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2026 年 5 月 31 日 · 星期日 EN
每日追踪 HCAI 领域的
研究方向、研究问题与
论文内容的演化

HCAI Research Radar

人智交互 · 研究方向地图 · 论文与内容关系看板
数据来源 ·
OpenAlex · arXiv ·
Semantic Scholar · Crossref
今日新增
12
较昨日 + 3
近 7 日
86
较上 7 日 + 18%
近 30 日
312
较上 30 日 + 11%
覆盖研究方向
18
一级方向 · 二级问题 142
新增研究问题
24
近 30 日 · + 9
最近更新
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北京时间 · 5 月 31 日
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今日 新增

12 篇 · 按 HCAI 分数排序
01

校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释

Maya R. Kapoor、Lin Wei、A. P. Sundaram、Daniel Foster、Sarah Greene、J. Mukherjee、R. Park 等
Trust & Reliance Explainable AI AI-assisted Decision arXiv 预印本

一项覆盖两家医院 84 名放射科医生的混合方法研究,考察 AI 解释中的置信区间如何改变诊断一致性——发现在模糊场景中占主导的并非过度依赖,而是系统性的不足依赖……

94
HCAI 分数
2026·05·31
02

当 Agent 接管:为大模型协同编程设计交接时刻

Jonas Berg、T. Yamamoto、Pei Chen、Eleanor Whitfield、M. de Sá
AI Agents LLM User Study Mixed-Initiative

通过对 24 名软件工程师为期三周的日记研究,作者归纳出人与 Agent 之间四种典型交接模式,以及它们在生产环境中的失效方式……

91
HCAI 分数
2026·05·31
03

它听见了,但听懂了吗?」——AI 心理健康对话机器人中的情感错位

周文华、R. Banerjee、K. Iwata、Sofia Allen
单校 AI in Mental Health Affective Computing LLM User Study

在 142 名大学生中开展的 6 周田野部署,揭示用户感知的共情度与临床评估的恰当性之间存在系统性差距,对安全护栏设计具有启示意义……

89
HCAI 分数
2026·05·30
04

算法欣赏再审视:当用户在准确率相同时仍偏好 AI

Hannah Brooks、J. Tanaka、Ravi Iyengar、S. Ostrowski
Trust & Reliance Algorithm Aversion Human Factors

在四个任务领域对 Logg 等(2019)的预注册复现发现:问责框架下「算法欣赏」效应会反转——对该效应的可推广性提出挑战……

87
HCAI 分数
2026·05·30
05

驾驭多个心智:面向 AI Agent 团队的人类监督控制界面

Ada Nakamura、Ben Olson、K. Pillai、Y. Zhao、M. Rashid
Multi-Agent Collaboration AI Agents AI UX Evaluation 机构待确认

提出一种可视化控制语言,用于监控并干预 Agent 团队;通过覆盖三种任务复杂度、96 名参与者的对照实验进行评估……

82
HCAI 分数
2026·05·29
06

教师作为共同设计者:为包容性课堂改造生成式 AI

L. Ferreira、林玫、J. Hardcastle、P. Quattrocchi
AI in Education Human-AI Collaboration Responsible AI

与两国 18 名教师的参与式设计,揭示了改造生成式工具时的张力——涉及教学权威、透明性与公平性等问题……

78
HCAI 分数
2026·05·29
Hot & Emerging

热门 研究方向

01
Human-AI Interaction
人智交互 · 一级方向
68
↑ 10
02
Trust & Reliance
信任与依赖
49
↑ 11
03
AI Agents
智能体 · 高增长
44
↑ 13
04
Explainable AI
可解释 AI · 用户研究
35
↑ 4
05
AI-assisted Decision
AI 辅助决策
31
↑ 5
06
LLM User Study
大模型用户研究
29
↑ 8
07
Multi-Agent Collaboration
多智能体协作
23
↑ 9
08
AI in Mental Health
AI 心理健康
20
↑ 2
09
Responsible AI
责任 AI · 用户视角
17
↑ 2
10
AI in Education
AI 教育
15
↑ 3
Emerging questions · 新兴

新兴 研究问题

Human Control of AI Agents
人如何控制 AI 智能体 · 关联 AI Agents
18
+ 120%
LLM Feedback in Education
大模型反馈对学习 · 关联 AI in Education
15
+ 75%
Overreliance on AI Explanations
用户为何过度依赖解释 · 关联 Trust / XAI
12
+ 60%
Agentic Workflow UX
智能体工作流体验 · 关联 AI Agents
11
+ 58%
Sycophancy in Chatbots
对话机器人迎合行为 · 关联 LLM User Study
9
+ 50%
近 30 日 · 方向热度

