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 acondicionamiento físico, sino también para aumentar la motivación para alcanzarlos. Investigadores de la Facultad de Ingeniería y la Facultad de Salud y Desarrollo Humano dePenn State se ha asociado para utilizar herramientas de ingeniería de sistemas de control para personalizar los mensajes de motivación enviados a usuarios de dispositivos individuales.
Los resultados de su estudio se publicaron hoy 7 de octubre en Psicología de la salud .
"Uno de los avances realmente emocionantes de los últimos 15 años ha sido el advenimiento de la tecnología de consumo portátil y portátil que puede usarse para ayudar a promover la actividad física", dijo David Conroy, profesor de kinesiología y desarrollo humano y estudios familiares, yco-investigador principal en el periódico. "Puede obtener comentarios en tiempo real de estos dispositivos y monitorear sus objetivos, e incluso puede enviar mensajes a las personas, según cuáles sean sus objetivos y cuál sea su comportamiento. Sabemos que esos mensajes funcionanbien para mejorar el comportamiento en promedio. Pero nadie es promedio, y no sabemos cómo asegurarnos de que cada individuo obtenga de manera consistente el mayor beneficio de una cantidad limitada de mensajes ".
Conroy dijo que los investigadores han probado varias estrategias, incluidos mensajes que son específicos para ciertos segmentos de la población; mensajes basados en el comportamiento reciente, por ejemplo, enviar uno de dos mensajes diferentes dependiendo de si un usuario cumplió o no con sus objetivos.el día anterior; y personalizando los mensajes poniendo el nombre de una persona o algo que le pueda gustar. Hasta ahora, ninguno de estos enfoques ha demostrado ser consistentemente eficaz para mejorar los efectos de los mensajes.
El nuevo enfoque de mensajería desarrollado por Conroy y Constantino Lagoa, co-investigador principal y profesor de ingeniería eléctrica, aplica herramientas que se utilizan regularmente en la ingeniería de sistemas controlados a la ciencia del comportamiento.
"Básicamente, estamos usando las mismas herramientas matemáticas que las personas en ingeniería de control suelen usar para modelar comportamientos como ecuaciones diferenciales", dijo Lagoa. "Estamos usando esos modelos para diseñar controladores de retroalimentación que toman en cuenta el estado actual dela persona y junto con el modelo deciden cuál es el mejor momento para enviar los mensajes. "
Conroy enfatizó que establecer la dosis correcta, es decir, el tipo de mensaje y su momento, frecuencia y contexto, es una parte fundamental de este enfoque.
"Realmente estamos priorizando la comprensión de la dosificación para que solo enviemos el mensaje correcto en el momento adecuado y en el contexto adecuado para que las personas obtengan los beneficios que buscan", dijo. "No queremospara interrumpirlos sin que obtengan la recompensa que están buscando ".
Los investigadores se refieren a este enfoque individualizado como medicina conductual de precisión.
"Este es uno de los primeros estudios que pudo aprovechar los datos recopilados de cada individuo y ampliar su respuesta personal", dijo Lagoa.
Uno de los principales ejemplos de cómo los investigadores personalizaron los mensajes fue considerando el clima en el área del usuario, notando que ciertos mensajes eran más efectivos para ciertas personas en días lluviosos, días calurosos, etc.
Los investigadores reconocieron la posible preocupación que las personas pueden tener sobre el intercambio de privacidad por personalización, pero dijeron que la automatización significa que los datos pueden usarse y luego descartarse, en lugar de almacenarse, y la configuración de ubicación solo necesita ser aproximada para conocer el climay personalizar la mensajería de manera adecuada. También dijeron que, si se comercializa su enfoque, los usuarios podrían ajustar su configuración para seleccionar cuánta información compartir, y planean realizar más investigaciones antes de aplicar su enfoque a una población más grande.
"Hemos establecido aquí que hay una nueva herramienta para usar con un problema establecido", dijo Conroy. "Nuestro próximo proyecto se centrará en establecer la eficacia: ¿Funciona mejor que enviar mensajes al azar o no enviar mensajes en absoluto?Pero una vez que establezcamos la eficacia, me imagino que sería muy atractivo 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 Seguridad avanzada y experiencia del usuario; Sahar Hojjatinia, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica; y Deborah Brunke-Reese, gerente de proyectos de investigación para el Laboratorio de Motivación en elFacultad 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 proporcionado por Penn State . Original escrito por Sarah Small. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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