Do Personally Tailored Videos in a Web-Based Physical Activity Intervention Lead to Higher Attention and Recall? – An Eye-Tracking Study
Notice bibliographique
Résumé
Over half of the Australian population does not meet physical activity guidelines and has an increased risk of chronic disease. Web-based physical activity interventions have the potential to reach large numbers of the population at low-cost, however issues have been identified with usage and participant retention. Personalized (computer-tailored) physical activity advice delivered through video has the potential to address low engagement, however it is unclear whether it is more effective in engaging participants when compared to text-delivered personalized advice. This study compared the attention and recall outcomes of tailored physical activity advice in video- vs. text-format. Participants (n = 41) were randomly assigned to receive either video- or text-tailored feedback with identical content. Outcome measures included attention to the feedback, measured through advanced eye-tracking technology (TobiiX 120), and recall of the advice, measured through a post intervention interview. Between group ANOVA's, Mann-Whitney U tests and chi square analyses were applied. Participants in the video-group displayed greater attention to the physical activity feedback in terms of gaze-duration on the feedback (7.7 vs. 3.6 min, p < 001), total fixation-duration on the feedback (6.0 vs. 3.3 min, p < 001), and focusing on feedback (6.8 vs. 3.5 min, p < 001). Despite both groups having the same ability to navigate through the feedback, the video-group completed a significantly (p < 0.001) higher percentage of feedback sections (95%) compared to the text-group (66%). The main messages were recalled in both groups, but many details were forgotten. No significant between group differences were found for message recall. These results suggest that video-tailored feedback leads to greater attention compared to text-tailored feedback. More research is needed to determine how message recall can be improved, and whether video-tailored advice can lead to greater health behavior change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».