MindShift: Leveraging Large Language Models for Mental-States-Based Problematic Smartphone Use Intervention

要約

問題のあるスマートフォンの使用は、身体的および精神的健康に悪影響を及ぼします。
広範囲にわたる先行研究にもかかわらず、既存の説得手法は、ユーザーの物理的状況や精神状態に基づいて動的な説得コンテンツを提供できるほど柔軟性がありません。
まず、オズの魔法使の研究 (N=12) とインタビュー研究 (N=10) を実施して、問題のあるスマートフォンの使用の背後にある精神状態 (退屈、ストレス、惰性) を要約します。
これは、理解、慰め、喚起、足場の習慣という 4 つの説得戦略の設計に影響を与えます。
大規模言語モデル (LLM) を活用して、効果的な説得コンテンツの自動かつ動的な生成を可能にします。
私たちは、LLM を利用した、問題のあるスマートフォンの使用に関する新しい介入手法である MindShift を開発しています。
MindShift は、ユーザーのその瞬間の物理的な状況、精神状態、アプリの使用行動、ユーザーの目標と習慣を入力として取り込み、適切な説得戦略を使用して高品質で柔軟な説得力のあるコンテンツを生成します。
MindShift とベースライン技術を比較するために、5 週間のフィールド実験 (N=25) を実施します。
その結果、MindShift により介入受け入れ率が 17.8 ～ 22.5% 大幅に向上し、スマートフォンの使用頻度が 12.1 ～ 14.4% 減少したことがわかりました。
さらに、ユーザーのスマートフォン依存症スケールスコアは大幅に低下し、自己効力感が向上しました。
私たちの研究は、他の行動変容領域におけるコンテキストを意識した説得に LLM を活用できる可能性を明らかにしています。

要約(オリジナル)

Problematic smartphone use negatively affects physical and mental health. Despite the wide range of prior research, existing persuasive techniques are not flexible enough to provide dynamic persuasion content based on users’ physical contexts and mental states. We first conduct a Wizard-of-Oz study (N=12) and an interview study (N=10) to summarize the mental states behind problematic smartphone use: boredom, stress, and inertia. This informs our design of four persuasion strategies: understanding, comforting, evoking, and scaffolding habits. We leverage large language models (LLMs) to enable the automatic and dynamic generation of effective persuasion content. We develop MindShift, a novel LLM-powered problematic smartphone use intervention technique. MindShift takes users’ in-the-moment physical contexts, mental states, app usage behaviors, users’ goals & habits as input, and generates high-quality and flexible persuasive content with appropriate persuasion strategies. We conduct a 5-week field experiment (N=25) to compare MindShift with baseline techniques. The results show that MindShift significantly improves intervention acceptance rates by 17.8-22.5% and reduces smartphone use frequency by 12.1-14.4%. Moreover, users have a significant drop in smartphone addiction scale scores and a rise in self-efficacy. Our study sheds light on the potential of leveraging LLMs for context-aware persuasion in other behavior change domains.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google