Time2Stop: Adaptive and Explainable Human-AI Loop for Smartphone Overuse Intervention

Core Concepts

Time2Stop is an intelligent, adaptive, and explainable JITAI system that significantly reduces smartphone overuse through personalized interventions and user feedback.

Abstract

Time2Stop developed by a team of researchers from various universities. Conducted an 8-week field experiment with 71 participants to evaluate the effectiveness of adaptive and explainable aspects. Results show adaptive models outperform baseline methods in intervention accuracy and receptivity. Incorporating explanations enhances effectiveness and reduces app visit frequency. Participants preferred adaptive interventions and rated the system highly. Time2Stop integrates ML for optimal intervention timings, explanations, and user feedback. Implemented on Android OS with a cloud-based ML pipeline. Experiment design included four intervention types: Control, Personalized, Adaptive-wo-Exp, and Adaptive-w-Exp. Micro-randomized trials used to evaluate intervention types. Evaluation metrics included intervention accuracy, receptivity, app usage duration, and visit frequency. Participants' feedback and preferences were collected through questionnaires and interviews.

Stats

"Our results indicate that our adaptive models significantly outperform the baseline methods on intervention accuracy (>32.8% relatively) and receptivity (>8.0%)." "Moreover, Time2Stop significantly reduces overuse, decreasing app visit frequency by 7.0∼8.9%."

Quotes

"Participants preferred the adaptive interventions and rated the system highly on intervention accuracy, effectiveness, and level of trust."

Key Insights Distilled From

Time2Stop

by Adiba Orziku... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05584.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

Time2Stop의 적응 및 설명 가능한 기능은 스마트폰 남용 개입 이외의 다른 영역에 어떻게 적용될 수 있습니까? Time2Stop의 적응 및 설명 가능한 기능은 스마트폰 남용 개입 이외의 다른 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 건강 분야에서 만성 질병의 조기 예방이나 관리에 활용될 수 있습니다. 의료 분야에서는 환자의 건강 상태를 모니터링하고 적시에 개입하여 치료 효과를 향상시키는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학습자의 학습 습관을 분석하고 최적의 개입을 제공하여 학습 효율을 높일 수 있습니다. 또한, 스마트 시티나 스마트 홈과 같은 스마트 시스템에서도 사용자의 행동 및 환경 데이터를 분석하여 효율적인 에너지 사용이나 안전 관리에 활용할 수 있습니다.

질문 2

AI 기반 JITAI 시스템인 Time2Stop과 같이 AI에만 의존하는 것으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇일까요? AI에만 의존하는 JITAI 시스템은 몇 가지 잠재적인 단점과 제한 사항이 있을 수 있습니다. 첫째, AI 모델의 오류나 잘못된 예측으로 인해 잘못된 개입이 발생할 수 있습니다. 이는 사용자의 경험을 악화시키고 시스템의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 둘째, AI 모델은 초기 학습 데이터에 의존하기 때문에 새로운 상황이나 패턴에 대응하는 데 제한이 있을 수 있습니다. 즉, 시간이 지남에 따라 모델이 구식화되거나 적응하지 못할 수 있습니다. 마지막으로, AI에만 의존하는 시스템은 사용자의 개인 정보 보호 문제와 윤리적 고려 사항을 야기할 수 있습니다.

질문 3

Time2Stop에서 볼 수 있는 XAI를 JITAI 시스템에 통합하는 것이 다른 맥락에서 AI와 사용자의 신뢰와 협력에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? XAI를 JITAI 시스템에 통합하는 것은 사용자의 AI에 대한 신뢰와 협력을 증진시킬 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 사용자가 AI 시스템의 의사 결정을 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다. 이는 사용자가 AI 시스템의 개입을 더 적극적으로 받아들이고 협력할 수 있도록 돕습니다. 또한, XAI는 사용자가 AI 시스템의 작동 방식을 이해하고 필요에 따라 조정할 수 있도록 도와줍니다. 이는 사용자와 AI 간의 상호 작용을 강화시키고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 XAI를 JITAI 시스템에 통합함으로써 사용자와 AI 간의 신뢰와 협력을 강화할 수 있습니다.