Språkligt anpassade hälsomeddelanden för att uppmuntra växtbaserade livsmedelsval hos ungdomar

Denna studie är en femarmad randomiserad kontrollerad studie som riktar sig till ungdomar i åldern 11-15 år i Storbritannien och Irland (Figur 1). I interventionsarmarna kommer deltagarna att få dagliga meddelanden som främjar en växtbaserad kost från måndag till fredag ​​under två veckor. Den första armen fungerar som en passiv kontrollgrupp, där deltagarna inte får några meddelanden under hela studien. I arm 2 kommer deltagarna att få dagliga icke-anpassade meddelanden under hela två veckor. I arm 3 kommer deltagarna att få språkligt anpassade meddelanden. Deltagare i arm 4 kommer att få både icke-anpassade och skräddarsydda meddelanden under en vecka vardera: skräddarsydda meddelanden i vecka 1 och icke-anpassade i vecka 2 (arm 4a) och icke-anpassade i vecka 1 och skräddarsydda i vecka 2 (arm 4b) . Denna design stöder både jämförelser inom ämnet (skräddarsydda vs. icke-anpassade) och jämförelser mellan försökspersoner (t.ex. kontroll vs. intervention).

I början av programmet kommer deltagaren att spela ett chattspel för att samla in chattdata för att analysera sin språkliga stil. Dessa data kommer att användas för att utföra en textstilsöverföring på interventionsmeddelandena med hjälp av en Large Language Model (LLM). Efter detta kommer den två veckor långa interventionen att inledas med en baslinjeundersökning som genomfördes under den första helgen. Under vardagarna (måndag till fredag) kommer deltagare i interventionsarmarna (armarna 2, 3 och 4) att få dagliga meddelanden som främjar en växtbaserad kost genom forskningsappen Avicenna. Dessutom kommer alla deltagare, inklusive de passiva kontrollgruppen, att få dagliga undersökningar om deras val av mat vid lunchtid. Deltagare i interventionsarmarna kommer också att få frågor om meddelandeuppfattning. På helgerna efter varje interventionsvecka kommer deltagarna att fylla i omfattande undersökningar (mittpunkts- och slutundersökningar). Dessa undersökningar, tillsammans med baslinjeundersökningen, kommer att bedöma alla resultatmått, inklusive kostbeteenden, beteendebestämningsfaktorer, uppfattningar om meddelandekällan, meddelandebehandling och textstilsegenskaper.

Urvalsstorlek Den förväntade effektstorleken baserades på två metaanalyser av hälsofrämjande studier på nätet som inkluderade allmänt skräddarsytt (Krebs et al., 2010; Lustria et al., 2013). Dessa studier rapporterade en genomsnittlig effektstorlek på 0,08 (Cohens f) totalt och 0,112 för dietrelaterade interventioner specifikt. Baserat på en antagen effektstorlek på 0,1 och en styrka på 80 % för jämförelser mellan ämnen krävs en urvalsstorlek på 592 deltagare. Eftersom jämförelser inom ämnet vanligtvis ger högre statistisk kraft, siktar vi på en målprovstorlek på 600 deltagare (150 per arm) med fullständiga svar.

Rekrytering av deltagare Deltagarna kommer att rekryteras genom en forskningspanel (Norstat) i Storbritannien och Irland. Panelmedlemmar med berättigade barn kommer att bjudas in att delta i studien. Som en del av rekryteringsundersökningen kommer föräldrar först att svara på frågor från förhandsgranskningen för att bekräfta att deras barn uppfyller inklusionskriterierna. Om de är behöriga fortsätter föräldrarna i rekryteringsundersökningen, som ytterligare innehåller information om studien, och möjligheten att anmäla sitt barn och ge sitt samtycke till sitt barns deltagande. När föräldrarnas medgivande har erhållits kommer barn att kontaktas för att delta i studien. Deltagarna kommer att få forskningspanelens poäng (d.v.s. ekonomisk kompensation) för att ha genomfört varje steg i studien: spela chattspelet, fylla i baslinjen, dagligen, mittpunktsundersökning och slutundersökning).

Randomisering Blockrandomisering kommer att användas för att fördela deltagare över interventionsarmarna. Armarna 4a och 4b kommer att kombineras till ett enda block eftersom de har identiska förhållanden, men endast balanserade. Detta resulterar i fyra totala block. Med en målprovstorlek på 600 siktar vi på 150 deltagare per block. Deltagare kommer att tilldelas ett av de fyra blocken via den automatiska blockrandomiseringsfunktionen i Qualtrics, integrerad i rekryteringsundersökningen.

Chattspel: BetweenUs Vi utvecklade ett webbaserat chattspel, kallat BetweenUs, för att samla in chattdata samtidigt som vi uppfyller etiska, säkerhets- och integritetsstandarder. Syftet med detta spel är att generera ett urval av autentiska textmeddelanden, från vilka vi kan lära oss om varje deltagares individuella språkliga stil. Spelet var specialbyggt (dvs inget behov av programvara från tredje part) och var värd på en Microsoft Azure-server från Erasmus University. Den kan nås här: (https://movez.ecda.ai/chat/test1).

BetweenUs designades tillsammans av barn i en samskapande session. Barn gav input om hur spelet skulle se ut, vilka typer av avatarer som skulle användas, spelets längd och vilka ämnen de skulle vilja prata om. Spelet var inspirerat av populära bedragarspel, som "Among Us". Spelet testades dessutom bland barn för slutlig feedback.

I spelet kommer spelare att slumpmässigt paras ihop i grupper om 4 deltagare i ett chattrum. I början av spelet kommer spelaren att vägledas av fem instruktioner på skärmen, som förklarar spelets regler. Efteråt kan spelaren starta spelet där han behöver svara på två frågor: 1) Gillar eller ogillar spelaren det presenterade ämnet (t.ex. tittar på fotboll), 2) känner spelaren sig bekväm med att spela bedragaren. Sedan kommer en roll till varje spelare (utredare eller bedragare) att tilldelas slumpmässigt. Utredarna kommer att behöva chatta om deras faktiska gillande/ogillar av det presenterade ämnet, medan bedragarna instrueras att ta på sig den motsatta rollen av deras faktiska preferenser (t.ex. "Jag ogillar att titta på fotboll, även om jag faktiskt gillar det") utan att vara det. fångad av de andra spelarna.

Spelet är uppdelat i tre omgångar av en-till-en-samtal på 8 minuter och avslutas med ett gruppsamtal på 5 minuter. På så sätt kunde vi fånga dynamiken i konversationer i en-till-en-inställningar samt gruppinställningar, vilket återspeglar verkliga chattar. Under chatten. Spelet avslutas med en omröstning och ber utredarna att gissa bedragaren inom gruppen. Utredaren vinner om de gissade bedragaren rätt, medan bedragaren vinner när han inte fick majoritetens röst.

Chattspelet är helt anonymt. Spelare representeras av djurliknande avatarer. Ingen personlig eller identifierbar information samlas in under spelet, och spelare uppmanas att avstå från att dela några personliga detaljer. Om av någon anledning personliga eller känsliga detaljer (såsom namn, ålder etc.) förekommer i chatten kommer detta att tas bort/hashas. Dessutom är spelämnena noggrant utvalda av forskare (med tanke på förslagen från samskapandet) för att säkerställa att känsliga ämnen undviks. Spelare har också möjlighet att indikera sitt obehag genom att ta på sig rollen som en bedragare under spelet. Slutligen är uppgifterna endast tillgängliga för forskare och sparas på universitetets servrar.

