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。2026WLWenhan Lyu et al.威廉与玛丽学院智能辅导系统与学习分析协作学习与同伴教学大语言模型（LLM）的人机协作CHI
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。2026YWYimeng Wang et al.威廉与玛丽学院大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统心理健康应用与在线支持社区CHI
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2025YWYimeng Wang et al.威廉与玛丽学院对话式聊天机器人大语言模型（LLM）的人机协作心理健康应用与在线支持社区CHI
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2024YZYixuan Zhang et al.威廉与玛丽学院社交平台设计与用户行为虚假信息与事实核查CHI
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2023JZJiawei Zhou et al.佐治亚理工学院大语言模型（LLM）的人机协作AI 伦理、公平与问责虚假信息与事实核查CHI
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。2023YZYixuan Zhang et al.威廉与玛丽学院隐私设计与用户控制社交平台设计与用户行为CHI
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。2022NSNurul Suhaimi et al.东北大学老年护理与认知症照护智慧城市与城市感知社区参与与公民技术CHI
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。2022YZYixuan Zhang et al.威廉与玛丽学院内容审核与平台治理虚假信息与事实核查CHI
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。2021YZYixuan Zhang et al.威廉与玛丽学院交互式数据可视化医疗与科学数据可视化CHI
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2020YZYixuan Zhang et al.威廉与玛丽学院不确定性可视化心理健康应用与在线支持社区老年居家辅助系统CHI
关爱阿尔茨海默病照料者：一项探讨 exos 游戏创新机会的定性研究Stowell 等人通过14名AD照料者的访谈和参与式设计，揭示exos游戏支持阿尔茨海默病照料者体力活动的设计机会与挑战。2019ESElizabeth Stowell et al.东北大学Health and CaregivingCSCW