HEART 界面：可视化心胸重症监护室风险评分的不确定性Nourani 等人设计 HEART 交互界面，将风险评分及不确定性可视化集成于心胸重症监护室的整体与详细视图中，支持临床决策。2026MNMahsan Nourani et al.Northeastern University可解释人工智能（XAI）不确定性可视化医疗与科学数据可视化IUI
平衡效率与共情：医疗从业者对急诊科重症照护对话AI支持工作流的看法Zhao 等人通过访谈急诊科医护揭示四阶段重症对话工作流障碍，提出AI支持需兼顾效率与人文关怀，设计环境式AI辅助信息综合、实时对话及自动记录。2026MZMenglin Zhao et al.Northeastern UniversityAI 辅助决策与自动化系统心理健康应用与在线支持社区远程医疗与远程患者监测CHI
促进公民决策中共享理解的人机叙事合成Overney 等人开发StoryBuilder系统将2480条社区反馈转化为124个第一人称叙事，通过四个月实地部署和实验证明基于体验的叙事能增强跨视角共情与信任，促进公民决策中的共享理解。2026COCassandra Overney et al.Massachusetts Institute of Technology大语言模型（LLM）的人机协作参与式设计（Participatory Design）社区参与与公民技术CHI
探索AI在临床协作中的未来：肿瘤会诊病例准备研究Li 等人对比Copilot与专用医疗智能体HAO在肿瘤会诊准备中的表现，发现肿瘤科医生对HAO接受度更高，但信任校准策略效果有限。2026JLJiachen Li et al.Northeastern University大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
黑暗模式遭遇GUI智能体：大型语言模型智能体对操纵性界面的易感性与人类监督的作用Tang 等人通过两阶段实验发现LLM智能体难以识别黑暗模式，人类监督虽能改善规避但引入了认知负荷，揭示了人-AI协作在应对欺骗性界面时的新漏洞。2026JTJingyu Tang et al.University of Notre Dame暗黑模式（Dark Patterns）识别大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统CHI
从人-人协作的视角：一个用于探索人-智能体协作的可配置研究平台Yao 等人构建了一个模块化人-LLM智能体协作研究平台，通过Shape Factory和Hidden Profile实验验证了平台效能，为人-智能体协作的HCI研究提供了可配置实验工具。2026BYBingsheng Yao et al.Northeastern University大语言模型（LLM）的人机协作参与式设计（Participatory Design）原型设计与用户测试CHI
我的身体，他们的商业：用户对FemTech应用商业数据实践的看法Alsebayel 等人通过187人调查发现，FemTech用户对边缘数据收集和普遍追踪持抵抗态度，商业实践仅在功能相关时才被容忍，透明界面原型比文字描述引发更宽容回应。2026GAGhada Alsebayel et al.Northeastern University隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策生育健康与女性健康CHI
有时需要事实，有时需要拥抱：理解老年人对LLM对话AI系统中解释的偏好Mathur 等人通过速度约会研究发现，老年人对AI解释的偏好高度情境依赖，解释可帮助校准紧迫性并为家庭成员提供生活洞察，为个性化解释设计提供依据。2026NMNiharika Mathur et al.Georgia Institute of Technology大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）老年人友好技术设计CHI
“我能获取我想要的并根据需要调整”：BIPOC在TikTok上通过互联网美学进行身份建构与抵抗Chen 等人发现BIPOC用户将TikTok互联网美学作为身份建构工具，但面临算法象征性消灭，他们采用算法民间理论和离线策略抵抗，从美学中提取快乐和意义。2026NCNatalie Chen et al.University of Michigan性别与种族在HCI中的议题社交平台设计与用户行为AI 伦理、公平与问责CHI
"我真的需要这个吗？": 揭示电子竞技教学中计算训练工具整合挑战Kleinman 等为《英雄联盟》开发计算训练工具 MySkills 并在职业训练学院部署三个月，通过两轮访谈揭示用户对 CTT 的看法及真实整合挑战，为电子竞技训练技术的转化研究提供重要启示。2026EKErica Kleinman et al.Northeastern University游戏用户体验与玩家行为严肃游戏与功能游戏原型设计与用户测试CHI
