HerCare: Design and Formative Evaluation of a Dual-Source Retrieval-Augmented Generation Chatbot for Women’s Health (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Conversational agents for women's health often fail to meet user needs, offering either clinically sterile advice or unreliable peer anecdotes. This limitation creates a tension between the need for factual safety and emotional resonance in sensitive health contexts. Objective: We aimed to address this gap by developing and conducting a formative evaluation of HerCare, a conversational agent built on a novel dual-source retrieval-augmented generation architecture. The system integrates expert medical knowledge with peer narratives and makes the provenance of each response visible to users, enabling trust calibration through transparent source attribution. Methods: We conducted a remote, web-based single-session field study (December 2024 to January 2025; North Dakota State University Institutional Review Board Protocol #IRB0005368) with 243 completers (from 335 eligible, consenting visitors) recruited via social media (Facebook [Meta], Reddit, and Instagram [Meta]) and university mailing lists. Eligible participants self-identified as women aged 18-45 years with English proficiency and internet access. We used a quantitative multimethod evaluation, combining standardized self-report metrics-the Chatbot Usability Questionnaire and net promoter score (NPS)-with computational linguistic analyses (VADER [Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner] sentiment analysis and NRC [National Research Council] Emotion Lexicon) of 1191 conversational turns. Results: Among the 243 participants who completed the protocol, reported usability was high (Chatbot Usability Questionnaire median 78.1, IQR 65.2-87.5; mean 75.67, SD 15.50) and advocacy was strong (NPS 60.0; 171/243, 70.4% promoters, 25/243, 10.3% detractors), though this NPS reflects completers only. Postinteraction ratings were high (all facets median 4-5 on a 5-point scale; helpfulness, ease of use, and clarity median 5, IQR 4-5). Computational analysis revealed a consistent polarity shift from neutral to negative user queries (compound -0.18 to +0.15) to strongly positive agent responses (compound +0.55 to +0.83), with a recurring validate-then-redirect empathy pattern in which the agent acknowledges user distress before pivoting to constructive guidance. Conclusions: Among completers, the dual-source architecture was associated with high perceived empathy and trust, suggesting it can combine clinical accuracy with emotional support. These formative findings indicate the feasibility of weaving clinical sources with lived experiences toward safer, more resonant health AI and surface a candidate design pattern for future empathy-attuned systems that warrants controlled evaluation.
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 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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».