説得力のあるテクノロジー

説得技術は、説得や社会的影響を通じて、必ずしも強制を通じてではなく、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。^[1]このような技術は、販売、外交、政治、宗教、軍事訓練、公衆衛生、管理で定期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ーの相互作用のあらゆる分野で潜在的に使用される可能性があります。説得技術の研究を自認するほとんどの研究は、デスクトップコンピューター、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]および人間とコンピューターの相互作用の結果、理論、および方法を取り入れ、それらに基づいて構築されています。説得技術の設計は、意図を持った設計の特別なケースと見なすことができます。^[4]

説得的テクノロジーは、機能的役割によって分類できます。BJフォッグは、 3 つの「人々がコンピューティング テクノロジーを見る、またはそれに対して反応する基本的な方法」の分類として機能的トライアドを提案しています。説得的テクノロジーは、ツール、メディア、または社会的アクターとして機能することができますが、同時に複数の機能を果たすこともできます。^[5]

• ツールとしてのテクノロジーは、目標とする行動をより簡単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。^[6]たとえば、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）の完了を含む、タスクの完了に影響を与える可能性があります。
• メディアとしてのインタラクティブ技術は、インタラクティブ性と物語性の両方を利用して、行動のリハーサル、共感、因果関係の探求をサポートする説得力のある体験を生み出すことができます。^[7]たとえば、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法を使用します。^[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]}これにより、「コンピューターが社会的影響力を行使する道が開かれる」。^[10]対話型テクノロジーは、言語の使用、確立された社会的役割の想定、または物理的な存在などを通じて、社会的反応を促すことができる。たとえば、コンピューターは、インターフェイスの一部として、具体化された会話エージェントを使用できる。または、役に立つコンピューターや情報開示型のコンピューターは、ユーザーに無意識のうちに応答させることができる。^{[11] [12]}フォッグは、「コンピューターテクノロジーが生き物のような特性（身体的特徴、感情、音声コミュニケーション）を採用したり、生き物のような役割（コーチ、ペット、アシスタント、対戦相手）を演じたり、社会的ルールやダイナミクス（挨拶、謝罪、交代）に従ったりすると、ユーザーはコンピューターに対して社会的アクターとして反応するようだ」と述べている。^[5]

説得技術は、態度や行動を直接のやりとりを通じて変えるのか、仲介役を通じて変えるのかによっても分類できる。^[13]例えば、人間とコンピュータのやりとり（HCI）やコンピュータを介したコミュニケーション（CMC）を通じて説得するのか？ すでに述べた例は前者だが、後者の例も数多くある。コミュニケーション技術は、社会的やりとりを変革したり、^{[14] [15]}やりとりに関するフィードバックを共有したり、^[16]コミュニケーションプロセスを再構築したりすることで、他者を説得したり、説得力を増幅したりすることができる。^[17]

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、その内容を分析・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^[18]は、最も説得力のあるウェブサイトは、ユーザーが安心して意思決定を行えるようにし、その意思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）が広く適用されています。^[19]ユーザーが感じる安心感は、一般的に無意識に記録されます。^[20]

これまでの研究では、説得のための競争のような社会的動機も利用されてきた。ユーザーを他のユーザー、^[21]同僚、^[22]友人や家族、^[23]と結びつけることで、説得アプリケーションはユーザーに社会的動機を適用し、行動の変化を促すことができる。Facebook、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ている。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可能性があることが実証されている。^[24]

ハルコとキエンツは、心理学の分野で健康関連行動を修正するために使用されている説得戦略と方法について、文献を徹底的に調査しました。^[25]彼らの調査の結果、説得戦略には主に8つのタイプがあり、それらは次の4つのカテゴリーに分類でき、各カテゴリーには2つの補完的なアプローチがあることがわかりました。

これは、たとえば、ユーザーに目標​​を達成するためのタスクを実行するように指示する厳格なパーソナル トレーナーなどの権威あるエージェントを通じて、テクノロジ ユーザーを説得します。^{[引用が必要]}

これは、例えば、ユーザーの目標を達成するように促す友人など、中立的なエージェントを通じてユーザーを説得するものです。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を組み合わせることで、製品やサービスに対する中立的な視点が得られます。^[26]

これにより、ユーザーは協力とチームワークの概念を通じて説得され、たとえば、友人とチームを組んで目標を達成できるようになります。^{[引用が必要]}

これは、競争という概念を通じてユーザーを説得します。たとえば、ユーザーは友人や仲間と対戦し、競争に勝つことで目標を達成する動機付けを得ることができます。^[要出典]

