Approcci adattivi all'uso eccessivo dello smartphone
Un nuovo sistema usa l'IA per aiutare a ridurre l'uso eccessivo dello smartphone.
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Indice
Gli smartphone sono diventati una parte importante della nostra vita quotidiana, aiutandoci a rimanere connessi ma portando anche a problemi come l'uso eccessivo. Molte persone passano troppo tempo sui loro telefoni, il che può influenzare la loro salute mentale e fisica. Per affrontare questo problema, i ricercatori stanno cercando modi per aiutare gli utenti a ridurre l'uso dello smartphone. Un approccio promettente si chiama Just-In-Time Adaptive Intervention (JITAI), che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per fornire supporto tempestivo in base alle esigenze degli utenti.
Questo articolo parla di un nuovo sistema progettato per aiutare a ridurre l'uso eccessivo degli smartphone utilizzando i principi JITAI. Questo sistema è abbastanza intelligente da adattarsi in base al Feedback degli utenti e fornire spiegazioni per le sue azioni. Abbiamo condotto uno studio di otto settimane con gli utenti per vedere quanto fosse efficace questo sistema nel ridurre l'uso eccessivo dello smartphone.
Contesto
L'uso eccessivo dello smartphone è collegato a vari effetti negativi, tra cui ansia, depressione, problemi di sonno e disagio fisico. Le persone tendono a passare molto tempo su app legate ai social media, ai giochi e all'intrattenimento, contribuendo a questi problemi. Molti strumenti esistenti cercano di aiutare gli utenti a monitorare il loro utilizzo e a impostare limiti, ma spesso si basano su regole semplici che potrebbero non soddisfare le esigenze di ogni utente.
Capire il comportamento umano è importante per creare strategie di Intervento efficaci. Un approccio più personalizzato potrebbe aiutare gli utenti a ridurre il loro uso dello smartphone in base ai loro contesti e abitudini specifiche. Ecco dove entra in gioco JITAI, che consente agli interventi di essere forniti al momento giusto in base ai dati raccolti sugli utenti.
Cos'è JITAI?
JITAI è un approccio che fornisce supporto agli utenti nei momenti critici, tenendo conto delle loro situazioni interne ed esterne. L'obiettivo è consegnare l'intervento giusto quando un utente è più propenso a riceverlo. I sistemi tradizionali si basano su regole predeterminate, che potrebbero non funzionare bene con la natura imprevedibile del comportamento umano. JITAI aiuta a colmare questa lacuna utilizzando dati e AI per adattare gli interventi agli utenti individuali.
Presentazione del nostro sistema
Il sistema che abbiamo sviluppato è progettato per ridurre l'uso eccessivo degli smartphone impiegando i principi JITAI, concentrandosi sull'essere Adattivo e spiegabile. Ecco i componenti chiave:
- App per smartphone: Un'app mobile raccoglie dati sul comportamento e sul contesto dell'utente.
- Server cloud: L'app invia questi dati a un server basato su cloud che utilizza l'Apprendimento Automatico per analizzarli.
- Interfaccia di intervento: Quando il sistema rileva un uso eccessivo, fornisce interventi tempestivi e spiegazioni sul perché l'utente potrebbe aver bisogno di ridurre il proprio utilizzo del telefono.
- Feedback degli utenti: Questo sistema consente agli utenti di fornire feedback, che viene poi utilizzato per migliorare il sistema nel tempo.
Panoramica dello studio
Per valutare l'efficacia del nostro sistema, abbiamo condotto uno studio sul campo di otto settimane con 71 partecipanti. Lo studio si è concentrato su come il nostro approccio adattivo e spiegabile funzionasse per aiutare gli utenti a ridurre il loro uso eccessivo dello smartphone.
Partecipanti
I partecipanti allo studio erano persone che usavano frequentemente i loro smartphone. Sono stati invitati a interagire con il sistema mentre raccoglievamo dati sia qualitativi che quantitativi per valutare il suo impatto.
Metodologia
Lo studio ha avuto diverse fasi, tra cui un periodo di raccolta dati, una pausa e poi la fase di intervento. Durante la fase di intervento, i partecipanti hanno ricevuto diversi tipi di interventi, consentendoci di misurare la loro efficacia.
Risultati
I risultati dello studio hanno mostrato che il nostro sistema adattivo ha ridotto significativamente l'uso eccessivo dello smartphone rispetto agli interventi di base. Ecco alcune scoperte chiave:
- Accuratezza dell'intervento: Gli interventi adattivi erano molto più precisi, aiutando gli utenti a riconoscere meglio l'uso eccessivo.
