help研究问题语音、对话代理与个人信息隐私
大语言模型（LLMs）是否可以与定性研究的价值观和目标相兼容？CHI '25
所属方向: 隐私、安全与身份
语音、对话代理与个人信息隐私
统计基于当前已索引 question 数据，来源缺失不影响问题展示。
49
问题/痛点
13
来源
2025
最近年份
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在定性研究中，研究者如何看待LLMs在隐私保护和伦理方面的挑战？CHI '25
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有哪些设计原则可以帮助LLMs支持研究者深入参与和互动数据？CHI '25
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定性研究中，自动化工具可能影响研究者与数据的深度互动。CHI '25
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如何解决移动心理健康应用（MHA）用户持续参与难的问题？CHI '25
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哪些交互设计方式能提供情感支持并提升用户内在动机？CHI '25
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大语言模型（LLM）如何在MHA中的情感交互与隐私保护中发挥作用？CHI '25
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用户难以长期使用心理健康应用，隐私和适应性问题严重。CHI '25
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双模式健康干预设计能否在不降低干预效果的情况下，提供知识工作者更多的控制感？CUI '24Dual-Mode Interventions: Giving Agency to Knowledge Workers in Proactive Health Interventions
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在办公环境中，哪种模式的健康干预更受知识工作者欢迎并有效减少干扰？CUI '24Dual-Mode Interventions: Giving Agency to Knowledge Workers in Proactive Health Interventions
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将振动、图形界面和声音图标结合的干预模式是否能提升用户体验和系统接受度？CUI '24Dual-Mode Interventions: Giving Agency to Knowledge Workers in Proactive Health Interventions
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办公室中的语音健康干预易引起尴尬和隐私问题，用户控制感不足。CUI '24Dual-Mode Interventions: Giving Agency to Knowledge Workers in Proactive Health Interventions
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如何在开放词汇场景下有效识别和保护敏感信息以防止数据泄露？UbiComp '24Governing Open Vocabulary Data Leaks Using an Edge LLM through Programming by Example
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边缘部署的大型语言模型（edge LLM）如何通过示例编程提高隐私数据治理效率？UbiComp '24Governing Open Vocabulary Data Leaks Using an Edge LLM through Programming by Example
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敏感信息混淆（obfuscation）和动态恢复能否在保护隐私的同时维持服务质量？UbiComp '24Governing Open Vocabulary Data Leaks Using an Edge LLM through Programming by Example
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员工在使用聊天模型时可能无意暴露敏感信息，威胁企业隐私安全。UbiComp '24Governing Open Vocabulary Data Leaks Using an Edge LLM through Programming by Example
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语音互动如何影响在线约会用户的亲密感和真实性？CHI '24
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在语音约会平台中，不同的语音类型如何影响用户的吸引力和想象力？CHI '24
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语音约会如何在中国文化背景下平衡用户的隐私保护和自我表达？CHI '24
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用户常因传统约会平台过度关注颜值而感到挫败。CHI '24
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用户在与基于大语言模型（如ChatGPT）的对话代理交互时，如何平衡隐私风险与信息披露的受益？CHI '24
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哪些因素影响用户在对话中披露敏感信息的行为？CHI '24
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现有的隐私控制设计存在哪些障碍，以及如何改善它们以支持用户更好地管理隐私？CHI '24
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用户经常被误导或不知情地在LLM对话中披露敏感信息。CHI '24
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用户在与语音机器人交互时不愿意分享个人信息，影响设计目标。CUI '23Eliciting User Self-disclosure using Reciprocity in Human-Voicebot Conversations
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如何设计一个模块化工具，简化对话系统实验的搭建和配置？CUI '23MoDEsT: a Modular Dialogue Experiments and Demonstration Toolkit
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哪些模板和功能能满足多样化的对话实验场景需求？CUI '23MoDEsT: a Modular Dialogue Experiments and Demonstration Toolkit
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模块化对话实验工具如何保障用户数据隐私并降低研究成本？CUI '23MoDEsT: a Modular Dialogue Experiments and Demonstration Toolkit
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研究者难以用现有平台快速搭建隐私友好的对话实验。CUI '23MoDEsT: a Modular Dialogue Experiments and Demonstration Toolkit
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如何将大型语言模型（LLMs）应用于制造行业的认知助手以增强知识管理和问题解决能力？CUI '23Harnessing Large Language Models for Cognitive Assistants in Factories
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LLMs如何通过动态知识图谱查询和持久记忆改进现有认知助手的性能？CUI '23Harnessing Large Language Models for Cognitive Assistants in Factories
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如何在制造环境中有效缓解LLMs的“幻觉”问题并确保隐私和数据安全？CUI '23Harnessing Large Language Models for Cognitive Assistants in Factories
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制造业员工难以高效分享和获取知识，影响生产灵活性。CUI '23Harnessing Large Language Models for Cognitive Assistants in Factories
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脚趾能否作为一种输入方式提供精确且高效的人机交互？CHI '23
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哪些因素（如脚趾组、姿势、移动方向等）影响脚趾输入的准确性和用户体验？CHI '23
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脚趾输入相比现有的语音或足部总体动作输入有哪些优势和不足？CHI '23
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在手部不可用或隐私敏感的情况下，难以进行方便的交互操作。CHI '23
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第三方语音应用程序在什么场景下会泄露用户的敏感信息？CUI '22Leakage of Sensitive Information to Third-Party Voice Applications
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当前的隐私保护方法对哪些敏感信息类型存在检测不足？CUI '22Leakage of Sensitive Information to Third-Party Voice Applications
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如何重新设计语音助理架构以增强用户隐私保护？CUI '22Leakage of Sensitive Information to Third-Party Voice Applications
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用户在使用语音助理时，难以区分第三方应用并面临隐私泄露风险。CUI '22Leakage of Sensitive Information to Third-Party Voice Applications
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在声屏蔽措施保护下，如隔音墙或声电材料，mmWave设备能否引发语音隐私泄露的风险？UbiComp '22Wavesdropper: Through-wall Word Detection of Human Speech via Commercial mmWave Devices
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如何利用商用mmWave设备穿墙检测人类语音的内容并克服环境干扰？UbiComp '22Wavesdropper: Through-wall Word Detection of Human Speech via Commercial mmWave Devices
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动态环境中，如何通过深度学习模型提高穿墙语音检测的准确性？UbiComp '22Wavesdropper: Through-wall Word Detection of Human Speech via Commercial mmWave Devices
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隔音场所中的语音隐私可能通过mmWave设备泄露。UbiComp '22Wavesdropper: Through-wall Word Detection of Human Speech via Commercial mmWave Devices
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哪些信息流特性会影响智能家居助手（SPA）中的隐私可接受性？CHI '21
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如何在SPA生态系统中系统地定义隐私规范（例如数据发送方、接收方、用途等）？CHI '21
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是否可以通过分析用户行为数据来提取通用的隐私规范？CHI '21
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用户对智能家居助手可能泄露隐私感到不信任和担忧。CHI '21