方向 热度

Human-AI Interaction
68
Trust & Reliance
49
AI Agents
44
Explainable AI
35
AI-assisted Decision
31
LLM User Study
29
Multi-Agent Collab
23
AI in Mental Health
20
Responsible AI
17
AI in Education
15
· · ·
Latest high-relevance

最新 高相关论文 · HCAI ≥ 85

按 HCAI 分数 · 跨方向汇集
94HCAI
校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释
方向 · Trust & Reliance / XAI / Decision Support
研究问题 · 用户是否会过度依赖 AI 解释 · 84 名放射科医生 · 用户实验
2026·05·31
91HCAI
当 Agent 接管:为大模型协同编程设计交接时刻
方向 · AI Agents / Human Control / Mixed-Initiative
研究问题 · 人如何控制 AI 智能体 · 24 名工程师 · 日记研究 3 周
2026·05·31
89HCAI
「它听见了,但听懂了吗?」——AI 心理健康对话机器人中的情感错位
方向 · AI in Mental Health / Affective Computing
研究问题 · 用户感知共情与临床恰当性差距 · 142 名学生 · 田野部署 6 周
2026·05·30
87HCAI
算法欣赏再审视:当用户在准确率相同时仍偏好 AI
方向 · Trust & Reliance / Algorithm Aversion
研究问题 · 问责框架对依赖的影响 · 预注册复现 · 四领域用户实验
2026·05·30
86HCAI
劝服性默认:AI 生成的推荐如何重塑线上消费推理
方向 · AI UX Evaluation / Human Factors
研究问题 · 生成式默认值的劝服效应 · N=1,247 · 三项实验
2026·05·28
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可筛选论文库

全部 论文

近 30 日 · 312 篇
国家 全部 US UK / EU CN JP SG
共 312 篇 · 当前显示 1–10
排序 最新 HCAI 分数 引用数 合作校数
01

校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释

Maya R. Kapoor、Lin Wei、A. P. Sundaram 等 · 斯坦福 / CMU / 华盛顿大学
Trust & Reliance Explainable AI 高相关度 ≥ 90 arXiv:2406.18234·2026·05·31

对 84 名放射科医生的混合方法研究表明,AI 置信度会改变诊断一致性,模糊场景中以不足依赖为主……

94
HCAI 分数
2026·05·31
02

当 Agent 接管:为大模型协同编程设计交接时刻

Jonas Berg、T. Yamamoto、Pei Chen 等 · CMU / 乔治亚理工
AI Agents LLM User Study CHI 2026 LBW·2026·05·31

对 24 名软件工程师的日记研究提出四种典型交接模式及其在生产环境中的失效方式。

91
HCAI 分数
2026·05·31
03

它听见了,但听懂了吗?」——AI 心理健康对话机器人中的情感错位

周文华、R. Banerjee、K. Iwata · 浙江大学
单校 AI in Mental Health Affective Computing CSCW 2026·2026·05·30

在 142 名学生中开展的 6 周田野部署,揭示用户感知共情度与临床评估恰当性之间的系统性差距。

89
HCAI 分数
2026·05·30
04

算法欣赏再审视:当用户在准确率相同时仍偏好 AI

Hannah Brooks、J. Tanaka、Ravi Iyengar · 西北大学 / 东京大学
Trust & Reliance Algorithm Aversion CSCW 2026·2026·05·30

在四个任务领域对 Logg 等(2019)的预注册复现发现:问责框架下「算法欣赏」效应会反转。

87
HCAI 分数
2026·05·30
05

劝服性默认:AI 生成的推荐如何重塑线上消费推理

A. Bhattacharya、L. Tremblay、R. Goh · 密歇根大学 / 伯克利 / NUS
AI UX Evaluation Human Factors CHI 2026·2026·05·28

三项实验(N=1,247)表明:大模型生成的表述会系统性收窄候选集,即使用户自认为未受影响。

86
HCAI 分数
2026·05·28
06

驾驭多个心智:面向 AI Agent 团队的人类监督控制界面

Ada Nakamura、Ben Olson、K. Pillai · MIT / 康奈尔 / ETH / 东京大学
Multi-Agent Collaboration 机构待确认 UIST 2026·2026·05·29

