一个激励性的采访聊天机器人,为增加戒烟准备增加创造性的反思:代发展研究
Andrew Brown1, Ash Tanuj Kumar1, Osnat Melamed2,3
1The Edward S Rogers Sr Department of Electrical & Computer Engineering, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
激励性采访聊天机器人的生成反射显著提高了吸烟者戒烟的准备. 虽然并非所有版本都增加了戒烟的尝试,但先进的聊天机器人显示了戒烟支持的希望.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 行为科学 行为科学
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 激励面试 (MI) 对于戒烟是有效的,但其可访问性有限.
- 基于文本的聊天机器人传统上使用脚本响应,降低了MI的有效性.
- 自然语言处理 (NLP) 能够为个性化聊天机器人响应提供生成语言模型.
研究的目的:
- 设计,发展和评估一个MI聊天机器人,使用产生反射的矛盾吸烟者.
- 通过利用NLP来引导吸烟者戒烟,以提供量身定制的对话支持.
主要方法:
- 开发了四个MI聊天机器人版本,并对349名不确定性吸烟者进行了测试.
- 聊天机器人版本在提问,反射生成 (基本到高级) 和交互长度方面各不相同.
- 参与者的准备,信心和戒烟的重要性在对话前和之后被测量;戒烟尝试和感知的同情心也被调查.
主要成果:
- 与非生成版本相比,生成反射版本的信心增加了.
- 聊天机器人带有增强的反思和扩展的互动,显著改善了戒烟的准备和重要性.
- 据报道,聊天机器人具有增强反思和扩展对话的感知同理心更高.
结论:
- 生成性反思增强了聊天机器人关于戒烟的对话,增加了戒烟的准备.
- 即使是没有反射的基本聊天机器人交互也显示出一些积极的影响.
- 对于戒烟干预措施,需要进一步开发生成性AI聊天机器人.
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