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Beyond Self-Tracking and Reminders: Designing Smartphone Apps that Support Habit Formation
超越自追踪和提醒：设计支持习惯养成的智能手机应用程序
摘 要
习惯养成是干预行为改变的重要部分：为了确保这种干预有长期效果，新的行为必须转变为习惯，并且成为自然而然的行为。智能手机应用可以帮助习惯的养成。为了更好地理解这些应用如何帮助习惯养成，我们进行了一项为期4周的研究，探索115个习惯养成应用的功能对习惯养成的影响以及积极作用。我们发现依靠重复提醒，使用基于事件的提示，会使习惯自动化程度降低。现有的应用软件功能专注于自追踪与提醒，不支持基于事件的提示。我们提出应用软件和基于技术的总体干预有可能提供真正的习惯养成，并对能通过情境提示和实施意图来干预习惯养成的设计指南。
关键字：智能手机应用；习惯养成；行为改变
第1章 绪论
设计支持行为改变的应用程序已经成为HCI研究的一个重要课题，跨越各个领域从鼓励体力活动到支持服药习惯。这种对智能手机应用程序的关注并不令人惊讶，由于智能手机的普遍性和功能，智能手机有可能性去支持个人适应和维持新的健康行为。为了确保行为改变应用程序具有最大的影响，这些技术的设计者需要了解行为改变的机制，并相应地调整干预措施。他们还需要认识到习惯形成的作用，正如习惯有助于确保行为改变具有长期的影响。习惯被定义为在稳定的环境下，一个行为的持续重复，这增加了该行为的自然性。了解习惯如何发展将帮助HCI社区设计应用程序和其他技术干预，这些干预不仅帮助用户改变他们的行为，而且使这种改变成为永久性的。
目前，行为改变应用通常不支持习惯养成，而是专注于追踪，自我监控和社会支持。缺乏习惯支持可能与这种应用缺乏理论基础有关。例如，检阅健康和健身应用理论基础的研究发现，它们并非基于行为改变文献。在使用行为改变技术的应用中，重点是支持动机和发展相关技能。缺乏支持习惯养成的特征，例如对触发事件和实现意图的支持。
即使习惯形成是行为变化过程的一部分，人们也可以独立地养成习惯，只需在稳定的环境中重复一个任务。因此，专门的习惯养成应用程序是可用的，并被设计来帮助人们重新开始一个他们想要重复的新习惯，从日常冥想到睡前阅读。然而，学术研究人员尚未对这些应用程序进行评估，也不清楚它们有多有效，不了解他们提供的功能以及他们如何可以帮助我们更好地设计行为改变干预措施来支持习惯的养成。
本文报告了两项研究的结果：一项为期4周的研究，探讨了不同类型的提示和对行为自然发展的有力影响；以及对115个习惯应用程序的功能性评价。我们的工作有三项贡献。首先，我们展示提醒和触发事件是如何影响习惯养成的。提醒重复，帮助用户记住完成任务，这会阻碍习惯的发展。相反，依赖触发事件来提示任务完成增加了新行为的自然完成程度，尽管它不支持记忆，也不支持提醒。第二，我们强调了一个事实，即当前可用的习惯养成应用程序并不是以习惯文献为基础的，也不通过帮助用户将他们的新行为与触发事件联系起来，来支持习惯养成。相反，他们支持自我监控和跟踪行为，这些行为可以支持行为改变，但不是通过养成新习惯。最后，我们提出了习惯养成应用程序的设计指南。
第2章 改变行为的习惯
习惯在改变行为和确保其具有长期影响方面发挥着重要作用。一旦一个人决定改变自己的行为并采取行动，那么这个行动就需要经常重复。为了确保更改成为永久性的，需要保持重复，直到这种任务能自然完成；新的行为需要形成习惯。
2.1 习惯形成要素
习惯被定义为对情境的自动响应（例如位置、常规事件、对象或之前的动作）。它们的形成是因为行为在稳定的环境中重复，而重复有助于在任务与其提示之间创建关联。当行为达到“自动性平台”即代表重复和习惯强度之间关系的曲线渐近线时，行为可以被认为是自然的。达到渐近线所需的重复次数取决于任务的复杂程度，重复次数从简单任务（如多喝水）的18天到更复杂的任务（如去健身房）约254天不等。然而，仅仅重复并不足以形成习惯。
提示和触发事件支持习惯养成过程，因为它们开始推动行为。现有的常规任务可以用作对动作的提示，作为与例行事件（基于事件的任务）相关联的任务，例如，在早餐后服药，通常比需要在指定时间完成的任务（基于时间的任务）更容易记住，例如，每天晚上1点进行冥想。虽然任务和情境之间的关联通过重复自动形成，但有可能通过形成实现意图来确定这一过程。
