Benutzerverhalten durch Verstärkungslernen verstehen

Wenn wir Leuten helfen, Werkzeuge für verstärkendes Lernen (RL) zu nutzen, können wir die Nutzer wie RL-Agenten sehen. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Eigenschaften der Nutzer zu verstehen, also Merkmale, die ihr Verhalten beeinflussen. Das hilft, bessere Unterstützungssysteme zu entwickeln.

#Nutzerverhalten und Eigenschaften

Wir können Nutzerverhalten, das verschiedene Arten umfasst, wie Nutzer handeln könnten, mit den Eigenschaften der Nutzer verknüpfen. Durch diese Verbindung können wir besser verstehen, wie unterschiedliche Gruppen von Nutzern in verschiedenen Situationen ähnlich reagieren. Wir stellen ein einfaches Tool vor, mit dem wir verschiedene "Nutzertypen" oder Gruppen von Nutzern mit ähnlichen Eigenschaften sehen können, die zu ähnlichem Verhalten führen.

Interessanterweise haben wir festgestellt, dass scheinbar unterschiedliche reale Situationen die gleichen Nutzergruppen zeigen können. Diese Idee legt nahe, dass wir das, was wir in einer Situation lernen, nutzen können, um die Hilfe für Nutzer in einer ähnlichen Situation zu verbessern.

#Anwendungen im Mobile Health

Mobile Health (mHealth) Apps werden immer gängiger. Zum Beispiel kann eine Physiotherapie-App, die Nutzern personalisierte Übungsempfehlungen gibt, ihnen bei der Genesung helfen. Um diese Apps effektiver zu gestalten, müssen wir verstehen, welche persönlichen Herausforderungen Nutzer haben, um ihre Gesundheitsziele zu erreichen, damit wir bessere Behandlungen entwerfen können.

In unserer Arbeit betrachten wir die Lücke zwischen der realen Welt und wie Nutzer sie wahrnehmen. Wir sehen Nutzer als RL-Agenten, die einem bestimmten Plan (Politik) folgen müssen, um ihre Ziele zu erreichen, wie zum Beispiel tägliche Übungen zu machen. Allerdings könnten Nutzer einen anderen Plan haben, basierend darauf, wie sie ihre Situation sehen, was sie zu Entscheidungen führen kann, die ihren Fortschritt behindern.

#Definition von realen und wahrgenommenen Umgebungen

Wir definieren eine Umgebung als eine Situation, in der Nutzer aktiv sind, die wir als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) vereinfachen. Ein MDP umfasst verschiedene Elemente wie Zustände und Aktionen, die uns helfen, Nutzererfahrungen in diesen Situationen zu modellieren.

In einer idealen Welt würden Nutzer die besten Aktionen wählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Aber da Nutzer nur eine Version der Welt sehen, die von der Realität abweichen kann, treffen sie möglicherweise Entscheidungen, die nicht zu ihren Zielen führen.

#Die Rolle der Nutzer Eigenschaften

In unserer Studie schauen wir uns speziell zwei Eigenschaften der Nutzer an: Vertrauen und Myopie (die Fähigkeit, für die Zukunft zu planen). Vertrauen misst, wie sicher Nutzer sich sind, bestimmte Aufgaben zu bewältigen, während Myopie widerspiegelt, wie sie sofortige Belohnungen über zukünftige Vorteile priorisieren.

Zum Beispiel könnte ein Nutzer, der nicht sehr selbstbewusst ist, nicht glauben, dass er die Übungen erfolgreich ausführen kann, was ihn davon abhalten kann, es zu versuchen. Auf der anderen Seite könnte ein Nutzer mit Myopie dazu neigen, schnelle Gewinne zu fokussieren – wie heute das Üben auszulassen, anstatt die langfristigen Gesundheitsvorteile zu berücksichtigen.

#Erstellen von Verhaltenskarten

Wir stellen eine Methode namens Verhaltenskarten vor, um zu visualisieren, wie die Eigenschaften der Nutzer ihr Verhalten beeinflussen. Jede Verhaltenskarte zeigt, wie verschiedene Merkmale zu bestimmten Nutzeraktionen führen.

In diesen Karten können wir die unterschiedlichen Wege sehen, die Nutzer je nach ihren Eigenschaften nehmen können. Dadurch können wir Muster erkennen, die es uns ermöglichen, das Verhalten basierend auf beobachteten Nutzermerkmalen vorherzusagen. Dieser Prozess kann gestalten, wie wir Interventionen entwerfen, die darauf abzielen, das Nutzerverhalten zu ändern.

#Verhaltenskarten in der Praxis

Verhaltenskarten helfen auch dabei festzustellen, ob die Eigenschaften der Nutzer nur durch ihr Verhalten erkennbar sind. Wenn viele Nutzer sich unterschiedlich verhalten, basierend auf ihrem Grad an Myopie, können wir Interventionen entwerfen, die speziell diesen Aspekt ansprechen.

Wenn Nutzer mit hoher Myopie oft Übungen auslassen, könnten wir Erinnerungen erstellen, die sie dazu ermuntern, ihre langfristigen Ziele im Hinterkopf zu behalten. Diese Fokussierung kann ihre Chancen erhöhen, an ihren Übungsplänen festzuhalten.

