数据修复Rahman 等人通过孟加拉国六个月民族志研究，揭示数据修复受限于高精度设备缺乏、跨语言资源稀缺及本地知识保护传统，并发现修复者使用外部资源时面临后殖民伦理困境。2026ARA.T.M Mizanur Rahman et al.University of Illinois Urbana-Champaign结构基础与理论CHI
打破同行评审的西方偏见：人机交互中全球南方学术研究的去WEIRD化Nigatu 等人通过焦点小组研究揭示 HCI 同行评审中存在系统性偏见，导致全球南方学者被局限于开发研究、理论贡献被忽视，需建立公平的知识评估策略。2026HNHellina Hailu Nigatu et al.UC Berkeley情境化研究与视角CHI
在孟加拉国农村叙事艺术表演中体现事实、数据与信仰Sultana等人通过孟加拉国农村十个月民族志研究，发现当地社区通过Puthi等传统艺术结合事实、情感与美学进行数据叙事，为文化适宜的可视化设计提供启示。2026SSSharifa Sultana et al.University of Illinois Urbana-Champaign社区实践CHI
“因为生为女性而缺乏支持”：孟加拉国女性企业家的新兴社会技术路径与不断演变的奋斗Saha 等人通过对孟加拉国 15 名女性企业家的访谈，揭示数字技术使用中的性别化挑战、在线骚扰及银行工具的制度性性别歧视，并提出数字干预建议。2026MSManika Saha et al.Monash University技术、安全与正义CHI
HCI 中的数据迁移：无形的边界、非正式网络与移民数据的政治Rohanifar 等人通过 32 名加拿大移民访谈，揭示数据治理系统如何限制移民公民权利，并强调社区非正式网络在数据合法性获取中的关键作用。2026YRYasaman Rohanifar et al.University of Toronto社会影响与负责任技术CHI
恰到好处：理解用户对个性化LLM增强叙事干预的感知Bhattacharjee 等人采用大型语言模型创建个性化叙事干预，帮助年轻人应对心理困境，在346名年轻用户中验证了AI增强故事在促进反思和减少负面信念方面优于传统人类编写内容。2025ABAnanya Bhattacharjee et al.大语言模型（LLM）的人机协作心理健康应用与在线支持社区DIS
谈谈房间里的假设Mothilal 等人通过对 22 名 ML 从业者访谈，从非形式逻辑视角揭示假设独立构建、反应性处理和模糊记录是导致 ML 假设困惑的核心因素。2025RMRamaravind Kommiya Mothilal et al.University of Toronto, Faculty of InformationAI 辅助决策与自动化系统AI 伦理、公平与问责计算方法在HCI中的应用CHI
恐惧的政治与孟加拉国宗教少数群体使用社交媒体平台的体验Rifat 等人对孟加拉国宗教少数群体进行六个月访谈研究，揭示恐惧如何通过社会从众、错误信息和刻板印象影响其社交媒体使用，为CSCW在线安全与跨宗教交流提供设计洞见。2024MRMohammad Rashidujjaman Rifat et al.Session 3e: Content Moderation and Marginalized ExperiencesCSCW
理解大型语言模型在个性化和构建策略以对抗学术拖延中的作用Bhattacharjee 等人对 15 名大学生和 6 名专家访谈，表明 LLM 需提供结构化步骤和适应性提问以管理学业拖延。2024ABAnanya Bhattacharjee et al.University of Toronto大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统CHI
计算与被污名化者：孟加拉国性工作者中的信任、监视与空间政治Saha等人对孟加拉国25名性工作者进行三个月民族志调查，揭示污名、低技术水平和在线安全威胁及他们绕过威胁的技能。2024PSPratyasha Saha et al.University of Dhaka边缘化群体赋权科技伦理与批判性HCI发展中国家与HCI4DCHI
面向负责任的机器学习的非理想方法论框架Mothilal 等人通过访谈22名技术导向ML从业者，发现其方法论沿理想化光谱分布，提出受非理想理论启发的结构化RML流程框架。2024RMRamaravind Kommiya Mothilal et al.University of TorontoAI 伦理、公平与问责算法公平与偏见CHI
《同居者》：一种用于跨信仰学习和共情建设的虚拟现实应用程序的设计、实现与评估Rifat 等人开发基于群际接触理论的 VR 应用 Cohabitant，通过30名参与者评估发现该应用可增强人际同理心，但在跨文化同理心方面效果有限2024MRMohammad Rashidujjaman Rifat et al.University of TorontoVR 中的社交与协作心理健康应用与在线支持社区边缘化群体赋权CHI
介于视觉与可见之间：文本到图像生成AI工具对全球南方数字图像制作实践的影响Mim 等人研究孟加拉国文本到图像GAI工具影响，发现其限制边缘艺术家创意、无法理解语言细微差别、错误表现本地艺术形式2024NMNusrat Jahan Mim et al.Harvard University生成式AI（文本、图像、音乐、视频）AI 伦理、公平与问责科技伦理与批判性HCICHI
在HCI4D中倾听社区的声音：在孟加拉国与女性农民共同创建反集体叙述的安全场所Saha 等人与孟加拉国24名女农民合作，通过社区声音框架创建安全的广播式音频空间，让边缘化群体分享反集体叙述以促进民主化发展。2024MSManika Saha et al.Monash University边缘化群体赋权发展中国家与HCI4D参与式设计（Participatory Design）CHI
过去的政治理论：理解记忆、代际记忆和纪念在迁移家庭历史导航中的作用Chowdhury等人提出基于口述历史的移民家庭过去导航方法，研究17个家庭揭示记忆政治和后记忆如何塑造过去故事2024NCNabila Chowdhury et al.University of Toronto认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）发展中国家与HCI4D用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
时间的问题：土耳其难民人道主义援助中的 anticipation work与数字时间性Ekmekcioglu 等人通过对22名土耳其人道主义工作者的访谈，揭示了COVID-19背景下难民支持工作中复杂的数字时间性问题，挑战了西方远程工作转型的叙事。2023CECansu Ekmekcioglu et al.CSCW Across BordersCSCW
传达后果：孟加拉国农村的视觉叙事、抽象和多义性Sultana 等人通过十个月民族志研究揭示孟加拉国农村如何使用多义符号和抽象网络传达风险管理、决策等实践，为文化定位决策支持系统设计提供依据。2023SSSharifa Sultana et al.Cornell University地理空间与地图可视化数据故事讲述（Data Storytelling）CHI
社区声音作为数据：参与式视频在国际项目开发中的功能Saha 等人通过孟加拉国农村女农民参与式视频研究，探讨将社区声音作为数据以改善国际项目开发的设计方法。2023MSManika Saha et al.Monash University社区参与与公民技术发展中国家与HCI4D参与式设计（Participatory Design）CHI
社交媒体平台上针对广告的用户感知和体验：从孟加拉国和印度获得的启示Sharma 等人采访孟加拉国和印度40名参与者，发现新兴广告类型如影响者广告和软广告，用户更看重折扣而非产品质量，提出基于移动权限和AI的新心理模型。2023TSTanusree Sharma et al.University of Illinois at Urbana ChampaignAI 伦理、公平与问责社交平台设计与用户行为CHI
我们的客人：通过增强现实(AR)进行跨文化遗产交流Sabie等人构建Be Our Guest AR应用，让用户进入不同文化背景家庭参与日常物品仪式，通过叙事沉浸式互动促进跨文化交流并增强参与者信心。2023DSDina Sabie et al.University of TorontoAR 导航与情境感知博物馆与文化遗产数字化互动叙事与沉浸式故事CHI