大规模颜色-名称数据集的对比学习：利用负采样解决稀疏性问题Lu 等人提出基于对比学习的颜色名称生成框架，通过负采样解决大规模数据集稀疏性，颜色推荐Top-10准确率达71.26%，CIELAB误差降至26.61。2026KLKecheng Lu et al.Renmin University of ChinaCHI
跨越专业界限：在线医疗咨询中跨学科合作的医生推荐Wu 等人提出跨学科医生推荐框架，整合专业知识编码和基于引用、学术协作、时空邻近三维度协作圈分析，为在线医疗咨询中复杂疾病的多学科协作提供更优推荐方案。2025XWXiaonan Wu et al.HealthCSCW
理解2024年台湾选举期间YouTube上的选举舞弊虚假信息视频Li 等人分析2024年台湾YouTube选举舞弊虚假信息视频，发现DPP相关账户发布量最多但遭更多批评，传统媒体常隐性传播虚假信息，为全球反选举虚假信息提供策略借鉴。2025YLYanheng Li et al.Combating Misinformation in Elections and Around the WorldCSCW
天秤座：数据可视化的交互模型Zhao 等人提出Libra交互模型，通过分离可视化与交互实现模块化，创建支持直接操作的交互规范，为不同可视化库创建交互。2025YZYue Zhao et al.School of Computer Science and Technology, Shandong University交互式数据可视化时序数据与网络图可视化CHI
透过重叠看世界：颜色和不透明度对可视化中深度顺序感知的影响Meng 等人系统研究颜色和透明度对深度顺序感知的影响，分析八种颜色和三种透明度水平，机器学习预测模型达 80.72% 准确率和 87.75% F1 得分，并提供设计指南。2025ZMZhiyuan Meng et al.Shandong University交互式数据可视化不确定性可视化可视化感知与认知CHI
准确洞察，可信交互：设计用于诊断预测的基于知识图谱的协作人工智能-人多智能体系统Li 等人开发结合医疗模型与知识图谱的多代理决策支持系统，自动召集临床专家提供诊断建议，提升医疗决策准确性与可信度。2025HLHaoran Li et al.Renmin University of China脑机接口（BCI）与神经反馈可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
我失去 vs. 我赚取：消费者对算法（而非人类）价格歧视的价格公平感知Zhang等人通过2×2实验发现，当不利价格歧视由人类实施时感知更不公平，而有利价格歧视由算法实施时感知更不公平，该差异源于归因过程差异，建议合理披露算法线索。2024XZXiaoping Zhang et al.Renmin University of ChinaAI 伦理、公平与问责隐私设计与用户控制算法公平与偏见CHI
理解低视力人群如何通过眼动追踪阅读Wang 等人通过可访问校准界面用商用眼动追踪器收集低视力者数据，识别其独特阅读眼动模式并提出辅助技术设计建议。2023RWRu Wang et al.University of Wisconsin-Madison眼动追踪与注视交互视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）CHI
众包竞赛中单打独斗还是团队协作？这是一个需要做出的长期决策Huang 等人分析 Kaggle 平台发现，临时团队协作趋势受竞赛设计影响，团队协作经验对个人短期和长期发展均有益处，存在路径依赖效应。2022KHKeman Huang et al.Crowdsourcing; CrowdsourcingCSCW
评估扫视类型和方向对眼动指向任务的影响Zhang等人提出IDeye模型扩展Fitts定律，考虑目标宽高不对称影响，更准确预测二维眼动指向任务表现，为视线交互提供设计建议。2021XZXinyong Zhang眼动追踪与注视交互UIST