Reflection Before Action: Designing a Framework for Quantifying Thought Patterns for Increased Self-awareness in Personal Decision Making
针对大语言模型决策支持限制元认知的问题，提出决策前反思概念与PROBE框架，从广度和深度量化反思，验证了可靠性并发现个体异质性与自我感知偏差，为提升决策自我意识提供技术方向。
2025-10-05 cs.HC
The Shape of Agency: Designing for Personal Agency in Qualitative Data Analysis
本研究通过设计科学研究方法开发数据可视化原型，旨在帮助缺乏编程技能的定性研究人员在使用计算主题分析时保持个人能动性、自主性和对研究的控制权。
2024-12-19 cs.HC
A Sociotechnical Framework For Addressing Stigma and Designing Personalized Digital Health Products
本研究基于社会技术系统理论提出了一个以患者为中心的框架，用于为受社会污名化影响的健康状况推导设计要求和干预措施，通过对慢性盆腔痛患者的混合方法研究识别出十项设计要求，为将STS理论整合到医疗保健框架中提供了贡献。
2024-03-26 cs.HC
Beyond Reality: Designing Personal Experiences and Interactive Narratives in AR Theater
该研究利用增强现实技术融合现场戏剧与虚拟代理，构建沉浸式AR剧场系统，赋予用户完全能动性，同时确保叙事受控且交互自然。
2025-10-25 cs.HC
Voice Assistants for Health Self-Management: Designing for and with Older Adults
本文通过五阶段设计过程与老年人共同开发了一款由大语言模型驱动的语音助手，用于解读诊后摘要和生成用药提醒，以应对健康意识和医疗依从性挑战，并总结了个人健康助手在个性化、情境适应和尊重用户自主性方面的关键设计特征。
2025-03-07 cs.HC
CarbonKit: Designing A Personal Carbon Tracking Platform
无处不在的技术平台已经被创建来跟踪和改善健康和健身;类似的技术可以帮助个人监测和减少他们的碳足迹。本文提出了CarbonKit，一个结合技术，市场和激励措施的平台，以授权和奖励人们减少碳足迹。我们认为，目标和奖励行为反馈回路可以与跟踪活动，应用程序和社交媒体中的大数据相结合，使CarbonKit成为个人日常生活中不可或缺的一部分。CarbonKit包括五个模块，将个人碳追踪、健康和健身、社交媒体和经济激励联系起来。保护安全、隐私和个人控制自己数据的协议对CarbonKit的设计至关重要。最初，CarbonKit将在自愿的基础上运作，但这样一个系统也可以作为强制性区域倡议的一部分。我们使用不列颠哥伦比亚省的例子来说明在特定司法管辖区支持CarbonKit所需的监管框架和参与利益相关者。
2019-02-19 cs.HC cs.SE
"Chasing Shadows": Understanding Personal Data Externalization and Self-Tracking for Neurodivergent Individuals
IT University of Copenhagen（哥本哈根信息技术大学）；Uppsala University（乌普萨拉大学）
研究探讨神经多样性个体在创建、互动及反思关于隐藏数据的个人数据时的经历，发现自我跟踪面临显著的解释和情感需求，需考虑情境依赖性。
2026-03-26 cs.HC
Bridging Bond Beyond Life: Designing VR Memorial Space with Stakeholder Collaboration via Research through Design
本研究采用研究型设计方法，通过三阶段流程（参与式设计、VR开发、用户测试）探索个性化VR纪念空间，强调其作为联结媒介的价值及满足临终者与丧亲者需求的设计要素。
2025-04-22 cs.HC
Co-sleep: Designing a workplace-based wellness program for sleep deprivation
睡眠不足是一个公共健康问题。在工作场所的健康计划中，对睡眠剥夺的认识还没有得到广泛的调查。这项研究采用了一个三阶段的设计过程，有九名来自当地制造公司的参与者，以帮助提高人们对睡眠不足的认识。睡眠剥夺的常见原因是通过部署技术探针和参与者访谈确定的。该研究为活动跟踪提供了基于智能物联网（IoT）工作场所的设计概念，可以帮助睡眠并探索在工作场所共享个人睡眠数据的方法。通过使用共同设计方法，该研究还从不同利益相关者的角度强调了与使用个人数据有关的突出隐私问题，包括组织意外使用睡眠数据进行疲劳风险管理和员工绩效评估。Actigrahy和睡眠日记数据可以通过https://github.com/famousgrouse/pervasivehealth/在线访问