实施意图是以下形式的行动计划：“当情况X发生时，我将执行响应Y”，例如，“当我吃完晚餐，我将喝一杯水”。它们有助于将新的行为与现有的常规任务联系起来，并将其转化为基于事件的任务。当任务与其提示之间的关系被明确说明时，每一个重复都会加强这种联系，从而在未来产生更有效的行动，并提高行为的自动化程度。触发例程需要有相关性和有意义，以使其更容易与新任务关联，并且需要依赖性，也就是说，例程发生频率和新目标行为的发生频率一样。
内部记忆辅助工具（如提醒、笔记）也可以作为线索，并在支持习惯养成方面发挥重要作用。当提到目标行为和需要执行的情况时，它们尤其有用，尽管提醒的有效性和显著性会随着时间而降低。虽然对提醒的自动响应可以被视为一种习惯，但它与目标行为无关，也无助于使该行为自然发生。那些期望被提醒的人在之前的记忆测试中得分更差，因为他们在努力记忆方面投入了较少的精神努力，因此更容易忘记。然而，在某些情况下，提醒可以支持一个新习惯的开始，因为新行为的自然发展可能比提醒的有效性衰减更快。
另一个可以影响习惯养成的因素是积极的强制力。即使是小的成功也会增加满足感，并能增强习惯。满足感也会引发控制感，从而迫使人们在未来重复这种行为。这些感觉有助于保持长期的行为改变，因为它们增加了开始新行为是一个不错的选择的信念。因此，为了成功地养成一种习惯，人们需要开始识别任务的执行情况及其有价值的性质。
奖励可以是外在的，比如财政激励，或原始的，如快乐或满足。然而，有一种危险，如果他们是外在的和预期的，他们将通过减少内在动机阻碍习惯的形成。虽然外在的奖励仍然有助于发展行为的自动化，但它们可能不可行或不实际，而且很难区分行为是否是真正的习惯，还是仅仅为了获得奖励。因此，只有当奖励本身不是目标，而行为提供了其他目标时，外在奖励才有可能促进习惯的形成。然而，人们即使没有受到任何明确的积极的强制，也会养成习惯，这表明，尽管它可以支持习惯的养成，但强化在这一过程中的作用比其他因素要小。
智能手机的日益普及（2014年58%的美国成年人拥有智能手机）使其成为提供有针对性、低成本的理想平台。在不同的应用商店中有数千个行为改变应用程序，并被用作行为改变的工具。但是，正如我们在下一节中讨论的，这些应用程序几乎没有融合支持习惯养成的特征。
第3章 使用应用程序更改行为
行为改变应用程序倾向于关注个人健康、体育活动和健康饮食，尽管它们可以帮助其他类型的行为，如良好的工作习惯，例如每天早上列一份待办事项清单，或做家务，例如洗碗。当这些应用程序针对的任何类型的行为都需要定期重复，并且与相关的情境相关联，它就可以从习惯支持中获益。然而，行为改变应用软件不支持习惯养成，这与他们往往不以研究为基础的事实有关。
对行为改变应用的理论基础的研究表明，它们的特点很少被文献所揭示。例如，Cowan等人，对127个健康健身应用进行了内容分析，以确定这些应用程序基于健康行为学的程度，并发现它们缺乏任何理论上的一致性。同样，West等人对3336个付费健康和健身应用程序的描述进行内容分析，以确定支持行为改变的方法。同样缺乏理论基础。这两项研究主要基于支持行为改变过程初始阶段的理论，并提供方法有助于教授技能，跟踪进展或记录行为。不支持习惯养成。
缺乏理论基础不仅是商业应用的问题。Free等人对研究人员开发的26种移动健康行为改变干预进行了系统的观察。他们特别关注使用移动技术的研究，包括作为干预的主要平台的手机、智能手机和其他手持设备。只有7个研究报告使用行为改变技术，如反馈绩效、目标设定或自我监控来完成干预。其中，只有三种干预措施通过教授参与者使用提示和情境来支持习惯养成。
HCI研究人员开发的应用程序没有什么不同。他们专注于追踪、自我监控和社会支持。通过鼓励人们定期使用，他们教会人们依靠技术。不管这些应用程序是作为行为改变辅助设计的，当新的行为实现时可以删除，还是应该持续使用，这种方法都是危险的。用户不仅倾向于放弃应用，而且通常自我监控只有在持续监控的情况下才有效。一旦停止，目标的行为将恢复到初始水平。
需要另一种方法：Stawarz等人提出了设计支持习惯养成的应用程序的三个要求。他们认为，应用程序应该提供常规的修改（以实现意图的形式，来帮助将行为融入日常程序），备份通知（在常规更改的情况下）和完成后检查（以检查任务是否已经完成）。这种方法可以应用于智能手机已经可以实现的所有习惯和说明。然而Stawarz等人专注于服药习惯和提供药物提醒；现有的习惯形成应用程序是否提供这种支持是不明确的。
专门的习惯养成应用的存在，其目的是帮助人们重复新的行为，这可能是或可能不是更广泛的行为改变目标的一部分，如早起、每天早晨写一个小时的文章或定期浇灌植物。不同于那些倾向于关注行为改变过程初始阶段的行为改变应用程序，习惯养成应用程序应该支持新行为的重复和维护。了解这些如何工作可以有效地设计促进新习惯发展的特性。然而，以前从未对习惯养成应用程序进行过评估。
