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Enregistrement W4304775458 · doi:10.3390/mti6100088

The Role UX Design Attributes Play in the Perceived Persuasiveness of Contact Tracing Apps

2022· article· en· W4304775458 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMultimodal Technologies and Interaction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrustworthinessResidencePsychologyUser experience designSocial psychologyRisk perceptionComputer scienceHuman–computer interactionPerceptionDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contact tracing apps (CTAs) were deployed worldwide in 2020 to combat COVID-19. Due to their low uptake, a growing amount of empirical research is being conducted to understand the factors that drive their adoption. For CTAs to be adopted, users must, first and foremost, find them persuasive. However, there is little research to understand the role user experience (UX) plays in their perceived persuasiveness. Consequently, we conducted an online study on Amazon Mechanical Turk among Canadian and American residents (n = 446) to investigate the most important UX design attributes associated with the perceived persuasiveness of CTAs. The study was based on two app designs (control and persuasive), each of which comprises three use cases: no exposure, exposure, and diagnosis report interfaces. One interface (screenshot) was randomly presented to a participant to view and provide their responses on the perceived UX design attributes and perceived persuasiveness of the interface. In the overall model, we found that perceived usefulness is the most important and consistent UX design attribute that influences perceived persuasiveness (β = 0.29, p < 0.001), followed by perceived trustworthiness (β = 0.24, p < 0.001) and perceived privacy protection (β = 0.16, p < 0.05). Respectively, the three predictors were consistently significant in two-thirds, half, and one-third of the 12 submodels based on app design, adoption status, and country of residence. The relationships regarding the persuasive designs are more likely to be significant, with the variance of the target construct explained by the predictors ranging from 71% to 89% compared with 54% to 69% for the control designs. The three significant attributes will help designers know which UX design attributes to focus on when designing CTAs for future epidemics. More importantly, in predictive modeling, if their ratings are known, they hold potential in predicting new users’ responsiveness to multiple persuasive strategies/messages featured in behavior-change support systems.

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.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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