[论文解读] 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 12

一句话总结

本研究基于一项全国性美国调查实验（N=1963），探讨应用设计与个体差异如何影响人们对COVID-19接触追踪应用的安装意愿。研究发现，与设计选择相比，个体因素（如利他主义倾向和对公共卫生益处的感知）具有更大影响，且对公共健康益处的感知以及社区采纳率比隐私担忧更能驱动采纳意愿。

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.

研究动机与目标

• 调查应用设计选择与个体差异对COVID-19接触追踪应用采纳意愿的相对影响。
• 理解人们对安全性、隐私、公共卫生益处及社区采纳率的感知，如何中介设计与个体因素对采纳意愿的影响。
• 识别可提升采纳率的设计与信息传递策略，尤其针对弱势群体。
• 填补关于风险-收益感知在不同应用设计与用户子群体间差异的量化理解空白。
• 为现实世界中设计、推广和部署高效接触追踪应用提供可操作的见解。

提出的方法

• 对1,963名美国成年人开展一项组间因子设计的调查实验，以模拟现实世界中的应用选择情境。
• 改变四个关键设计因素：接触追踪架构（去中心化 vs. 中心化）、位置数据使用方式、应用提供方（州卫生部门 vs. 科技公司）以及安全风险的呈现方式。
• 收集关于采纳意愿、感知风险、感知益处及社区采纳预期的数据。
• 使用中介分析评估公共卫生益处感知与社区采纳率如何解释设计与个体差异的影响。
• 应用定量分析比较设计选择与个体差异对采纳意愿的相对影响。
• 控制人口统计变量，并使用统计建模方法隔离各因素的独立效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 应用设计选择在多大程度上影响人们对COVID-19接触追踪应用的采纳意愿？
• RQ2 个体差异在多大程度上影响人们对COVID-19接触追踪应用的采纳意愿？
• RQ3 人们对应用感知到的风险与益处，在多大程度上中介了设计选择与个体差异对采纳意愿的影响？
• RQ4 哪些设计与个体因素的组合能产生最高的采纳意愿？关键的干预点是什么？
• RQ5 对公共卫生益处的感知与社区采纳率的感知，相较于对隐私与安全风险的感知，在多大程度上塑造了采纳决策？

主要发现

• 个体差异（如利他主义倾向、对COVID-19的感知风险、技术适应性及人口统计因素）对采纳意愿的影响强于应用设计选择。
• 对公共卫生益处的感知以及他人将采纳该应用的信念，比对安全与隐私风险的感知更能中介采纳意愿。
• 某些应用设计加剧了不同子群体间偏好的差异，可能加剧接受度的不平等（例如，农村与城市用户之间，或对州政府与科技公司提供方信任度不同的用户之间）。
• 与集中式设计或不呈现风险相比，去中心化架构以及呈现安全风险并未显著提升采纳意愿。
• 高公共卫生益处感知与高社区采纳率预期的组合，显著提升了多样化用户群体的采纳意愿。
• 在某些设计条件下，一线工作者及农村地区居民的采纳意愿较低，凸显了针对特定群体进行定制化设计与宣传策略的必要性。