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Enregistrement W6989588626

BCSS 2014, Behavior Change Support Systems:Proceedings of the Second International Workshop on Behavior Change Support Systems co-located with the 9th International Conference on Persuasive Technology (PERSUASIVE 2014), Padua, Italy, May 22, 2014

2014· book· en· W6989588626 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Twente Research Information · 2014
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBehavior changeBehaviour changeBehavior change methodsHealth behaviorBehavioral analysisConsumer behaviour
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavior change support systems (BCSS) research is an evolving area.While the systems have been demonstrated to work to the effect, there is still a lot of work to be done to better understand the influence mechanisms of behavior change, and work out their influence on the systems architecture.The papers of the second BCSS workshop aim at filling this gap.They test existing influence strategies and suggest new ones, develop evaluation methods of influence strategies, and introduce systems architectures that support novel influence strategies.Second'International'Workshop'on'Behavior'Change'Support'Systems'(BCSS'2014)' 3' 2.1Evaluation of BCSS In their paper, de Jong and associates (2014) evaluate constructs developed for measuring perceived persuasiveness in technology.They find that, in general, the different measures line up with the data obtained with Perceived Persuasiveness Questionnaire (PPQ).However, the relationship between perceived persuasiveness (cf.Oinas-Kukkonen 2010b) and actual use rates of the persuasive technology, obtained by analyzing log-data, appears to be much more problematic.In sum, the authors conclude that their analysis demonstrate that the PSD model (Oinas-Kukkonen and Harjumaa 2009) generates consistent results, when measured using different methods.Caon and co-authors (2014) describe at conceptual level the Virtual Individual Model that will be integrated to the PEGASO system through an ontology-based virtualization.The aim of the project is to develop a system that is sensitive to characteristics of the individual and the interaction context and capable of using this information to dynamically select opportune tailored interventions.The PEGASO model is integrated to the system through an ontology-based virtualization.Rao (2014) reports about her work on developing evaluation tools to assist the design of persuasive game systems.The paper argues for applying persuasive design principles to games design when behavior change is the fundamental end of the game.The paper suggests that it is important to include gamification in a discussion about persuasion through games, because persuasive strategies play a central part in gamification design.Rao suggests that the Persuasive Systems Design (PSD) model (Oinas-Kukkonen and Harjumaa 2009) can be used in game design to identify specific characteristics of game systems that affect categories of persuasive structures such as credibility and personal involvement. 2.2Influence Strategies of BCSS Unal and colleagues (2014) examine users' compliance to persuasive messages in mobile application recommendation domain and explore how persuadability of users affects their compliance.The authors motivate their research by noting that the rapid growth in mobile application market means a significant challenge to find interesting and relevant applications for users.They find that subtle methods of persuasion are more effective than obvious persuasive messages at creating compliance.Also, persuadability is an important determinant on individual's compliance to recommendations.Orji (2014) explores gender effects on the strategies for persuasiveness of BCSSs.They identify that there is a need to adapt persuasive approaches to various user characteristics and go on to test if gender is among the characteristics that should be taken into account when designing individualized persuasive strategies.The author concludes that gender-dependent approaches would generally be more appropriate for designing BCSSs that will effectively promote health behavior changes than the one-size fits all approach.Gkika and Lekakos (2014) test whether certain persuasive strategies, especially in the form of recommendation explanations, can affect user's adoption of recommendations.The authors argue that explanation is an important aspect of 6' Second'International'Workshop'on'Behavior'Change'Support'Systems'(BCSS'2014)' 11.Oinas-Kukkonen Harri (2013) A foundation for the study of behavior change support systems.Personal and ubiquitous computing, Vol.17, No.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,057

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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