心理健康应用中的个性化推荐：自主性与数据共享的影响
人机交互
2021-01-22 v1
摘要
近期面向心理健康的数字干预增长促使我们从用户视角探索个性化推荐的提供。在一项具有双向因子设计的随机安慰剂研究中，我们分析了自主用户体验与个性化引导之间的差异，涉及用户偏好及其对心理健康应用的实际使用。此外，我们通过并列问卷与移动传感器数据，探究用户为接收个性化推荐而共享数据的偏好。有趣的是，自我报告结果显示偏好个性化引导，而行为数据表明自主选择与推荐活动的混合带来更高参与度。另外，尽管用户报告强烈偏好填写问卷而非共享移动数据，数据源对实际应用使用没有任何影响。我们讨论了发现的含义，并为心理健康应用设计者提供启示。
引用
@article{arxiv.2101.08375,
title = {Personalised Recommendations in Mental Health Apps: The Impact of Autonomy and Data Sharing},
author = {Svenja Pieritz and Mohammed Khwaja and A. Aldo Faisal and Aleksandar Matic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.08375},
year = {2021}
}
备注
To appear in the proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 12 pages, 4 figures, 2 tables