Comprendere il comportamento degli utenti attraverso il reinforcement learning

Quando aiutiamo le persone a usare strumenti di apprendimento per rinforzo (RL), possiamo pensare agli utenti come agenti RL. In questo contesto, è fondamentale conoscere i tratti degli utenti, che sono caratteristiche che influenzano il loro comportamento. Questo aiuta a creare sistemi di supporto migliori.

#Comportamenti e Tratti degli Utenti

Possiamo collegare i comportamenti degli utenti, definiti come i diversi modi in cui potrebbero agire, con i tratti degli utenti. Con questo collegamento, possiamo capire meglio come diversi gruppi di utenti rispondono in modo simile in diverse situazioni. Presentiamo uno strumento semplice che ci permette di vedere i diversi "tipi di utenti", ovvero gruppi di utenti con tratti simili che portano a comportamenti simili.

È interessante notare che abbiamo scoperto che situazioni reali apparentemente diverse possono mostrare gli stessi gruppi di tipi di utenti. Questa idea suggerisce che possiamo usare ciò che apprendiamo in una situazione per migliorare come aiutiamo gli utenti in un'altra situazione simile.

#Applicazioni nella Salute Mobile

Le app di salute mobile (mHealth) stanno diventando sempre più comuni. Ad esempio, un'app di fisioterapia che fornisce raccomandazioni personalizzate per esercizi può aiutare gli utenti a recuperare. Per rendere queste app più efficaci, bisogna capire quali sfide personali affrontano gli utenti nel raggiungere i loro obiettivi di salute, in modo da poter progettare trattamenti migliori.

Nel nostro lavoro, esaminiamo il divario tra il mondo reale e come gli utenti lo percepiscono. Pensiamo agli utenti come agenti RL che devono seguire un piano specifico (politica) per raggiungere i loro obiettivi, come fare esercizi quotidiani. Tuttavia, gli utenti potrebbero avere un piano diverso in base a come vedono la loro situazione, portandoli a prendere decisioni che ostacolano i loro progressi.

#Definire Ambienti Reali e Percepiti

Definiamo un ambiente come una situazione in cui gli utenti svolgono attività, semplificandolo come un Processo Decisionale di Markov (MDP). Un MDP include vari elementi come stati e azioni che ci aiutano a modellare le esperienze degli utenti in queste situazioni.

In un mondo ideale, gli utenti sceglierebbero le migliori azioni per ottenere i migliori risultati. Ma dato che gli utenti vedono solo una versione del mondo che potrebbe essere diversa dalla realtà, possono finire per fare scelte che non li portano ai loro obiettivi.

#Il Ruolo dei Tratti degli Utenti

Nel nostro studio, ci concentriamo specificamente su due tratti degli utenti: fiducia e miopia (la capacità di pianificare per il futuro). La fiducia misura quanto gli utenti siano sicuri delle loro capacità di svolgere compiti specifici, mentre la miopia riflette come diano priorità ai premi immediati rispetto ai benefici futuri.

Ad esempio, un utente che non è molto sicuro di sé potrebbe non credere di riuscire a completare gli esercizi, il che può fermarlo dal provare. D'altra parte, un utente con miopia potrebbe concentrarsi su guadagni rapidi-come saltare gli esercizi oggi invece di considerare i benefici per la salute a lungo termine.

#Creare Mappe Comportamentali

Introduciamo un metodo chiamato mappe comportamentali per visualizzare come i tratti degli utenti influenzano il loro comportamento. Ogni mappa comportamentale mostra come vari tratti portano a specifiche azioni degli utenti.

In queste mappe, possiamo vedere i diversi percorsi che gli utenti possono seguire in base ai loro tratti. Facendo questo, possiamo riconoscere schemi che ci consentono di prevedere comportamenti in base ai tratti osservati. Questo processo può plasmare il modo in cui progettiamo interventi volti a cambiare i comportamenti degli utenti.

#Mappe Comportamentali in Azione

Le mappe comportamentali aiutano anche a identificare se i tratti degli utenti possono essere individuati solo osservando il loro comportamento. Ad esempio, se molti utenti si comportano in modo diverso in base al loro livello di miopia, possiamo progettare interventi che mirano specificamente a questo aspetto.

Per esempio, se gli utenti con alta miopia tendono a saltare spesso gli esercizi, possiamo creare promemoria che li incoraggiano a tenere a mente i loro obiettivi a lungo termine. Questo focus può aumentare le loro possibilità di rispettare i piani di esercizio.

