Trefwoorden: gezondheidsaanbevelingssystemen, roken

"Health Recommender Systems For Behavior Change: Exploring Their Potential For Smoking Cessation"

Aanbevelingssystemen zijn kunstmatige intelligentie-algoritmen die het meest relevante stuk inhoud voor hun gebruikers kunnen identificeren. Dit proefschrift analyseerde de stand van zaken van deze gezondheidsaanbevelingssystemen voor stoppen met roken en identificeerde dat de eerdere implementaties nogal beschrijvend en theoretisch waren, niet uitlegden hoe dergelijke systemen tot stand kwamen en geen theoretische factoren voor gezondheidsbevordering en gedragsveranderingstheorieën gebruikten. Daarom ontwierp dit proefschrift een gezondheidsaanbevelingssysteem teneinde de ondersteuning van stoppen met roken gebaseerd op gedragswetenschap, dat werd getest in een proef van 6 maanden. Het systeem gebruikte een mobiele app om gepersonaliseerde motiverende berichten aan de rokers te leveren, die het systeem feedback konden geven om het te leren over hun voorkeuren en de berichtpersonalisatie in de loop van de tijd te verbeteren. De proef vergeleek dit systeem met een vereenvoudigde versie van berichten voor onthouding van het roken, waardering en betrokkenheid.

Klik hier voor de live stream.