説得技術は、 説得 や社会的影響 によってユーザーの態度や行動を変えるように設計された技術 として広く定義されていますが、必ずしも強制 によるものではありません。[ 1 ] 販売 、外交 、政治 、宗教 、軍事訓練 、公衆衛生 、経営 などで日常的に使用されており、人間同士または人間とコンピュータの相互作用のあらゆる分野で使用される可能性があります。説得技術に関する研究のほとんどは、デスクトップコンピュータ、インターネットサービス、ビデオゲーム、モバイルデバイスなどのインタラクティブな計算技術に焦点を当てていますが、[ 2 ] これは実験心理学 、修辞学 、[ 3 ] 人間とコンピュータの相互作用 の結果、理論、方法を取り入れ、それらを基に構築されています。説得技術の設計は、意図を持った設計の特殊なケースと見なすことができます。
分類法
機能的三位一体 説得力のあるテクノロジーは、その機能的な役割によって分類できます。BJ Fogg は、人々がコンピューティング テクノロジーをどう見たり反応したりするかの 3 つの基本的な方法の分類として 機能的トライアドを 提案しています。説得力のあるテクノロジーは、ツール、メディア、またはソーシャル アクターとして機能するか、あるいは同時に複数の機能を果たすことができます。
ツール として、テクノロジーは、目標とする行動を容易にしたり再構築したりすることで、人々の行動能力を高めることができます。例えば、インストールウィザードは 、ユーザーが計画していないタスク（追加ソフトウェアのインストールなど）の完了を含め、タスクの完了に影響を与えることができます。メディア として、インタラクティブ技術は、インタラクティビティとナラティブの両方を使用して、行動のリハーサル、共感、または因果関係の探求をサポートする説得力のある体験を作り出すことができます。例えば、シミュレーションやゲームは、視点を表現し、行動を形成し、説得できるルールと手順を具体化します。これらは手続き的修辞 を使用します。[ 3 ] テクノロジーは社会的アクター としても機能する。[ 8 ] [ 9 ] 具現化された対話エージェントを使用できる。または、役に立つ、または 開示的な コンピュータは、ユーザーに無意識に相互応答さ せる可能性がある。フォッグは、「コンピュータ技術が生物的な特性（身体的特徴、感情、音声通信）を採用したり、生物的な役割（コーチ、ペット、アシスタント、対戦相手）を演じたり、社会的ルールや力学（挨拶、謝罪、順番交代）に従ったりすると、ユーザーはコンピュータを社会的アクターとして反応するようだ」と指摘している。
説得デザイン 説得デザインとは、確立された心理学的研究理論と方法を用いて、メッセージの内容を分析・評価することによってメッセージをデザインすることです。アンドリュー・チャックは、最も説得力のあるウェブサイトは、ユーザーが意思決定をすることに安心感を持ち、その決定に基づいて行動できるようにすることに重点を置いていると主張しています。臨床現場では、医師と共有する医療上の意思決定に対する患者の満足度を高めるために、臨床意思決定支援ツール（CDST）が広く使用されています。ユーザーが感じる安心感は、一般的に無意識のうちに記録されます。
社会的動機による説得 これまでの研究では、説得のために競争などの社会的動機付けも利用されてきました。ユーザーを他のユーザー 、同僚 、友人や家族と繋げることで、説得力のあるアプリケーションは、ユーザーに社会的動機付けを適用して行動の変化を促すことができます。FacebookやTwitter などのソーシャルメディアも、このようなシステムの開発を促進します。社会的影響は、ユーザーが孤立している場合よりも大きな行動の変化をもたらすことが実証されています。
説得戦略 ハルコとキエンツは、心理学の分野で健康関連行動を変えるために使用されている説得戦略と方法について文献を広範囲に調査した。彼らの調査では、説得戦略には8つの主要なタイプがあり、それらは次の4つのカテゴリに分類でき、各カテゴリには2つの補完的なアプローチがあることが結論付けられた。
指導スタイル
権威ある これは、権威ある代理人、例えば、目標達成につながるタスクを実行するようユーザーに指示する厳格なパーソナルトレーナーなどを通じて、テクノロジーの利用者を説得するものです。
非権威的 これは、例えば目標達成を奨励する友人など、中立的なエージェントを通してユーザーを説得します。指導スタイルのもう1つの例は顧客レビューです。肯定的なレビューと否定的なレビューが混在することで、製品やサービスに対する中立的な視点が得られます。
ソーシャルフィードバック
協同組合 これは、協力やチームワークという概念を通してユーザーを説得するものであり、例えば、ユーザーが友人とチームを組んで目標を達成できるようにするなどといったことを可能にする。
