論文の概要: A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use
Mobile Health Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05962v1
- Date: Wed, 10 May 2023 08:11:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 13:58:26.820190
- Title: A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use
Mobile Health Applications
- Title(参考訳): モバイル・ヘルス・アプリケーションの利用意欲に影響を及ぼす要因の全体像
- Authors: Shaojing Fan, Ramesh C. Jain, Mohan S. Kankanhalli
- Abstract要約: 本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を検討することである。
利用者のデジタルリテラシーは、個人情報を共有するオンライン習慣に続き、使用意欲に最も強い影響を与える。
居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 62.60524178293434
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mobile health (mHealth) applications have become increasingly valuable in
preventive healthcare and in reducing the burden on healthcare organizations.
The aim of this paper is to investigate the factors that influence user
acceptance of mHealth apps and identify the underlying structure that shapes
users' behavioral intention. An online study that employed factorial survey
design with vignettes was conducted, and a total of 1,669 participants from
eight countries across four continents were included in the study. Structural
equation modeling was employed to quantitatively assess how various factors
collectively contribute to users' willingness to use mHealth apps. The results
indicate that users' digital literacy has the strongest impact on their
willingness to use them, followed by their online habit of sharing personal
information. Users' concerns about personal privacy only had a weak impact.
Furthermore, users' demographic background, such as their country of residence,
age, ethnicity, and education, has a significant moderating effect. Our
findings have implications for app designers, healthcare practitioners, and
policymakers. Efforts are needed to regulate data collection and sharing and
promote digital literacy among the general population to facilitate the
widespread adoption of mHealth apps.
- Abstract(参考訳): モバイルヘルス(mHealth)アプリケーションは、予防医療や医療機関の負担軽減において、ますます価値が高まっている。
本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を調査し,ユーザの行動意図を形作る基盤構造を特定することである。
4大陸8カ国から計1,669人の参加者が参加した。
様々な要因がmhealthアプリの使用意欲にどのように寄与するかを定量的に評価するために構造方程式モデリングを用いた。
その結果, 利用者のデジタルリテラシーは, 利用意欲, 個人情報共有のオンライン習慣に最も強い影響を与えていることがわかった。
ユーザーのプライバシーに対する懸念は弱かった。
さらに、居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
アプリデザイナー、医療従事者、政策立案者には影響があります。
データ収集と共有を規制し、mHealthアプリの普及を促進するために、一般市民のデジタルリテラシーを促進する努力が必要である。
関連論文リスト
- MisinfoEval: Generative AI in the Era of "Alternative Facts" [50.069577397751175]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく誤情報介入の生成と評価を行うフレームワークを提案する。
本研究では,(1)誤情報介入の効果を測定するための模擬ソーシャルメディア環境の実験,(2)ユーザの人口動態や信念に合わせたパーソナライズされた説明を用いた第2の実験について述べる。
以上の結果から,LSMによる介入はユーザの行動の修正に極めて有効であることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T18:16:50Z) - Sensitivity, Performance, Robustness: Deconstructing the Effect of
Sociodemographic Prompting [64.80538055623842]
社会デマトグラフィープロンプトは、特定の社会デマトグラフィープロファイルを持つ人間が与える答えに向けて、プロンプトベースのモデルの出力を操縦する技術である。
ソシオデマトグラフィー情報はモデル予測に影響を及ぼし、主観的NLPタスクにおけるゼロショット学習を改善するのに有用であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T15:42:06Z) - An Empirical Study on Secure Usage of Mobile Health Apps: The Attack
Simulation Approach [0.0]
本研究では,mHealthアプリ利用者のセキュリティ意識をアクションベース調査により調査する。
mHealthコンテキストで一般的なセキュリティ攻撃シナリオをシミュレートし、合計105人のアプリユーザがアクションを監視し、振る舞いを分析しました。
私たちの結果は、参加者の少数派がアクセス権限を肯定的に認識しているのに対して、大多数は、そのようなアプリがプライバシーを侵害したり損なったりすることを示唆して否定的な見解を持っていたことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T18:10:34Z) - On Curating Responsible and Representative Healthcare Video
Recommendations for Patient Education and Health Literacy: An Augmented
Intelligence Approach [5.545277272908999]
アメリカの成人の3人に1人がインターネットを使って健康上の懸念を診断し、学んでいる。
健康リテラシーの分割はアルゴリズムの推薦によって悪化する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T01:54:59Z) - User Engagement in Mobile Health Applications [0.0]
モバイルヘルスアプリは、コミュニケーション、効率、サービスの品質を改善することで、医療エコシステムに革命をもたらしている。
低所得国や中所得国では、患者や医療従事者の健康状態や行動に関する情報の源泉としての役割も担っている。
本稿では,医療従事者や医療従事者を支援するデジタルヘルスアプリに焦点をあて,モバイルヘルスへのユーザエンゲージメントを研究するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T13:45:00Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T17:46:03Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z) - An Empirical Study on Developing Secure Mobile Health Apps: The
Developers Perspective [0.0]
MHealthアプリ(略してmHealthアプリ)は、医療サービスの可用性と品質を改善するために、モバイルおよび普及型コンピューティングの不可欠な部分となっている。
提供されたメリットにもかかわらず、mHealthアプリは重要な課題に直面している。
いくつかの研究は、mHealthアプリのセキュリティ固有の問題が適切に対処されていないことを明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T08:23:21Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T07:40:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。