論文の概要: Incorporating Different Verbal Cues to Improve Text-Based Computer-Delivered Health Messaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13633v1
- Date: Sun, 21 Apr 2024 12:15:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 18:11:42.962811
- Title: Incorporating Different Verbal Cues to Improve Text-Based Computer-Delivered Health Messaging
- Title（参考訳）: テキストベースのヘルスメッセージングを改善するために異なる言語クイズを組み込む
- Authors: Samuel Rhys Cox,
- Abstract要約: スマートフォンの普及は、医療需要の増加につながっている。
人からコンピュータへのデジタルヘルスメッセージングの利用が増加している。
それらは、同期的で匿名のフィードバックを提供するので、有利である。
しかし、コンピュータエージェントが適切に示さないような人間の会話には微妙な点が多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4141453107129403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ubiquity of smartphones has led to an increase in on demand healthcare being supplied. For example, people can share their illness-related experiences with others similar to themselves, and healthcare experts can offer advice for better treatment and care for remediable, terminal and mental illnesses. As well as this human-to-human communication, there has been an increased use of human-to-computer digital health messaging, such as chatbots. These can prove advantageous as they offer synchronous and anonymous feedback without the need for a human conversational partner. However, there are many subtleties involved in human conversation that a computer agent may not properly exhibit. For example, there are various conversational styles, etiquettes, politeness strategies or empathic responses that need to be chosen appropriately for the conversation. Encouragingly, computers are social actors (CASA) posits that people apply the same social norms to computers as they would do to people. On from this, previous studies have focused on applying conversational strategies to computer agents to make them embody more favourable human characteristics. However, if a computer agent fails in this regard it can lead to negative reactions from users. Therefore, in this dissertation we describe a series of studies we carried out to lead to more effective human-to-computer digital health messaging. In our first study, we use the crowd [...] Our second study investigates the effect of a health chatbot's conversational style [...] In our final study, we investigate the format used by a chatbot when [...] In summary, we have researched how to create more effective digital health interventions starting from generating health messages, to choosing an appropriate formality of messaging, and finally to formatting messages which reference a user's previous utterances.
- Abstract（参考訳）: スマートフォンの普及は、医療需要の増加につながっている。
例えば、病気に関する経験を自分自身と同じようなものと共有したり、医療の専門家が治療や治療、終末期、精神疾患のケアのためにアドバイスを提供したりすることができる。
この人間対人間のコミュニケーションだけでなく、チャットボットのような人間対コンピュータのデジタルヘルスメッセージングも利用されるようになった。
人間の会話相手を必要とせずに、同期的で匿名のフィードバックを提供するため、これらはメリットを証明できる。
しかし、コンピュータエージェントが適切に示さないような人間の会話には微妙な点が多い。
例えば、会話のスタイル、エチケット、丁寧な戦略、共感的な反応は、会話のために適切に選択する必要がある。
コンピュータは社会的なアクター(CASA)であり、人々がコンピュータにやることと同じ社会規範を適用することを暗示している。
これまでの研究では、コンピュータエージェントに会話戦略を適用して、より好ましい人間の特性を具現化することに注力してきた。
しかし、コンピュータエージェントがこの点において失敗すると、ユーザからのネガティブな反応につながる可能性がある。
そこで本論文では,より効果的な人-コンピュータ間のデジタルヘルスメッセージングを実現するために実施した一連の研究について述べる。
第1回研究では, 参加者を用いて, 健康チャットボットの会話スタイルの効果について検討した [...] 最終回研究では, チャットボットが使用するフォーマットを, [...] ヘルスメッセージの生成から, メッセージの適切な形式の選択, そして, ユーザの過去の発話を参照したメッセージのフォーマット化に至るまで, より効果的なデジタルヘルス介入を作成する方法について検討した。
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