领域专家参与 LLM 设计和评估的关键考量：一项民族志研究Szymanski 等人通过12周民族志研究，发现开发团队在 LLM 设计中采用数据收集变通、专家-开发者混合评估等策略，并提出注重 AI 素养和专家角色演进的设计机会。2026ASAnnalisa Szymanski et al.University of Notre Dame大语言模型（LLM）的人机协作参与式设计（Participatory Design）用户研究方法（访谈、调查、观察）IUI
先凝视后发声：通过无显示器智能眼镜的凝视和语音交互实现物理对象引用Zhang 等人提出「先凝视后发声」系统，用户通过视线选择物理对象后获得语音描述，实验显示53%凝视线选择正确，语音消歧纠正了58%错误。2026ZZZheng Zhang et al.University of Notre Dame眼动追踪与注视交互语音用户界面（VUI）设计环境感知与上下文计算IUI
LLM驱动的GUI代理的行为结构：人类价值观与交互结果Gebreegziabher等人构建了14个网络任务的测试平台，发现用户偏好和价值观能显著改变LLM代理的行为轨迹，但界面线索常超越这些效果。2026SGSimret Araya Gebreegziabher et al.University of Notre Dame大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统AI 伦理、公平与问责IUI
叙事支架：数据驱动理解的叙事优先框架Huang等人提出叙事支架框架，将叙事构建作为数据探索的主要界面，促进更广泛的探索、更深入的反思和更可辩护的叙事。2026OHOliver Huang et al.University of Toronto交互式数据可视化数据故事讲述（Data Storytelling）可视化感知与认知IUI
Crepe：基于图查询的移动屏幕数据采集工具Lu等人开发了Crepe安卓应用，通过创新图查询技术实现移动UI数据的灵活识别与采集，强调隐私保护与用户知情同意，助力学术研究数据收集。2026YLYuwen Lu et al.University of Notre Dame用户研究方法（访谈、调查、观察）计算方法在HCI中的应用研究伦理与开放科学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
炒作背后的隐藏劳动：通过平台叙事和工人实践理解AI副业YANG 等人通过7938条平台帖子和16次访谈揭示AI副业营销宣传与实际劳动体验的巨大差距，指出平台叙事美化轻松收益而淡化不稳定性，主张平台应加强内容监管并重视人类贡献。2026XYXiaoyu YANG et al.The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)AI 伦理、公平与问责AI 辅助决策与自动化系统参与式设计（Participatory Design）CHI
DiLLS：基于智能体行为分层摘要的LLM多智能体系统交互式诊断Sheng 等人提出 DiLLS 交互式诊断框架，通过活动、动作和操作三层结构化摘要探查多智能体系统，显著提升开发者故障诊断效率。2026RSRui Sheng et al.The Hong Kong University of Science and Technology大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统可解释人工智能（XAI）CHI
循环中的观众：社交媒体微短剧制作中观众反馈驱动的内容创作Cao 等人通过对28名微短剧编剧的访谈发现，作者根据观众反馈迭代调整剧情，形成观众响应式微短剧等新叙事风格，揭示社交媒体上观众驱动的创意协作模式。2026GCGengchen Cao et al.Tsinghua - Anta Joint Research Center创意协作与反馈系统社交平台设计与用户行为流媒体与内容创作者CHI
Homeroom：一个价值对齐的以社区为中心的家庭教育平台Rifat 等人开发了 Homeroom 家庭教育平台，通过 LLM 协作与文化响应个性化支持家庭教育，实证表明可编辑草稿能有效保留父母能动性，私人社群更受家长青睐。2026MRMohammad Rashidujjaman Rifat et al.University of Notre Dame大语言模型（LLM）的人机协作包容性设计（Inclusive Design）协作学习与同伴教学CHI
设计LLM的分阶段评估工作流程：整合领域专家、普通用户和模型生成的评估标准Szymanski等人提出LLM分阶段评估框架，整合领域专家（长期价值）、普通用户（可用性）和LLM（程序检查）的评估标准，优化质量、成本与可扩展性的平衡。2026ASAnnalisa Szymanski et al.University of Notre Dame大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
我最喜欢的直播主是大语言模型：AI VTuber粉丝群体中的发现、连接与共创Ye 等人对Neuro-sama的定性研究揭示，AI VTuber粉丝通过主动共创、集体情感事件和参与式打赏建立独特的准社会关系，重塑粉丝-创作者互动模式。2026JYJiayi Ye et al.Independent Researcher智能语音助手（Alexa、Siri 等）会话代理的人格与拟人化流媒体与内容创作者CHI
理解和推理数据结构的非视觉支持Wimer 等人开发了Arboretum系统，将图表规范自动转换为表格、可导航和触觉三种非视觉格式，保留数据结构结构属性以支持视障学生概念理解。2026BWBrianna L Wimer et al.University of Notre Dame视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）运动障碍辅助输入技术特殊教育技术CHI
谁的数据建设城市？实现社会环境公平城市化的关键数据实践Sharma 等人在班加罗尔采用研究设计方法，分析城市数据与社区数据的摩擦，揭示自上而下城市数据系统掩盖社会生态依赖性的局限，呼吁运用环境正义视角实现社会公正和气候适应的城市未来。2026VSVishal Sharma et al.University of Notre Dame智慧城市与城市感知城市可持续发展算法公平与偏见CHI
克服翻译延迟：面向扩展现实中外语对话的字幕设计优化Li等人发现VR会议翻译延迟超过3秒显著影响理解，提出合并字幕设计可兼顾观察说话者与情绪归因，并制定XR字幕界面设计指南。2026ZLZiming Li et al.Hong Kong University of Science and Technology (GZ)多语言与跨文化语音交互AR 导航与情境感知沉浸感与临场感研究CHI
以创作者为中心的大语言模型辅助交互式故事叙述方法探索Li 等人提出以创作者为中心的 CoNoder 系统，整合节点图编辑与 LLM 生成辅助交互式叙事，在16位创作者评估中提升创意效率并支持复杂道德叙事。2026YLYuelu Li et al.The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助创意写作互动叙事与沉浸式故事CHI
平衡目标、健康与成本：一个用于管理复杂选择与培养持续食物能效的食品信息系统Szymanski 等人设计整合成本、营养和个人目标的食品信息系统，通过八周干预和55名食物不安全社区参与者验证，虽健康饮食指数未显著变化，但提升了参与者营养意识和食物能效感知。2026ASAnnalisa Szymanski et al.University of Notre Dame饮食追踪与营养管理行为改变与反思技术数据驱动的个人决策CHI
Vistoria：一个通过工具化图像-文本协同编辑支持虚构故事写作的多模态系统Fu等人开发Vistoria多模态系统，通过Lasso、Collage等工具操作支持图像与文本的同步协同编辑，增强故事写作的表达性和沉浸感。2026KFKexue Fu et al.City University of Hong KongAI 辅助创意写作创意协作与反馈系统CHI
CodeStream：通过代码注释增强时间线以导航大型编码历史Zhang等人开发CodeStream系统，通过动态粒度代码注释增强时间线，帮助教师快速识别学生编码模式并判断需要干预的对象。2026AZAshley Ge Zhang et al.University of Michigan, Ann Arbor交互式数据可视化协作写作工具编程教育与计算思维CHI