Designing and Personalising Hybrid Health Explanations for Lay Users
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recommender systems are increasingly used in mobile health interventions, such as managing Chronic Musculoskeletal Pain (CMP). While researchers have highlighted the importance of explaining health-related recommendations to lay users, with benefits such as increased trust and a higher tendency to follow up on these recommendations, how to design explanations for lay users in critical contexts such as health remains largely unexplored. To address this gap, we develop a mobile health application to support users with CMP through coaching and personalised health recommendations delivered via a conversational rule-based recommender system. This article describes the three-phase iterative development of the RS, involving health experts and end users. In the first iteration, we conduct a preliminary validation study with \(N=282\) participants to ensure the app’s validity and improve the initial set of health recommendations. Next, two user studies are conducted centred around designing effective and understandable explanations for these recommendations. First, we design six explanation modalities tailored towards lay users, and through a qualitative study ( \(N=11\) ), extract initial design guidelines for explaining health recommendations, finding a strong preference towards feature importance explanations and identifying issues with modalities that highlight negative emotions. Given these results, we explore whether extending feature importance explanations with textual information into a ‘hybrid’ explanation could benefit end users, and whether these benefits depend on a user’s personal characteristics (need for cognition and ease-of-satisfaction). Through a mixed-methods study with \(N=262\) participants, we find that the hybrid modality significantly increased user trust, transparency, persuasiveness, usefulness and satisfaction compared to unimodal explanations. However, users with a higher need for cognition rate unimodal explanations more positively than hybrid ones.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle