Основні поняття
コンピューター配信型健康メッセージの生成と提示方法を改善することで、ユーザーの健康行動を促進することができる。
Анотація
本研究では、健康メッセージの生成と提示方法について3つの研究を行った。
- メッセージの生成:
- クラウドソーシングを用いて、運動を促すメッセージを大量に生成した。
- メッセージの多様性を高めるために、ワード・エンベディングを用いた「Directed Diversity」手法を開発した。
- 実験の結果、Directed Diversityは従来手法よりも多様で有益なメッセージを生成できることが示された。
- メッセージの提示方法:
- 健康チャットボットの会話スタイル(フォーマルvsカジュアル)がユーザーの情報共有行動に与える影響を調べた。
- フォーマルな会話スタイルの方が、ユーザーの具体的で実行可能な回答を引き出すことができることが分かった。
- チャットボットの発話方式:
- チャットボットが過去の発話を参照する際の方式(言葉の引用、言い換え)がユーザーの認知と行動に与える影響を調べた。
- 言葉の引用はプライバシー懸念を引き起こすが、言い換えは好まれることが分かった。
これらの研究結果は、コンピューター配信型健康メッセージの生成と提示方法を改善し、ユーザーの健康行動を促進するための示唆を与えている。
Статистика
運動を促すメッセージを大量に生成し、Directed Diversityは従来手法よりも多様で有益なメッセージを生成できることが示された。
フォーマルな会話スタイルの健康チャットボットは、ユーザーの具体的で実行可能な回答を引き出すことができた。
チャットボットが過去の発話を言葉の引用で参照するとプライバシー懸念が生じたが、言い換えで参照すると好まれた。
Цитати
"コンピューターは社会的主体(CASA)であり、人々は同じような社会的ヒューリスティックをコンピューターに適用する。"
"健康チャットボットの会話スタイルは、ユーザーの情報共有行動に影響を与える。"
"チャットボットが過去の発話を参照する方式は、ユーザーの認知と行動に影響を与える。"