흑인 여성의 유방암 검진 아웃리치를 위한 챗봇 페르소나 설계

이 연구의 목표는 문화적으로 맞춤화된 유방암 검사 아웃리치를 위한 초기 챗봇 메시지의 최적 전달을 결정하는 것입니다. 의료 시스템에 대한 불신은 흑인 여성들 사이에서 유방조영술 검사에 대한 중요한 장벽으로 확인되었습니다. 그러나 유방암 검진을 위한 맞춤형 중재가 존재하지만 신뢰를 불러일으키기 위한 맞춤형 중재의 최적 설계는 알려져 있지 않습니다. 챗봇의 채택은 챗봇의 특성에 따라 달라질 수 있지만 챗봇은 웹 기반 정보에 대한 신뢰 수준을 높이는 것으로 나타났습니다. 연구자들은 효과적이고 효율적이며 확장 가능하고 비용 효율적인 개입을 개발하기 위한 프레임워크인 MOST(Multiphase Optimization Strategy)를 사용하여 챗봇 개입 구성 요소와 그 상호 작용의 성능을 평가할 것을 제안합니다.

챗봇 메시지 전달은 두 가지 구성 요소에 걸쳐 체계적으로 다양하며, 각 구성 요소는 컨트롤 암이 있는 2x2x1 요인 연구 설계에서 별도의 요소로 표시됩니다. 구체적으로, 각 참가자는 5개의 개별 실험 조건 중 하나에 무작위로 할당됩니다. 조건은 다음과 같습니다. (2) 유방암 생존자 페르소나와 직접적인 커뮤니케이션 스타일을 갖춘 챗봇; (3) 일차 진료 의사 페르소나 및 간접 커뮤니케이션 스타일의 챗봇; (4) 유방암 생존자 페르소나와 간접적인 커뮤니케이션 스타일을 가진 챗봇. 모든 참가자는 챗봇의 초기 지원 메시지에 대한 인식에 대한 설문 조사를 완료합니다.

주요 효과는 두 가지 실험적 요인과 연구의 주요 결과에 대한 상호 작용, 즉 유방암 검진 교육 및 일정에 사용할 챗봇 시스템에 대한 신뢰와 사용 의도로 추정됩니다. 이 정보는 주요 결과를 달성하는 최적화된 챗봇 페르소나의 설계를 안내합니다.

미국에 거주하는 40-74세의 유방암 검진 자격이 있는 흑인 개인인 경우 참가자가 등록됩니다. 모집은 온라인 참가자 풀링 플랫폼인 Prolific과 연구 모집에 사용되는 크라우드소싱 플랫폼인 Amazon Mechanical Turk(MTurk)에서 진행됩니다. 참가자 인구를 선택하는 플랫폼의 기능을 고려하여 Prolific이 사용됩니다. 그러나 Prolific의 포함 기준 내에서 제한된 수의 개인으로 인해 필요한 경우 참가자도 MTurk에서 모집됩니다. 참가자는 챗봇 메시지를 보고 질문에 응답하여 챗봇의 신뢰, 참여 및 직접성을 평가해야 합니다.