面向 Agent 团队的可视化监控与干预语言,由 96 名参与者跨三种任务复杂度的实验进行评估。

82
HCAI 分数
2026·05·29
07

生成式 AI 的心智模型:一项跨文化用户研究

Y. Saito、P. Andersson、M. Chowdhury · 东京大学 / KTH / IIIT-D
Human-AI Interaction LLM User Study arXiv:2405.14021·2026·05·27

对日本、瑞典、印度共 60 名参与者的访谈,揭示了对大模型能动性、错误归因与信任形成的不同心智模型。

81
HCAI 分数
2026·05·27
08

教师作为共同设计者:为包容性课堂改造生成式 AI

L. Ferreira、林玫、J. Hardcastle · UCL / 南洋理工
AI in Education Responsible AI CHI 2026·2026·05·29

与两国 18 名教师的参与式设计,揭示了在教学权威、透明性与公平性方面的张力。

78
HCAI 分数
2026·05·29
09

无声的交接:AI 辅助外科机器人中的认知负荷模式

R. Singh、T. Sato、刘洋 · 帝国理工 / 东京大学 / 上海交大
Human Factors AI-assisted Decision FAccT 2026·2026·05·26

28 名外科医生模拟手术中的眼动与脑电数据,刻画 Agent 接管时刻的认知负荷变化。

77
HCAI 分数
2026·05·26
10

超越准确率:长期 AI 陪伴应用中的信任校准

S. Park、N. Oliveira、F. Müller · KAIST / EPFL / TUM
Trust & Reliance Affective Computing CSCW 2026·2026·05·25

312 名用户为期 12 个月的纵向数据显示:信任轨迹在三个交互阶段产生分化,与以准确率为驱动的模型相悖。

75
HCAI 分数
2026·05·25
‹ 上一页 1 2 3 32 下一页 ›
第一期 · 18 个一级方向

研究 方向

默认按近 30 日论文数
范畴 全部 18 强相关 22 中等相关 13 排序 近 30 日 近 7 日 增长率 平均分
# 研究方向 分级 今日 近 7 日 近 30 日 近 1 年 问题数 增长率 平均分 高频研究问题
01 Human-AI Interaction人智交互 · 一级方向 强相关 51868412 24 + 17% 82 人–AI 协作 · 角色分配 · 控制 · 心智模型
02 Trust & Reliance信任与依赖 强相关 31149204 18 + 29% 84 过度依赖 · 信任校准 · 算法欣赏 · 解释影响
03 AI AgentsAI 智能体 · 高增长 强相关 41244186 16 + 42% 81 人控制智能体 · 交接时刻 · 智能体工作流
04 Explainable AI可解释 AI · 用户研究 强相关 2935198 14 + 13% 79 解释理解 · 解释长度 · 置信展示
05 AI-assisted DecisionAI 辅助决策 强相关 2831156 12 + 19% 80 人–AI 责任分配 · 接受决策 · 推翻行为
06 LLM User Study大模型用户研究 强相关 1729142 13 + 38% 78 迎合行为 · 心智模型 · 跨文化使用
07 Multi-Agent Collab.多智能体协作 UX 强相关 162396 9 + 100% 81 监督控制 · 团队任务 · 信任传播
08 AI in Mental HealthAI 心理健康 · 含用户交互 中等相关 1520108 10 + 11% 76 情感错位 · 求助意愿 · 长期陪伴信任
09 Responsible AI责任 AI · 用户视角 强相关 141788 8 + 13% 77 问责 · 公平感知 · 透明性需求
10 AI in EducationAI 教育 · 含交互 中等相关 141594 9 + 25% 75 LLM 反馈解读 · 学习节奏 · 教师再设计
11 Affective Computing情感计算 中等相关 031476 7 + 0% 74 情感识别 · 共情设计 · 错位响应
12 Human Factors人因工程 强相关 031282 9 + 33% 78 认知负荷 · 情境感知 · 错误恢复
13 Algorithm Aversion算法厌恶 / 欣赏 强相关 131154 6 + 83% 81 问责框架 · 准确率知觉 · 接受性
14 AI UX EvaluationAI UX 评估 强相关 031068 7 + 11% 76 评估框架 · 启发式 · 长期使用
15 Mixed-Initiative混合主动系统 强相关 02952 6 + 13% 79 主动权切换 · 控制粒度
当前展示前 15 · 共 18 个一级方向 · 翻页查看更多 →
方向 · 信任与依赖

校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释

1Stanford HAI · Stanford University
2Human-Computer Interaction Institute · Carnegie Mellon University
3Paul G. Allen School of CSE · University of Washington
Trust & Reliance Explainable AI AI-assisted Decision Making Human Factors arXiv 预印本 高相关 ≥ 90

