論文の概要: MindShift: Leveraging Large Language Models for Mental-States-Based
Problematic Smartphone Use Intervention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16639v1
- Date: Thu, 28 Sep 2023 17:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 13:07:35.157824
- Title: MindShift: Leveraging Large Language Models for Mental-States-Based
Problematic Smartphone Use Intervention
- Title（参考訳）: mindshift: 精神状態に基づくスマートフォンの使用介入に大規模な言語モデルを活用する
- Authors: Ruolan Wu, Chun Yu, Xiaole Pan, Yujia Liu, Ningning Zhang, Yue Fu,
Yuhan Wang, Zhi Zheng, Li Chen, Qiaolei Jiang, Xuhai Xu, Yuanchun Shi
- Abstract要約: 問題のあるスマートフォンの使用は、身体的および精神的な健康に悪影響を及ぼす。
既存の説得技術は、ユーザの物理的状況や精神状態に基づいて動的説得コンテンツを提供するのに十分な柔軟性がない。
我々は,新しいLLMを利用したスマートフォン利用介入技術であるMindShiftを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.21508978116272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Problematic smartphone use negatively affects physical and mental health.
Despite the wide range of prior research, existing persuasive techniques are
not flexible enough to provide dynamic persuasion content based on users'
physical contexts and mental states. We first conduct a Wizard-of-Oz study
(N=12) and an interview study (N=10) to summarize the mental states behind
problematic smartphone use: boredom, stress, and inertia. This informs our
design of four persuasion strategies: understanding, comforting, evoking, and
scaffolding habits. We leverage large language models (LLMs) to enable the
automatic and dynamic generation of effective persuasion content. We develop
MindShift, a novel LLM-powered problematic smartphone use intervention
technique. MindShift takes users' in-the-moment physical contexts, mental
states, app usage behaviors, users' goals & habits as input, and generates
high-quality and flexible persuasive content with appropriate persuasion
strategies. We conduct a 5-week field experiment (N=25) to compare MindShift
with baseline techniques. The results show that MindShift significantly
improves intervention acceptance rates by 17.8-22.5% and reduces smartphone use
frequency by 12.1-14.4%. Moreover, users have a significant drop in smartphone
addiction scale scores and a rise in self-efficacy. Our study sheds light on
the potential of leveraging LLMs for context-aware persuasion in other behavior
change domains.
- Abstract（参考訳）: 問題のあるスマートフォンの使用は、身体と精神の健康に悪影響を及ぼす。
幅広い先行研究にもかかわらず、既存の説得力のある技術は、ユーザーの身体的状況や精神状態に基づいた動的説得力のあるコンテンツを提供するほど柔軟ではない。
われわれはまずWizard-of-Oz研究(N=12)とインタビュー研究(N=10)を行い、問題のスマートフォン使用の背景にある精神状態(退屈、ストレス、慣性)を要約した。
これは4つの説得戦略(理解、慰め、誘発、足場)の設計に影響を与えます。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を活用し,効果的な説得コンテンツの自動生成を可能にする。
我々は,新しいllmを利用したスマートフォン利用介入手法であるmindshiftを開発した。
MindShiftはユーザーの物理的な状況、精神状態、アプリの使用行動、ユーザの目標と習慣を入力として取り、適切な説得戦略で高品質で柔軟な説得的コンテンツを生成する。
5週間のフィールド実験(n=25)を行い,マインドシフトとベースライン手法を比較した。
その結果、マインドシフトは介入受け入れ率を17.8-22.5%向上させ、スマートフォンの使用頻度を12.1-14.4%低下させた。
さらに、ユーザはスマートフォン依存度が大幅に低下し、自己効力感が高まります。
我々の研究は、他の行動変化領域における文脈認識的説得にLLMを活用する可能性に光を当てている。
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