2020-03-16 cs.HC
Governance Capture in a Self-Governing Community: A Qualitative Comparison of the Serbo-Croatian Wikipedias
通过比较克罗地亚语和塞尔维亚语维基百科，揭示高感知价值、有限官僚开放性和非正式组织偏好三因素汇聚导致治理俘获，为防范在线社区虚假信息操纵提供启示。
2023-11-06 cs.CY cs.HC
Breaking the Curse of Knowledge: Designing Personalized Jargon Support for Real-Time Online Meetings
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Fujitsu Research of America（富士通美国研究）
提出ParseJargon系统，利用用户画像和会话内反馈实现个性化术语识别，提升在线会议中跨学科听众的理解和参与度。
2026-06-07 cs.CL cs.HC
Designing AI Personalities: Enhancing Human-Agent Interaction Through Thoughtful Persona Design
University of Bremen（不来梅大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）；Northeastern University（东北大学）；Freelancer（自由职业者）
本研讨会聚焦AI智能体角色设计，围绕多场景应用、设计维度影响、生态效度标准等主题展开，旨在搭建研究社区平台，推动适配多元日常交互的AI人格设计发展。
2024-10-30 cs.AI cs.HC
Lived Experience in Dialogue: Co-designing Personalization in Large Language Models to Support Youth Mental Well-being
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；University of Oulu（奥卢大学）；University of Oxford（牛津大学）；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；University of Twente（特文特大学）；Erasmus University Rotterdam（鹿特丹伊拉斯姆斯大学）；Stanford University（斯坦福大学）
本研究通过参与式设计探讨如何利用青少年的生活经验改进大语言模型的个性化，提出人本情境化、明确边界和对话式支架三个主题，并映射为可指导微调的设计特征，以提升青少年心理健康支持工具的契合度与有效性。
2025-11-07 cs.AI cs.HC
Designing AI-Enabled Games to Support Social-Emotional Learning for Children with Autism Spectrum Disorders
本研究为ASD儿童设计了一款利用AI生成个性化故事的社会情感游戏，通过与专家协同设计提出设计见解，并贡献了微调的AI模型和社会故事数据集。
2024-04-24 cs.HC
PreCare: Designing AI Assistants for Advance Care Planning (ACP) to Enhance Personal Value Exploration, Patient Knowledge, and Decisional Confidence
National Taiwan University（台湾国立大学）；Vilnius University（维尔纽斯大学）；University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）；National Taiwan University Hospital（台湾国立大学医院）
本文针对在线ACP缺乏个性化价值探索与即时后果澄清的问题，设计含3个AI助手的PreCare网站，并通过可用性与比较研究验证其可提升价值观探索、知识和决策信心。
2025-05-14 cs.AI cs.HC
MyWeekInSight: Designing and Evaluating the Use of Visualization in Self-Management of Chronic Pain by Youth
本研究设计了基于可视化的自我反思工具MyWeekInSight，通过可视化个人健康数据帮助慢性疼痛青少年理解生活因素间的交织关系，经三周临床部署评估，提出了临床部署的挑战框架与缓解策略。
