黒人女性の乳がん検診アウトリーチのためのチャットボット ペルソナの設計

この研究の目的は、文化に合わせて調整された乳がん検診のアウトリーチのための最初のチャットボット メッセージの最適な配信を決定することです。 医療制度への不信感は、黒人女性のマンモグラフィ検診に対する重大な障壁であることが確認されています。 しかし、乳がんスクリーニングのための個別の介入は存在しますが、信頼を生み出すための個別の介入の最適な設計は不明です。 チャットボットの採用はチャットボットの特性に依存する場合がありますが、チャットボットは Web ベースの情報に対する信頼レベルを高めることが示されています。 研究者は、多段階最適化戦略 (MOST) を使用することを提案しています。これは、効果的で効率的、スケーラブルで費用対効果の高い介入を開発するためのフレームワークであり、チャットボット介入コンポーネントとその相互作用のパフォーマンスを評価します。

チャットボット メッセージの配信は、2 つのコンポーネント間で体系的に変化します。それぞれのコンポーネントは、コントロール アームを使用した 2x2x1 要因研究デザインの個別の要因によって表されます。 具体的には、各参加者は 5 つの異なる実験条件のいずれかにランダムに割り当てられます。 条件は次のとおりです。(1) 主治医のペルソナと直接的なコミュニケーション スタイルを備えたチャットボット。 (2) 乳がんサバイバーのペルソナと直接的なコミュニケーション スタイルを備えたチャットボット。 (3) かかりつけ医のペルソナと間接的なコミュニケーション スタイルを備えたチャットボット。 （4）乳がんサバイバーのペルソナと間接的なコミュニケーションスタイルを備えたチャットボット。 すべての参加者は、チャットボットからの最初のアウトリーチ メッセージについての認識に関するアンケートに回答します。

主な効果は、2 つの実験的要因と、研究の主な結果に対する相互作用の推定です。つまり、乳がん検診の教育とスケジューリングに使用するチャットボット システムへの信頼と、使用する意思です。 この情報は、主要な成果を達成する最適化されたチャットボット ペルソナの設計の指針となります。

参加者は、年齢が 40 ～ 74 歳で、米国在住の乳がん検診の資格がある黒人である場合に登録されます。 募集は、オンライン参加者プール プラットフォームである Prolific と、研究募集に使用されるクラウドソーシング プラットフォームである Amazon Mechanical Turk (MTurk) で行われます。 参加者集団を選択するプラットフォームの機能を考慮して、Prolific が使用されます。 ただし、Prolific の参加基準内の個人の数が限られているため、必要に応じて参加者は MTurk でも募集されます。 参加者は、チャットボットのメッセージを表示し、質問に回答して、チャットボットの信頼、関与、直接性を評価するよう求められます。