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# System prepended metadata

title: 'Crowd-Designed Motivation: Motivational Messages for Exercise Adherence Based on Behavior Change Theory'

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# Crowd-Designed Motivation: Motivational Messages for Exercise Adherence Based on Behavior Change Theory

## Abstract

- 長期的な行動変容を支援するためには，行動変容理論の洞察を取り入れて技術を設計する必要がある
- 動機づけのためのメッセージで，TTMモデルの「変化のプロセス」を効果的に表現できるかどうかを調べるために2つの実験を実施した
    - 実験1: クラウドソーシングで，変化のプロセスのカテゴリに基づいた，動機づけのためのメッセージ作成した
        - Amazon Mechanical Trukで，「特定の変化段階にある架空の人物に，もっと運動するように動機づけるためのメッセージをいくつか作成してください」というタスクを投げた
        - 500人
        - e.g. 無関心期: "安定した私生活と強固な友人関係を持つ中年の方を考えてみましょう。この方は、日常生活で定期的な運動をしておらず、少なくとも半年以内には運動を始めようとは思っていません。"
            - Self-reevaluation: You would really feel better if you started exercising regularly
            - Dramatic relief: Do you really like being a muffin top
    - 実験2: クラウドソーシングで，作成したメッセージが変化の段階に即していて，やる気を起こさせるものだと認識しているか評価した
- 結果:
    - 1: クラウドソーシングで動機づけのためのメッセージを作ることは可能
    - 2: 作成したメッセージは必ずしも，動機づけの目的としている段階にふさわしいと認識されない
        - 人の変化のステージが、行動の変化を決定する重要な要素ではないことを示している
        - 効果的な動機付け技術を設計するためには、より多くの個人的な要因を考慮する必要がある


## Introduction
- モバイル技術を利用して多くの人々の働きかけられるため，健康のための行動変容支援の技術が注目
- 課題
    - モチベーション向上技術の評価
        - 長期的な行動変容を確認するための評価はほとんど行われていない
    - 実用上の課題
        -  多数の被験者を数ヶ月以上追跡する方法
        -  何ヶ月を長期とみなすか?
    - 具体的なインタラクションデザインに変換する手法がないこと
    - 動機付け技術の効果を高めること

- トランス理論モデル（TTM）
    - 行動変容は5つの段階（表1参照）で構成される
    - 行動を変えようとする人々の意志を表しており、長期的に非活動的な状態（すなわち、前熟考段階）から長期的に活動的な状態（すなわち、維持段階）までの範囲にある
    - 行動を変えるための努力は、その人がいるステージと密接に一致するべきである
    - 人々の行動を変えたいと思っている動機付け技術の開発者は、TTMのような理論やモデルを利用して、ユーザーがいる段階に合わせて提供する情報を調整することができる
    - TTMは、行動変化のこれらの段階を通過するための10の戦略、すなわち変化のプロセスを提供する
    - 異なるプロセスは、異なるステージに関連付けられている
    - 例えば、意識改革(すなわち、誰かにリスクを認識させること)は、長期的に活動していない人(すなわち、前熟考段階の人)には、長期的に活動している人(すなわち、維持段階の人)よりも効果的である
    - 次のステージへの移行に影響を与える変化のプロセスを反映したメッセージを動機付け技術が使用する場合、そのメッセージはより効果的であると予想される
    - このようなパーソナライゼーション（ユーザーの変化のステージに合わせて調整すること）は、運動のアドヒアランスにプラスの影響を与えます

- 目標
    - 行動変容理論で確立された原則に基づいて、ユーザーに合わせた長期的な行動変容のための技術をデザインすること
    - これは、ユーザーが（ランニングなどの）運動行動を変え、定期的に運動をするように動機付けるスマートフォンベースのアプリケーションの開発という文脈で設定されている
    - 本研究では、動機づけのためのメッセージを、TTMの変化の段階とプロセスに合わせてどのように調整することができるか、また、人々がこれらのメッセージをどのように経験するかを調査する
    - やる気を起こさせるテキストメッセージで変化のプロセスを表現することができるか？
    - これらのメッセージは、変化のプロセスがそうであるように、変化のステージに関連するでしょうか？
    - ユーザーは、自分が置かれている変化のステージに合わせて作られたメッセージを、本当にやる気を起こさせるものとして認識するのでしょうか？

## RESEARCH GOALS AND EXPECTATIONS

> 私たちの長期的な目標は、長期的な行動変容を達成するために、人々の運動意欲を高め、運動を継続させる技術を開発すること

- 変化のプロセスを捉えた上で，変化の段階に合わせた動機づけテキストメッセージをP2Pでデザインしてクラウドソーシングすることは，理論やモデルを実際に使用するための効果的な方法であり，最終的にはより長期的な運動の継続に貢献できると考えている
- P2Pでデザインされた動機づけメッセージを収集し，これらのメッセージがTTMの変化のプロセスを反映できるかどうかを評価した

## 実験1

- 2886（481×6）件のクラウドソースのピアツーピアメッセージの内容が、変化のプロセスをどのように反映しているかを確認するために、TTMから変化のプロセスをコーディングカテゴリーに変換しました。

- 変化のステージ(表1参照)は、認知、感情、行動の変化がいつ起こるかを説明するのに役立ちますが、TTMの変化のプロセスは、これらのステージの進行がどのように、そしてなぜ起こるかを説明するのに役立ちます。変化の段階をうまく進み、望ましい行動変容を達成したときには、通常、10の隠れた、そして明らかなプロセスが経験されます。この10のプロセス（表2参照）は、2つのグループに分けられます。経験的プロセス」と「行動的プロセス」です。

