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从交互到态度：探索人机合作对精神疾病污名化的影响 Song 等人研究发现，人机双向合作通过社会接触可有效减少对精神疾病的污名，合作性聊天机器人比单向信息传递更能促进同理心。	TS Tianqi Song et al.新加坡国立大学	AI Applications for Safety and Support
理解聊天机器人措辞风格与关怀表达对超重用户减肥管理聊天机器人依从意愿的影响 Cheng 等人的研究发现，显性沟通风格与关怀语言结合可显著提升超重用户对减肥管理聊天机器人的满意度与依从意愿，为健康类聊天机器人设计提供实证依据。	WC Wen-Hsuan Cheng et al.国立阳明交通大学	AI-Assisted Healthcare
理解远程和混合工作环境中的网络敌意、流言、排斥和社会支持：远程工作的益处和挑战 Jamieson等人研究远程和混合工作员工的网络不文明行为，发现办公室时间和性别影响经历频率，数字沟通工具作用具有双重性，并提出政策建议。	JJ Jack Jamieson et al.日本电话电报公司
探索聊天机器人解读与自我表露对精神疾病污名化的影响 Cui 等人通过四周实验发现，聊天机器人采用非污名化解读和非污名化自我表露的设计最有效减少精神疾病偏见，为精神健康污名化干预提供新途径。	YC Yichao Cui et al.康奈尔大学	Session 3b: Bridging Technology and Therapy
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社会规范对混合工作者福祉的影响：日本和美国之间的跨文化比较 Akahori 等人调查1000名日美混合工作者，发现美国人会因遵守禁令规范提升幸福感，而日本人持负面看法，揭示文化差异对工作规范感知的影响。	WA Wataru Akahori et al.日本电话电报公司
AI驱动的重写支持软件与其他工具的结合使用：一项针对非母语英语者的研究 Ito 等人研究发现，非母语英语者在使用AI重写工具Langsmith时，常结合机器翻译等其他工具，且工具组合方式影响其对AI修改建议的评估质量，为改进写作辅助工具设计提供参考。	TI Takumi Ito et al.东北大学
emoji_events 逃离围城？用户对社交媒体数据可携带性控制权的看法 Jamieson 等人通过调查和访谈美国社交媒体用户，发现用户对数据可携带性持积极态度但对控制形式认知不一，建议细粒度数据过滤和社交联系人协调传输以提升用户控制。	JJ Jack Jamieson et al.日本电话电报公司	Social Regulation and Control
放慢节奏：促进社交媒体在线极化对话中的人际正念 Masrani 等人通过混合方法实验发现，在线极化对话中引入两分钟消息间隔的慢化设计可促进人际正念，但同时会导致用户挫败感，形成双重效应。	TM Teale W Masrani et al.卡尔加里大学	Online Experiences
社会规范的强度和一致性对幸福感的影响：对日本混合工作者的混合方法研究 Akahori 等人通过混合方法研究发现感受到强烈社会规范压力的混合工作者幸福感较低，而愿意遵守规范者幸福感较高，为组织支持系统设计提供启示。	WA Wataru Akahori et al.日本电话电报公司
探索基于聊天机器人的社交接触对减少精神疾病污名的影响 LEE等人设计第一人称和第三人称聊天机器人进行混合方法研究，发现基于聊天机器人的社交接触能有效减少精神疾病污名，第一人称叙述效果更佳。	YL YI-CHIEH LEE et al.新加坡国立大学
维护价值：开源开发中价值导向讨论中多元视角的导航 Jamieson 等人通过分析去中心化网络相关开源项目的GitHub问题，发现价值讨论在开发后期增多，并提出支持多元观点协作者建立共同点的建议。	JJ Jack Jamieson et al.日本电话电报公司	Understanding Software Developers; Understanding Software Developers
emoji_events 解构意图与行为：解释美国接触者追踪应用程序的采用与犹豫 Jamieson 等人通过调查290名美国居民发现，社会规范可弥合接触者追踪App的意图-行为差距，隐私悖论会影响采纳决定	JJ Jack Jamieson et al.日本电话电报公司
决定是否及如何使用新冠接触追踪应用：日本社会因素对个人使用的影响 Jamieson 等人通过153人调查和15次访谈发现，日本COCOA接触追踪应用的使用动机随持续使用而变化，工作结构和疫情焦虑等社会因素显著影响用户的使用决策。	JJ Jack Jamieson et al.日本电话电报公司	User Experiences