下面我们介绍两个研究，探讨应用程序如何有效地支持习惯的养成。首先，我们探索了不同类型的提示和积极强制如何通过移动技术促进自动性的发展。然后，我们检阅现有习惯形成应用程序的功能：它们是否基于研究，以及它们如何支持新习惯的养成。
第4章 研究一：在自然环境下养成习惯
以前的研究关注的是习惯形成，研究的重点是了解新行为成为自动的需要多长时间以及人们发展什么策略来支持这一过程。我们在这项研究的基础上，探索哪些类型的线索在支持现实生活中行为自动化的发展方面最有效。我们进行了为期4周的研究，旨在测试以下假设：
- 提示的存在将有助于支持习惯养成，尽管依赖于触发事件（基于事件的任务）比依赖于提醒（基于时间的任务）更有效，即会导致更高水平的自动性。
- 无论提示的类型如何（触发事件、提醒没有提示），积极强迫的存在都会导致更高的自动性。
4.1 方法
参与者被要求通过短信报告他们在四周内每天的午餐时间。午餐被选为活动，因为它是一个熟悉的任务，每天都发生。为了确保触发事件有意义，研究人员让参与者相信，这项研究探索了他们的进食能力。真正的目标是研究发送短信的行为是否自动。由于简单的任务比复杂的任务自动执行得更快，有些甚至在18天内，人们认为发送短信息非常简单，可以让我们在仅仅四周内观察到自动化程度的增加。参与者在提交最终调查后收到的简报电子邮件中得知研究的真正重点。
4.2 结论
结果表明，基于事件的线索支持了自动化的发展，它可能发展得太慢，无法使这种方法本身有效。另一方面，基于手工时间的提示（提醒）可以让人们保持参与状态，并帮助他们重复这种行为。然而，当人们学会依赖提醒而不是自己去记忆时，它们可能会阻碍自动性的发展。此外，积极的强迫信息似乎是有效的。习惯形成的过程是复杂的，结果表明人们可以从更多的支持中受益。智能手机应用程序，以其普遍性、个性和功能，有可能帮助养成习惯。
第5章 研究二：习惯养成应用程序检阅
目前有数百个习惯形成应用程序可用，只需点击一下即可下载。我们之前的研究结果和现有支持用户日常程序的应用程序设计建议，有效的应用程序应该允许用户选择作为提示的触发事件，并帮助保持重复，直到形成习惯。然而，习惯养成应用还没有得到学术研究者的评价，其有效性和理论基础尚不清楚。因此，我们进行了一项研究，以调查他们提供的功能。由于习惯的养成是一个更广泛的行为改变过程的一部分，该研究探索了应用程序在习惯的形成和行为改变上整合研究。
5.1 讨论
功能审查显示，应用程序主要致力于提供支持自追踪的功能；它们的设计似乎并不明确地支持习惯的形成。自我监控在行为改变过程的早期阶段很重要，经常用于干预，因为它可以帮助人们了解自己的行为、设定现实目标、监控进展并保持动力。然而，它并不能帮助他们在任务和环境之间形成联系，也不能支持自动化的发展。使用应用程序跟踪他们的行为可能有助于用户看到趋势，但也有一个危险，那就是它可能会教会他们依赖技术。提醒的存在也会教会用户依赖它们，正如积极的强迫一样。由于这种依赖性，需要持续参与的应用程序可能会阻碍行为自动化的发展。
在14个已确定的特征类别中，只有5个能够与支持习惯形成的因素联系在一起，只有其中一个能够帮助用户找到正确的触发事件。同时。所有的特征都可以用行为改变技术来描述，这是令人鼓舞的，但也表明人们对习惯形成及其在支持行为改变中的作用缺乏了解。
第6章 总结讨论
我们报告了一项为期4周的研究的结果，探讨了不同类型的线索和积极性的强制力对自动性发展的影响，以及115习惯形成应用程序的功能性审查。研究一结果表明，虽然基于事件的线索的使用有助于自动化的发展，但依赖于基于时间的线索有助于参与者保持参与和支持重复。然而，提醒并不能激励参与者努力记住完成任务。我们提供的积极性的强制力似乎是有效的。我们的第二项研究表明，习惯形成应用并不是建立在习惯文献中的；相反，他们最终提供了能够跟踪任务完成和提醒的功能。在他们目前的形态中，习惯养成应用是不支持习惯的形成的。但是，如果应用程序旨在支持识别和依赖触发事件，而不是依赖于提醒和跟踪，那么它们就有可能做到这一点。
由于选择了触发事件（吃午饭），研究一可以被看作是一个食品跟踪应用程序的模拟。控制组和Namp;PR组类似于“标准跟踪应用程序”，用户需要报告任务完成情况，而提醒组和Ramp;PR组
资料编号：[5774]
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