2024-05-30 cs.HC
Online Knowledge Base for Designing Shape-changing Interfaces using Modular Workshop Elements
构建和维护有关特定接口技术的知识是一项挑战。当前的解决方案包括标准的基于文件的文档存储库、wiki和其他在线工具。然而，这些解决方案往往只能在内联网中使用，变得过时，并且不支持以有效的方式获取知识。要获得关于新型接口技术的概述和详细知识，可能需要大量的研究和阅读许多技术报告和科学出版物。我们建议实施开源在线知识库，其中包括用于创建自定义研讨会以理解和应用所包含知识的构建模块。我们证明了这一概念与知识库的形状变化的接口（SCI-KB）。SCI-KB在线托管在GitHub上，并促进知识元素的协作创建，并伴有实践练习和研讨会元素，这些元素可以由新接触形状变化界面主题的个人或团体进行组合和调整。
2020-09-18 cs.HC
Designing for Pragmatists and Fundamentalists: Privacy Concerns and Attitudes on the Internet of Things
物联网（IoT）系统引起了人们的热情和关注。热情来自于它们在人们日常生活中的实用性，而关注可能与隐私问题有关。通过使用两个物联网系统作为案例研究，我们研究了用户的隐私信念，担忧和态度。我们专注于四个主要方面：个人数据的收集，新信息的推断，与第三方的信息交换，以及系统功能所带来的风险-效用权衡。共有113名巴西人回答了关于这些方面的调查。虽然他们的看法似乎取决于背景，但有一些重复的模式。我们的研究结果表明，物联网用户可以分为漠不关心，原教旨主义者和实用主义者。他们中的大多数人表现出实用主义的形象，并相信隐私是受法律保障的权利。其中最隐私的方面是交换个人信息给第三方。个体的感知风险与其在系统特征中的感知效用呈负相关。我们讨论了这些结果的实际意义，并提出了在设计物联网系统时应对隐私问题的建议。
2019-07-30 cs.HC
Designing the Next Generation of Intelligent Personal Robotic Assistants for the Physically Impaired
University of Ilorin（伊洛林大学）
身体受损的人通常难以在不依赖其他人的情况下完成简单的日常工作，这些人并不总是随时可用，因此他们必须努力独立。虽然他们受损的能力在许多情况下可以通过使用辅助技术来增强（在一定程度上），但很少有人关注他们在辅助技术的具体AI中的应用。本文介绍了MARVIN的中保真度原型的模块化框架，架构和设计：一个人工智能驱动的机器人助手，旨在帮助身体受损的人执行简单的日常任务。该原型的特点是一个平凡的运动单元，并利用各种国家的最先进的神经网络架构的系统的特定模块化组件。这些组件执行专门的功能，如自动语音识别，目标检测，自然语言理解，语音合成等，我们还讨论了所遇到的限制，挑战，未来的潜在应用和改进对成功的原型。
2019-11-28 cs.CY cs.HC cs.LG
Design Considerations for Data Daemons: Co-creating Design Futures to Explore Ethical Personal Data Management
移动应用程序和在线服务提供商比以往任何时候都更积极地跟踪我们的虚拟和物理行为。这引起了人们对合乎道德的个人数据管理的日益关注。尽管围绕数据道德的监管和意识正在不断提高，但最终用户很少参与定义和设计未来的道德个人数据管理应该是什么样子。我们探索了一个参与式的过程，使用设计未来，未来研讨会的方法和设计小说，设想道德的个人数据管理与最终用户和设计师。为了有效地吸引参与者，我们需要弥合他们不同的专业知识，并使数据和道德的抽象概念变得有形。通过将个人数据管理和控制具体呈现为称为数据守护进程的虚拟实体，我们创建了对这些抽象概念的共享理解，并使非专业最终用户和设计师能够积极参与设计过程。
2021-07-26 cs.HC
Exploring the Personal Informatics Analysis Gap: "There's a Lot of Bacon"
个人信息学研究帮助人们跟踪个人数据，以进行自我反思和获得自我认识。然而，这一领域主要侧重于自我跟踪的数据汇集和洞察力生成要素，对灵活的数据分析关注较少。因此，这种疏忽导致了不灵活的分析管道，无法反映或支持人们想要与数据互动的各种方式。本文回顾了个人信息学和可视化研究文献，揭示了我们在设计灵活工具方面的知识差距，这些工具可以帮助人们在个人环境中参与和分析个人数据，我们称之为个人信息学分析差距。我们通过一项关于哮喘患者如何参与个人空气质量数据的多阶段纵向研究来探索这一差距，我们报告了参与者如何：被广泛而多样化的目标所激励;在他们探索数据的方式中表现出模式;以有趣的方式参与数据;通过偶然的探索发现新的见解;并且不愿意自己使用分析工具。这些结果为视觉分析研究提供了新的机会，并表明在支持个人数据分析时，我们需要从根本上改变设计方式和设计内容。
