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Ein Chatbot mit relationaler künstlicher Intelligenz (KI) für die App-basierte Förderung körperlicher Aktivität

9. September 2023 aktualisiert von: University of California, Davis

Ein Chatbot mit relationaler künstlicher Intelligenz (KI) für App-basierte Interventionen zur Förderung der körperlichen Aktivität bei Erwachsenen mit sitzender Lebensweise

Diese Studie zielt darauf ab, die theoretischen Mechanismen relationaler Wahrnehmungen im Kontext des Aufbaus und Tests eines relationalen Chatbots mit künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung des Verhaltens bei körperlicher Aktivität (PA) bei einer sesshaften erwachsenen Bevölkerung in den USA empirisch zu testen.

Das Ziel der Studie ist es, Beziehungsfähigkeiten von KI-Chatbots aufzubauen und experimentell zu testen, um eine positive Mensch-KI-Beziehung zu induzieren und zu einer höheren Absicht zur Verhaltensänderung der PA zu führen. Während der 7-tägigen Intervention wird der relationale Chatbot die Teilnehmer über körperliche Aktivität unter Verwendung von 5 Arten von relationalen Botschaften während einer PA-Intervention aufklären, darunter 1) sozialer Dialog, 2) Empathie, 3) Selbstoffenbarung, 4) meta-relationale Kommunikation und 5) Humor. Auf der anderen Seite liefert der nicht-relationale Chatbot nur PA-Interventionsnachrichten ohne relationale Hinweise. Der relationale Chatbot-Zustand wird mit dem nicht-relationalen Chatbot-Zustand verglichen, um seine Wirksamkeit zu bewerten.

Das Ziel dieser Studie ist es, die Wirksamkeit der mobilen App-Intervention zu testen, die Chatbots nutzt, um die Beziehungswahrnehmung der Teilnehmer und die Änderung des Verhaltens bei körperlicher Aktivität zu verbessern.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Trotz der Anerkennung der Bedeutung der Kommunikation für den Aufbau von Beziehungen und Vertrauen in Gesundheitsprogrammen (Ward, 2018), fehlt es in der bisherigen Forschung an theoretischen Arbeiten und empirischen Tests der Beziehungsfähigkeiten in KI-Chatbots, die für die Änderung des Gesundheitsverhaltens entwickelt wurden. In unserer systematischen Überprüfung von KI-Chatbot-basierten Interventionen zu PA-, Ernährungs- und Gewichtsverlustergebnissen wurde festgestellt, dass, obwohl die meisten Studien KI-Chatbots so programmierten, dass sie sich an relationalem Kommunikationsverhalten beteiligen (z. B. personalisierte Begrüßungen, Einfühlungsvermögen und Mitgefühl), keine dieser Studien testeten, ob die Beziehungsfähigkeiten von KI-Chatbots zum Vertrauen zwischen Mensch und KI und zum Aufbau von Beziehungen beitrugen (Oh et al., 2021). Abgesehen davon, dass einige Chatbots als nützlich und freundlich empfunden wurden, kennen wir keine theoretischen Mechanismen dafür, welche relationalen Konversationsstrategien zu einer qualitativ hochwertigeren Beziehungswahrnehmung und Verhaltensergebnissen beitragen.

Durch die Entwicklung eines KI-Chatbots, der Zugang zu informativen, motivierenden und sozio-emotionalen Aspekten der Pflege bietet, werden neue Möglichkeiten für die Bereitstellung zugänglicher Interventionen zur Verbesserung des PA-Verhaltens der sesshaften Bevölkerung eröffnet. Im weiteren Sinne wird der Test des KI-Chatbot-Verhaltensänderungsmodells (Zhang et al., 2020) die ersten empirischen Beweise für die Nützlichkeit und die Arbeitsmechanismen des Modells liefern, die berücksichtigen, wie relationale KI-Chatbots das Gesundheitsverhalten verändern können. Bei Erfolg können das theoretische Modell und Design des relationalen Chatbots auf verwandte Bereiche der Verhaltensänderung verallgemeinert werden.

Bei diesem Feldexperiment werden die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip dem relationalen Chatbot-Zustand oder dem nicht-relationalen (Kontroll-)Chatbot-Zustand zugeordnet. Beide Bedingungen beinhalten eine Informationskomponente, die sich mit Unterrichtseinheiten für körperliche Aktivität befasst.

