SusBench：评估计算机使用agent暗模式敏感性的在线基准Guo 等人构建了SusBench在线基准，通过代码注入在55个网站设计313项任务评估CUA对暗模式的敏感性，发现agent和人类对预选、欺骗性措辞和隐藏信息特别易感，为开发更可信的CUA提供关键洞察。2026LGLongjie Guo et al.华盛顿大学暗黑模式（Dark Patterns）识别可解释人工智能（XAI）算法透明度与可审计性IUI
PrivWeb：面向网页代理的隐性且内容感知的隐私保护Zhang 等人开发 PrivWeb 插件，利用本地化 LLM 实现界面隐私信息匿名化，通过分层委托机制平衡自动化与隐私保护，用户研究证实其提升隐私感知与信任。2026SZShuning Zhang et al.清华大学隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策大语言模型（LLM）的人机协作CHI
维护视觉完整性与人文关怀：视觉社交数据混合方法研究框架互联网正变得更加视觉化，但社会计算研究和方法论培训主要依赖文本方法。研究视觉社交数据需要方法论创新，涵盖问题信息（虚假信息、误导性内容、宣传、仇恨言论、AI生成垃圾内容等）。针对这一挑战，我们提出了一个基于扎根理论、解释性和计算支持的混合方法框架，用于研究视觉社交媒体数据集合。我们在深入分析潜在有害视觉内容并关怀研究团队的过程中开发了这一框架。我们记录了视觉语法、人工分析和计算支持分析三个框架组成部分，并以关怀为核心原则应用于三个实证案例研究。我们还为HCI社区提供了建议和启示，包括推动视觉方法培训和研究的建议，以及视觉完整性这一敏感概念。2026NLNina Lutz et al.华盛顿大学社交平台设计与用户行为虚假信息与事实核查用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
Privy：想象并缓解面向消费者的 AI 产品概念的隐私风险Lee 等人开发 Privy 工具，通过结构化隐私影响评估引导非专业人士识别 AI 产品风险并提出缓解策略，LLM 版本效果更佳，有助于克服隐私工作中的意识和能力障碍。2026HLHao-Ping (Hank) Lee et al.卡内基梅隆大学可解释人工智能（XAI）隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策CHI
从俚语到标准：共识驱动的空投猎人定义作为加密货币生态系统安全与治理基准Li 等人通过两轮德尔菲法建立空投猎人共识定义，包含6个对比特征和15个可测量指标，为加密货币生态系统安全与治理提供可解释的基准框架。2026CLChunyang Li et al.华盛顿大学AI 伦理、公平与问责算法透明度与可审计性加密货币与区块链用户界面CHI
Sprout：利用视觉隐喻支持可定制化的协作健康追踪Traore 等人开发了基于花园隐喻的Sprout健康追踪应用，通过22名用户2周Field Study发现，定性可视化与定量工具互补，社交功能最具吸引力但匿名性限制了深度社交连接。2026PTPape Sow Traore et al.达特茅斯学院健康自我追踪行为改变与反思技术自我追踪中的隐私与数据所有权CHI
生成式人工智能与创意媒介在青少年情绪调节中的应用：临床医生访谈研究Yoo 等人通过访谈20名临床医生，探讨生成式AI生成CBT可视化内容在青少年情绪调节中的潜力与风险，发现其可作为识别和表达情绪的“桥梁”，但需警惕触发创伤的潜在危害。2026DYDaeun Yoo et al.华盛顿大学生成式AI（文本、图像、音乐、视频）心理健康应用与在线支持社区面向青少年的心理健康技术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.圣母大学视觉障碍者技术（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
将诊前体验数字化：影响与设计建议Li 等人研究利用大语言模型驱动的对话代理进行诊前信息收集，设计患者驱动的诊前摘要以提升患者信心和医患协作能力。2026BLBrenna Li et al.多伦多大学大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统心理健康应用与在线支持社区CHI
