说服性可解释人工智能的用户合规性与意识：研究大型语言模型生成解释的修辞层面Braca 等人研究Cialdini说服策略在LLM生成解释中的效果，发现医疗场景中说服性解释显著提升用户依从性，而金融场景中基线解释更有效。2026DBDacia Braca et al.奥地利跨学科转型大学可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统AI 伦理、公平与问责IUI
关怀的呼唤：在痴呆护理中将对话Agent具身化为后人类人格Vetter 等人将后人类主义理论与以人为中心的护理相结合，通过六个月的参与式设计开发痴呆护理对话Agent，识别了互动中认可、验证、支持和促进等人格体验时刻。2026RVRalf Vetter et al.奥地利跨学科转型大学老年护理与认知症照护社交机器人交互机器人在教育与医疗中的应用CHI
绘制社交媒体依赖图：作为数字脆弱性机制的功能性和心理性平台依赖Schokkenbroek 等人通过873名欧洲用户调查识别出社交媒体依赖的五种特征群体，证明依赖是分层动态的，为设计自主支持性平台提供以特征群体为基础的视角。2026JSJanneke M. Schokkenbroek et al.代尔夫特理工大学社交平台设计与用户行为暗黑模式（Dark Patterns）识别数据隐私感知与决策CHI
设计计算机对身体控制权的重大挑战Mueller 等人通过专家研讨会提出计算机控制人体的四大挑战，涵盖技术、设计、用户与伦理维度，呼吁将身体控制作为人机交互的核心体验与伦理问题加以研究。2026FMFlorian Floyd Mueller et al.莫纳什大学电肌肉刺激（EMS）控制脑机接口（BCI）与神经反馈同理心与情感设计CHI
解构自主性：基于自由框架解释AI技术接受度Talypova 等人基于积极自由与消极自由二元框架研究AI技术接受度，发现消极自由预测代理感，积极自由是影响用户使用AI意愿的关键因素。2026DTDinara Talypova et al.奥地利跨学科转型大学可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责隐私设计与用户控制CHI
视觉采样行为不能解释风险感知：一项数据驱动的可解释人工智能研究Lorenz 等人通过眼动追踪实验发现目标接近度和场景中车辆数量是风险感知最主要因素，但视觉采样行为无法有效预测个人风险感知。2025MLMartin Lorenz et al.莱比锡大学可扩展数据分析与人工智能中心眼动追踪与注视交互可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统AutoUI
SPAT：交通情境中亲社会行为与攻击行为的感知量表İppoliti 等人开发了交通情境亲社会与攻击行为量表（SPAT），通过318人在线调查与验证研究，为测量城市交通中所有道路使用者的社会行为提供标准化工具。2025HİHatice Şahin İppoliti et al.奥尔登堡大学遥操作驾驶（Teleoperation）V2X（车路协同）通信设计AI 辅助决策与自动化系统AutoUI
老年痴呆症护理中机器人技术设计的工作坊——探索需求与关系Vetter 等人通过两场工作坊整合民族学洞见与设计知识，探索老年痴呆症护理机器人设计，为人机护理关系生成有意义概念。2025RVRalf Vetter et al.奥地利跨学科转型大学老年居家辅助系统机器人在教育与医疗中的应用边缘化群体赋权DIS
我们为什么要这样做？：道德压力与实践中伦理的情感体验Rattay 等人通过欧洲城市技术团队的民族志调查，发现伦理工具整合导致角色边界模糊和情感不适，揭示道德压力是实施负责任AI的核心挑战。2025SRSonja Rattay et al.奥地利跨学科转型大学AI 伦理、公平与问责科技伦理与批判性HCICHI