論文の概要: Structured Exploration vs. Generative Flexibility: A Field Study Comparing Bandit and LLM Architectures for Personalised Health Behaviour Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06330v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 14:42:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.975816
• Title: Structured Exploration vs. Generative Flexibility: A Field Study Comparing Bandit and LLM Architectures for Personalised Health Behaviour Interventions
• Title（参考訳）: 構造的探索と生成的柔軟性--個人化された健康行動介入のためのバンドアーキテクチャとLLMアーキテクチャの比較によるフィールドスタディ
• Abstract要約: 行動変化技術(BCT)は、デジタルヘルス介入の中心であるが、効果的な技術の選択と提供は依然として困難である。 文脈帯域はBCT選択を統計的に最適化し、Large Language Models (LLMs) は柔軟で文脈に敏感なメッセージ生成を提供する。 我々は、構造化された探索と生成的自律性の間のトレードオフに対処する反射型AI健康行動変化システムの設計提案に貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.562136669058948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Behaviour Change Techniques (BCTs) are central to digital health interventions, yet selecting and delivering effective techniques remains challenging. Contextual bandits enable statistically grounded optimisation of BCT selection, while Large Language Models (LLMs) offer flexible, context-sensitive message generation. We conducted a 4-week study on physical activity motivation (N=54; 9 post-study interviews) that compared five daily messaging approaches: random templates, contextual bandit with templates, LLM generation, hybrid bandit+LLM, and LLM with interaction history. LLM-based approaches were rated substantially more helpful than templates, but no significant differences emerged among LLM conditions. Unexpectedly, bandit optimisation for BCTs selection yielded no additional perceived helpfulness compared with LLM-only approaches. Unconstrained LLMs focused heavily on a single BCT, whereas bandit systems enforced systematic exploration-exploitation across techniques. Quantitative and qualitative findings suggest contextual acknowledgement of user input drove perceived helpfulness. We contribute design suggestions for reflective AI health behaviour change systems that address a trade-off between structured exploration and generative autonomy.
• Abstract（参考訳）: 行動変化技術(BCT)は、デジタルヘルス介入の中心であるが、効果的な技術の選択と提供は依然として困難である。 文脈帯域はBCT選択を統計的に最適化し、Large Language Models (LLMs) は柔軟で文脈に敏感なメッセージ生成を提供する。 我々は,4週間にわたる身体活動モチベーション(N=54,9回のポストスタディインタビュー)について,ランダムテンプレート,コンテキストブレイジットとテンプレート,LLM生成,ハイブリッドブレイジット+LLM,LLMとインタラクション履歴を比較した。 LLMをベースとしたアプローチはテンプレートよりもかなり有用であったが, LLM条件に有意差はみられなかった。 予想外のBCT選択に対する帯域最適化は, LLMのみのアプローチと比較して, 有意な有用性は認められなかった。 制限なしのLLMは単一のBCTに重点を置いていたが、バンディットシステムは技術横断の系統的な探査-探索を強制した。 定量的および定性的な発見は、ユーザ入力の文脈的認識が有用性を促進することを示唆している。 我々は、構造化された探索と生成的自律性の間のトレードオフに対処する反射型AI健康行動変化システムの設計提案に貢献する。

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