Who2chat：一个面向虚拟社交时段学术研究者的社交网络系统，支持协调、克服障碍与社交信号Park等人开发Who2chat系统支持虚拟学术社交，通过三阶段迭代设计解决研究者寻找同伴和克服社交障碍难题，81人部署验证其能促进更有意义的学术对话。2024SPSoya Park et al.Session 1d: Understanding and Shaping Online BehaviorCSCW
Form-From：社交媒体系统的设计空间Zhang 等人提出Form-From模型，从62个维度归纳出内容形式（线程化/扁平）和内容来源（空间/网络/公共区域）两个核心维度，为理解社交媒体设计选择与创新提供系统性框架。2024AZAmy X. Zhang et al.Session 1d: Understanding and Shaping Online BehaviorCSCW
利用结构化可信同行评估对抗虚假信息平台运营者已投入大量精力为用户打击虚假信息。用户也是这场战斗的利益相关者，但他们在打击虚假信息方面的努力并未得到平台的支持。在这项工作中，我们考虑了三种新的用户支持功能，使社交媒体用户在与虚假信息的战斗中拥有更大权力：（1）提供结构化准确性评估的能力，（2）用户指定对其他用户的信任指示，（3）用户根据评估的准确性配置社交动态过滤。为了理解这些设计的潜力，我们对192名在社交媒体上分享和讨论新闻的人进行了需求发现调查，发现许多人已经采取措施限制或打击虚假信息，尽管是重新利用缺乏信息评估定制结构的现有平台功能。然后，我们对实现这些用户功能的原型社交媒体平台进行了实地研究，这些功能作为结构化输入直接影响帖子的显示方式和是否显示。该研究涉及14名参与者，他们使用该平台一周分享新闻并共同评估其准确性。我们报告了用户对这些功能的看法和使用情况，还基于我们的实证观察为平台和研究人员提供了设计启示。2022FJFarnaz Jahanbakhsh et al.Fact Checking; Fact CheckingCSCW
在线协作中讨论与摘要交织的系统Tian 等人开发 Wikum+ 系统，实现讨论与摘要的交织协作，使参与者更有组织性，大群体中更包容所有成员，最终文档更全面。2020STSunny Tian et al.Collaboration: Creating and Writing TogetherCSCW
GDPR之后的阴暗模式：刮取同意弹出窗口并展示其影响Nouwens 等人抓取 680 个英国网站分析 CMP 设计，发现仅 11.8% 符合 GDPR 要求，现场实验显示删除退出按钮可提高同意率 22-23 个百分点。2020MNMidas Nouwens et al.Aarhus University & Massachusetts Institute of TechnologyAI 伦理、公平与问责隐私设计与用户控制暗黑模式（Dark Patterns）识别CHI
ScrAPIr: 让网络数据API对最终用户可访问Alrashed 等人开发 ScrAPIr 系统，通过声明性模式和标准查询 GUI，使非程序员也能访问网络数据 API，程序员使用比编程快 3.8 倍。2020TATarfah Alrashed et al.Massachusetts Institute of Technology自动机器学习（AutoML）界面计算方法在HCI中的应用CHI
自动化电子邮件处理的机会：一项需求研究Park 等人通过混合方法需求研究发现用户需要更丰富的规则数据模型、注意力管理、上下文利用等自动化功能，现有邮件客户端仅能实现一半需求，指引新设计方向。2019SPSoya Park et al.Massachusetts Institute of TechnologyAI 辅助决策与自动化系统CHI
Squadbox：一种使用朋友协助审核来对抗电子邮件骚扰的工具Mahar 等人设计 Squadbox 工具，通过协调朋友监管者帮助受害者拦截过滤邮件，实地研究验证处理隐私个性化问题的可行性。2018KMKaitlin Mahar et al.Massachusetts Institute of Technology在线骚扰与反制工具内容审核与平台治理CHI
Wikipedia上的审议与决议：评论请求案例研究Im等人对Wikipedia上7316个评论请求进行7年分析，发现争议解决受参与者兴趣和专业知识影响，建立模型可提前一周预测RfC失效，准确率达75.3%。2018JIJane Im et al.Norms and Rules in Online CommunitiesCSCW