これは、タスク完了の報酬としてトロフィーを獲得するなど、外部の動機付けを通じてユーザーを説得します。^{[引用が必要]}

これは、ユーザーが健康であることや目標を達成したことで得られる良い気分など、内部の動機を通じてユーザーを説得します。^{[引用が必要]}

^{内発的動機付けは過剰正当化効果[27]}の影響を受ける可能性があることは注目に値します。これは、内発的動機付けが報酬と関連している場合、報酬がなくなると内発的動機付けが減少する傾向があるというものです。これは、報酬の見方によっては、報酬が内発的動機付けではなく外発的動機付けに結びつく可能性があるためです。バッジ、賞品、その他の表彰制度は、能力や功績を反映していると見なされれば、内発的動機付けを高めます。

1973年、レッパーらは過剰正当化効果を強調する基礎研究を行った。^[28]彼らのチームは幼稚園にマジックマーカーを持ち込み、内発的動機を持つ子供たちの3つのテストグループを作成した。最初のグループには、マーカーを使用すると「良いプレーヤー賞」がもらえると伝えられた。2番目のグループには、マジックマーカーを使う動機付けはなく、報酬は与えられたが、遊んだ後に報酬が与えられた。3番目のグループには、報酬についての期待は与えられず、報酬も与えられなかった。1週間後、すべての生徒が報酬なしでマーカーで遊んだ。「良いプレーヤー」賞を受け取った生徒は、当初、研究開始時と比べて半分の関心しか示さなかった。後に、他の心理学者がこの実験を繰り返したが、報酬は短期的な動機を生み出すが、内発的動機を損なうという結論に至った。

これにより、不快な刺激が取り除かれ、ユーザーを説得できます。たとえば、ユーザーがより健康的な行動を実践すると、茶色く枯れかけた自然の風景が緑色に変わり、健康的になります。^[要出典]

これは、ポジティブな刺激を加えることでユーザーを説得します。たとえば、ユーザーがより健康的な行動を実践するにつれて、何もない自然の風景に花や蝶などの見栄えの良い要素を追加します。^{[引用が必要]}

さらに最近では、リエトとヴェルネロ^{[29] [30]}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テクニックの一種であることを示している。これらのテクニックは、説得力のあるニュース推奨に関する大規模な研究^[31]や、人間とロボットの相互作用の分野でもその有効性を示している。^[32] RANDコーポレーション による2021年の報告書^[33]は、論理的誤謬の使用が、ロシアとその代理人がオンライン言説に影響を与え、ヨーロッパで破壊的な情報を広めるために使用する修辞戦略の1つであることを示しています。

説得技術を一般的な説得方法と区別する特徴の1つは、説得される側がしばしば同じように反応できないことです。これは相互平等の欠如です。たとえば、会話エージェントが社会的影響戦略を使用してユーザーを説得する場合、ユーザーも同様の戦略をエージェントに対して使用することはできません。^[1]

説得技術は多くの分野で使用されていますが、最近では健康分野における行動変容に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の説得技術としてコンピューターを活用するもので、多くの医療現場で使用されています。^[34]

数多くの科学的研究により、オンライン健康行動変容介入がユーザーの行動に影響を与える可能性があることが示されています。さらに、最も効果的な介入は、ユーザーに目標​​を設定するよう依頼し、行動の結果について教育し、目標に向けた進捗状況を追跡するよう促す健康コーチングをモデルにしています。洗練されたシステムは、再発したユーザーが再び健康を取り戻せるように支援することで適応します。^[35]

行動変容を長期的に維持することは、行動変容介入の課題の 1 つです。たとえば、慢性疾患の治療レジメンでは、非遵守率が 50% から 80% にも達することが報告されています。これまでの研究で、治療への長期遵守を高めるために示されている一般的な戦略には、延長ケア、スキル トレーニング、社会的支援、治療のカスタマイズ、自己モニタリング、および複数の要素から成る段階が含まれます。ただし、これらの戦略は効果的であることが実証されているものの、そのようなプログラムの実施には、時間やリソースの制限、健康習慣を明らかにすることへの恥ずかしさなどの患者要因など、既存の障壁もあります。^[36]