#Übertragen von Interventionsdesigns

Einer der wichtigen Erkenntnisse in unserer Studie ist, dass Interventionen, die für eine Situation entworfen wurden, auch in einer anderen funktionieren können, wenn die beiden Situationen "äquivalent" sind, was bedeutet, dass sie ähnliche Nutzerverhaltensweisen über die gleichen Arten von Nutzermerkmalen zeigen.

Wir haben festgestellt, dass selbst wenn zwei verschiedene Umgebungen (wie eine Diät-App und eine Physiotherapie-App) unterschiedlich erscheinen, sie das Nutzerverhalten auf ähnliche Weise handhaben können, wenn sie in die gleiche Verhaltenskartenkategorie fallen. Das bedeutet, wir können erfolgreiche Strategien aus einem Bereich nehmen und auf einen anderen anwenden.

#Nutzerverhalten und Entscheidungsfindung verstehen

Lass uns das Nutzerverhalten weiter aufschlüsseln. Nutzer treffen Entscheidungen basierend darauf, was sie in ihrer Umgebung wahrnehmen. Je besser wir dieses Wahrnehmung verstehen, desto besser können wir unsere Interventionen gestalten.

Wenn Nutzer beispielsweise das Gefühl haben, dass sie ihre Übungen abschliessen können, sind sie wahrscheinlicher, ihren Trainingsplänen treu zu bleiben. Daher kann es vorteilhaft sein, Strategien zu entwickeln, die dieses Vertrauen aufbauen.

#Äquivalenzklassen konstruieren

Unsere Forschung betrachtet auch, wie wir verschiedene Umgebungen basierend auf dem Nutzerverhalten klassifizieren können. Wir kategorisieren Umgebungen in "Äquivalenzklassen", wobei jede Klasse eine Gruppe von Situationen darstellt, die ähnliche Nutzerverhalten hervorbringen.

Innerhalb dieser Klassen können verschiedene Umgebungen zeigen, wie Nutzer unter verschiedenen Umständen ähnlich reagieren, was Einblicke gibt, wie man Interventionen effektiv anpassen kann.

#Beispiele für Äquivalenzklassen

Wir heben drei atomare Welten als Beispiele für Äquivalenzklassen hervor:

1. Gross-Klein-Welt: Nutzer wählen zwischen sofortigen kleineren Belohnungen und grösseren, aber schwerer erreichbaren Belohnungen. Diese Situation kann repräsentieren, dass Nutzer ein Workout für unmittelbaren Komfort auslassen.

2. Abgrund-Welt: In dieser Umgebung könnten Nutzer Risiken in ihren Entscheidungen gegenüberstehen, wie die Entscheidung, ob sie an einem intensiveren Physiotherapieprogramm teilnehmen, das zu Verletzungen führen könnte.

3. Wand-Welt: Nutzer müssen entscheiden, ob sie einen schnellen, aber teuren Weg zu ihrem Ziel wählen oder einen längeren, kostenlosen Weg. Dies kann sich auf die Wahl zwischen teuren Therapien und günstigeren, aber weniger effektiven Optionen beziehen.

#Anwendung von Erkenntnissen aus atomaren Welten

Die Erkenntnisse aus diesen atomaren Welten können in realen Anwendungen genutzt werden. Wenn wir zum Beispiel wissen, wie Nutzer mit unterschiedlichen Myopien in der Gross-Klein-Welt agieren, können wir ähnliche Prinzipien anwenden, wenn wir Interventionen für Nutzer in einer Physiotherapie-App entwerfen.

#Herausforderungen bei der Abbildung komplexer Umgebungen

Obwohl die atomaren Welten ein klares Verständnis des Nutzerverhaltens bieten, sind reale Situationen oft komplexer. Wir erwarten Herausforderungen, wenn wir versuchen, jeden Aspekt der Nutzererfahrung in diese vereinfachten Modelle zu übertragen.

In Zukunft wollen wir mehr darüber erforschen, wie verschiedene Komplexitäten der Welt in diese atomaren Welten zerlegt werden können, um es uns zu erleichtern, effektive Interventionen zu entwerfen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Unsere Forschung eröffnet viele Möglichkeiten für weitere Erkundungen. Wir können mehr Äquivalenzklassen identifizieren und lernen, wie wir Erkenntnisse aus komplexen Umgebungen auf einfachere, erkennbarere Situationen anwenden können.

Wir können auch andere Nutzermerkmale über Vertrauen und Myopie hinaus betrachten, wie das Verständnis anderer psychologischer Faktoren. Die Erkundung dieser zusätzlichen Merkmale kann uns helfen, noch massgeschneiderte Interventionen zu erstellen.

#Fazit

Zusammenfassend können wir durch die Betrachtung der Nutzer als Verstärkungslernagenten ihr Verhalten besser verstehen und effektive Strategien entwickeln, um ihnen zu helfen, ihre Ziele zu erreichen. Unsere Verhaltenskarten dienen als leistungsstarke Werkzeuge, die das Design von Interventionen leiten können und es uns ermöglichen, erfolgreiche Strategien auf verschiedene reale Situationen zu übertragen.

Durch die Analyse von Nutzermerkmalen und -verhalten können wir personalisierte und effektive Lösungen entwickeln, die darauf abzielen, die Nutzererfahrung in verschiedenen Anwendungen zu verbessern, von Physiotherapie über Diäten und darüber hinaus. Durch kontinuierliche Erkundung können wir unsere Ansätze verfeinern und sicherstellen, dass sie relevant und wirkungsvoll in einer Welt bleiben, in der sich die Bedürfnisse der Nutzer ständig ändern.