Mensajes de salud adaptados lingüísticamente para fomentar la elección de alimentos de origen vegetal en los adolescentes

Este estudio es un ensayo controlado aleatorio de cinco grupos dirigido a adolescentes de entre 11 y 15 años en el Reino Unido e Irlanda (Figura 1). En los brazos de intervención, los participantes recibirán mensajes diarios promoviendo una dieta basada en plantas de lunes a viernes durante dos semanas. El primer brazo sirve como grupo de control pasivo y los participantes no reciben mensajes durante todo el estudio. En el brazo 2, los participantes recibirán mensajes diarios no personalizados durante las dos semanas completas. En el brazo 3, los participantes recibirán mensajes lingüísticamente adaptados. Los participantes en el brazo 4 recibirán mensajes personalizados y no personalizados durante una semana cada uno: mensajes personalizados en la semana 1 y no personalizados en la semana 2 (brazo 4a) y no personalizados en la semana 1 y personalizados en la semana 2 (brazo 4b) . Este diseño admite tanto comparaciones dentro del sujeto (adaptadas versus no adaptadas) como comparaciones entre sujetos (por ejemplo, control versus intervención).

Al comienzo del programa, el participante jugará un juego de chat para recopilar datos del chat para analizar su estilo lingüístico. Estos datos se utilizarán para realizar una transferencia de estilo de texto en los mensajes de intervención utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM). Después de esto, la intervención de dos semanas comenzará con una encuesta de referencia realizada durante el primer fin de semana. Durante los días laborables (de lunes a viernes), los participantes de los brazos de intervención (brazos 2, 3 y 4) recibirán mensajes diarios que promuevan una dieta basada en plantas a través de la aplicación de investigación Avicenna. Además, todos los participantes, incluidos los del grupo de control pasivo, recibirán encuestas diarias sobre su elección de alimentos a la hora del almuerzo. Los participantes en los brazos de intervención también recibirán preguntas sobre la percepción del mensaje. Los fines de semana siguientes a cada semana de intervención, los participantes completarán encuestas integrales (encuestas intermedias y finales). Estas encuestas, junto con la encuesta de referencia, evaluarán todas las medidas de resultados, incluidos los comportamientos alimentarios, los determinantes del comportamiento, las percepciones de la fuente del mensaje, el procesamiento del mensaje y las características del estilo del texto.

Tamaño de la muestra El tamaño del efecto esperado se basó en dos metanálisis de estudios de promoción de la salud en línea que incluyeron adaptación general (Krebs et al., 2010; Lustria et al., 2013). Estos estudios informaron un tamaño del efecto promedio de 0,08 (f de Cohen) en general y de 0,112 para las intervenciones relacionadas con la dieta específicamente. Con base en un tamaño del efecto supuesto de 0,1 y una potencia del 80% para las comparaciones entre sujetos, se requiere un tamaño de muestra de 592 participantes. Dado que las comparaciones dentro de los sujetos suelen generar un mayor poder estadístico, nuestro objetivo es lograr un tamaño de muestra objetivo de 600 participantes (150 por grupo) con respuestas completas.

Reclutamiento de participantes Los participantes serán reclutados a través de un panel de investigación (Norstat) en el Reino Unido e Irlanda. Se invitará a participar en el estudio a los miembros del panel con niños elegibles. Como parte de la encuesta de reclutamiento, los padres primero responderán preguntas previas a la selección para confirmar que su hijo cumple con los criterios de inclusión. Si son elegibles, los padres continúan en la encuesta de reclutamiento, que incluye además información sobre el estudio y la oportunidad de inscribir a su hijo y dar su consentimiento para la participación de su hijo. Una vez que se obtiene el consentimiento de los padres, se contactará a los niños para participar en el estudio. Los participantes recibirán créditos del panel de investigación (es decir, compensación financiera) por completar cada etapa del estudio: jugar el juego de chat, completar la encuesta inicial, diaria, intermedia y final).

Aleatorización La aleatorización en bloques se utilizará para asignar a los participantes en los brazos de intervención. Los brazos 4a y 4b se combinarán en un solo bloque ya que presentan condiciones idénticas, pero solo contrapesadas. Esto da como resultado cuatro bloques en total. Con un tamaño de muestra objetivo de 600, nuestro objetivo es 150 participantes por bloque. Los participantes serán asignados a uno de los cuatro bloques a través de la función de aleatorización de bloques automatizada en Qualtrics, integrada en la encuesta de reclutamiento.