#Trasferire Progettazioni di Intervento

Una delle scoperte significative nel nostro studio è che gli interventi progettati per una situazione possono funzionare anche in un'altra se le due situazioni sono "equivalenti", il che significa che mostrano comportamenti simili degli utenti attraverso gli stessi tipi di tratti.

Abbiamo scoperto che anche se due ambienti diversi (come un'app per la dieta e un'app di fisioterapia) sembrano distinti, possono gestire il comportamento degli utenti in modi simili se rientrano nella stessa categoria di mappa comportamentale. Questo significa che possiamo prendere strategie di successo da un'area e applicarle a un'altra.

#Comprendere il Comportamento e il Processo Decisionale degli Utenti

Analizziamo ulteriormente il comportamento degli utenti. Gli utenti prendono decisioni basandosi su ciò che percepiscono stia accadendo nel loro ambiente. Più comprendiamo questa percezione, meglio possiamo progettare i nostri interventi.

Ad esempio, se gli utenti si sentono sicuri di poter completare i loro esercizi, è più probabile che seguano i loro piani di allenamento. Quindi, creare strategie che costruiscano questa fiducia può essere utile.

#Costruire Classi di Equivalenza

La nostra ricerca considera anche come possiamo classificare ambienti diversi in base al comportamento degli utenti. Categorizziamo gli ambienti in "classi di equivalenza", dove ogni classe rappresenta un gruppo di situazioni che producono comportamenti simili degli utenti.

All'interno di queste classi, ambienti diversi possono mostrare come gli utenti si comportano in modo simile sotto una varietà di circostanze, fornendo spunti su come adattare efficacemente gli interventi.

#Esempi di Classi di Equivalenza

Mettiamo in evidenza tre mondi atomici come esempi di classi di equivalenza:

1. Mondo Grande-Piccolo: Gli utenti scelgono tra premi immediati più piccoli e premi maggiori ma più difficili da ottenere. Questa situazione può rappresentare utenti che saltano un allenamento per un comfort immediato.

2. Mondo Cascata: In questo contesto, gli utenti possono affrontare rischi nelle loro scelte, come decidere se partecipare a un programma di fisioterapia più intenso che potrebbe portare a infortuni.

3. Mondo Muraglia: Gli utenti devono decidere tra un percorso veloce ma costoso verso il loro obiettivo e un percorso più lungo ma gratuito. Questo può riguardare la scelta tra terapie costose e opzioni più economiche ma meno efficaci.

#Applicare le Intuizioni dai Mondi Atomici

Le intuizioni derivate da questi mondi atomici possono essere utilizzate in applicazioni reali. Ad esempio, se sappiamo come si comportano gli utenti con vari livelli di miopia nel Mondo Grande-Piccolo, possiamo applicare principi simili quando progettiamo interventi per utenti in un'app di fisioterapia.

#Sfide nella Mappatura di Ambienti Complessi

Sebbene i mondi atomici forniscano una chiara comprensione del comportamento degli utenti, le situazioni reali sono spesso più complesse. Ci aspettiamo sfide quando cerchiamo di mappare ogni aspetto dell'esperienza di un utente in questi modelli semplificati.

In futuro, miriamo a esplorare di più su come le varie complessità mondiali possano essere suddivise in questi mondi atomici, rendendo più facile per noi progettare interventi efficaci.

#Direzioni di Ricerca Future

La nostra ricerca apre molte strade per ulteriori esplorazioni. Possiamo identificare altre classi di equivalenza e imparare come applicare intuizioni da contesti complessi a situazioni più semplici e riconoscibili.

Possiamo anche considerare tratti degli utenti diversi dalla fiducia e dalla miopia, come comprendere altri fattori psicologici. Esplorare questi tratti aggiuntivi può aiutarci a creare interventi ancora più su misura.

#Conclusione

In conclusione, considerando gli utenti come agenti di apprendimento per rinforzo, possiamo comprendere meglio i loro comportamenti e sviluppare strategie efficaci per aiutarli a raggiungere i loro obiettivi. Le nostre mappe comportamentali servono come strumenti potenti che possono guidare la progettazione di interventi, permettendoci di trasferire strategie di successo tra diverse situazioni del mondo reale.

Dissecando i tratti e i comportamenti degli utenti, possiamo creare soluzioni più personalizzate ed efficaci mirate a migliorare le esperienze degli utenti in varie applicazioni, dalla fisioterapia alla dieta e oltre. Attraverso un'esplorazione continua, possiamo affinare i nostri approcci, assicurandoci che rimangano rilevanti e impattanti in un mondo in cui le esigenze degli utenti sono in continua evoluzione.