MindShift: Un nuevo enfoque para el uso excesivo del smartphone
MindShift ofrece intervenciones personalizadas para reducir el uso excesivo del smartphone entendiendo los estados mentales.
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Los smartphones se han vuelto una gran parte de nuestras vidas. Aunque pueden ser útiles, mucha gente tiene problemas con el uso excesivo de sus teléfonos, lo que puede afectar su salud y bienestar. Los jóvenes, especialmente los estudiantes, a menudo se sienten atrapados en ciclos de uso constante del teléfono, lo que puede llevar a problemas como estrés, ansiedad y mal sueño.
Hay diferentes razones por las que la gente usa sus teléfonos en exceso. Algunos pueden mirar sus teléfonos para escapar del aburrimiento, mientras que otros pueden usarlos cuando se sienten estresados o ansiosos. Entender estas razones es importante para ayudar a reducir el uso excesivo del teléfono.
Intervenciones Existentes para el Uso de Smartphones
Hay muchas herramientas y aplicaciones disponibles para ayudar a la gente a reducir su uso de smartphones. Se pueden agrupar en cuatro tipos principales:
- Retroalimentación: Estas herramientas le dan a los usuarios información sobre cómo usan sus teléfonos, así se vuelven más conscientes de sus hábitos.
- Recordatorios: Estas intervenciones envían notificaciones emergentes para animar a los usuarios a dejar de usar sus teléfonos en momentos específicos.
- Fricción en la interacción: Estos métodos hacen que sea más difícil usar el teléfono, requiriendo que los usuarios completen tareas o tarden más en acceder a sus aplicaciones.
- Bloqueo: Estas herramientas simplemente apagan el acceso a las aplicaciones por un tiempo determinado.
Aunque estos enfoques pueden ser útiles, a menudo carecen de personalización y la capacidad de adaptarse a los estados mentales y contextos de los usuarios cuando llegan a sus teléfonos.
Desafíos con las Intervenciones Actuales
La mayoría de las herramientas existentes solo responden a cuánto tiempo alguien ha estado en su teléfono y no consideran por qué lo están usando. Por ejemplo, alguien podría estar usando su teléfono para tareas laborales o por costumbre. Entender el propósito detrás del uso del smartphone es muy importante, especialmente porque el uso habitual tiende a carecer de significado.
Además, muchas intervenciones actuales se enfocan mucho en el tiempo de uso, ignorando otros factores como el estado de ánimo del usuario o lo que están haciendo en ese momento. En general, un enfoque más personalizado podría ayudar significativamente a los usuarios.
Estados Mentales Detrás del Uso de Smartphones
Para crear mejores intervenciones, es crucial entender los estados mentales que llevan al uso excesivo del teléfono. La investigación muestra que las personas a menudo se involucran en un uso problemático del smartphone debido a tres sentimientos principales: aburrimiento, estrés e inercia.
- Aburrimiento: Este sentimiento surge cuando a las personas les falta estimulación, lo que las lleva a buscar entretenimiento en sus teléfonos.
- Estrés: Los usuarios pueden tomar sus teléfonos cuando se sienten abrumados. Este acto puede servir como una distracción de sus preocupaciones, manteniéndolos atrapados en un ciclo de evasión.
- Inercia: Este estado se refiere a una sensación de resistencia al cambio. Las personas pueden encontrar más fácil revisar sus teléfonos en lugar de cambiar a una actividad más productiva.
La Intervención MindShift
Para abordar los problemas relacionados con el uso de smartphones, se ha desarrollado MindShift. Ofrece un nuevo método de intervención basado en entender los estados mentales de los usuarios y el contexto en el que están usando sus teléfonos. MindShift es diferente de los enfoques anteriores porque adapta sus intervenciones según lo que los usuarios están experimentando en ese momento.
Cómo Funciona MindShift
MindShift recopila información crítica antes de enviar intervenciones. Considera:
- El estado mental del usuario: ¿Se siente aburrido, estresado o inerte?
- Contexto físico: ¿Dónde está el usuario y qué hora del día es?
- Comportamiento de uso de la app: ¿Qué aplicaciones se están usando y con qué frecuencia?
- Objetivos del usuario: ¿Qué quiere lograr el usuario?
Con esta información, MindShift genera mensajes personalizados dirigidos a fomentar un uso más consciente del teléfono. Este enfoque único le da a los usuarios una mejor oportunidad para reflexionar sobre sus hábitos y tomar decisiones más saludables.
Estudiando MindShift
Para evaluar la efectividad de MindShift, se realizó un estudio durante cinco semanas con participantes que mostraban signos de adicción al smartphone. El objetivo era ver qué tan bien funcionaba MindShift en comparación con métodos de intervención más tradicionales.
Configuración del Estudio
Los participantes del estudio se dividieron en diferentes grupos para probar tres tipos de intervenciones:
- MindShift: La nueva intervención personalizada basada en estados mentales y contextos.
- MindShift-Simple: Una versión de MindShift que solo consideraba el contexto físico sin tener en cuenta el estado mental.
- Basal: Una intervención tradicional que enviaba recordatorios emergentes a los usuarios.
