[論文レビュー] Effect of Values and Technology Use on Exercise: Implications for Personalized Behavior Change Interventions

Yelena Mejova, Kyriaki Kalimeri|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2019

Mobile Health and mHealth Applications参考文献 58被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、米国の成人15,000人から得られた自己報告による価値観、テクノロジー使用ログ、および人口統計的データを統合し、運動行動をモデル化し、健康・フィットネスアプリの採用を予測した。運動参加の分類において重み付きAUROCが.673に達し、純粋性や幸せといった価値観に加え、アプリ使用データが、人口統計的データやブラウジングデータよりも顕著に優れた予測性能を示した。これは、パーソナライズド行動変容介入のための実用的設計原則を提供する。

ABSTRACT

Technology has recently been recruited in the war against the ongoing obesity crisis; however, the adoption of Health & Fitness applications for regular exercise is a struggle. In this study, we present a unique demographically representative dataset of 15k US residents that combines technology use logs with surveys on moral views, human values, and emotional contagion. Combining these data, we provide a holistic view of individuals to model their physical exercise behavior. First, we show which values determine the adoption of Health & Fitness mobile applications, finding that users who prioritize the value of purity and de-emphasize values of conformity, hedonism, and security are more likely to use such apps. Further, we achieve a weighted AUROC of .673 in predicting whether individual exercises, and we also show that the application usage data allows for substantially better classification performance (.608) compared to using basic demographics (.513) or internet browsing data (.546). We also find a strong link of exercise to respondent socioeconomic status, as well as the value of happiness. Using these insights, we propose actionable design guidelines for persuasive technologies targeting health behavior modification.

研究の動機と目的

• 個人の価値観とテクノロジー使用が運動行動および健康・フィットネスアプリの採用にどのように影響するかを理解すること。
• 人口統計的に代表的な米国サンプルにおいて、持続的な身体活動を予測する心理的および行動的マーカーを同定すること。
• 健康行動変容を標的とする説得的技術のためのデータ駆動型設計ガイドラインを開発すること。
• アプリ使用データ、ブラウジングデータ、人口統計的情報の予測力の違いを比較すること。

提案手法

• 道徳基盤、シュワーツ価値、および感情伝染に関するアンケートデータに加え、自己報告による運動およびテクノロジー使用ログを統合した、人口統計的に代表的な15,000人の米国成人のデータセットを収集した。
• 心理尺度アンケートを用いて、純粋性、従順性、享楽主義、安全性、幸せといった価値観を評価し、それらをアプリ使用および運動行動と関連付けた。
• 人口統計的要因、心理尺度、アプリ使用データ、ブラウジングデータを特徴量として用い、運動参加の分類を目的とした教師あり機械学習を適用した。
• ロジスティック回帰および分類モデリングを実施し、予測性能を評価し、異なる特徴量セットのAUROCスコアを報告した。
• 価値観、テクノロジー使用、運動行動の間の因果的経路を検討するための媒介分析およびメディエーション分析を実施した。
• GDPR準拠のデータ取り扱いを確保するため、データ匿名化、URLクリーニング、プライバシー保護技術を採用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの人間の価値観が、健康・フィットネスモバイルアプリの採用および継続的利用を最も強く予測するか？
• RQ2 テクノロジー使用、特にモバイルアプリ使用およびデスクトップブラウジングは、実際の身体活動行動をどのように予測するか？
• RQ3 富や教育といった人口統計的要因は、心理的および行動的変数を考慮した上で、定期的な運動を予測するのにどの程度の影響を及けるか？
• RQ4 幸せ、健康は選択肢であるという価値観、および感情伝染とは、運動参加とどのように関連するか？
• RQ5 使用パターンとユーザーの価値観に基づいて、どの健康アプリの設計特徴が定期的な運動促進に最も効果的か？

主な発見

• 純粋性の価値を重視し、従順性、享楽主義、安全性を軽視するユーザーは、健康・フィットネスアプリの使用確率が顕著に高い。
• 本モデルは、個々の運動参加を予測する際、重み付きAUROCが.673に達した。モバイルアプリ使用データは、ブラウジングデータや人口統計的データよりも顕著に寄与した。
• モバイルアプリ使用データの導入により分類性能が.608 AUROCに向上し、人口統計的データ（.513）やブラウジングデータ（.546）を上回った。
• 富と、健康が個人の選択であるという信念が、定期的運動の最も強い予測要因であった。教育水準の影響も有意であった。
• ランニングやサイクリングといった特定の活動を追跡することを目的としたアプリは、一般的な健康アプリや女性向け健康アプリよりも、定期的なユーザー参加率が高かった。
• パワーの価値は運動と負の相関関係にあり、リーダーボードのような競争的機能が、すべてのユーザーに有効であるとは限らないことを示唆している。