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Enregistrement W3009099078 · doi:10.2196/16720

A Mobile App Adopting an Identity Focus to Promote Physical Activity (MoveDaily): Iterative Design Study

2020· article· en· W3009099078 sur OpenAlexvenueno aff
Floris Hooglugt, Geke Ludden

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionBehavior change methodsPsychologyBehavior changeHabitPerceptionUser-centered designIdentity (music)Conceptual frameworkComputer scienceSocial psychologyApplied psychologyHuman–computer interactionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Web-based and mobile interventions to influence physical activity behavior have had limited effects on sustained behavior change. One reason may be that the interventions aim to change largely habitual behavior. Following an identity-oriented approach could be a successful strategy to behavior change because people are committed to behave in line with their self-perception of identity. OBJECTIVE: In this paper, we take a closer look at the role of motivation in long-term adherence to lifestyle interventions. The paper outlines a method for web-based or mobile intervention development that allows exploration of integrating behavior change theory into the design process. We will describe the development of a mobile app that allows people to be self-determined and to value and self-regulate physical activity by adopting an identity-oriented approach. METHODS: This paper describes a Research through Design (RtD) process in which design activities are carried out as part of the knowledge-generating process. Two RtD phases were completed, followed by a conceptual design phase. In the first RtD phase, 8 participants used diary cards to study initial attitudes toward starting with small changes in physical activity. In the second RtD phase, 26 participants used a web-based app to study changes in physical activity. We used an adapted version of the Self-Report Habit Index (SRHI) to evaluate individuals' perceptions of a particular behavior with respect to the three facets of a habit. The conceptual design phase consolidated the results from first two RtD phases into a design of a mobile app that combines an identity approach with gamification principles. The conceptual design was evaluated in a user-experience study with 4 participants. RESULTS: In the first RtD phase, we found that interacting daily with diary cards and reflecting on physical activity patterns is a promising strategy but works better through a digital medium. In the second RtD phase, SHRI ratings from all participants generally increased each week. In the conceptual design phase, we found that the concept of the mobile app was positively evaluated by participants. However, participants mentioned that terms such as "identity" do not resonate with them and that scenarios could be simpler. CONCLUSIONS: This paper provides deeper insights into designing for electronic health (eHealth) interventions and services and suggests a new way that motivation can be shaped by the design of an intervention and adherence to physical activity. To the best of our knowledge, this was the first iterative design study in which the effects of adopting an identity approach to both motivation and physical activity were included and observed. Initial promising results were found for using a web-based intervention where habits and identification with the personal importance of a behavior were repetitively triggered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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