自动化信息处理中的用户体验对数字联系人追踪应用程序感知的有用性的影响:跨部门调查研究研究

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 人与计算机的交互
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 数字联系人追踪 (DCT) 应用程序可以帮助感染风险评估和在流行病期间的通知.
• 用户采用DCT应用程序取决于感知到的好处,但与自动化相关的用户体验因素未得到充分研究.

研究的目的:

• 分析与自动化相关的用户体验 (可靠性,可追溯性,有用性) 和用户对DCT应用程序的行为之间的关系.
• 将这些影响与健康行为因素 (如威胁评估和道德义务) 联系起来.
• 收集用户对改进DCT通信的质量要求.

主要方法:

• 在COVID-19期间调查了全国DCT应用程序的317名用户.
• 评估了与自动化相关的用户体验,威胁评估和道德义务.
• 采用部分最小平方结构方程建模和定性数据的主题分析.

主要成果:

• 感知到的有用性与数据有效性 (r=0.38),目标一致性 (r=0.47) 和结果诊断性 (r=0.56) 有很强的相关性.
• 感知到的可信度 (β=.54) 和道德义务 (β=.22) 是使用意图的最强有力的预测因素,解释了55.6%的差异.
• 用户希望获得更详细的联系信息,并能够共享个人数据 (例如,口罩使用) 以改善风险评估.

结论:

• 对于DCT应用程序的可信度和用户意图而言,高感知结果诊断性至关重要.
• 设计用于以用户为中心的诊断的DCT应用程序可以在流行病期间加强行动监管和采用.
• 与自动化相关的用户体验显著影响DCT应用程序的使用意图,超过了一般健康行为因素.