Interventionsmeddelanden Tio interventionsmeddelanden utvecklades för att främja fördelarna med växtbaserad mat på ett autonomi-stödjande sätt. Varje meddelande riktar sig till ett av de tre mest nämnda motiven för växtbaserad mat (Miki et al., 2020), nämligen hälsomotiv, miljömotiv och djurskyddsmotiv. Vi håller ordningen på meddelandemotiv konstant under veckodagarna, så att varje dag kommer att ta upp ett av de tre motiven över båda veckorna. Skapandet av meddelanden styrdes av ungdomars preferenser för interventionsmeddelanden. Alla meddelanden har utformats för att vara sakliga (inklusive vetenskapsbaserad statistik), koncisa (4-5 meningar), relevanta för tonåringar (t.ex. behandlar hälsoproblem som akne) och autonomi-stödjande (erbjuder förslag och tips snarare än direktiv) (Hingle) et al., 2013). Meddelanden skapades avsiktligt i en neutral språklig stil och undviker användningen av mycket känslomässigt språk, icke-standardiserad syntax eller emojis. Dessa utgör de icke-skräddarsydda meddelandena och fungerar som grund för att utveckla skräddarsydda meddelanden genom textstilsöverföring med hjälp av en LLM. De icke-skräddarsydda meddelandena skrevs med en aktiv konversationsröst för att möjliggöra en rättvis jämförelse med de skräddarsydda versionerna, som också förväntas ha en aktiv röst efter stilöverföring. Meddelandeneutralitet validerades genom mänsklig utvärdering av experter och verktyget Linguistic Inquiry Word Count 2022 (LIWC22), som bedömde varje meddelande över 22 språkliga dimensioner, med poäng från 0 (neutral) till 100 (extremt hög) (Boyd et al., 2022). För att säkerställa att budskapen var korrekta, förtroendefulla, tydliga, engagerande för ungdomar och i första hand sakliga i språklig stil, genomfördes flera omgångar av korrekturläsning av seniora forskare med expertis inom ungdomskommunikation.

Stor språkmodell En LLM kommer att användas för att språkligt skräddarsy interventionsbudskapen. LLM:s primära uppgift är att lära sig varje deltagares konversationsstil, med hjälp av data som samlats in från chattspelet, och anpassa interventionsmeddelandet därefter. Detta kommer att resultera i 10 språkligt skräddarsydda meddelanden för varje deltagare, medan innehållet och fakta i meddelandena förblir konstant över icke-skräddarsydda och skräddarsydda meddelanden.

LLM Mistral-large valdes baserat på deras nuvarande allmänna prestationsresultat och öppen källkods tillgänglighet. I en separat studie utvärderade vi prestanda för olika LLM:er (Mistral och GPT) när det gäller att skräddarsy interventionsmeddelanden, med fokus på textstilsöverföringsnoggrannhet, innehållsbevarande (d.v.s. betydelselikhet) och flyt (dvs. begriplighet) (manuskript under förberedelse) . Alla utvärderade modeller visade god förmåga att fånga användarnas konversationsstilar och fick mycket höga poäng i bevarande av innehåll och flyt. Mistral-large ansågs vara den mest lämpliga modellen för denna studie för närvarande.

Först kommer Mistral-large att generera stilneutrala motsvarigheter till chattdata för att skapa en parallell datauppsättning för varje deltagare. För att bibehålla relevansen inkluderas endast meddelanden som överstiger deltagarens medianordantal, vilket utesluter korta eller icke-meningsfulla meddelanden som "hej". Denna parallella datauppsättning kommer att fungera som träningsindata för modellen. Efteråt uppmanas LLM explicit att agera som en språklig expert, och analyserar den konversationsstil som återspeglas i den parallella datamängden. Specifikt vägleds LLM att överväga: 1) Deltagarens användning av funktionsord (t.ex. pronomen som "jag", "vi", "du"), 2) deras föredragna ton (t.ex. formell eller informell, analytisk eller narrativ), 3) De stilistiska ord som vanligtvis används (t.ex. fraser, utfyllnadsord) och 4) Användningen av emojis eller uttryckssymboler i exempelmeningar. LLM uppmanas också att ge en förklaring av textstilsöverföringen.

Forskningsapp Dagliga meddelanden och undersökningar kommer att levereras via en forskningsapp för smartphones som heter Avicenna. Deltagare måste ladda ner och registrera sig för denna app med ett unikt ID innan programmet startar. Denna app säkerställer anonymt deltagande i forskningsprogrammet. Varje skoldag kommer deltagarna att få ett push-meddelande på morgonen som uppmanar dem att se ett nytt meddelande genom att öppna appen. Dessutom kommer appen att visa ett rött märke när ett nytt meddelande är tillgängligt. Meddelanden kan nås fram till midnatt samma skoldag, varefter de försvinner från appen och alla olästa meddelanden kommer att markeras som saknad data för den dagen. Efter att ha läst meddelandet kommer deltagarna att genomföra dagliga åtgärder direkt i appen. På helger kommer deltagarna att få ett meddelande som påminner dem om att fylla i helgens undersökningar (d.v.s. baslinje, mittpunkt och slutundersökning).