[논문 리뷰] Does Personalized Nudging Wear Off? A Longitudinal Study of AI Self-Modeling for Behavioral Engagement

Qing He, Zeyu Wang외 4명|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 27.

Behavioral Health and Interventions인용 수 0

한 줄 요약

본 연구는 비디오 및 오디오 AI 자기모델링을 지속적인 피트니스 참여를 위한 개인화된 자극으로 장기 추적 평가하여, 비디오 자기모델링은 초기 이득이 생기다 점차 감소하지만 성능을 유지할 수 있고, 반면 오디오 자기모델링은 효과가 약하다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

Sustaining the effectiveness of behavior change technologies remains a key challenge. AI self-modeling, which generates personalized portrayals of one's ideal self, has shown promise for motivating behavior change, yet prior work largely examines short-term effects. We present one of the first longitudinal evaluations of AI self-modeling in fitness engagement through a two-stage empirical study. A 1-week, three-arm experiment (visual self-modeling (VSM), auditory self-modeling (ASM), Control; N=28) revealed that VSM drove initial performance gains, while ASM showed no significant effects. A subsequent 4-week study (VSM vs. Control; N=31) demonstrated that VSM sustained higher performance levels but exhibited diminishing improvement rates after two weeks. Interviews uncovered a catalyst effect that fostered early motivation through clear, attainable goals, followed by habituation and internalization which stabilized performance. These findings highlight the temporal dynamics of personalized nudging and inform the design of behavior change technologies for long-term engagement.

연구 동기 및 목표

• AI가 생성한 자기모델을 사용하여 장기적인 피트니스 참여를 동기부여한다.
• 두 가지 AI 자기모델링 양식(비디오와 오디오)을 대조군과 비교한다.
• 자극 효과와 습관화의 시간적 역학을 검토한다.
• AI 자기모델링 개입의 내구성에 영향을 미치는 설계 요인을 식별한다.

제안 방법

• 2단계 경험적 평가: 1주 탐색 연구(N=28)와 4주 추적 연구(N=31)로 구성.
• 기존 파이프라인(FakeForward, Visomaster, ElevenLabs)을 기반으로 한 비디오 자기모델링(VSM) 및 오디오 자기모델링(ASM) 구현.
• 객관적 지표: wall-sit 지속 시간과 crunch 반복 수, Day 1 기준선에 정규화.
• 주관적 지표: IMI, ESES, 및 VAIQ 설문지를 1일 및 7일에 걸쳐 수집(일 2–6일은 축약).
• 지속된 성능 및 시간에 따른 변화 속도 평가를 위한 선형 혼합효과 모델링.

Figure 1 . The nudging effect of AI self-modeling across time and modalities in fitness. (a) Change of nudging effect of video self-modeling(VSM): users are motivated by the AI self-model at first, then grow numb to the repeating VSM intervention, yet the motivated self-model has internalized as the

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 자기모델링이 일상 피트니스 실천에서 시간이 지남에 따라 성능을 지속시키는가?
• RQ2 AI 자기모델링이 시간이 지남에 따라 개선 속도를 지속시키는가?
• RQ3 AI 자기모델링의 행동 변화에 장기적 영향을 주는 설계 요인은 무엇인가?

주요 결과

• VSM은 7일 기간 동안 초기 개선을 더 빨리 나타내지만 이득이 점차 감소했다.
• ASM은 개선이 덜 일관적였고 대조군을 지속적으로 능가하지 않았다.
• 대조군은 한 주 동안 자연스러운 개선을 보였으며, 자극 없이도 연습 효과가 있음을 시사한다.
• 4주 동안 VSM은 더 높은 성능을 지속했으나 약 2주 정도 이후에는 개선 속도가 감소했다.
• 인터뷰에서 지속적 VSM에 대한 습관화가 나타났지만 목표의 내재화는 지속되었다고 제시되었다.

Figure 2 . System implementation for AI self-modeling. Interfaces are adapted from existing platforms and included for illustration only.