[論文レビュー] What Makes People Install a COVID-19 Contact-Tracing App? Understanding the Influence of App Design and Individual Difference on Contact-Tracing App Adoption Intention

Tianshi Li, Camille Cobb+7 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing参考文献 49被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、米国全国のアンケート実験（N=1963）を用いて、アプリの設計要因と個人差が、新型コロナウイルス接触追跡アプリのインストール意思決定にどのように影響するかを検討した。個人要因、たとえば利他の性や公衆衛生上の利益の認識が、設計選択よりも重要であることが判明した。公衆衛生上の利益の認識とコミュニティ内での採用率が、プライバシー懸念よりもインストール意思決定をより強く左右した。

ABSTRACT

Smartphone-based contact-tracing apps are a promising solution to help scale up the conventional contact-tracing process. However, low adoption rates have become a major issue that prevents these apps from achieving their full potential. In this paper, we present a national-scale survey experiment ($N = 1963$) in the U.S. to investigate the effects of app design choices and individual differences on COVID-19 contact-tracing app adoption intentions. We found that individual differences such as prosocialness, COVID-19 risk perceptions, general privacy concerns, technology readiness, and demographic factors played a more important role than app design choices such as decentralized design vs. centralized design, location use, app providers, and the presentation of security risks. Certain app designs could exacerbate the different preferences in different sub-populations which may lead to an inequality of acceptance to certain app design choices (e.g., developed by state health authorities vs. a large tech company) among different groups of people (e.g., people living in rural areas vs. people living in urban areas). Our mediation analysis showed that one's perception of the public health benefits offered by the app and the adoption willingness of other people had a larger effect in explaining the observed effects of app design choices and individual differences than one's perception of the app's security and privacy risks. With these findings, we discuss practical implications on the design, marketing, and deployment of COVID-19 contact-tracing apps in the U.S.

研究の動機と目的

• 新型コロナウイルス接触追跡アプリの採用意思決定に及ぼすアプリ設計要因と個人差の相対的影響を調査すること。
• セキュリティ、プライバシー、公衆衛生上の利益、コミュニティ内での採用率の認識が、設計要因および個人差の影響をどのように媒介するかを理解すること。
• 特に脆弱な集団を対象とした、採用率を向上させるための設計およびメッセージ戦略を同定すること。
• アプリ設計要因およびユーザーのサブグループごとのリスク・ベネフィット認識の違いを定量的に理解する空白を埋めること。
• 実世界の状況において、効果的な接触追跡アプリの設計・マーケティング・展開に役立つ実務的知見を提供すること。

提案手法

• 1,963名の米国成人を対象に、現実のアプリ選択状況を模擬する被験者間要因設計のアンケート実験を実施した。
• 接触追跡アーキテクチャ（分散型対集中型）、位置情報の使用、アプリ提供者（州保健当局対テック企業）、セキュリティリスクの提示方法の4つの主要な設計要因を変化させた。
• インストール意思決定、認識されたリスク、認識された利益、コミュニティ内での採用率の期待値に関するデータを収集した。
• 媒介分析を用いて、公衆衛生上の利益の認識とコミュニティ内採用率が、設計要因および個人差の影響をどのように説明するかを評価した。
• 定量的分析を用いて、設計要因と個人差がインストール意思決定に与える影響の相対的大きさを比較した。
• 人口統計変数を制御し、統計モデルを用いて各要因の影響を独立して特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アプリ設計要因は、新型コロナウイルス接触追跡アプリのインストール意思決定にどの程度影響を及えるか？
• RQ2 個人差は、新型コロナウイルス接触追跡アプリのインストール意思決定にどの程度影響を及えるか？
• RQ3 接触追跡アプリに関する認識されたリスクと利益は、アプリ設計要因および個人差の影響をインストール意思決定に及ぼす際に、どのように媒介されるか？
• RQ4 どの設計要因と個人差の組み合わせが最高のインストール意思決定を生み出し、採用率を向上させるための主要な介入ポイントは何か？
• RQ5 公衆衛生上の利益の認識とコミュニティ内採用率の認識は、プライバシーやセキュリティリスクの認識と比較して、インストール意思決定を形成する上でどの程度強い影響を及えるか？

主な発見

• 個人差（利他の性、新型コロナウイルスに対する認識されたリスク、テクノロジーへの適応性、人口統計的要因など）が、アプリ設計要因よりもインストール意思決定に強い影響を及えた。
• 認識された公衆衛生上の利益と他者が採用すると考えることの両方が、認識されたセキュリティやプライバシーのリスクよりも、インストール意思決定の媒介要因としてより強く機能した。
• 特定のアプリ設計は、サブグループ間での好みの差を悪化させ、採用率の不平等を助長する可能性があった（例：農村部対都市部の住民、州当局提供者を信頼する人とテック企業を信頼する人の間の差異）。
• 分散型アーキテクチャやセキュリティリスクの提示が、中央集権型設計やリスク提示なしの条件と比較して、インストール意思決定を顕著に向上させなかった。
• 高い公衆衛生上の利益の認識と高いコミュニティ内採用率の期待が、組み合わせて高いインストール意思決定を顕著に高めた。
• 必須労働者や農村部在住者では、特定の設計条件においてインストール意思決定が低かったため、ターゲットを絞った設計と啓発戦略の必要性が浮き彫りになった。