Furthering Persuasive Systems Design: Persuasive Technology and Responsible Gambling
Notice bibliographique
Résumé
Persuasive systems design (PSD) research focuses on applying principles of attitude and behaviour change from social psychology to computer interfaces with the goal of motivating a user to achieve a target behaviour or goal.An obvious area for implementation is activities that can become addictive: aiding individuals in gaining impulse control and reduce incidence of over-indulgence of a harmful activity or behaviour.Many domains have applied such principles including weight-loss, smoking cessation and alcohol addiction.This thesis extends current research on PSD to recreational gambling.As online gambling carries a greater risk for the development of gambling addiction pathology than offline gambling, examination of how to create effective tools that can reduce this risk are warranted.One such area is usability and PSD, with the goal of aiding individuals to adhere to pre-set monetary limits without reducing the pleasure of gambling.A usercentered design process was employed to improve an existing monetary limit tool with the goal of facilitating responsible gambling.Focus groups served as the preliminary user research, personas and storyboards were developed, heuristic evaluation was employed to refine the monetary limit tool, and finally a controlled lab study was carried out to test the effectiveness of the newly developed tool vs. the current monetary limit tool.Results of the study show that applying usability and PSD principles increased monetary limit adherence and engagement compared with the current monetary limit tool.Importantly, the HCI-inspired monetary limit tool did not interfere with users' fun while gambling.Facilitating responsible gambling is a viable domain for the application of PSD principles.Future research directions are discussed.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».