Socially-driven persuasive health intervention design: Competition, social comparison, and cooperation
Notice bibliographique
Résumé
Persuasive technologies are tools for motivating behaviour change using persuasive strategies. socially-driven persuasive technologies employ three common socially-oriented persuasive strategies in many health domains: competition, social comparison, and cooperation. Research has shown the possibilities for socially-driven persuasive interventions to backfire by demotivating behaviour, but we lack knowledge about how the interventions could motivate or demotivate behaviours. To close this gap, we studied 1898 participants, specifically Socially-oriented strategies and their comparative effectiveness in socially-driven persuasive health interventions that motivate healthy behaviour change. The results of a thematic analysis of 278 pages of qualitative data reveal important strengths and weaknesses of the individual socially-oriented strategies that could facilitate or hinder their effectiveness at motivating behaviour change. These include their tendency to simplify behaviours and make them fun, challenge people and make them accountable, give a sense of accomplishment and their tendency to jeopardize user’s privacy and relationships, creates unnecessary tension, and reduce self-confidence and self-esteem, and provoke a health disorder and body shaming, respectively. We contribute to the health informatics community by developing 15 design guidelines for operationalizing the strategies in persuasive health intervention to amplify their strengths and overcome their weaknesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».