Personality-Driven Variations in Fitness App Affordance Actualization Among Adults: Quantitative Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fitness apps aim to advance individuals' health and wellness by encouraging consistent healthy habits. Despite their widespread use, sustaining user engagement remains a challenge. Research studies on fitness apps have identified app affordances as one of the key factors that influence user engagement. Some affordances, such as exercise guidance and activity status updates, are shown to support users in achieving their health goals if the users actualize them. However, these affordances need to be actualized by the users to seize these benefits. While identifying these app affordances can deepen our insight into user-app interactions, the impact of personality traits on the actualization of these affordances remains underexplored. Objective: This study aims to examine the influence of personality traits on the actualization of fitness app affordances. Methods: Building on affordance actualization theory and the Big Five personality framework, we hypothesized about certain personality traits influencing the actualization of certain app affordances. We tested these hypotheses using a survey of adult Fitbit app (Google LLC) users (N=442). We used validated measures from the literature to assess these variables. We analyzed the survey data using covariance-based structural equation modeling. Results: Our findings reveal distinct affordance actualization patterns based on users' personality traits. Users with the conscientious personality trait primarily actualize the updating affordance (β=0.136, P=.01), while the influence of the conscientious trait on actualization of rewards (β=-0.154, P=.06), competing (β=-0.118, P=.18), comparing (β=-0.084, P=.33), reminding (β=-0.060, P=.44), or guidance (β=-0.006, P=.95) affordances was not significant. The openness to experience trait showed a significant positive effect on actualization of updating affordances (β=0.227, P=.001), but did not significantly influence actualization of searching (β=-0.172, P=.11), watching others (β=-0.077, P=.50), or guidance (β=-0.005, P=.96) affordances. Users with the agreeableness trait actualized comparison (β=0.213, P=.02), guidance (β=0.259, P=.003), and encouragement (β=0.244, P=.01) affordances, while the effect of the agreeableness trait on actualization of watching others was not significant (β=0.143, P=.13). Extravert users actualized recognition (β=0.191, P<.001), self-presentation (β=0.165, P=.002), and watching others (β=0.167, P=.003) affordances, but did not actualize updating affordances (β=0.001, P=.98). Finally, a lower emotional stability trait did not significantly influence any of the hypothesized affordances, with nonsignificant effects on guidance (β=-0.083, P=.30), reminding (β=-0.093, P=.21), and updates (β=-0.036, P=.49). Conclusions: Our study shows that certain personality traits are associated with the actualization of specific affordances. These findings underscore the need to tailor fitness app affordances to individual differences, rather than relying on a one-size-fits-all approach. Designing fitness app functionality that aligns with various personality traits may promote deeper and more sustained user engagement. Further research is needed to investigate the relationship between personality traits and app affordance actualization.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».