本研究采用混合方法考察 AI 生成解释中置信区间如何影响临床放射科诊断决策。在两家医院 84 名放射科医生参与的研究中,我们发现:在模糊场景下的主要失效模式并非过度依赖,而是系统性的不足依赖——当解释长度超过工作记忆阈值时,医生会折扣良好校准的 AI 输出。我们提出依赖校准的三条设计原则:时序节奏、证据框架、情境化分歧呈现。文末讨论了对临床 AI 部署与解释界面设计的意义。

分类理由 · 为什么属于 HCAI

这篇论文同时满足看板多个强相关条件:研究对象是人与 AI 辅助决策系统的真实交互;包含 84 名临床用户参与的混合方法实证研究;聚焦信任校准解释理解依赖行为等核心研究问题;并给出针对用户体验的可解释设计原则。摘要不偏向算法性能 benchmark,包含用户实验、AI 系统类型、评价指标(信任、依赖、认知负荷)等多维内容信息。综合 7 个评分维度给出 94 分。

相似论文 · 同方向相关工作

超越准确率:长期 AI 陪伴应用中的信任校准
KAIST / EPFL / TUM · score 75 · 2026·05·25
算法欣赏再审视:当用户在准确率相同时仍偏好 AI
Northwestern / U-Tokyo · score 87 · 2026·05·30
无声的交接:AI 辅助外科机器人中的认知负荷
Imperial / U-Tokyo / SJTU · score 77 · 2026·05·26
从分歧到决策:呈现医生–AI 冲突的一个框架
UCL / Oxford · score 73 · 2026·05·22
一级方向 · TIER · 强相关 · 排名 02 · 近 30 日

Trust & Reliance

信任与依赖
定义 · 研究用户如何信任、依赖、校准或拒绝 AI 系统的输出,
以及解释、置信度展示、问责框架对依赖行为的影响。
归并别名 · Trust in AI · Reliance · Overreliance · Algorithm Aversion · Algorithm Appreciation
11
近 7 日
49
近 30 日
204
近 1 年
18
研究问题
+ 29%
vs 上 30 日
84
平均 HCAI 分
方向内研究问题构成

研究 问题

204
篇 · 近 1 年
过度依赖 / 不足依赖 57 · 28%
信任校准 43 · 21%
解释对信任的影响 33 · 16%
算法欣赏 / 厌恶 27 · 13%
问责框架的修正 22 · 11%
其他 (6 个问题) 22 · 11%
方向内容结构

高频 内容

用户实验 研究方法 68%
问卷 + 行为日志 研究方法 31%
医疗决策 应用场景 28%
AI 写作 / 编程辅助 应用场景 19%
推荐系统决策 应用场景 14%
医生 / 医学生 用户群体 22%
普通用户 用户群体 51%
信任 trust 评价指标 91%
依赖 reliance 评价指标 62%
认知负荷 评价指标 28%
方向代表论文

最新 论文

近 7 日 · 11 篇
时间 近 7 日 近 30 日 近 90 日 近 1 年 研究问题 全部 过度依赖 信任校准 解释影响 问责框架
01

校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释

Maya R. Kapoor、A. P. Sundaram 等 · 研究问题 · 用户是否会过度依赖 AI 解释
Trust & Reliance 用户实验 医疗决策 N = 84 医生 arXiv 预印本·2026·05·31
94
HCAI
02

算法欣赏再审视:当用户在准确率相同时仍偏好 AI

Hannah Brooks、J. Tanaka 等 · 研究问题 · 问责框架对依赖的修正
Trust & Reliance 预注册复现 四领域 CSCW 2026·2026·05·30
87
HCAI
03

超越准确率:长期 AI 陪伴应用中的信任校准

S. Park、N. Oliveira 等 · 研究问题 · 长期使用中信任的阶段性分化
Trust & Reliance 12 个月纵向 N = 312 CSCW 2026·2026·05·25
75
HCAI
04

从分歧到决策:呈现医生–AI 冲突的一个框架

M. Patel、L. Akhter 等 · 研究问题 · 不同意时如何呈现冲突
Trust & Reliance 原型系统 医疗决策 FAccT 2026·2026·05·22
73
HCAI
相关方向 · 与本方向共现频次最高

相关 方向

Explainable AI
32共现次数
AI-assisted Decision
28共现次数
Human-AI Interaction
24共现次数
Algorithm Aversion
18共现次数
Human Factors
14共现次数
展示前 4 / 49 · 加载更多论文 →
Phase II · 方向之间的关系