Juego de chat: BetweenUs Desarrollamos un juego de chat basado en web, llamado BetweenUs, para recopilar datos de chat cumpliendo con los estándares éticos, de seguridad y de privacidad. El objetivo de este juego es generar una muestra de mensajes de texto auténticos, a partir de los cuales podamos conocer el estilo lingüístico individual de cada participante. El juego fue creado a medida (es decir, sin necesidad de software de terceros) y alojado en un servidor Microsoft Azure de la Universidad Erasmus. Se puede acceder aquí: (https://movez.ecda.ai/chat/test1).

BetweenUs fue codiseñado por niños en una sesión de cocreación. Los niños dieron su opinión sobre cómo debería verse el juego, qué tipos de avatares deberían usarse, la duración del juego y sobre qué temas les gustaría hablar. El juego se inspiró en juegos de impostores populares, como "Among Us". Además, el juego se puso a prueba entre los niños para obtener comentarios finales.

En el juego, los jugadores serán emparejados aleatoriamente en grupos de 4 participantes dentro de una sala de chat. Al comienzo del juego, el jugador será guiado por cinco pantallas de instrucciones que explican las reglas del juego. Luego, el jugador puede comenzar el juego y debe responder dos preguntas: 1) ¿Le gusta o no le gusta al jugador el tema presentado (p. ej. viendo fútbol), 2) ¿el jugador se siente cómodo interpretando al impostor? Luego, se asignará aleatoriamente un rol a cada jugador (investigador o impostor). Los investigadores tendrán que conversar sobre lo que realmente les gusta o no les gusta el tema presentado, mientras que a los impostores se les indica que asuman el papel opuesto a su preferencia real (por ejemplo, "No me gusta ver fútbol, ​​aunque en realidad me gusta") sin ser atrapado por los otros jugadores.

El juego se divide en tres rondas de conversaciones uno a uno de 8 minutos y finaliza con una conversación grupal de 5 minutos. De esta manera, podríamos capturar la dinámica de las conversaciones en entornos uno a uno, así como en entornos grupales, reflejando chats del mundo real. Durante la charla. El juego se cierra con una votación en la que se pide a los investigadores que adivinen quién es el impostor del grupo. El investigador gana si adivinó correctamente al impostor, mientras que el impostor gana cuando no recibió la mayoría de votos.

El juego de chat es totalmente anónimo. Los jugadores están representados por avatares parecidos a animales. No se recopila información personal o identificable durante el juego y se instruye a los jugadores a abstenerse de compartir ningún dato personal. Si por algún motivo aparecen datos personales o confidenciales (como nombres, edad, etc.) en el chat, estos se eliminarán o se cifrarán. Además, los investigadores eligen cuidadosamente los temas del juego (teniendo en cuenta las sugerencias de la sesión de cocreación) para garantizar que se eviten temas delicados. Los jugadores también tienen la opción de indicar su malestar asumiendo el papel de impostor durante el juego. Finalmente, los datos solo son accesibles para los investigadores y se guardan en los servidores de la universidad.

