Agente Virtual para Entrevista Motivacional en Tiempo Real mediante la Integración de Comportamiento No Verbal...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia Artificial
• Psicología
• Interacción Humano-Computadora

Sus antecedentes:

• La demanda de apoyo terapéutico supera la capacidad profesional.
• Los agentes virtuales ofrecen soluciones escalables para el apoyo al cambio de comportamiento.
• Las estrategias de conversación adaptativas son cruciales para una entrevista motivacional (EM) eficaz.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un agente virtual capaz de realizar sesiones de EM adaptativas en tiempo real.
• Personalizar las interacciones terapéuticas mediante ajustes dinámicos verbales y no verbales.
• Mejorar las intervenciones terapéuticas mediadas digitalmente.

Principales métodos:

• Agente virtual encarnado utilizando la plataforma Greta 2.0.
• Generación de comportamiento no verbal a través del modelo de difusión MODIFF, adaptándose a las expresiones del usuario.
• Generación de diálogo utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM) con un gestor de diálogo de EM basado en aprendizaje por refuerzo.
• Estudios de usuario para la validación de expresiones faciales y gestor de diálogo.

Principales resultados:

• El agente virtual adapta dinámicamente los comportamientos verbales y no verbales en tiempo real.
• El modelo MODIFF adapta con éxito las señales no verbales a las expresiones faciales y los niveles de motivación del usuario.
• El gestor de diálogo mejorado con LLM se adapta a los perfiles de usuario, validado a través de pruebas de usuario.
• La plataforma facilita diálogos de EM multimodales en tiempo real.

Conclusiones:

• El agente virtual desarrollado proporciona una herramienta novedosa y de código abierto para la EM adaptativa y personalizada.
• Esta tecnología puede aumentar significativamente el apoyo terapéutico y facilitar el cambio de comportamiento.
• Las capacidades de interacción multimodal en tiempo real mejoran la terapia mediada digitalmente.