礼貌但无聊？聊天机器人反馈风格在参与度和心理抗拒之间的权衡Cox 等人发现聊天机器人反馈风格在用户心理抗拒与参与度之间存在权衡，其中「礼貌」风格降低抗拒但缺乏吸引力，而「言语泄露」提供创新设计思路。2026SCSamuel Rhys Cox et al.Aalborg University对话式 AI、能动性与控制CHI
解释技术与表示方式对用户理解与信任的影响Delaunay 等人通过用户研究表明特征归因、基于规则和反事实三种解释技术主要影响用户理解，图形表示则影响用户信任度。2025JDJulien Delaunay et al.Explainable AI (XAI)CSCW
用于更好决策的认知强制：通过部分解释减少对AI系统的过度依赖Jong等人开展两项实验（共474人），证实部分解释能有效减少对错误AI建议的过度依赖，高认知需求者受益更显著，为医学诊断等关键领域提供参考。2025SJSander de Jong et al.Humans vs. AI for Decision MakingCSCW
聊天机器人短暂性框架对自我 Disclosure 感知的影响Cox 等人研究发现，聊天机器人通过「熟悉型」或「陌生型」框架呈现自身关系会影响用户自我披露：陌生型在情感披露时提供更大舒适度，熟悉型则在事实披露后带来更多乐趣。2025SCSamuel Rhys Cox et al.对话式聊天机器人会话代理的人格与拟人化CUI
超越生产力：重新思考创造力支持工具的影响C Cox 等人综述173项CST评估研究，主张超越 productivity 指标，将用户体验、输出质量、自我反思和幸福感纳入创造力支持工具的全面评估框架。2025SCSamuel Rhys Cox et al.生成式AI（文本、图像、音乐、视频）创意协作与反馈系统C&C
全科医生对会诊前聊天机器人在共享决策中的看法Samiee 等人通过15名全科医生的访谈，揭示会诊前聊天机器人在支持患者准备和辅助共享决策方面的潜力与挑战，为优化医患沟通技术提供实践建议。2025MSMana Samiee et al.对话式聊天机器人大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统DIS
Prompt Machine：一种支持儿童学习和素养培养的实体生成式AI工具Lindrup等人开发了Prompt Machine实体学习工具，融合支架式课程学习、AI素养培养与课堂讨论功能，帮助33名中学生理解和应用生成式AI技术。2025MLMartin Lindrup et al.生成式AI（文本、图像、音乐、视频）K-12 数字教育工具智能辅导系统与学习分析DIS
人工智能开发中的协调机制：整合用户体验活动的实践者经验Bruun等人通过对15位AI项目从业者的访谈，揭示UX设计师与开发人员间的协调机制及其对团队权力关系的影响，指出标准化输出可能带来的风险。2025ABAnders Bruun et al.Computer Science, Aalborg University大语言模型（LLM）的人机协作知识工作者工具与工作流自动化对工作的影响CHI
用于调查数据收集的聊天机器人：四种理论基础访谈探针的比较Jacobsen 等人比较四种基于 LLM 的访谈探针（描述性、个案性、澄清性、解释性），通过裂区实验（N=64）发现在调查数据收集中可有效提升回答质量和用户体验。2025RJRune Møberg Jacobsen et al.Aalborg University, Department of Computer Science对话式聊天机器人大语言模型（LLM）的人机协作CHI
通过对话代理的鼓励提高健康自我检查的自我效能Kollerup等人通过2x2被试间实验发现，鼓励性对话代理显著提升用户皮肤自我检查的自我效能感和感知善意信任评分，为设计支持性AI提供指导。2025NKNaja Kathrine Kollerup et al.Department of Computer Science对话式聊天机器人心理健康应用与在线支持社区CHI
医学学生超声评估训练的视觉增强Djernæs 等人设计四种视觉增强技术辅助医学生超声评估培训，通过混合方法研究验证其在临床技能培训中的有效性。2025HDHelena Bøjer Djernæs et al.Aalborg University, Department of Computer Science医疗与科学数据可视化外科手术辅助与医疗培训CHI
挑战未来：使用聊天机器人反思老龄化和痴呆症Khot 等人设计神经典型与模拟痴呆症状聊天机器人，发现框架为未来自我时可引发情感联系促使老龄化反思，但模拟认知衰退与沟通期望存在矛盾2025RKRucha Khot et al.Eindhoven University of Technology, Industrial Design增强与替代通信（AAC）心理健康应用与在线支持社区边缘化群体赋权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
探索支持语音用户界面的正念技术用于戒烟Kjaerulff 等人对比智能音箱VUI与移动增强VUI支持戒烟正念实践，发现增强VUI在戒烟动机与用户参与度方面表现更好，为健康应用设计提供参考。2024SKSimon Bak Kjaerulff et al.语音用户界面（VUI）设计心理健康应用与在线支持社区CUI
智能家居摄像头的隐私保护盖：手动、混合与自动方案Shalawadi 等人开发了三种 SHC 物理隐私保护盖原型，通过 90 用户实验验证其能有效缓解隐私担忧并提升信任感。2024SSSujay Shalawadi et al.隐私设计与用户控制智能家居隐私与安全DIS
如何向您发送信任信号：临床自我评估中人工智能信任信号的研究Kollerup 等人基于信号理论验证了在AI皮肤科医生中操纵能力、诚信和善意维度对用户信任的影响，发现能力与善意可被有效塑造，恶性评估会提升各维度信任。2024NKNaja Kathrine Kollerup et al.可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统心理健康应用与在线支持社区DIS
作为AI语言模型，我无法：“调查LLM对用户请求的否认”Wester 等人研究LLM拒绝风格，发现基线拒绝挫败感高且有用性低，而转移话题风格更受用户欣赏，提出设计建议。2024JWJoel Wester et al.Aalborg University大语言模型（LLM）的人机协作AI 伦理、公平与问责CHI
《如果有全世界所有的时间》：眼科医生对临床人工智能支持中锚定偏见缓解的看法Bach 等人通过调查发现眼科医生担忧AI支持中的锚定偏差，但对偏差缓解策略会延长诊断时间表示顾虑。2023ABAnne Kathrine Petersen Bach et al.Aalborg University可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统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
你看到我听到的了吗？——声音区域的外围绝对和关系可视化技术Jacobsen 等人通过33人比较绝对与相对可视化技术，发现可视化可提升多任务有效性23%和整体效率，应用于声音分区交互。2022RJRune Møberg Jacobsen et al.Aalborg University交互式数据可视化可视化感知与认知CHI