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Enregistrement W3183275499 · doi:10.2196/28282

The Influence of Gamification and Information Technology Identity on Postadoption Behaviors of Health and Fitness App Users: Empirical Study in the United States

2021· article· en· W3183275499 sur OpenAlexvenueno aff
Pouyan Esmaeilzadeh

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)PsychologyInternet privacyEmpirical researchApplied psychologySocial psychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of health and fitness apps has been on the rise to monitor personal fitness and health parameters. However, recent research discovered that many users discontinue using these apps after only a few months. Gamification has been suggested as a technique to increase users' interactions with apps. Nevertheless, it is still not clear how gamification mechanisms encourage continued use and inspire user self-management. OBJECTIVE: The main objective of this study was to articulate how gamification mechanisms in studies of designing and using health and fitness apps can contribute to the realization of information technology (IT) identity and positive behavioral outcomes. The broader goal was to shed light on how gamification mechanisms will translate into positive use behaviors in the context of mobile health apps. METHODS: Data were collected from 364 users of health and fitness apps through an online survey to empirically examine the proposed model. RESULTS: Based on identity theories, this study suggests the fully mediating role of IT identity to describe how gamification elements can lead to continued intention to use health and fitness apps, and increase users' tendency for information sharing through the apps. The findings indicate that perceived gamification can increase users' IT identity. In turn, a higher IT identity would encourage users to continue using the apps and share more personal health information with others through the apps. CONCLUSIONS: The results of this study can have practical implications for app designers to use gamification elements to increase users' dependency, relatedness, and emotional energy associated with health apps. Moreover, the findings can have theoretical contributions for researchers to help better articulate the process in which gamification can be translated into positive use behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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