- Ricettività degli utenti: I partecipanti erano più propensi a rispondere positivamente agli interventi quando ricevevano spiegazioni, aiutandoli a smettere di usare i telefoni in situazioni critiche.
- Riduzione dell'uso: Complessivamente, i modelli adattivi hanno portato a una diminuzione visibile delle volte in cui gli utenti aprivano le loro app.
Discussione
I risultati indicano che il nostro sistema potrebbe effettivamente aiutare gli utenti a gestire il loro uso dello smartphone. L'inserimento di spiegazioni ha giocato un ruolo significativo nell'aiutare gli utenti a comprendere il loro comportamento, portando a una maggiore consapevolezza di sé e a un miglioramento dell'efficacia degli interventi.
Il ruolo delle spiegazioni
I partecipanti hanno apprezzato le spiegazioni fornite dal sistema. Mentre alcuni le trovavano utili per la riflessione personale, altri pensavano che potessero essere troppo generali. Questo riflette la necessità di spiegazioni personalizzate che risuonino con gli utenti individuali, incoraggiando un coinvolgimento più profondo con il sistema.
Direzioni future
Sebbene il nostro sistema abbia mostrato delle promesse, ci sono diverse aree che necessitano di ulteriori esplorazioni:
- Adattamento dinamico: I lavori futuri possono concentrarsi sul rendere la generazione delle spiegazioni più dinamica e personalizzata in base alle preferenze degli utenti.
- Studi a lungo termine: Investigare gli effetti a lungo termine di tali sistemi su diversi gruppi di utenti può aiutare a migliorare il loro design.
- Preoccupazioni sulla privacy: Come in qualsiasi sistema basato sui dati, garantire la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti è cruciale. Esplorare approcci decentralizzati può aiutare ad affrontare queste preoccupazioni.
Conclusione
In conclusione, il nostro sistema JITAI adattivo e spiegabile mostra potenziale nel ridurre l'uso eccessivo dello smartphone tra gli utenti. Utilizzando l'apprendimento automatico e un approccio "umano nel loop", il nostro sistema può adattare gli interventi per soddisfare le esigenze individuali, aiutando infine gli utenti a riprendere il controllo sulle loro abitudini con gli smartphone. Ulteriori sviluppi in quest'area possono portare a soluzioni ancora più efficaci per l'uso eccessivo dello smartphone, beneficiando un pubblico più ampio.
Punti chiave
- Gli smartphone possono portare a problemi di uso eccessivo che influenzano il benessere.
- I principi JITAI forniscono un modo per offrire supporto tempestivo e personalizzato.
- Il sistema sviluppato ha dimostrato un miglioramento significativo nella riduzione dell'uso dello smartphone attraverso interventi adattivi e spiegazioni.
- Comprendere il feedback degli utenti è essenziale per il miglioramento continuo delle strategie di intervento.
Titolo: Time2Stop: Adaptive and Explainable Human-AI Loop for Smartphone Overuse Intervention
Estratto: Despite a rich history of investigating smartphone overuse intervention techniques, AI-based just-in-time adaptive intervention (JITAI) methods for overuse reduction are lacking. We develop Time2Stop, an intelligent, adaptive, and explainable JITAI system that leverages machine learning to identify optimal intervention timings, introduces interventions with transparent AI explanations, and collects user feedback to establish a human-AI loop and adapt the intervention model over time. We conducted an 8-week field experiment (N=71) to evaluate the effectiveness of both the adaptation and explanation aspects of Time2Stop. Our results indicate that our adaptive models significantly outperform the baseline methods on intervention accuracy (>32.8\% relatively) and receptivity (>8.0\%). In addition, incorporating explanations further enhances the effectiveness by 53.8\% and 11.4\% on accuracy and receptivity, respectively. Moreover, Time2Stop significantly reduces overuse, decreasing app visit frequency by 7.0$\sim$8.9\%. Our subjective data also echoed these quantitative measures. Participants preferred the adaptive interventions and rated the system highly on intervention time accuracy, effectiveness, and level of trust. We envision our work can inspire future research on JITAI systems with a human-AI loop to evolve with users.
Autori: Adiba Orzikulova, Han Xiao, Zhipeng Li, Yukang Yan, Yuntao Wang, Yuanchun Shi, Marzyeh Ghassemi, Sung-Ju Lee, Anind K Dey, Xuhai "Orson" Xu
Ultimo aggiornamento: 2024-03-03 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.05584
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.05584
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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