方向 关系图

18 个一级方向 · 关系类型基于研究问题、方法、应用场景的共现

时间 近 30 日 近 90 日 近 1 年 关系 全部 共现 方法借用 演化路径 类型 全部 核心 方法 应用
核心方向 · CORE方法 / 评估 · METHOD应用 · APPLIEDHuman-AI InteractionTrust & RelianceExplainable AIAI-assisted DecisionAlgorithm AversionAI AgentsMulti-Agent Collab.Mixed-InitiativeHuman FactorsAI UX EvaluationLLM User StudyResponsible AIAI in Mental HealthAI in EducationAffective ComputingSocial RoboticsGenerative AI ToolsAI-mediated Comm.

图例

核心方向 (信任 / 决策 / 解释 / 交互)
方法 / 评估 / 因素方向
应用方向 (心理 / 教育 / 情感)
同簇关系
跨簇关系(演化 / 借用)
节点大小 · 近 1 年论文数

关系洞察

中心度最高Human-AI Interaction · 度 11
最强关系对Trust × XAI · 32 篇共现
最快演化路径AI Agents → Multi-Agent Collab. · + 100%
最新关系LLM User Study × Responsible AI · 9 篇 / 30 日
孤立方向0 · 所有方向均有相邻方向
高频方向共现

高频 共现对

近 1 年 · 按共同论文数
方向对 主要共享内容 共现 (1Y)
Trust & Reliance × Explainable AI跨簇解释如何影响信任32
Trust & Reliance × AI-assisted Decision跨簇诊断 / 决策依赖28
AI Agents × Multi-Agent Collab.跨簇人监督多智能体21
AI Agents × Mixed-Initiative跨簇交接时刻 / 主动权18
Explainable AI × AI-assisted Decision跨簇解释 + 决策建议17
LLM User Study × Responsible AI跨簇迎合 / 偏见 / 误用14
Trust & Reliance × Algorithm Aversion跨簇问责框架对依赖13
AI in Mental Health × Affective Computing跨簇共情 / 情感错位12
AI in Education × LLM User Study跨簇学习中的 LLM 反馈11
Human Factors × AI Agents跨簇认知负荷 / 错误恢复10
Phase II · 2–5 个方向 路线对照

方向 对比

当前对比 4 个方向 · 横向看研究问题、方法、场景、指标和切入点的差异

选择对比方向 (最多 5)
Trust & RelianceAI AgentsExplainable AILLM User StudyAI-assisted DecisionMulti-Agent Collab.AI in Mental HealthAI in EducationHuman FactorsAlgorithm AversionResponsible AIAffective Computing
已选 · 4 / 5 重置
Trust & Reliance
强相关 · 一级方向
AI Agents
强相关 · 高增长
Explainable AI
强相关 · 含用户研究
LLM User Study
强相关 · 新方向
近 30 日 / 近 1 年
49
30 日
204
1 年
44
30 日
186
1 年
35
30 日
198
1 年
29
30 日
142
1 年
增长率
+ 29%
vs 上 30 日
+ 42%
vs 上 30 日
+ 13%
vs 上 30 日
+ 38%
vs 上 30 日
平均 HCAI 分
84
/ 100
81
/ 100
79
/ 100
78
/ 100
高频研究问题

过度依赖 · 信任校准 · 解释影响 · 算法欣赏 · 问责框架

人控制智能体 · 交接时刻 · 智能体工作流 · 错误恢复

解释理解 · 解释长度 · 置信展示 · 用户感知透明

迎合行为 · 跨文化心智模型 · 错误恢复循环 · 长期使用

方法偏好

用户实验 68% · 问卷 + 行为日志 31% · 长期纵向 11%

原型系统 52% · 用户实验 43% · 日记 / 田野 22%

用户实验 74% · 解释界面评估 32% · 启发式 18%

用户实验 62% · 访谈 41% · 田野 27%

常见应用场景

医疗决策 · AI 写作 / 编程 · 推荐

编程 · 办公任务 · 多智能体团队

医疗 · 金融 · 推荐 · 法律

写作 · 编程 · 学习 · 日常对话

常见评价指标

trust · reliance · accuracy · cognitive load · decision time

control · task completion · efficiency · trust handoff

comprehension · satisfaction · trust · reliance

trust · usefulness · authorship · over-trust · accuracy of LLM perception

心理学切入点

决策与判断 · 信任理论 · 双系统理论 · 工作记忆

情境感知 · 心智模型 · 人因 · 自动化阶段理论

认知心理学 · 注意 · 信息呈现 · 个体差异

对话语用学 · 跨文化心理 · 元认知

代表论文
校准依赖:临床医生如何使用 AI 生成的解释
Stanford · CMU · UW · HCAI 94
当 Agent 接管:协同编程的交接时刻
CMU · GA Tech · HCAI 91
高维特征解释的可视化对比研究
UW · MIT · HCAI 82
生成式 AI 的心智模型:跨文化用户研究
UTokyo · KTH · IIIT-D · HCAI 81
Phase II · 2026 · Week 22 · 5/25 – 5/31