Pringles、Prangles 还是 Prongles？儿童 Remix 实践中创意作者身份的协商Newman 等人通过与5-11岁儿童的参与式设计研究发现，儿童将 remix 视为协商性诠释过程，提出创意代理框架帮助设计师认识软件中的创意所有权观念。2026MNMichele Newman et al.华盛顿大学参与式设计（Participatory Design）儿童交互设计创意协作与反馈系统CHI
表征生成式AI使用报告的框架Balayn等人构建了多维框架以规范生成式AI使用报告内容,通过分析110+行业文档揭示了当前报告的系统性模式和叙述倾向。2026ABAgathe Balayn et al.微软生成式AI（文本、图像、音乐、视频）可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责CHI
生成式AI在儿童创造性协作中的应用：影响、认知与设计指南Yoo 等人通过28名儿童的协作设计研究发现，GenAI可促进儿童“人机协作”与共享创作，但角色不清时易破坏协作，建议设计具“哥哥”角色的社交感知AI。2026DYDaeun Yoo et al.华盛顿大学生成式AI（文本、图像、音乐、视频）创意协作与反馈系统儿童交互设计CHI
设备端AI在保护工作中的前景与风险Dong 等人通过访谈和实地调研设备端AI在保护工作中的应用，揭示当前设备端模型所需基础设施与保护现场资源受限环境的现实冲突。2026CDCynthia Dong et al.华盛顿大学大语言模型（LLM）的人机协作实地研究（Field Study）计算方法在HCI中的应用CHI
约束下的同意：制度化儿童托管中的摄影与媒体共享协商Gupta 等人分析42份同意书并进行21次访谈，发现制度化儿童托管中的同意书仅为程序性协议，家长在权力不对称下务实地处理同意问题。2026MGMeghna Gupta et al.华盛顿大学认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）通用设计与包容性设计参与式设计（Participatory Design）CHI
沉默与涌动：加沙冲突中算法压迫与抵抗的层次生态Elmimouni等人分析加沙冲突中算法压迫与抵抗的多层生态，揭示'竞赛循环'机制和'抵抗集合体'概念，为平台治理和政策设计提供集体申诉与证据保护建议。2026HEHouda Elmimouni et al.曼尼托巴大学内容审核与平台治理虚假信息与事实核查在线骚扰与反制工具CHI
SimStep：通过任务级抽象的人机协作交互式教育模拟创作Kaputa 等人提出 SimStep 任务级抽象方法，将模拟创作结构化为概念图、场景图等四层抽象，支持教师无需编程即可创作交互式教育模拟。2026ZKZoe Kaputa et al.华盛顿大学智能辅导系统与学习分析参与式设计（Participatory Design）原型设计与用户测试CHI
反应性写作者：与AI协作写作如何改变我们的想法参与方式Bhat 等人通过19名参与者访谈和1291次写作会话分析，揭示AI将写作转变为评估优先的建议主导实践，使写作者在不自觉中受AI偏见影响，提出 Reactive Writing 概念。2026ABAdvait Bhat et al.华盛顿大学大语言模型（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CHI
大型语言模型的诱惑之歌：用户如何感知与响应大型语言模型中的暗黑模式Shi 等人研究大型语言模型暗黑模式，通过情景实验发现用户依赖对话线索识别操纵行为如夸张同意与偏见框架，但这些行为有时被正常化，责任归属呈现多元归因。2026YSYike Shi et al.卡内基梅隆大学暗黑模式（Dark Patterns）识别大语言模型（LLM）的人机协作AI 伦理、公平与问责CHI
GenFaceUI：智能体生成个性化面部表情界面的元设计Ge等人提出GenFaceUI框架和工具,支持设计师创建模板、定义规则和迭代测试,为智能体生成面部表情的元设计提供概念框架与实证见解。2026YGYate Ge et al.同济大学生成式AI（文本、图像、音乐、视频）会话代理的人格与拟人化AI 辅助创意写作CHI
VueBuds：无线耳机的视觉智能Kim 等人开发 VueBuds 摄像头集成无线耳机，利用 5mW 以下低功耗相机结合视觉语言模型，实现实时场景理解与视觉问答，性能达到 Ray-Ban Meta 水平。2026MKMaruchi Kim et al.华盛顿大学智能手表与健身手环生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作CHI