Los investigadores aplican herramientas de ingeniería para personalizar los mensajes del rastreador de actividad física

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A medida que ha aumentado la popularidad de los rastreadores de actividad física, también han aumentado las oportunidades de utilizar dichos dispositivos no solo para realizar un seguimiento de los objetivos de fitness, sino también para aumentar la motivación para lograr esos objetivos. Investigadores de la Facultad de Ingeniería y la Facultad de Salud y Desarrollo Humano de Penn State se han unido para utilizar herramientas de ingeniería de sistemas de control para personalizar los mensajes de motivación que se envían a los usuarios de dispositivos individuales.

Los resultados de su estudio se publicaron hoy (7 de octubre) en Salud psicológica.

«Uno de los avances realmente emocionantes de los últimos 15 años ha sido el advenimiento de la tecnología de consumo portátil y portátil que se puede utilizar para ayudar a promover la actividad física», dijo David Conroy, profesor de kinesiología y desarrollo humano y estudios familiares. -investigador principal en el papel. «Puede obtener comentarios en tiempo real de estos dispositivos y realizar un seguimiento de sus objetivos, e incluso puede enviar mensajes a las personas, según cuáles sean sus objetivos y su comportamiento. Sabemos que esos mensajes funcionan bien para mejorar el comportamiento en promedio. Pero nadie es promedio y no sabemos cómo asegurarnos de que cada individuo obtenga constantemente el máximo beneficio de un número limitado de mensajes «.

Conroy dijo que los investigadores probaron varias estrategias, incluidos mensajes específicos para ciertos segmentos de la población; mensajes basados ​​en comportamientos recientes, por ejemplo, enviar uno de dos mensajes diferentes dependiendo de si un usuario ha alcanzado sus objetivos el día anterior o no; y personalice los mensajes ingresando el nombre de una persona o algo que le guste. Hasta ahora, ninguno de estos enfoques ha demostrado ser eficaz para mejorar los efectos de los mensajes.

El nuevo enfoque de la mensajería desarrollado por Conroy y Constantino Lagoa, co-investigador principal y profesor de ingeniería eléctrica, aplica herramientas que se utilizan habitualmente en la ingeniería de sistemas controlados a las ciencias del comportamiento.

«Esencialmente, estamos usando las mismas herramientas matemáticas que las personas en ingeniería de control suelen usar para modelar comportamientos como ecuaciones diferenciales», dijo Lagoa. «Estamos utilizando esos modelos para diseñar controladores de retroalimentación que tengan en cuenta el estado actual de la persona y, junto con el modelo, decidan cuándo es el mejor momento para enviar mensajes».

Conroy enfatizó que establecer la dosis correcta, el tipo de mensaje y su momento, frecuencia y contexto, es una parte clave de este enfoque.

«Realmente damos prioridad a la comprensión de la dosis para que solo enviemos el mensaje correcto en el momento correcto y en el contexto correcto para que las personas obtengan los beneficios que buscan», dijo. «No queremos molestarlos sin que obtengan el beneficio que buscan».

Los investigadores se refieren a este enfoque individualizado como medicina conductual de precisión.

«Este es uno de los primeros estudios que pudo explotar los datos recopilados de cada individuo y magnificar su respuesta personal», dijo Lagoa.

Uno de los principales ejemplos de cómo los investigadores personalizaron los mensajes fue considerar el clima en el área del usuario, notando que algunos mensajes eran más efectivos para ciertas personas en días lluviosos, días calurosos, etc.

Los investigadores reconocieron la posible preocupación que las personas podrían tener sobre el intercambio de privacidad con la personalización, pero dicha automatización significa que los datos se pueden usar y luego descartar, en lugar de almacenar, y que la configuración de ubicación debe ser solo aproximada para saber la hora y personalizar el mensaje de manera adecuada. También dijeron que si su enfoque fuera comercializado, los usuarios podrían ajustar su configuración para seleccionar la cantidad de información a compartir, y planean realizar más investigaciones antes de aplicar su enfoque a una población más grande.

«Hemos establecido que hay una nueva herramienta para usar con un problema establecido», dijo Conroy. «Nuestro próximo proyecto se centrará en determinar la eficacia: ¿funciona mejor que enviar mensajes aleatorios o no enviar mensajes? Pero una vez que se establezca la eficacia, imagino que sería muy interesante para los fabricantes de dispositivos considerar este tipo de enfoque».

Otros autores del artículo incluyen a Sarah Hojjatinia, ex estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica y actualmente en Advanced Safety & User Experience; Sahar Hojjatinia, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica; y Deborah Brunke-Reese, directora de proyectos de investigación del Laboratorio de Motivación de la Facultad de Salud y Desarrollo Humano.

Esta investigación fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud (Grant R01 HL142732) y la Fundación Nacional de Ciencias.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Penn State. Original escrito por Sarah Small. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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