競争力 これは、競争という概念を通してユーザーを説得するものです。例えば、ユーザーは友人や同僚と対戦することで、競争に勝つことで目標達成へのモチベーションを高めることができます。
動機タイプ
外因性 これは、例えばタスクを完了した報酬としてトロフィーを獲得するなど、外部的な動機付けによってユーザーを説得するものです。
本質的 これは、健康であることや目標を達成することから得られる良い気分など、ユーザーの内的な動機付けを通してユーザーを説得するものです。
注目すべきは、内発的動機付けは過剰正当化[ 27 ]
1973年、Lepperらは過剰正当化効果を 強調する基礎的な研究を行った。[ 28 ]
補強の種類
負の強化 これは、不快な刺激を取り除くことでユーザーを説得する。例えば、茶色く枯れかけた自然の風景が、ユーザーがより健康的な行動を実践するにつれて、緑豊かで生き生きとした風景に変わるかもしれない。
ポジティブな強化 これは、肯定的な刺激を加えることでユーザーを説得するものです。例えば、ユーザーがより健康的な行動を実践する際に、何もない自然の風景に花や蝶、その他の美しい要素を追加するといった具合です。
論理的誤謬 さらに最近では、Lieto とVernero も、論理的誤謬 に還元できる議論は、ウェブとモバイル技術の両方で広く採用されている説得技術の一種であることを示している。これらの技術は、説得力のあるニュース推薦に関する大規模な研究や、人間とロボットのインタラクションの分野でもその有効性を示している。RAND Corporation による2021年の報告書は、論理的誤謬の使用が、ロシアとその工作員がオンラインの言説に影響を与え、ヨーロッパで破壊的な情報を拡散するために使用する修辞的戦略の1つであることを示している。
相互平等 説得技術を従来の説得方法と区別する特徴の一つは、説得される側が同様の方法で反論できないことが多い点である。これは相互平等性 の欠如である。例えば、会話エージェントが 社会的影響戦略を用いてユーザーを説得する場合、ユーザーはエージェントに対して同様の戦略を用いることはできない。[ 1 ]
健康行動の変化 説得技術は多くの分野で見られますが、近年は健康分野における行動変容 にかなりの注目が集まっています。デジタルヘルスコーチング は、患者に提供されるパーソナルケアを強化するためにコンピューターを説得技術として利用することであり、多くの医療現場で使用されています。
数多くの科学的研究により、オンラインの健康行動変容介入がユーザーの行動に影響を与えることが示されています。さらに、最も効果的な介入は健康コーチングをモデルとしており、ユーザーに目標を設定させ、行動の結果について教育し、目標達成に向けた進捗状況を追跡するよう促します。高度なシステムは、再発したユーザーにも対応し、再び軌道に乗せるのを支援します。
行動変容介入の課題の一つは、行動変容を長期的に維持することです。例えば、報告されているように、慢性疾患の治療レジメンでは、非遵守率は50%から80%にも達することがあります。これまでの研究で、治療への長期的な遵守を高めることが示されている一般的な戦略には、長期ケア、スキル訓練、社会的支援、治療の個別化、自己モニタリング 、多要素段階などがあります。しかし、これらの戦略は効果的であることが実証されているにもかかわらず、時間やリソースの制限、健康習慣を明かすことへの恥ずかしさといった患者側の要因など、こうしたプログラムの実施には既存の障壁も存在します。
行動変容戦略をより効果的にするために、研究者たちは、よく知られ、実証的に検証された行動変容理論を実践に取り入れてきました。さまざまな健康関連の行動変容研究で実施されてきた最も著名な行動変容理論は、自己決定 理論、計画行動理論 、社会認知理論、変容段階モデル 、社会生態モデルです。それぞれの行動変容理論は、行動変容を異なる方法で分析し、異なる要因を重要度に応じて考慮します。研究によると、行動変容理論に基づく介入は、そのような理論を採用しない介入よりも良い結果をもたらす傾向があることが示唆されています。その有効性は様々です。バンデューラが提唱した社会認知理論は、自己効力 感というよく知られた概念を取り入れており、行動変容介入において最も広く使用されている方法であり、長期的な行動変容を維持する上で最も効果的です。
医療分野では行動変容に関する実証的な研究が数多く行われてきましたが、他の科学分野でも行動変容を促すためにこうした理論が応用されています。例えば、行動変容理論は、節電などの持続可能性や、人々の水分摂取量を増やすなどのライフスタイルにも活用されています。これらの研究は、医療分野で既に有効性が証明されているこれらの理論が、他の分野でも行動変容を促進する上で同様に強力であることを示しています。