放大乡村教育工作者的视角：一项关于生成式人工智能对美国农村高中影响的定性研究Michel 等人调研31名美国农村高中教师，发现现有资源差距限制GenAI有意义整合，基础设施障碍和AI素养培训缺乏是主要挑战。2026SMShira Michel et al.Northeastern University生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作包容性设计（Inclusive Design）CHI
DiagLink：通过协同大型语言模型与知识图谱赋能双用户诊断辅助系统Zhou等人提出DiagLink双用户诊断辅助系统，融合大语言模型、知识图谱与医学专家，通过引导式对话和协作推理支持患者与医生，显著提升诊断效率与用户满意度。2026ZZZihan Zhou et al.Northeastern University大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）远程医疗与远程患者监测CHI
触摸、手势与对话：数据物理化交互编排的案例研究Perovich 等人通过对参与者触摸、手势和对话的细粒度分析，识别出数据物理化交互的四种类型及关系模式，为理解此类交互的意义建构过程提供理论基础。2026LPLaura J Perovich et al.Northeastern University数据物理化（Data Physicalization）物理-数字混合交互计算方法在HCI中的应用CHI
广场下的深渊：数字失乡症如何影响跨性别女性用户的平台迁移与社区结构Melder 等人发现跨性别女性因恐跨敌意被迫离开平台时会经历数字失乡症，其在线地方感与空间感知影响脱离策略与社区结构，据此提出平台设计指导。2026EMErika Melder et al.Northeastern University社交平台设计与用户行为边缘化群体赋权科技伦理与批判性HCICHI
谁的时间算数？社会技术基础设施中的时间安排Wieczorek等人通过亚特兰大驱逐案件和芝加哥性健康干预两个民族志案例，揭示基础设施的时间安排如何不平等分配等待、移动和调整负担，提出压缩与差距两种时间安排模式。2026CWCatherine Wieczorek et al.Georgia Institute of Technology科技伦理与批判性HCI隐私设计与用户控制公共卫生危机中的HCI（如COVID-19）CHI
基于大语言模型的具身对话智能体在社交虚拟现实中减轻外语口语焦虑的应用Pan 等人开发了社交 VR 中基于大语言模型的具身对话智能体，实验表明三天即可显著降低学习者的外语口语焦虑并提升自信。2026MPMengxu Pan et al.Northeastern University大语言模型（LLM）的人机协作VR 中的社交与协作沉浸感与临场感研究CHI
VizCrit：视觉设计工具中计算反馈展示策略的探索Li 等人设计 VizCrit 系统提供可操作反馈，发现解决方案导向反馈能减少设计问题并提升自我感知创造力，为 AI 辅助创意工具提供新思路。2026MLMingyi Li et al.Northeastern University生成式AI（文本、图像、音乐、视频）创意协作与反馈系统CHI
翻译中的色彩：跨语言色彩命名的数据、模型与基准测试Mylonas等人收集5种语言6,408个色彩命名数据，创建"旋转色彩森林"模型揭示7-47种色彩名称的跨语言差异，并建立色彩翻译基准证明语言模型缺乏感知基础。2026DMDimitris Mylonas et al.Northeastern University London多语言与跨文化语音交互跨文化可用性研究可解释人工智能（XAI）CHI
重新审视审查者：考试监考隐私和安全感知的变迁Hutchinson 等人四年前后发现对远程考试监考软件的接受度显著提升，与疫情便利性和隐私权衡顺从性增加有关，建议未来关注用户隐私保护。2026AHAdryana Hutchinson et al.The George Washington University隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策CHI
"视情况而定"：通过可穿戴增强现实康复游戏中的临床推理重新创作游戏Xu 等人通过审查132个应用和与14名物理治疗师的游戏测试，提出共同创作、情境创作和双重创作三种游戏重设计方式，并将"视情况而定"作为生成性设计原则。2026BXBinyan Xu et al.Northeastern UniversityVR 医疗训练与康复健身追踪与运动监测移动增强现实CHI