Investigating avatar customization as a motivational design strategy for improving engagement with technology-enabled services for health
Notice bibliographique
Résumé
Technology-enabled services for physical and mental health are a promising approach to improve healthcare globally. Unfortunately, the largest barrier for effective technology-based treatment is participants' gradually fading engagement with effective novel training applications, such as exercise apps or online mental health training programs. Engaging users through design presents an elegant solution to the problem; however, research on technology-enabled services is primarily focused on the efficacy of novel interventions and not on improving adherence through engaging interaction design. As a result, motivational design strategies to improve engagement---both in the moment of use and over time---are underutilized. Drawing from game-design, I investigate avatar customization as a game-based motivational design strategy in four studies. In Study 1, I examine the effect of avatar customization on experience and behaviour in an infinite runner game. In Study 2, I induce different levels of motivation to research the effects of financial rewards on self-reported motivation and performance in a gamified training task over 11 days. In Study 3, I apply avatar customization to investigate the effects of attrition in an intervention context using a breathing exercise over three weeks. In Study 4, I investigate the immediate effects of avatar customization on the efficacy of an anxiety reducing attentional retraining task. My results show that avatar customization increases motivation over time and in the moment of use, suggesting that avatar customization is a viable strategy to address the engagement barrier that thwarts the efficacy of technology-enabled services for health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».