或混合：用户体验对不同解释效果的影响Szymanski 等人研究发现专家与普通用户在视觉和文本解释理解上存在显著差异，混合型解释在保持易用性的同时显著提升普通用户的正确理解率。2021MSMaxwell Szymanski et al.可解释人工智能（XAI）算法透明度与可审计性IUI
群体音乐推荐系统中的公平性感知Htun 等人研究群体音乐推荐系统中用户人格对公平性感知的影响，发现宜人性人格与公平性重要程度感知呈负相关。2021NHNyi Nyi Htun et al.AI 伦理、公平与问责推荐系统用户体验算法公平与偏见IUI
中年视频消费者对YouTube算法推荐的信念Alvarado 等人通过访谈中年YouTube用户，识别出影响算法推荐的四个信念因素（先前行为、社交媒体、推荐系统、公司政策），揭示用户对推荐系统理解有限。2020OAOscar Alvarado et al.UX of AICSCW
支持就业中介和求职者的可操作仪表板Charleer等人设计可交互仪表板，通过可视化预测与推荐结果提升可解释性，帮助就业中介控制信息展示质量，支持其与求职者的沟通对话。2019SCSven Charleer et al.AI 辅助决策与自动化系统推荐系统用户体验交互式数据可视化IUI
解释与否: 个人特征对音乐推荐解释效果的影响Millecamp 等人开发带解释的音乐推荐系统，发现低认知需求者从解释中获益最多，高认知需求者解释反而可能导致信心不足。2019MMMartijn Millecamp et al.可解释人工智能（XAI）推荐系统用户体验IUI