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valutare tecnologie per il cambiamento comportamenit salute hci
Difficoltà nel valutare il cambiamento comportamentale
Contesto**:
molte tecnologie HCI per supportare cambiamenti in salute (es. attività fisica, alimentazione, gestione emozioni)
Importanza**:
cambiamento comportamentale può ridurre malattie croniche (70% spese sanitarie USA)
Processo complesso e lungo*
:
Richiede anni per stabilizzarsi
Alta frequenza di ricadute (es. fumo: 47% ricaduta a 1 anno, 7% a 5 anni)
Influenzato da fattori sociali, personali e logistici
Cambiamenti sono parte della routine e relazioni sociali → difficile modificarli senza impatti collaterali
Autocontrollo umano limitato → ricadute minime compromettono progresso
Implicazioni per ricerca HCI**:
Studi a lungo termine e su larga scala sono costosi e spesso non fattibili per tecnologie in fase iniziale
Difficile dimostrare cambiamenti comportamentali duraturi e anche quelli a breve termine sono spesso non conclusivi
Limitazioni dei trial controllati randomizzati (RCT)**:
Standard per dimostrare efficacia
Problemi: campioni ridotti, alto costo, mancanza di dati qualitativi, non identificano componenti efficaci del sistema
Più adatti a tecnologie consolidate
In HCI iniziale preferibili metodi misti con valutazioni qualitative
Ripensare l’efficacia
Necessità di testare efficacia anche in fase iniziale per capire se sistema funziona come previsto
Definizione ristretta di efficacia
aiuta a:
Valutare diverse strategie di cambiamento comportamentale
Confrontare implementazioni
Sette strategie persuasive di Fogg** (esempi):
Riduzione (semplificare compiti)
Canalizzazione (guidare comportamenti)
Personalizzazione
Suggerimenti al momento giusto
Automonitoraggio
Sorveglianza
Condizionamento
Valutazioni mirate permettono di:
Sperimentare idee rischiose senza dover dimostrare cambiamenti duraturi
Capire come design e implementazione influenzano efficacia
Esempi pratici:
Sistemi UbiFit
Houston migliorano esperienza utente con piccoli cambiamenti