Instagram 上的网红与传统媒体：对感知可信度与关注意愿的影响Sew 等人研究 Instagram 上政治意识形态对新闻可信度的影响，发现可信度感知基于意识形态一致性但受制度信号调节，揭示了平台设计如何强化选择性曝光并影响极化。2026CSCherie Sew et al.University of Melbourne社交媒体信息流与算法CHI
时间很重要：为短视频虚假信息设计有效的纠正方案Gunasekara 等人通过 120 人实验发现，虚假信息之后展示纠正效果最佳，揭示纠正时机对提升用户抗虚假信息能力的影响。2026SGSuwani Gunasekara et al.University of Melbourne社交媒体话语与网络伤害CHI
叙事与视角：人工智能摘要如何引导社交媒体用户的观点与参与行为Govers 等人通过144人实验发现，展示同意百分比的AI摘要放大从众效应，而叙事摘要造成极化讨论的平衡错觉，揭示AI摘要对用户观点的差异化影响。2026JGJarod Govers et al.University of Melbourne社交媒体信息流与算法CHI
多代理LLM接口中的意义建构：用户如何解读透明度和可信度线索Pareek 等人研究用户对多代理LLM透明度与可信度线索的解读，发现透明度需求是动态情境依赖的，提出理想的"恰到好处"透明度概念及设计框架。2026SPSaumya Pareek et al.University of MelbourneLLM 交互与对话智能体CHI
通过提示注入保护众包调查免受 ChatGPT 干扰Wang 等人提出基于提示注入的检测机制，可靠识别调查问卷中的 LLM 生成回复，有效性超过 98%，为众包调查的学术严谨性提供技术保障。2025CWChaofan Wang et al.Working with AICSCW
“我可以通过看机器人脸来感知风险”：通过物理智能体进行风险传达Schömbs 等人提出利用仿人机器人面部作为健康风险可视化界面，通过设计Workshop与实验验证，表明该方式可增强数据理解、风险感知与同理心，激励行为改变。2025SSSarah Schömbs et al.社交机器人交互社区参与与公民技术DIS
人类相似度与自我表露对虚拟AI影响者信息接受度的影响Sew 等人通过混合实验发现人类相似度最低的虚拟AI影响者信息接受度最高，人的移情倾向影响信息接受，揭示拟人化与自我表露对用户感知的影响。2025CSCherie Sew et al.会话代理的人格与拟人化生成式AI（文本、图像、音乐、视频）DIS
评估在阅读新闻源时确认偏见的易感因素Boonprakong 等人通过实验室研究发现低努力思考和强烈政治理论增加新闻阅读时的确认偏误，建议社交媒体平台减少内容强烈表达并整合媒体素养机制以减轻认知偏差。2025NBNattapat Boonprakong et al.University of Melbourne, School of Computing and Information Systems数据隐私感知与决策虚假信息与事实核查CHI
“这不是AI的错因为它完全依赖数据”：AI决策的因果归因如何影响对AI系统的信任Pareek等人通过192人实验发现，内部归因因感知AI高自主性而降低信任，外部归因将AI视为工具而提高信任，且风险调节此关系。2025SPSaumya Pareek et al.University of Melbourne, School of Computing and Information Systems可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责隐私设计与用户控制CHI
内容模态对在线错误信息感知的影响Gunasekara 等人发现错误信息纠正效果与模态匹配相关，当纠正信息模态与原错误信息模态一致时可信度提升最为显著2025SGSuwani Gunasekara et al.University of Melbourne, School of Computing and Information Systems内容审核与平台治理虚假信息与事实核查CHI
HCI 研究人员如何研究认知偏误？一项范围审查Boonprakong 等人通过范围审查发现，计算系统可引发、放大或利用认知偏差引导用户行为，并提出检测认知偏差的算法方法，同时强调设计时需考虑伦理问题。2025NBNattapat Boonprakong et al.University of Melbourne, School of Computing and Information Systems可解释人工智能（XAI）慢性病自我管理（糖尿病、高血压等）数据隐私感知与决策CHI
利用大语言模型提高社交媒体照片中位置信息漏洞的意识Ma 等人开发LLM位置隐私干预应用，让19名用户两周内反思照片位置泄露风险，有效提升用户隐私意识并促进保护技术讨论2025YMYing Ma et al.The University of Melbourne, School of Computing and Information Systems大语言模型（LLM）的人机协作隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策CHI
你能把那个工具递给我吗？：物理人机协作中间接言语的含义Zhang等人通过36人巫师实验验证，能理解间接言语行为的机器人显著提升人类对拟人化感知、团队表现和信任度，为人机协作语言交互提供设计指导。2025YZZheng Zhang et al.University of Melbourne, School of Computing and Information Systems会话代理的人格与拟人化大语言模型（LLM）的人机协作人-机器人协作（HRC）CHI
概念化解释对AI辅助可信度评估信任的影响Pareek 等人发现自然语言解释显著提升AI可信度评估信任，专业和经验性解释比共识性解释影响更强，但用户难以辨别AI引导的真实性。2024SPSaumya Pareek et al.Session 3e: Trust and Understanding in Explainable AICSCW
InfoPrint：利用低成本现成打印机和材料在3D打印中嵌入交互式信息Jiang 等人提出 InfoPrint 方法，利用低成本普通3D打印机和常规材料在打印物体中嵌入交互式信息，实现物理对象的数字化增强与可编程功能。2024WJWeiwei Jiang et al.桌面3D打印与个人制造可定制与个性化物件UbiComp
Reflected Reality: 通过镜子的增强现实Zhou等人提出了Reflected Reality系统，利用镜子作为AR交互界面，在反射环境中实现虚拟内容的手势交互与观察。2024QZQiushi Zhou et al.AR 导航与情境感知UbiComp
理解用户对智能手机位置隐私管理的看法Ma 等人通过访谈揭示用户在智能手机位置隐私管理中的隐私疲劳与可用性顾虑，呼吁统一设置与风险提示的知情同意。2024YMYing Ma et al.隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策MobileHCI
增强现实技术在动物园展览中的应用：一种提升动物园体验的设计框架Syiem等人通过范围审查、研讨会和动物园实地考察，构建AR展览设计框架并提出两个可行性应用概念。2024BSBrandon Victor Syiem et al.Queensland University of TechnologyAR 导航与情境感知博物馆与文化遗产数字化CHI
AI驱动的调解策略用于在线辩论中的观众去极化Govers 等人使用提示调整语言模型和TKI冲突模式工具调解社交媒体辩论，发现适应性论点策略去极化效果最佳，高合作性策略增强共识感知。2024JGJarod Govers et al.University of Melbourne大语言模型（LLM）的人机协作AI 伦理、公平与问责算法公平与偏见CHI
机器人辅助决策：揭示不确定性可视化和具身性的作用Schömbs 等人实验表明，机器人不确定性的可视化模式和置信水平显著影响人类在协作决策中的判断与透明度感知，为人机交互提供实证依据。2024SSSarah Schömbs et al.The University of MelbourneAI 辅助决策与自动化系统不确定性可视化人-机器人协作（HRC）CHI