2021-08-08 cs.HC
AnimAlte:Designing AI-Infused Cartoon Videos to Improve Preschoolers' Language Learning with Family Engagement at Home
本文提出 AI 卡通视频系统 AnimAlte，通过实时问答、词汇复习和情境学习支持学龄前儿童在家中与家人共同学习词汇。
2025-02-18 cs.HC
Designing Human-mediated AI Guidance: Ready Together for Personalized Family Emergency Preparedness
University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）
该研究提出人介导的AI指导框架，通过Ready Together系统探索，结合定性研究设计原型，试点显示其可助力家庭个性化应急准备。
2026-08-21 cs.AI cs.CY cs.HC
AI-Driven Urge Regulation Assistant (AURA): Designing Preemptive Smart Wearables for Smoking Cessation
National University of Singapore（新加坡国立大学）
针对现有可穿戴戒烟系统反应滞后的问题，基于线索反应理论和自我决定理论，通过定性研究提出AURA智能手表-智能手机生态系统，实现主动渴望检测与干预。
2026-10-08 cs.HC
Creating Opportunities: Co-designing an mHealth App with Older Adults
Microsoft（微软）；Brooklyn College, CUNY（布鲁克林学院，CUNY）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文通过与老年人共同设计mHealth应用，探索生成式人工智能在为老年人提供身体活动支持的AI教练中的应用。
2025-12-16 cs.HC
Fitting the Message to the Moment: Designing Calendar-Aware Stress Messaging with Large Language Models
本研究探讨利用LLMs结合数字日历数据为学生提供个性化压力支持，通过为期一周的技术探针实验与访谈，发现优先处理压力事件及简洁口语化语调的干预更受青睐，并提出了结构化提问与语调校准等设计启示。
2025-05-29 cs.CY cs.HC
Data Hunches: Incorporating Personal Knowledge into Visualizations
数据的问题在于，它经常只提供感兴趣的现象的不完美的表示。熟悉数据集的专家在分析数据集时通常会进行隐含的心理修正，或者在存在警告的情况下会谨慎行事，不要对任何发现过于自信。然而，关于数据集警告的隐含知识通常不会以结构化的方式收集，这是有问题的，特别是当团队一起工作时，他们可能了解数据集的不同方面。在这项工作中，我们定义这样的分析师的知识数据集的数据预感。我们讨论了数据预感的影响，并提出了一套技术，通过数据可视化记录和交流数据预感。此外，我们还提供了设计支持记录和可视化数据预感的可视化的指导方针。我们设想，数据预感将使分析师能够将他们的知识具体化，促进协作和沟通，并支持从他人的数据预感中学习的能力。
2022-04-10 cs.HC
Designing KRIYA: An AI Companion for Wellbeing Self-Reflection
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校）；Drexel University（德雷塞尔大学）
KRIYA是一种通过自我反思功能帮助用户理解个人幸福感数据的AI伴侣，旨在减少表现焦虑，提升用户对健康数据的反思性理解。
2026-01-21 cs.AI cs.CL cs.CY
Supporting the Supporters of Unaccompanied Migrant Youth: Designing for Social-ecological Resilience
无人陪伴的移民青年在没有父母陪伴的情况下逃往一个新的国家，面临心理健康风险。复原力干预措施可以减轻这些风险，但系统性和个人障碍可能会阻碍获得这些措施。虽然最近有很多工作涉及设计技术以促进心理健康，但没有一项工作关注这些人群的需求。本文介绍了18个专业/志愿者支持工作者和5个无人陪伴的移民青年，其次是三个设计研讨会的采访结果。研究结果指出了可以促进青年复原力发展的多种系统。青年与担任导师的志愿人员之间的关系对于提高复原力特别重要，但也带来了挑战。这表明了社会生态复原力模式的相关性，重点是设计技术来支持导师，以帮助他们更好地支持青年。最后，我们绘制了设计空间的导师支持。
2020-03-10 cs.CY cs.HC
