Persuasion and Behavior Change in ChatGPT-Based Dietary Management
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT has led to applications like digital interventions across diverse domains, including digital dietary behavior change interventions (DBCIs). While various AI-based apps, web-based platforms, and gamified mobile applications have shown their effectiveness as persuasive tools for promoting dietary behavioral change, the capabilities of ChatGPT in this domain remain unexplored. This study examines qualitative responses from users informing the different persuasive strategies employed by ChatGPT in dietary management. Through a mixed study, we evaluated ChatGPT's overall persuasiveness for diet management and user insights on the strengths and gaps of its use and persuasive capabilities. We recruited 17 ChatGPT-4 users and engaged them in interactions with AI-generated meal plans. Subsequently, they provided feedback through interviews and a perceived persuasiveness scale questionnaire. Our findings reveal that users generally perceive ChatGPT as persuasive in promoting healthy eating behaviors (p<.006). Thematic analysis emerging from our interview transcripts showed that ChatGPT has implemented some persuasive strategies while indicating the need to include additional ones e.g. self-monitoring, reminders, and trustworthiness. Based on our findings, we contribute to the field by providing recommendations for developers on integrating additional persuasive strategies while considering the ethical implications of using LLMs for dietary management.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».