[論文レビュー] Designing for Different Stages in Behavior Change

Evangelos Karapanos|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2016

Innovative Human-Technology Interaction参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、段階に応じた行動変容技術の有効性を主張し、介入がユーザーの行動変容の準備度（前検討、検討、準備、行動、維持）に応じて適応すべきであると提唱する。ハビトアプリのデータに基づくと、検討・準備段階のユーザーは56%の採用率を示したのに対し、他の段階では20%にとどまり、行動変容段階に応じたデザインの一致が、参加率および効果性を顕著に向上させることを示している。

ABSTRACT

The behavior change process is a dynamic journey with different informational and motivational needs across its different stages; yet current technologies for behavior change are static. In our recent deployment of Habito, an activity tracking mobile app, we found individuals "readiness" to behavior change (or the stage of behavior change they were in) to be a strong predictor of adoption. Individuals in the contemplation and preparation stages had an adoption rate of 56%, whereas individuals in precontemplation, action or maintenance stages had an adoption rate of only 20%. In this position paper we argue for behavior change technologies that are tailored to the different stages of behavior change.

研究の動機と目的

• 現在の行動変容技術がユーザーの動的な行動変容段階に適応できないというギャップを解消すること。
• ユーザーの変容の準備度が行動変容アプリの採用率にどのように影響するかを調査すること。
• ユーザーの参加を高め、成果を向上させるために、パーソナライズされた段階別デザインを説得的技術に導入することを提唱すること。
• 段階ベースのカスタマイズが行動変容介入の有効性を高めることを実証的根拠で示すこと。

提案手法

• ハビトモバイルアプリのユーザー採用データを分析し、行動変容段階と関与度の相関を調査すること。
• ユーザーをプロキシカとディクレメントの5段階モデル（前検討、検討、準備、行動、維持）に分類すること。
• ロジスティック回帰を用いて、他の変数を制御した上で段階が採用に与える予測力の有効性を評価すること。
• ユーザーの現在の段階に応じてコンテンツ、フィードバック、目標を適応的に変更する仕組みを提言すること。
• 各段階におけるユーザーの心理的ニーズに合った動機付けおよび情報支援を段階別に統合すること。
• 行動変容のトランスセラペウティカルモデルの知見を活用し、適応的インターフェース設計を支援すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーの行動変容段階は、行動変容アプリの採用可能性を予測する要因となるか？
• RQ2 行動変容の5段階におけるユーザーの関与度および採用率にどのような差が生じるか？
• RQ3 ユーザーの現在の段階に応じて行動変容技術をカスタマイズすることで、採用率および長期的遵守率がどの程度向上するか？
• RQ4 検討段階および準備段階のユーザーを支援するために、最も効果的なデザイン戦略は何か？

主な発見

• 検討段階および準備段階のユーザーは、ハビトアプリに対して56%の採用率を示したのに対し、前検討、行動、維持段階では20%にとどまった。
• 行動変容段階は採用の強力な予測要因であり、ユーザーの準備度が技術への関与度に大きな影響を及ぼすことが示された。
• 現在の行動変容技術は主に静的であり、ユーザーの段階に応じたニーズの変化に適応できず、効果性が低下している。
• 特に検討段階および準備段階のユーザーに応じた介入のカスタマイズは、採用率および動機付けを顕著に向上させることができる。
• 本研究の結果は、ユーザーの成果を改善するため、動的で段階認識型のデザインが説得的技術に不可欠であることを裏付けている。