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説得力のある戦略で健康アプリを改善する

健康アプリに関する研究は、行動変容における説得の役割を強調してるよ。

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健康アプリの説得力健康アプリの説得力か。効果的な戦略がユーザーの行動をどう変える
目次

最近、健康アプリが増えてきて、特に禁煙や運動量の増加に役立つことを目的にしてるんだ。これらのアプリは、ユーザーが目標を達成するために活動するよう促すために説得力のあるメッセージを使ってる。でも、実際の行動変化にはあまり影響がないことが多いんだ。説得力のあるメッセージがより効果的になるためには、何が必要かを理解することが重要なんだ。

説得メッセージの問題

説得メッセージは、人々に特定の行動を促すためのものなんだけど、効果が薄いことが多いんだ。研究によると、単一の説得メッセージが行動に与える影響は大抵小さいから、メッセージの効果を高める方法を探す必要があるんだ。

一つの有望なアプローチは、個人の現在の状態、例えば自信や知識、モチベーションを考慮することだよ。さらに、性別や年齢、性格などの個人的な特徴も、説得メッセージに対する反応に影響を与えるかもしれない。でも、これらの要素を考えることで長期的な行動変化を予測できるかどうかはまだ不明なんだ。

状態と特性の役割

個人の現在の状態は特定の時点での感情や精神状態を指すんだ。たとえば、モチベーションがある人は、気分が落ち込んでる人とは違う反応を示すかもしれない。年齢や性格のような個人的な特徴も、説得の試みへの反応を形作るものなんだ。

これらの状態や特徴がどう相互作用するかを理解することで、説得の戦略が改善されるかもしれないけど、詳細な情報を集めるのは高くついたりユーザーにとって負担だったりする。そのため、どの要素が行動変化を予測するのにもっとも関連性があるのかを効率よく理解する必要があるんだ。

研究

これらの問題に対処するために、禁煙したい喫煙者と対話するバーチャルコーチを使った研究が行われた。このコーチは、禁煙や運動量を増やすためのさまざまな活動を提供した。研究中、バーチャルコーチは参加者の現在の状態や特徴に基づいて異なる説得戦略を使ったんだ。

合計671人がこの研究に参加して、バーチャルコーチといくつかのセッションでやり取りした。コーチは彼らに活動をするように勧め、活動にかけた努力や経験を尋ねて進捗を追跡したんだ。

状態に関する発見

研究の結果、個人の現在の状態を考慮することで、行動の努力を予測する精度が大幅に向上することがわかった。説得メッセージがある人の状態と一致していると、活動にかける努力が増える傾向があったんだ。たとえば、自信があってモチベーションがある人は、提案された活動に参加する可能性が高かった。

さらに、状態は即時の行動に影響するだけでなく、将来の状態を予測する助けにもなる。つまり、個人がポジティブな状態にあるときに優しく行動を促されると、その後のやり取りでもそのポジティブな見方を維持しやすくなるんだ。

説得の長期的な影響

この研究では、行動変化に対する複数の説得の試みが長期的にどのように影響するかも調べた。さまざまなシナリオをシミュレーションした結果、個人が時間をかけて最適に説得されたとき、より多くの人が好ましい状態に変わったことが示されたんだ。

簡単に言うと、適切な説得戦略を時間をかけて一貫して使うことで、多くの参加者が禁煙や運動をするための努力をしやすい状態に至ったんだ。

異なる説得戦略の比較

説得戦略の選択が行動変化に大きく影響することが明らかになった。最適な戦略で説得された参加者は、効果の薄い戦略で説得された参加者よりもより深く関わっていた。結果から、すべての説得戦略が同じではなく、いくつかは他よりもはるかに効果的であることが示唆されたんだ。

ユーザー特性の役割

状態だけでなく、ユーザーの特性も説得の試みがどのように受け入れられるかに影響を与える。研究では、性格特性や活動への関与など、さまざまなユーザー特性を探った。これらの特性を説得アプローチに組み込むことで、行動を予測する精度が向上したんだ。

しかし、一般的な特性だけに頼るのは、個人の現在の状態を考慮するのと同じようには効果的ではなかった。このことは、個人の特性が重要である一方で、ユーザーの現在の感情やモチベーションの状態から得た洞察と組み合わせることで最も効果的に働くことを示しているんだ。

関与の重要性

活動への関与も重要な要素として強調された。ユーザーが活動にもっと関与していると感じると、説得メッセージに対する関与が高まる傾向があった。つまり、行動変化に対してどれだけコミットしているかを理解することが、より効果的な説得活動につながるかもしれないんだ。

結論

全体的に、この研究は健康アプリの説得戦略の設計において、状態とユーザーの特性の両方を考慮する重要性を強調している。一般的な特性だけに頼るのでは不十分で、個人の現在の心の状態を捉えることで、より効果的に彼らを動機付ける方法を理解できるんだ。

説得メッセージを個々に合わせて改善することで、健康アプリはユーザーが健康に関してポジティブな行動をとるよう促す効果を高められる。今回の研究で得られた洞察は、eHealth技術の開発者がよりユーザーフレンドリーでコスト効果の高い、影響力のある行動変化の介入を作成するのに役立つんだ。

将来の方向性

今後は、これらの発見を実際のアプリケーションにどのように実装するかを探る必要がある。将来の研究では、これらの戦略を実際の健康介入でテストし、長期的な効果を評価するべきだよ。

さらに、ユーザーの関与や状態を効率的に測定する方法を見つけるための研究が必要で、ユーザーに過剰に負担をかけない方法を考えるべきだ。それは、センサーやその他のパッシブデータ収集方法を使って、ユーザーのエンゲージメントをより効果的に追跡するような革新的なアプローチを含むかもしれないね。

状態と特性の両方に焦点を当てることで、健康アプリの開発者は、持続的な行動変化を促すより個別化された体験を作り出すことができる。適切な戦略が整えば、健康を改善しようとする人々の生活に本当の変化をもたらすことができるかもしれないんだ。

オリジナルソース

タイトル: Persuading to Prepare for Quitting Smoking with a Virtual Coach: Using States and User Characteristics to Predict Behavior

概要: Despite their prevalence in eHealth applications for behavior change, persuasive messages tend to have small effects on behavior. Conditions or states (e.g., confidence, knowledge, motivation) and characteristics (e.g., gender, age, personality) of persuadees are two promising components for more effective algorithms for choosing persuasive messages. However, it is not yet sufficiently clear how well considering these components allows one to predict behavior after persuasive attempts, especially in the long run. Since collecting data for many algorithm components is costly and places a burden on users, a better understanding of the impact of individual components in practice is welcome. This can help to make an informed decision on which components to use. We thus conducted a longitudinal study in which a virtual coach persuaded 671 daily smokers to do preparatory activities for quitting smoking and becoming more physically active, such as envisioning one's desired future self. Based on the collected data, we designed a Reinforcement Learning (RL)-approach that considers current and future states to maximize the effort people spend on their activities. Using this RL-approach, we found, based on leave-one-out cross-validation, that considering states helps to predict both behavior and future states. User characteristics and especially involvement in the activities, on the other hand, only help to predict behavior if used in combination with states rather than alone. We see these results as supporting the use of states and involvement in persuasion algorithms. Our dataset is available online.

著者: Nele Albers, Mark A. Neerincx, Willem-Paul Brinkman

最終更新: 2023-04-05 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2304.02264

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2304.02264

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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