2025 年 Ubicomp/ISWC 会议于10月12-16日在芬兰阿尔托大学召开，南方科技大学自动化与智能制造学院白紫千教授的HCID团队携LLM在人机交互领域的应用研究成果参会，在 20余篇student challenge中备受关注。
会议交流期间，围绕“LLM与大学生晨间手机成瘾行为分析”这一主题，与来自南京大学、上海交通大学、香港科技大学、哥伦比亚大学等高校的研究者展开了深度交流，广受一致好评。
团队成员与其他研究学者的交流
在当今快节奏的生活中，大学生们常常在早晨醒来时便沉浸在手机的虚拟世界中，这种行为逐渐成为了一种难以摆脱的习惯。然而，这种早晨的手机依赖不仅削弱了他们对晨间时光的合理利用，还可能导致情绪压力的增加，从而错过了开始新一天的健康方式。传统的手机使用模式是被动的，依赖于用户的主动开启，这限制了其发现隐藏在早晨时光中的健康行为模式的能力。为了解决这一问题，我们通过形成性研究开发了一款基于LLM的AI助手，旨在帮助大学生在早晨醒来时摆脱对手机的过度依赖。这款AI助手通过分析用户的实时情绪、行为模式和个性化画像，借助大型语言模型提供个性化、情境感知的建议。它不仅能够减少用户对手机屏幕的依赖，还能通过语音交互提供关键信息，从而降低因长时间使用手机而产生的焦虑情绪。实验室评估和现实世界测试表明，该AI助手能够有效地减少早晨对手机的过度依赖，缓解因屏幕使用时间过长而产生的焦虑情绪，重新唤起对健康晨间习惯的关注，并加深用户对自身行为与情绪之间联系的认识。此外，我们还专注于将日常时刻转化为积极的行为体验。通过这种方式，本文希望能够为大学生提供一种更加健康、更加积极的早晨生活方式，帮助他们在新的一天中更好地开始。
a)睡醒后查看手机的主要原因；b)早晨第一件事使用智能手机的行为倾向；c)PAD 3D空间中情绪分布；d)早晨第一件事使用智能手机时情绪与使用频率的关系
本研究采用半结构化访谈和问卷调研的形式进行用户调研。本研究通过半结构化访谈和问卷调研，发现用户对基于语音的AI助手的核心需求包括：自动提取消息、更新日程并检测冲突，通过语音和文本组合传递信息；保持对优先级和日程安排的控制；提供个性化多模态内容作为无意识使用手机的替代方案；助手在关闭闹钟后自动启动；以及情境感知的隐私保护。问卷调研了29名大学生，发现早晨使用手机主要查看社交媒体、娱乐或查看时间、日期和天气。使用PAD情绪测量法分析后，每周醒来时使用手机7次的用户，更易产生焦虑、无聊、悲伤和依赖等负面情绪。
系统框架与系统原型
引用本文：Fang, Q., Tan, Q., Xia, Z., Lin, K., & Bai, Z. (2025). The LLM-based AI agent for college students to reduce smartphone addiction in the morning. In Companion of the 2025 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp Companion ’25) (October 12–16, 2025, Espoo, Finland). ACM, New York, NY, USA. https://doi.org/10.1145/3714394.3750588
