数据工作者如何塑造数据集：计算机视觉数据收集中位置性的作用Scheuerman 等人揭示数据工作者的位置性如何影响计算机视觉数据的收集与标注过程，提出位置性框架以理解和应对数据工作中的隐性偏见问题。2025MSMorgan Klaus Scheuerman et al.The Gig EconomyCSCW
《时刻到时刻》：来自计算伦理助教前线的观点Zegura等人对两所大学11名计算伦理学助教进行定性研究，揭示其独特教学位置和情境化教学方式，为本科伦理学教学设计提供建议。2023CZCass Zegura et al.unaffiliated科技伦理与批判性HCI参与式设计（Participatory Design）用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
集体及其人工制品生态系统Korsgaard 等人提出集体人工制品生态系统概念，基于活动理论分析群体如何使用计算设备，通过三个实证案例说明集体在建立和维护人工制品生态系统中面临的挑战。2022HKHenrik Korsgaard et al.Team Collaboration; Team CollaborationCSCW
"'自我隔离的青少年'处理新冠：理解表情包中的信息可视化语言Perovich等人分析300+个表情包，识别出数据可视化语言在疫情相关表情包中的四种用法：粗略指标、视觉类比、情感增强及视觉双关，开启数字文化中信可视化语言的探讨。2022LPLaura J Perovich et al.Pandemic Life; Pandemic LifeCSCW
人机集成的下一步Mueller 等人通过29位专家研讨会制定人机融合研究议程，探讨技术发展、实际部署及伦理社会影响的未来挑战。2020FMFlorian Floyd Mueller et al.Monash University脑机接口（BCI）与神经反馈科技伦理与批判性HCI用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
种族、性别与美丽：信息提供对在线招聘偏见的影响Leung 等人通过 Amazon MTurk 数学任务招聘实验，揭示针对黑人和外表不吸引人工人的偏见，并发现个人层面信息提供可减少歧视2020WLWeiwen Leung et al.UnaffiliatedAI 伦理、公平与问责算法公平与偏见包容性设计（Inclusive Design）CHI
数据科学工作者如何处理数据：发现、捕获、整理、设计、创建Muller 等人访谈21位数据科学专业人士，归纳出数据作为给定、捕获、整理、设计、创造五种干预维度，阐明数据工作者如何主动塑造数据。2019MMMichael Muller et al.IBM Research交互式数据可视化计算方法在HCI中的应用CHI
“隐私不是一个概念，而是应对生活的方式”：跨国技术平台的本地化与柬埔寨的模糊隐私实践Jack 等人在柬埔寨研究发现Facebook等跨国平台改变当地隐私规范，本地化不足使边缘化用户面临信息泄露风险，需改进隐私工具设计。2019MJMargaret C Jack et al.Privacy and TrustCSCW