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虚假信息与事实核查社交平台设计与用户行为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对话式聊天机器人虚假信息与事实核查AI 伦理、公平与问责CHI
再次犯错（但我知道了）：人机协作中机器人失败的一致性与意识Tabatabaei等人通过协作任务实验发现，同质失败序列比异质失败对信任和智能感知的负面影响更小，而机器人展示失败意识能显著提升用户评价。2026RTRamtin Tabatabaei et al.University of Melbourne人-机器人协作（HRC）远程操控与遥呈现（Telepresence）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
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
捕获智能手机屏幕文本的工具Teng 等人设计了一种无干扰的软件传感器，可连续捕获智能手机屏幕文本，通过21名参与者两周验证研究展示了该传感器在用户行为理解和移动应用分类方面的应用潜力。2024STSongyan Teng et al.The University of Melbourne隐私设计与用户控制环境感知与上下文计算普适计算（Ubiquitous Computing）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
了解如何通过智能音箱管理语音调查Wei 等人通过24名参与者的受试者内部研究发现，智能音箱语音调查与网页调查具有相当的可靠性，但5点或7点量表需花费约两倍时间，建议采用二元量表和5点量表。2022JWJing Wei et al.Human-AI collaboration; Human-AI collaborationCSCW
与主动智能扬声器交互时可能会出什么问题？一项使用ESM应用程序的案例研究Wei等人设计主动智能扬声器的ESM应用，13名参与者3周现场部署捕获1213次交互，发现交互错误频繁发生并阻碍可用性，从语音时间角度提供改进建议。2022JWJing Wei et al.University of Melbourne语音用户界面（VUI）设计智能语音助手（Alexa、Siri 等）可解释人工智能（XAI）CHI
利用简短隐含联想测试来揭示用户偏见的方法Dingler等人提出基于众包的简短隐含联想测试方法，通过14位专家验证，可创建地理定制且随时间更新的用户隐性偏见测量工具。2022TDTilman Dingler et al.University of Melbourne算法公平与偏见计算方法在HCI中的应用CHI
日常生活中的数字情绪调节Smith 等人开展为期一周的日记研究，记录 23 名成年人如何利用各种数字工具和策略调节情感，以应对日常挑战和管理情绪健康2022WSWally Smith et al.The University of Melbourne心理健康应用与在线支持社区职场福祉与工作压力CHI
使用微型近红外光谱辅助决策中的用户信任Jiang等人研究微型近红外光谱仪用于麸质检测，通过不同标签和置信度表示影响用户信任度，为日常传感决策提供参考。2021WJWeiwei Jiang et al.The University of MelbourneAI 辅助决策与自动化系统健身追踪与运动监测生物传感器与生理监测CHI
CrowdCog：基于认知技能的众包异构任务分配与推荐系统Hettiachchi 等人开发 CrowdCog 系统，利用快速认知测试估计工人在各类任务上的表现，使任务分配与推荐性能提升 5%至 20%。2020DHDanula Hettiachchi et al.Crowds and CollaborationCSCW
量化社交存在感对在线社会从众性的影响Wijenayake 等人研究在线社交存在感的三个维度（用户表征、交互性、响应可见性）对从众性的影响，发现从众率达30%，且同伴讨论与公开响应同时存在时从众效应最强。2020SWSenuri Wijenayake et al.Online Community ReflectionsCSCW
“你好！我是群组任务者” 通过数字语音助手进行众包Hettiachchi 等人开发 Crowd Tasker 语音众包系统，实验证明语音任务表现与网页相当，提供更大灵活性和更短工作会话2020DHDanula Hettiachchi et al.University of Melbourne语音用户界面（VUI）设计对话式聊天机器人CHI
智能手机使用驱动我们的情绪还是反之？一种因果分析Sarsenbayeva 等人通过两周实地研究30名参与者的502,851个实例，发现智能手机使用与情绪存在双向因果关系，大多数为app使用驱动情绪。2020ZSZhanna Sarsenbayeva et al.University of Melbourne心理健康应用与在线支持社区睡眠与压力监测CHI
情境感知调度与分析：提高移动自报告的准确性Berkel 等人通过3周移动自报告研究，发现手机未使用或刚结束时回答准确性更高，长完成时间是低准确性指标，可解释13%变异。2019NBNiels van Berkel et al.The University of Melbourne隐私设计与用户控制环境感知与上下文计算通知与中断管理CHI
测量性别对在线社会从众的影响Wijenayake 等人通过在线实验发现总体从众率达39%，性别组成、问题类型、参与者性别等因素显著影响在线社会从众行为。2019SWSenuri Wijenayake et al.Gender, Narratives, and FeminismCSCW
众包对机器学习公平预测器的感知：再犯率案例研究Berkel 等人招募90名众包工人评估再犯率预测器的公平性，发现多样化群体成员更倾向接受多数投票，提出了一种可扩展的公平感知捕获工作流。2019NBNiels van Berkel et al.AI and FairnessCSCW
众包治疗下背痛Hosio 等人通过众包建立 LBP 治疗知识库，为终端用户推荐匹配治疗方案，发现专业人员与非专业人员的治疗评估存在显著差异。2018SHSimo Johannes Hosio et al.University of Oulu特殊教育技术心理健康应用与在线支持社区CHI