興味深いことに、独自の洞察を示し、行動の変化は複雑な一連の出来事であることを示す研究がいくつかあります。Chudzynski らによる研究では、強化スケジュールは行動の変化の維持にほとんど効果がないことが示されました。 Wemyss らによる研究では、短期間行動の変化を維持した人がベースラインに戻る可能性があるとしても、行動の変化に対する認識は異なる可能性があるという点が指摘されています。つまり、実際には行動の変化を維持していなくても、維持したと信じている可能性があるということです。したがって、自己報告による測定は、介入の効果を評価する最も効果的な方法ではない可能性があります。
これまでの研究でも、人々は持続可能なライフスタイルのために行動を変えることに抵抗がないことが示されています。この結果を受けて、研究者たちは、例えばグリーンな旅行や廃棄物の削減などを促進するための説得力のある技術を開発するようになりました。
一般的な手法の一つは、環境に優しい行動をとることのメリットを人々に認識させることです。例えば、家庭での電力消費に対するフィードバックの効果を調査した20以上の研究のレビューでは、電力消費パターンに関するフィードバックによって通常5～12%の節約につながることが示されています。 CO2 削減などの環境上のメリットに加えて、健康上のメリットやコストも、 環境に優しい行動を促進するためによく利用されます。
研究課題 既存の説得技術は有望な成果を上げているものの、依然として3つの主要な課題が存在する。
技術的な課題 開発された説得技術は、自己申告、あるいはセンサーとパターン認識アルゴリズムを用いて人間の行動を 監視する自動システムに依存している。医療分野におけるいくつかの研究では、自己申告には偏り、記憶の誤り、低い遵守率といった問題があることが指摘されている。物理世界と人間の行動はどちらも非常に複雑で曖昧である。センサーと機械学習アルゴリズムを用いて人間の行動を監視・予測することは、特に説得技術の多くがジャストインタイムの介入を必要とするため、依然として困難な課題である。
行動変化の研究の難しさ 一般的に、行動の変化を理解するには、性格タイプ 、年齢、収入、変化への意欲など、複数の内的および外的要因がこれらの変化に影響を与える可能性があるため、長期的な研究が必要です。そのため、説得技術の効果を理解し、測定することは困難になります。さらに、説得技術の有効性に関するメタ分析では、これまでに収集された行動変化の証拠は、少なくとも議論の余地があることが示されています。これは、因果推論分析の「ゴールドスタンダード」であるランダム化比較試験（RCT）によって得られた証拠がほとんどないためです。特に、厳密なRCTを実施する上での実際的な課題があるため 、上述のライフスタイルに関する実証試験のほとんどは、自発的に自己選択された参加者に依存しています。そのような参加者が試験に参加する前にすでに望ましい行動を体系的に採用していた場合、自己選択バイアスが発生します。このようなバイアスが存在すると、試験で発見された行動変化効果が弱まります。説得技術の試験における自己選択バイアスの存在と程度を特定することを目的とした分析は、まだ広く普及していません。Cellina らによるモビリティ分野のアプリベースの行動変容試験に関する研究では、自己選択バイアスの証拠は見つかりませんでした。しかし、彼らの発見を一般化（または反証）するためには、さまざまな状況とさまざまな説得技術の下で、さらなる証拠を収集する必要があります。
倫理的課題 説得技術を用いて感情や欲望を操作するという問題は、依然として倫理的な議論の対象となっている。
フォッグは、倫理的かつ道徳的に責任ある設計を奨励することに加えて、自身が執筆する学術論文などを通じた教育が、説得力のあるコンピュータの倫理的課題に関する懸念に対する万能薬だと考えている。フォッグは、倫理とテクノロジーに関わる教育の重要性に関して、2つの根本的な違いを指摘している。「第一に、説得力のあるコンピュータについての知識が増えることで、人々は、望むならば、そのようなテクノロジーを採用して自分の生活を向上させる機会が増える。第二に、説得力のあるコンピュータについての知識は、テクノロジーが人々を説得するための戦術を使用しているときに、人々がそれを認識することに役立つ。」
説得技術の設計者にとってのもう一つの倫理的課題は、説得の逆効果を引き起こすリスクである。これは、技術が減らすように設計された悪い行動を引き起こしてしまうことである。
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外部リンク 「説得力のあるテクノロジーの倫理的な利用」。スタンフォード行動デザイン研究所 。 「スタンフォード行動分析の達人」 「説得技術会議 – 第12回国際説得技術会議」 