Das Ziel dieser Studie ist es, die Wirksamkeit der mobilen App-Intervention zu testen, die Chatbots nutzt, um die Beziehungswahrnehmung der Teilnehmer und die Änderung des Verhaltens bei körperlicher Aktivität zu verbessern.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

140

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • California
      • Davis, California, Vereinigte Staaten, 95616
        • University of California, Davis

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Leben in den Vereinigten Staaten
  • Erwachsene (18 Jahre oder älter)
  • Kann Englisch sprechen und lesen
  • Körperliche Inaktivität bei der Arbeit und/oder in der Freizeit
  • Internetzugang haben, um den Chatbot zu verwenden
  • Smartphone-Nutzer

Ausschlusskriterien:

  • Erwachsene können nicht zustimmen
  • Personen, die noch nicht erwachsen sind (Säuglinge, Kinder, Jugendliche)
  • Gefangene
  • Schwangere Frau
  • Körperlich aktive Personen, die die Richtlinien für körperliche Aktivität erfüllen
  • Personen, die in den letzten 12 Monaten an einer Intervention zur körperlichen Aktivität teilgenommen haben

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Verhütung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Verdreifachen

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Aktiver Komparator: Nicht-relationale Chatbot-Intervention bei körperlicher Aktivität
Die Teilnehmer werden zufällig einem nicht relationalen Chatbot in einer mobilen App zugewiesen. Der Chatbot bietet Schulungen zu körperlicher Aktivität an. Der Chatbot wird sich nicht auf relationales Gesprächsverhalten einlassen.
Mobile App-basierte Intervention. Die Teilnehmer werden an einem täglichen Chat mit einem Chatbot zur Förderung der körperlichen Aktivität teilnehmen. Der Chatbot liefert keine oder nur minimale Hinweise auf relationales Verhalten. Die Teilnehmer sehen ihren Fortschritt bei der täglichen Schrittzahl.
Experimental: Relationale Chatbot-Intervention bei körperlicher Aktivität
Die Teilnehmer werden zufällig einem relationalen Chatbot in einer mobilen App zugewiesen. Der Chatbot bietet Schulungen zu körperlicher Aktivität an. Der Chatbot wird sich auf relationales Gesprächsverhalten einlassen.
Mobile App-basierte Intervention. Die Teilnehmer werden an einem täglichen Chat mit einem Chatbot zur Förderung der körperlichen Aktivität teilnehmen. Der Chatbot liefert relationale Verhaltenshinweise. Die Teilnehmer sehen ihren Fortschritt bei der täglichen Schrittzahl.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Beziehungswahrnehmung
Zeitfenster: 1 Woche
12-Punkte-Messung basierend auf der Therapeutic Alliance Scale als Hinweis auf die Beziehung zwischen den Teilnehmern und dem Chatbot. Reicht von 1 = „stimme überhaupt nicht zu“ bis 5 = „stimme voll und ganz zu“.
1 Woche
Veränderungen im Bewegungsverhalten
Zeitfenster: Grundlinie und 1 Woche
6-Punkte-Messung basierend auf den Richtlinien für körperliche Aktivität von 2008 für Amerikaner. Notieren Sie die Arten der körperlichen Aktivitäten, Tage und Minuten.
Grundlinie und 1 Woche
Körperliches Aktivitätsverhalten (Schrittzahlen)
Zeitfenster: Täglich, 1 Woche
Schrittzählung über 7 Tage (1 Woche) der Intervention.
Täglich, 1 Woche

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Chatbot-Benutzerfreundlichkeit
Zeitfenster: 1 Woche
13-Punkte-Messung der Benutzerfreundlichkeit des Chatbots basierend auf dem Chatbot Usability Questionnaire (CUQ). Reicht von 1 = „stimme überhaupt nicht zu“ bis 5 = „stimme voll und ganz zu“.
1 Woche
Chatbot-Wahrnehmung
Zeitfenster: 1 Woche
17-Punkte-Maß für die wahrgenommene Wärme und Kompetenz des Chatbots. Reicht von 1 = „stimme überhaupt nicht zu“ bis 5 = „stimme voll und ganz zu“.
1 Woche

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

5. April 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. März 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. März 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. April 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

13. September 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

9. September 2023

Zuletzt verifiziert

1. September 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2033031

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Die Daten der einzelnen Teilnehmer werden nicht mit anderen Forschern geteilt.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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