Toward Human-Centered Artificial Intelligence for Users’ Digital Well-Being: Systematic Review, Synthesis, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As information and communication technologies and artificial intelligence (AI) become deeply integrated into daily life, the focus on users' digital well-being has grown across academic and industrial fields. However, fragmented perspectives and approaches to digital well-being in AI-powered systems hinder a holistic understanding, leaving researchers and practitioners struggling to design truly human-centered AI systems. OBJECTIVE: This paper aims to address the fragmentation by synthesizing diverse perspectives and approaches to digital well-being through a systematic literature review. Using the stimulus-organism-response framework as a guiding lens, this study aims to develop a comprehensive model for designing human-centered AI systems that promote digital well-being. METHODS: A systematic review of 240 multidisciplinary publications was conducted to explore the intersection of AI, digital well-being, and human-centered design. The analysis involved identifying key themes, frameworks, and approaches, with the stimulus-organism-response model serving as an overarching perspective to organize findings and inform the model development. RESULTS: The review led to the development of a human-centered artificial intelligence model for digital well-being, a conceptual framework that consolidates current knowledge on designing AI systems to support digital well-being and positively influence human behavior. The proposed model integrates insights from cross-disciplinary research, providing a structured understanding of how AI system features (stimuli) affect users' internal states such as perceptions and emotions (organisms) and lead to attitudinal or behavioral changes (responses). Additionally, this paper highlights emerging challenges and opportunities, including ethical considerations, scalability, and practical guidelines for applying the model in long-term research and practice. CONCLUSIONS: This study contributes to advancing the field by presenting an overarching framework for fostering digital well-being through human-centered AI systems. By addressing gaps in the fragmented literature and proposing a unifying model, the findings offer insights for researchers and practitioners. The human-centered artificial intelligence for digital well-being model serves as a foundation for future exploration and practical application in creating intelligent computing systems that improve users' digital well-being in everyday life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».