Mensajes de intervención Se desarrollaron diez mensajes de intervención para promover los beneficios de la alimentación basada en plantas de manera que apoyen la autonomía. Cada mensaje se dirige a uno de los tres motivos más mencionados para comer alimentos de origen vegetal (Miki et al., 2020), a saber, motivos de salud, motivos medioambientales y motivos de bienestar animal. Mantenemos constante el orden de los motivos de los mensajes durante los días de la semana, de modo que cada día abordará uno de los tres motivos en ambas semanas. La creación de mensajes estuvo guiada por las preferencias de los adolescentes por los mensajes de intervención. Todos los mensajes fueron diseñados para ser objetivos (incluyendo estadísticas basadas en ciencia), concisos (4-5 oraciones), relevantes para los adolescentes (por ejemplo, abordar problemas de salud como el acné) y apoyar la autonomía (ofreciendo sugerencias y consejos en lugar de directivas) (Hingle et al., 2013). Los mensajes fueron creados intencionalmente en un estilo lingüístico neutral, evitando el uso de lenguaje altamente emotivo, sintaxis no estándar o emojis. Estos constituyen mensajes no personalizados y sirven como base para desarrollar mensajes personalizados mediante la transferencia de estilos de texto mediante un LLM. Los mensajes no personalizados se escribieron con una voz activa y conversacional para permitir una comparación justa con las versiones personalizadas, que también se espera que tengan una voz activa después de la transferencia de estilo. La neutralidad del mensaje se validó mediante una evaluación humana experta y la herramienta Linguistic Inquiry Word Count 2022 (LIWC22), que evaluó cada mensaje en 22 dimensiones lingüísticas, con una puntuación de 0 (neutral) a 100 (extremadamente alta) (Boyd et al., 2022). Para garantizar que los mensajes fueran precisos, confiables, claros, atractivos para los adolescentes y principalmente objetivos en su estilo lingüístico, se llevaron a cabo múltiples rondas de revisión por parte de investigadores experimentados con experiencia en comunicación juvenil.

Modelo de lenguaje grande Se utilizará un LLM para adaptar lingüísticamente los mensajes de intervención. La tarea principal del LLM es aprender el estilo conversacional de cada participante, utilizando los datos recopilados del juego de chat, y adaptar el mensaje de las intervenciones en consecuencia. Esto dará como resultado 10 mensajes adaptados lingüísticamente para cada participante, mientras que el contenido y los hechos de los mensajes permanecen constantes en los mensajes personalizados y no personalizados.

El LLM Mistral-large fue seleccionado en función de sus puntajes de desempeño general actuales y su disponibilidad de código abierto. En un estudio separado, evaluamos el desempeño de varios LLM (Mistral y GPT) en la adaptación de mensajes de intervención, enfocándonos en la precisión de la transferencia del estilo del texto, la preservación del contenido (es decir, la similitud de significado) y la fluidez (es decir, la comprensibilidad) (manuscrito en preparación). . Todos los modelos evaluados demostraron buenas capacidades para capturar los estilos de conversación de los usuarios y obtuvieron puntuaciones muy altas en preservación y fluidez del contenido. Mistral-large se consideró actualmente el modelo más adecuado para este estudio.

Primero, Mistral-large generará equivalentes de estilo neutral de los datos del chat para crear un conjunto de datos paralelo para cada participante. Para mantener la relevancia, solo se incluyen los mensajes que exceden el recuento medio de palabras del participante, excluyendo así los mensajes breves o sin significado como "hola". Este conjunto de datos paralelo servirá como entrada de entrenamiento para el modelo. Posteriormente, se le solicita explícitamente al LLM que actúe como un experto lingüístico, analizando el estilo conversacional reflejado en el conjunto de datos paralelo. Específicamente, el LLM debe considerar: 1) el uso por parte del participante de palabras funcionales (por ejemplo, pronombres como "yo", "nosotros", "tú"), 2) su tono preferido (por ejemplo, formal o informal, analítico o narrativa), 3) Las palabras estilísticas comúnmente utilizadas (por ejemplo, frases, palabras de relleno) y 4) El uso de emojis o emoticonos en oraciones de ejemplo. También se le pide al LLM que proporcione una explicación de la transferencia de estilo del texto.

Aplicación de investigación Los mensajes y encuestas diarias se enviarán a través de una aplicación de investigación para teléfonos inteligentes llamada Avicenna. Los participantes deben descargar y registrarse en esta aplicación con una identificación única antes del inicio del programa. Esta aplicación garantiza la participación anónima en el programa de investigación. Cada día escolar, los participantes recibirán una notificación automática por la mañana que les solicitará que vean un mensaje nuevo al abrir la aplicación. Además, la aplicación mostrará una insignia roja cada vez que haya un mensaje nuevo disponible. Se puede acceder a los mensajes hasta la medianoche del mismo día escolar, después de lo cual desaparecerán de la aplicación y cualquier mensaje no leído se marcará como datos faltantes para ese día. Al leer el mensaje, los participantes completarán medidas diarias directamente dentro de la aplicación. Los fines de semana, los participantes recibirán una notificación recordándoles que deben completar las encuestas del fin de semana (es decir, encuesta inicial, intermedia y final).