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た実証的な行動変容理論をそのような実践に取り入れてきました。健康関連のさまざまな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、計画的行動理論、社会認知理論、トランスセオレティカルモデル、社会生態学的モデルです。各行動変容理論は、異なる方法で行動変容を分析し、異なる要因を多かれ少なかれ重要だと考えています。研究では、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。それらの有効性はさまざまです。よく知られている自己効力感の構成要素を組み込んだバンデューラによって提案された社会認知理論は、行動変容介入で最も広く使用されている方法であるだけでなく、長期的な行動変容を維持するのに最も効果的です。^[37]

ヘルスケア分野では、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そのような理論が採用されています。例えば、行動変容理論は、電気の節約などの持続可能性や、より多くの水を飲むように人々を助けるなどのライフスタイルにも使用されています^。 [ ^39]これらの研究は、ヘルスケアですでに効果的に有用であることが証明されているこれらの理論が、行動変容を促進する他の分野でも同様に強力であることを示しています。^[要出典]

興味深いことに、行動の変化は複雑な一連の出来事であるという独自の洞察を示した研究がいくつかある。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影響を与えないことが示された。^[40] Wemyssらによる研究で指摘されたのは、短期間の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ことである。彼らは、実際には行動の変化を維持していなくても、行動の変化を維持したと信じている。^[38]したがって、自己報告による測定が介入の効果を評価する最も効果的な方法であるとは限らない可能性がある。^[要出典]

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前向きであることが示されています。この結果から、研究者は、例えば環境に優しい旅行や^[41]廃棄物の削減^[22]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1つは、環境に優しい行動をとることによるメリットを人々に認識してもらうことです。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は通常5～12%の節約につながることが示されました。^[42] _CO2削減などの環境上の利点に加えて、健康上の利点、コストも環境に優しい行動を促進するためによく使用されます。^[41]

既存の説得技術は有望な結果をもたらしているにもかかわらず、依然として 3 つの主な課題が残っています。

開発された説得技術は、自己報告またはセンサーとパターン認識アルゴリズムを使用して人間の行動を監視する自動システムに依存しています。医療分野のいくつかの研究では、自己報告はバイアス、想起エラー、および低い遵守率の影響を受けることが指摘されています。物理世界と人間の行動はどちらも非常に複雑で曖昧です。センサーと機械学習アルゴリズムを使用して人間の行動を監視および予測することは、特にほとんどの説得技術がジャストインタイムの介入を必要とするため、依然として困難な問題です。

一般的に、行動の変化を理解するには、複数の内的要因と外的要因（性格タイプ、年齢、収入、変化への意欲など）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。そのためには、説得技術の効果を理解して測定することが難しくなります。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、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）^[43]によって得られることはほとんどないため、少なくとも議論の余地があることが示されています。特に、厳密なRCTを実行するための関連する実際的な課題のため、^[44]上記のライフスタイルに関する実証試験のほとんどは、自発的で自己選択し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の存在は、試験で見つかった行動変化の効果を弱めます。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普及していない。Cellinaらによるモビリティ分野におけるアプリベースの行動変容試験の研究では、自己選択バイアスがないという証拠が見つかった。^[45]しかし、彼らの調査結果を一般化（または反証）するためには、異なる状況や異なる説得技術の下でさらなる証拠を収集する必要がある。^[要出典]

説得技術による感情や欲求の操作の問題は、未だ倫理的な議論が続いている。倫理的かつ道徳的に責任ある設計を奨励し、説得技術の長所と短所の間の合理的なバランスを提供するユーザー中心の設計ガイドラインを策定する必要がある。^[46]

フォッグ氏は、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、自身が執筆するジャーナル記事などを通じての教育が、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であると考えている。 ^[5]フォッグ氏は、倫理と技術に取り組む上での教育の重要性について、2つの基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関する知識が増えると、人々はそうした技術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関する知識は、人々が技術が人々を説得するための戦術を使っていることを認識するのに役立つ。」^[5]

説得技術の設計者にとってもう一つの倫理的な課題は、説得の裏目に出るリスクであり、その技術が減らすように設計された悪い行動を誘発してしまうリスクがある。^[47]

説得技術と重複する部分や共通する特徴を持つその他の主題には、次のものがあります。

• 広告
• 人工知能
• 洗脳
• 捕獲学
• 強制
• コラボレーションツール（Wikiを含む）
• 行動変容のためのデザイン
• パーソナルコーチング
• 身だしなみ​
• 宣伝
• 心理学
• 修辞学と弁論のスキル
• 技術的合理性
• T3: 日常生活に役立つトレンド、ヒント、ツール

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