面向医疗健康行为改变的计算说服中的领域建模
人工智能
2018-02-28 v1
摘要
行为改变旨在帮助人们改善其行为的某些方面(例如减少热量摄入、适度饮酒、增加锻炼、一旦开始便完成抗生素疗程等)。在当前用于行为改变的说服技术中,重点在于帮助人们探讨自身问题(例如通过问卷或游戏)或提醒其遵循行为改变计划(例如日记和电子邮件提醒)。然而,计算说服的最新进展正导向一种以论证为核心的说服方法,该方法有望在行为改变应用中发挥作用。本文回顾了计算说服的发展,随后聚焦于领域建模这一关键组成部分。我们提出了一种多维度的领域建模方法。该方案的核心是一个本体,它表征了关键因素,尤其是我们在行为改变文献中确认的、在各种行为改变举措中均十分重要的各类信念。我们的领域建模方案旨在促进可用于说服对话的论证的获取与表征,以及关于这些论证的元级信息,说服者可利用后者在战略上选择要呈现的论证。
引用
@article{arxiv.1802.10054,
title = {Domain Modelling in Computational Persuasion for Behaviour Change in Healthcare},
author = {Lisa Chalaguine and Emmanuel Hadoux and Fiona Hamilton and Andrew Hayward and Anthony Hunter and Sylwia Polberg and Henry W. W. Potts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10054},
year = {2018}
}
备注
32 pages, 9 figures, draft journal paper