Durante cinco semanas, los investigadores hicieron un seguimiento de con qué frecuencia los usuarios interactuaban con sus teléfonos mientras recibían estas intervenciones.
Resultados del Estudio
Los hallazgos del estudio mostraron resultados prometedores para MindShift:
- Mayores Tasa de Aceptación: Los usuarios respondieron mejor a MindShift, mostrando una tasa de aceptación más alta respecto a las intervenciones que MindShift-Simple y Basal.
- Reducción del Uso del Teléfono: Los participantes de MindShift disminuyeron significativamente su uso general de aplicaciones y la frecuencia con la que revisaban sus teléfonos en comparación con los grupos Basal y MindShift-Simple.
- Mejora en el Bienestar Mental: Los usuarios informaron que se sentían menos dependientes del smartphone y tenían una mayor autoeficacia después de usar MindShift. Esto sugiere que los participantes sintieron que podían controlar mejor su uso del teléfono.
Comentarios de los Usuarios
Los participantes compartieron sus experiencias con MindShift durante entrevistas de salida. Muchos expresaron un cambio positivo en sus hábitos con el teléfono, diciendo cosas como:
- "Ahora me siento menos dependiente de mi teléfono."
- "Cuando tengo tiempo libre, tiendo a hacer otras actividades significativas en lugar de desplazarme."
Incluso los usuarios que tenían algunas preocupaciones sobre ciertos mensajes, aún apreciaron la intervención y su capacidad para alinearse con sus sentimientos en ese momento.
Direcciones Futuras
Aunque MindShift mostró mucho potencial, hay varias áreas para mejorar:
- Grupos de Usuarios Diversos: Los estudios futuros deberían incluir una variedad más amplia de participantes más allá de solo estudiantes universitarios para evaluar la efectividad de MindShift en diferentes grupos demográficos.
- Línea de Tiempo del Estudio Más Larga: Un periodo de intervención más largo podría proporcionar información sobre cuán sostenibles son los cambios de comportamiento a lo largo del tiempo.
- Detección Automatizada del Estado Mental: Desarrollar métodos para detectar automáticamente los estados mentales de los usuarios podría reducir la carga del auto-reporte y hacer que el proceso de intervención sea más fluido.
Consideraciones Éticas
El uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) plantea preocupaciones éticas, particularmente en torno a la privacidad y la seguridad. Aunque MindShift utiliza LLMs para crear mensajes, siempre hay un riesgo de generar contenido que puede no ser apropiado para todos los usuarios.
Para abordar estas preocupaciones, los investigadores deben esforzarse por implementar medidas de seguridad más sólidas y asegurarse de que cualquier dato recopilado se maneje de manera segura. El trabajo futuro también podría involucrar el uso de LLMs de código abierto para mantener un mejor control sobre los datos de los usuarios.
Conclusión
MindShift representa un cambio en la forma de abordar el uso problemático de smartphones al enfocarse en los estados mentales y contextos de los usuarios. Al ofrecer intervenciones personalizadas, puede ayudar a los usuarios a ser más conscientes de sus hábitos con el teléfono y reducir la dependencia. El estudio mostró que MindShift superó significativamente los métodos tradicionales, abriendo puertas para una mayor exploración en esta área importante.
En general, entender la relación compleja entre los estados mentales de los usuarios y sus hábitos con el smartphone es crucial. A medida que avancemos, refinar estas intervenciones puede llevar a patrones de uso más saludables para muchas personas.
Título: MindShift: Leveraging Large Language Models for Mental-States-Based Problematic Smartphone Use Intervention
Resumen: Problematic smartphone use negatively affects physical and mental health. Despite the wide range of prior research, existing persuasive techniques are not flexible enough to provide dynamic persuasion content based on users' physical contexts and mental states. We first conducted a Wizard-of-Oz study (N=12) and an interview study (N=10) to summarize the mental states behind problematic smartphone use: boredom, stress, and inertia. This informs our design of four persuasion strategies: understanding, comforting, evoking, and scaffolding habits. We leveraged large language models (LLMs) to enable the automatic and dynamic generation of effective persuasion content. We developed MindShift, a novel LLM-powered problematic smartphone use intervention technique. MindShift takes users' in-the-moment app usage behaviors, physical contexts, mental states, goals \& habits as input, and generates personalized and dynamic persuasive content with appropriate persuasion strategies. We conducted a 5-week field experiment (N=25) to compare MindShift with its simplified version (remove mental states) and baseline techniques (fixed reminder). The results show that MindShift improves intervention acceptance rates by 4.7-22.5% and reduces smartphone usage duration by 7.4-9.8%. Moreover, users have a significant drop in smartphone addiction scale scores and a rise in self-efficacy scale scores. Our study sheds light on the potential of leveraging LLMs for context-aware persuasion in other behavior change domains.
Autores: Ruolan Wu, Chun Yu, Xiaole Pan, Yujia Liu, Ningning Zhang, Yue Fu, Yuhan Wang, Zhi Zheng, Li Chen, Qiaolei Jiang, Xuhai Xu, Yuanchun Shi
Última actualización: 2024-02-27 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.16639
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.16639
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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