- 経験的プロセスは人々の考えを変えることに焦点を当てており、行動的プロセスは人々の行動を変えることに焦点を当てている。これらのプロセスは、特定のステージの移行と強く関連していますが、完全に固定されているわけではありません。意識改革（CR）、劇的緩和（DR）、環境再評価（ER）、社会的解放（SOL）、自己再評価（SR）-経験的、自己解放（SEL）、援助関係（HR）、逆調整（CC）、強化管理（RM）、刺激制御（SC）-行動的、の10のプロセスです。変化のプロセスは動機づけメッセージの分類に役立ち、変化のステージはユーザーに合わせて調整するための基礎となりました。

- 結果
    - 91名の参加者が、「熟考前」シナリオ（PC-S）の動機付けメッセージを作成し、93名が「熟考」シナリオ（C-S）、87名が「準備」シナリオ（P-S）、102名が「行動」シナリオ（A-S）、108名が「維持」シナリオ（M-S）の動機付けメッセージを作成しました。
    - 体験型プロセスでは、「良心の呵責」、「劇的な安心感」、「環境の再評価」、「自己の再評価」では、初期の段階でカウント数が多く、後期の段階ではカウント数が少ないという有意な傾向が見られた。また、「社会的解放」の体験型プロセスは、カウント数が少なすぎて、結果を解釈することができない。
    - 行動プロセスでは、「強化管理」だけが、初期の段階では数が少なく、後期の段階では数が多いという有意な傾向を示している。自己解放」と「対抗条件」は、「行動」の段階ではこの傾向が見られますが、「維持」の段階では減少しています。援助交際」は各ステージでほぼ同じ傾向を示し、「刺激制御」は逆の傾向（「経験」）を示しています。
    - 全体的に見ると、高次プロセスの分布は最初の予想通りですが、個別のプロセスの分布を見ると、10個のプロセスすべてに同じ傾向があるわけではありません。

## 実験2

- 2回目の研究は、1回目の研究を検証し、コード化された動機付けメッセージが我々の期待通りに評価されるかどうかを確認するために行われました
- この研究も、AMTを通じてSurveyMonkeyで行われました
- 調査では、人々は、以前にコード化されたメッセージの最良の表現の選択を評価しました。そのメッセージがどれだけやる気を起こさせるものであるかを評価してもらいました。また、参加者が自己評価した運動に関する変化の段階を測定しました。

## 結果
- 行動変容理論（TTMの変化の段階とプロセス）に基づいた動機付けメッセージをデザインする最初の試みとして、私たちは、動機付けメッセージをデザインする方法としてクラウドソーシングを利用する可能性を評価する2つの実験を実施しました
    - 1つ目の実験では、仲間がデザインした動機付けテキストメッセージを集め、変化のプロセスに基づいて手動でカテゴリー分けしました
    - 2回目の実験では、これらのメッセージが意図されたプロセスカテゴリーを表しているかどうか、また、変化の異なる段階にいる人々が、自分の変化の段階に合わせたメッセージをよりやる気を起こさせるものとして認識しているかどうかを評価しました
- 結果
    - 1）人々は変化のプロセスを反映した動機付けメッセージをデザインする
    - 2）これらのメッセージは、変化のプロセスと同様に変化のステージに関連している（初期のステージでは経験的プロセスが多く、後期のステージでは行動的プロセスが多い）
    - 3）人々がメッセージ（プロセスカテゴリー）をどの程度動機付けしているかを評価する方法は、自分がいる変化のステージにどのプロセスが最も関連しているべきかという予想とは必ずしも一致しない、という結論に達しました
 - ほとんどの行動変容理論、より具体的にはTTMの価値については一般的なコンセンサスが得られていますが、理論全体の実践的な実装を設計し、運動領域のような様々な文脈でこれらをテストすることによって、このような理論の有効性と適用性を高める余地はまだ十分にあります
 - 本研究では、理論的構成要素（変化のプロセス）をテキストメッセージに変換する方法について、HCIの手法を活用して、有益かつ実用的な知見を得ることを目指しました
 - 私たちは、行動変化の理論やモデル（TTM）の理論的構成要素を、群集がデザインしたモチベーションの高いテキストメッセージで表現できる方法を示しました
 - この結果はコンテクストに依存するものですが、他の理論やモデル、コンテクストにとっても価値のある方法であることが証明されました
 - やる気を起こさせるテキストメッセージは、やる気を起こさせる技術に使われます
     - 例えば、スマートフォンのアプリケーションでは、ユーザーがこれらのメッセージを受け取ることで、運動のモチベーションを高めたり、定期的に運動することを思い出させたりすることができます
     - やる気を起こさせるテキストメッセージの評価（変化のプロセスを表す）は、どのメッセージが最も効果的であるかをアプリケーションに伝え、特定のユーザーの変化の段階に合わせて調整することができます
     - 全体として、本論文で得られた知見は、長期的な行動変容のための動機付け技術を設計する研究者に対して、以下のような情報を提供するのに役立ちます
         - 1）理論的洞察を実用的なテキストメッセージに変換する方法を探している人
         - 2）一律の戦略を超えて、ユーザーの変化の段階だけでなく、より個人的な要因にも合わせた効果的な動機付け技術を設計したいと考えている人