Diseño de Chatbot Persona para divulgación de detección de cáncer de mama entre mujeres negras

El objetivo de este estudio es determinar la entrega óptima de los mensajes iniciales del chatbot para el alcance de la detección del cáncer de mama culturalmente adaptado. La desconfianza en el sistema médico se ha identificado como una barrera importante para las mamografías entre las mujeres negras. Sin embargo, aunque existen intervenciones personalizadas para la detección del cáncer de mama, se desconoce el diseño óptimo de una intervención personalizada para generar confianza. Se ha demostrado que los chatbots aumentan los niveles de confianza en la información basada en la web, aunque la adopción de chatbots puede depender de las características de los chatbots. Los investigadores proponen utilizar la estrategia de optimización multifase (MOST), un marco para desarrollar intervenciones eficaces, eficientes, escalables y rentables, para evaluar el rendimiento de los componentes de intervención de chatbot y sus interacciones.

La entrega de mensajes del chatbot variará sistemáticamente en dos componentes, cada uno de los cuales está representado por un factor separado en el diseño del estudio factorial 2x2x1 con un brazo de control. Específicamente, cada participante será asignado aleatoriamente a una de cinco condiciones experimentales separadas. Las condiciones incluyen: (1) chatbot con una personalidad de médico de atención primaria y estilo de comunicación directa; (2) chatbot con una personalidad de sobreviviente de cáncer de mama y estilo de comunicación directa; (3) chatbot con personalidad de médico de atención primaria y estilo de comunicación indirecta; y (4) chatbot con una personalidad de sobreviviente de cáncer de mama y estilo de comunicación indirecta. Todos los participantes completarán una encuesta sobre sus percepciones sobre los mensajes de divulgación iniciales del chatbot.

Se estimarán los efectos principales de los dos factores experimentales y sus interacciones en los resultados primarios del estudio: confianza en el sistema de chatbot para usar para la educación y programación de exámenes de detección de cáncer de mama, e intención de uso. Esta información guiará el diseño de una persona de chatbot optimizada que logre los resultados principales.

Los participantes se inscribirán si son personas negras que califican para la prueba de detección de cáncer de mama que residen en los Estados Unidos y tienen entre 40 y 74 años. El reclutamiento se llevará a cabo en Prolific, una plataforma de agrupación de participantes en línea, y Amazon Mechanical Turk (MTurk), una plataforma de crowdsourcing utilizada para el reclutamiento de investigación. Se utilizará Prolific dada la capacidad de la plataforma para seleccionar la población participante. Sin embargo, debido al número limitado de personas dentro de los criterios de inclusión en Prolific, y si es necesario, los participantes también serán reclutados en MTurk. Se les pedirá a los participantes que vean los mensajes del chatbot y respondan preguntas para evaluar la confianza, el compromiso y la franqueza del chatbot.