本周 HCAI 研究动态

汇编自 25–31 日新增或更新的 HCAI 相关论文。本期共收录 86 篇,覆盖 18 个方向中的 14 个,新增 5 个研究问题。

本周新增
86
vs 上周 78 · + 10%
合作论文
38
44% · 6 周高点
活跃方向
14 / 18
4 方向本周零新增
新兴主题
2
Agentic Workflow · LLM Pair Failure

本周头条

01
校准依赖:临床医生如何在诊断中使用 AI 生成的解释
Stanford · CMU · UW · arXiv · HCAI 94
本周看板新增最强势的一篇,84 名放射科医生混合方法研究,给出依赖校准的三条设计原则。
02
当 Agent 接管:为大模型协同编程设计交接时刻
CMU · Georgia Tech · CHI 2026 LBW · HCAI 91
对 24 名工程师为期 3 周的日记研究,把人–Agent 交接这件事从「无缝」拆解成 4 种典型模式。
03
驾驭多个心智:面向 Agent 团队的人类监督控制界面
MIT · Cornell · ETH · U-Tokyo · UIST 2026 · HCAI 82
4 校合作中规格最大的一篇——监督多个 Agent 是 2026 年 HCI 的关键话题。

本周重要论文

  • 校准依赖:临床医生如何使用 AI 解释Stanford × CMU × UW
  • 驾驭多个心智:Agent 团队的监督控制界面MIT × Cornell × ETH × U-Tokyo
  • 当 Agent 接管:协同编程的交接时刻CMU × Georgia Tech
  • AI 生成推荐如何重塑线上消费推理U-Michigan × Berkeley × NUS

中国研究动态

浙江大学本周新增 9 篇,方向集中在信任校准情感计算,其中与 CMU、Imperial 的两篇合作论文进入高分段。清华新增 6 篇,多在 AI Agents多智能体方向。上海交大北大港大各有 3–5 篇新增。

中国高校与海外合作的最强一对是 Imperial × SJTU(AI 辅助外科),其次是 UCL × Tsinghua(责任 AI / 伦理)。

海外研究动态

CMUStanford 共占本周新增的 23%(12 + 11 篇)。UCLAI 心理健康方向继续保持高产,新增 6 篇。东京大学本周参与了 4 校合作论文,是亚洲方面合作度最高的节点。

本周一个值得注意的微小信号:EPFLKAIST 同时进入信任校准方向,下一期看是否成趋势。

本周最活跃方向

  • Carnegie Mellon12
  • Stanford11
  • Zhejiang9
  • UW8
  • MIT7
  • UCL6
  • Tsinghua6

本周高频方向

  • 信任与依赖14
  • AI Agents12
  • 人智交互11
  • 大模型用户研究9
  • AI 辅助决策7
  • AI 心理健康5

与上周相比

本周新增 86 篇,较上周 78 篇增加 10.3%。覆盖方向从 12 个上升到 14 个,是过去 6 周的高点。最显著的方向变化是 AI Agents,本周 12 篇,是过去 4 周平均的 1.6 倍。
编辑:HCAI Research Radar · 自动汇编 + 人工复核
Phase II · 子方向画像 · Trust & Reliance

信任 与依赖

研究用户在 AI 系统输出面前的信任形成、信任校准、依赖、过度依赖与不足依赖等行为,以及解释、置信度展示、问责设计对依赖行为的影响。

49
近 30 日
204
近 1 年
22
活跃方向
+ 11
vs 上 30 日
84
平均 HCAI 分
61%
合作率

12 个月走势

近 12 个月该方向月度论文数
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02Carnegie Mellon7.8%16
03UW6.9%14
04MIT5.4%11
05UCL4.9%10
06Zhejiang4.4%9
07ETH3.9%8
08Cornell3.4%7
09KAIST2.9%6
10U-Tokyo2.5%5
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