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 is a cutting-edge system developed by a team of researchers from various prestigious institutions. It leverages machine learning to identify optimal intervention timings, provides transparent AI explanations, and collects user feedback to adapt the intervention model over time. The system was evaluated in an 8-week field experiment with promising results. Adaptive models outperformed baseline methods on accuracy and receptivity, while incorporating explanations further enhanced effectiveness. Participants preferred the adaptive interventions and rated the system highly on intervention accuracy, effectiveness, and trust level.

Stats

Our adaptive models significantly outperform baseline methods on intervention accuracy (>32.8% relatively) and receptivity (>8.0%).
Incorporating explanations enhances effectiveness by 53.8% on accuracy and 11.4% on receptivity.
Time2Stop reduces 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."
"We envision our work can inspire future research on JITAI systems with a human-AI loop to evolve with users."

Key Insights Distilled From

Time2Stop

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

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

Deeper Inquiries

質問1

Time2Stopは、スマートフォンの過剰利用以外のアプリケーションにどのように適応できるでしょうか？
Time2Stopは、他のアプリケーションにも適応するためにいくつかの方法が考えられます。まず第一に、新しいアプリケーションやコンテキストに合わせて特定の行動パターンを検出し、それに基づいて介入を提供することが重要です。例えば、健康管理やストレス管理などさまざまな領域でJITAIシステムを活用して個々のニーズや状況に合ったサポートを提供することが考えられます。また、異なるデバイスや環境でも同様の原則を適用して柔軟性を持たせることも重要です。

質問2

AI駆動型JITAIシステム（Time2Stopなど）の使用上の欠点や制限事項は何ですか？
AI駆動型JITAIシステムにはいくつかの欠点や制限事項があります。第一に、モデル精度への依存性が挙げられます。モデル自体が不正確だったり予測能力が低下した場合、介入効果も大きく変化します。また、個人情報保護やセキュリティ上の懸念も存在します。ユーザーから収集されるデータは機密性が高く取り扱い注意深く行わなければなりません。さらに誤解釈された説明や意図しない影響を及ぼす可能性もあるため十分な配慮が必要です。

質問3

XAI統合 JITAI システム は ユーザー の信頼 および AI と の協力関係 どちら を 影響 を 及ぼす 可能 性
XAI組み込みJITAIシステムでは透明性と説明責任強化されることからユーザー信頼感向上する可能性大です。
この結果，ユーザー間で理解度向上, 意思決定支援, エラーチェック等多岐面で恩恵受け得ます。
これ以上，エクササイズ中心的設計方針採択時，最良手法導入時，安全保障対策実施時等幾つ視点から評価指数拡充可否判断有益見積得ます.