Investigation of persuasive system design predictors of competitive behavior in fitness application: A mixed-method approach
Notice bibliographique
Résumé
Fitness applications aimed at behavior change are becoming increasingly popular due to the global prevalence of sedentary lifestyles and physical inactivity, causing countless non-communicable diseases. Competition is one of the most common persuasive strategies employed in such applications to motivate users to engage in physical activity in a social context. However, there is limited research on the persuasive system design predictors of users’ susceptibility to competition as a persuasive strategy for motivating behavior change in a social context. To bridge this gap, we designed storyboards illustrating four of the commonly employed persuasive strategies (reward, social learning, social comparison, and competition) in fitness applications and asked potential users to evaluate their perceived persuasiveness. The result of our path analysis showed that, overall, users’ susceptibilities to social comparison (β T = 0.48, p < 0.001), reward (β T = 0.42, p < 0.001), and social learning (β T = 0.29, p < 0.01) predicted their susceptibility to competition, with our model accounting for 41% of its variance. Social comparison partially mediated the relationship between reward and competition, while social learning partially mediated the relationship between social comparison and competition. Comparatively, the relationship between reward and social learning was stronger for females than for males, whereas the relationship between reward and competition was stronger for males than for females. Overall, our findings underscore the compatibility of all four persuasive strategies in a one-size-fits-all fitness application. We discuss our findings, drawing insight from the comments provided by participants.
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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 | 0,024 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».