論文の概要: Analyzing and Predicting Low-Listenership Trends in a Large-Scale Mobile
Health Program: A Preliminary Investigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07139v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 08:11:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 15:14:32.277885
- Title: Analyzing and Predicting Low-Listenership Trends in a Large-Scale Mobile
Health Program: A Preliminary Investigation
- Title（参考訳）: 大規模モバイルヘルスプログラムにおける低視聴率傾向の分析と予測 : 予備調査
- Authors: Arshika Lalan, Shresth Verma, Kumar Madhu Sudan, Amrita Mahale, Aparna
Hegde, Milind Tambe and Aparna Taneja
- Abstract要約: キルカリは、妊婦や新しい母親に時間に敏感なオーディオメッセージを提供する世界最大のモバイル健康プログラムの1つである。
我々は,mHealthプログラムと受益者の相互作用の軌跡を初期解析する。
プログラムの成功を促進するために、潜在的に拡張可能な要素について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.831299045335125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mobile health programs are becoming an increasingly popular medium for
dissemination of health information among beneficiaries in less privileged
communities. Kilkari is one of the world's largest mobile health programs which
delivers time sensitive audio-messages to pregnant women and new mothers. We
have been collaborating with ARMMAN, a non-profit in India which operates the
Kilkari program, to identify bottlenecks to improve the efficiency of the
program. In particular, we provide an initial analysis of the trajectories of
beneficiaries' interaction with the mHealth program and examine elements of the
program that can be potentially enhanced to boost its success. We cluster the
cohort into different buckets based on listenership so as to analyze
listenership patterns for each group that could help boost program success. We
also demonstrate preliminary results on using historical data in a time-series
prediction to identify beneficiary dropouts and enable NGOs in devising timely
interventions to strengthen beneficiary retention.
- Abstract（参考訳）: モバイルヘルスプログラムは、より特権の低いコミュニティで受益者の間で健康情報を広めるメディアとして、ますます人気が高まっている。
キルカリは、妊婦や新しい母親に時間に敏感なオーディオメッセージを提供する世界最大のモバイル健康プログラムの1つである。
我々は、Kilkariプログラムを運営しているインドの非営利団体ARMMANと協力して、プログラムの効率を改善するためのボトルネックを特定している。
特に,受益者のmhealthプログラムとのインタラクションの軌跡を初期分析し,その成功を促進するために潜在的に強化される可能性のあるプログラムの要素を検討する。
リスナシップに基づいてコホートをさまざまなバケットにクラスタ化して,プログラムの成功を促進する上で有効な,各グループのリスナシップパターンを分析します。
また,時系列予測において履歴データを用いて受益者減少を識別し,受益者保持の時間的介入を考案することを可能にする予備的な結果を提示する。
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