説得技術
説得するために設計された技術
シリーズの一部
行動の影響

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。説得技術を自称する研究のほとんどは、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対話型の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の相互作用の結果、理論、および手法を統合し、それらに基づいて構築されています。説得技術の設計は、意図を持ったデザインの特別なケースと見なすことができます。[4]

分類

機能的三位一体

説得的テクノロジーは、その機能的役割によって分類することができます。BJ・フォッグは、「人々がコンピューティングテクノロジーをどのように捉え、どのように反応するか」という3つの「基本的な方法」を分類する機能的トライアド（三位一体）を提唱しています。説得的テクノロジーは、ツール、メディア、あるいは社会的アクターとして機能する可能性があり、同時に複数の役割を果たすこともあります。[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。[6]例えば、インストールウィザードはタスクの完了に影響を与える可能性があり、これにはユーザーが計画していなかったタスク（追加ソフトウェアのインストールなど）の完了も含まれます。
  • 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、因果関係の探求などを支援する説得力のある体験を生み出すことができる。[7]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、説得することができるルールや手順を具体化する。これらは手続き的修辞法を使用している。[3]
  • テクノロジーは社会的アクターとして機能することもできる。[8] [9]これは「コンピュータが社会的影響力を発揮する道を開く」。[10]インタラクティブテクノロジーは、言語の使用、確立された社会的役割の想定、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。例えば、コンピュータはインターフェースの一部として、具現化された会話エージェントを使用することができる。あるいは、親切な、あるいは情報開示的なコンピュータは、ユーザーに無意識のうちに反応を引き起こすことができる。[11] [12]フォッグは、「コンピュータテクノロジーが生物的な特性（身体的特徴、感情、音声コミュニケーション）を身につけたり、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、社会的ルールやダイナミクス（挨拶、謝罪、交代）に従ったりするとき、ユーザーはコンピュータ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]

直接的なやり取りと仲介

説得技術は、直接的なインタラクションを通じて態度や行動を変えるのか、それとも仲介的な役割を通じて変えるのかによっても分類できます。[13]例えば、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）やコンピュータ介在コミュニケーション（CMC）を通じて説得するのか？ 既に挙げた例は前者ですが、後者の例も数多くあります。コミュニケーション技術は、社会的インタラクションを変革したり、 [14] [15]インタラクションに関する共有フィードバックを提供したり、[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、説得力を増幅させたりすることができます。[17]

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手法を用いて、メッセージの内容を分析し評価することで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い、その意思決定に基づいて行動できるよう支援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）が広く活用されています。[19]ユーザーが感じる安心感は、一般的に無意識のうちに記録されます。[20]

社会的動機による説得

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付けも活用されています。説得アプリケーションは、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、ユーザーに社会的動機付けを与え、行動変容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ています。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変容をもたらすことが実証されています[24] 。

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修正するために用いられる説得戦略と方法について、文献を広範に調査した。[25]彼らの調査の結果、説得戦略には主に8つの種類があり、それらは以下の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判明した。

指導スタイル

権威ある

これは、たとえば、ユーザーに目標​​を達成する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、テクノロジー ユーザーを説得します。[引用が必要]

非権威

これは、例えばユーザーの目標達成を後押しする友人など、中立的なエージェントを通してユーザーを説得するものです。また、顧客レビューも指導スタイルの例として挙げられます。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]

ソーシャルフィードバック

協同組合

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、例えば、友達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]

競争力

これは、競争という概念を通してユーザーを説得します。例えば、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モチベーションを高めることができます。[要出典]

動機の種類

外因性

これは、タスクの完了に対する報酬としてトロフィーを獲得するなど、外部の動機を通じてユーザーを説得します。[引用が必要]

本質的な

これは、健康であることや目標を達成したことでユーザーが感じる良い気分などの内的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に留意する価値があります。これは、内発的動機付けが報酬と関連付けられており、報酬がなくなると内発的動機付けが低下する傾向があるというものです。これは、報酬の捉え方によっては、報酬が内発的動機付けではなく外発的動機付けと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、能力や功績を反映するものとみなされれば、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]。彼らの研究チームは、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を3つの実験グループに分けた。第1グループには、マーカーを使えば「グッドプレーヤー賞」がもらえると伝えた。第2グループには、マジックマーカーを使うインセンティブは与えられず、報酬は与えられたが、遊んだ後に報酬が与えられた。第3グループには報酬に関する期待は与えられず、報酬も与えられなかった。1週間後、すべての生徒は報酬なしでマーカーを使って遊んだ。「グッドプレーヤー賞」を受け取った生徒は、研究開始時と比べて半分の関心しか示さなかった。後に他の心理学者もこの実験を繰り返したが、報酬は短期的な動機付けを生み出すものの、内発的動機付けを損なうという結論に至った。

強化タイプ

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します。例えば、茶色く枯れかけた自然の風景は、ユーザーがより健康的な行動を実践するにつれて、緑色で健康的な風景に変化するかもしれません。[要出典]

肯定的な強化

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。例えば、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美しい要素を追加するといったことが挙げられます。[要出典]

論理的誤謬

最近では、リエトとヴェルネロ[29] [30]も、論理的誤謬に還元可能な議論は、ウェブ技術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、説得的なニュース推奨に関する大規模研究[31]や、人間とロボットのインタラクション[32]の分野でもその有効性を示している。ランド研究所 の2021年の報告書[33]は、論理的誤謬の利用が、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拡散するために用いる修辞戦略の一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。これは相互平等性の欠如です。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ません。[1]

健康行動の変化

説得技術は多くの分野で活用されていますが、近年、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とは、患者への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活用するものであり、多くの医療現場で活用されています。[34]

多くの科学的研究は、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可能性を示しています。さらに、最も効果的な介入はヘルスコーチングをモデルとしています。ヘルスコーチングでは、ユーザーに目標​​設定を求め、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。高度なシステムでは、再発したユーザーにも対応し、元の状態に戻れるよう支援します。[35]

行動変容を長期的に維持することは、行動変容介入における課題の一つです。例えば、慢性疾患の治療レジメンにおける非遵守率は、報告されているように50%から80%にも達することがあります。過去の研究で、治療への長期的な遵守率を高めるために一般的に示されている戦略としては、延長ケア、スキルトレーニング、社会的支援、治療の個別化、自己モニタリング、そして多要素ステージなどが挙げられます。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、そして健康習慣を明らかにすることへの患者側の抵抗感といった要因など、プログラムの実施には障壁が存在します。[36]

行動変容戦略をより効果的にするため、研究者たちはよく知られた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ある。各行動変容理論はそれぞれ異なる方法で行動変容を分析し、異なる要因の重要性を考慮している。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る。それらの有効性はさまざまである。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唱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もある。[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、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[38]や、水分摂取量の増加を促すなどのライフスタイル[39]にも活用されています。これらの研究は、ヘルスケアにおいて既に有効性が実証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。[要出典]

興味深いことに、行動変容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変容の維持にほとんど影響を与えないことが示された。[40] Wemyssらによる研究では、短期的に行動変容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、行動変容に対する認識は異なる可能性があると指摘されている。つまり、実際には行動変容を維持していなくても、行動変容を維持したと信じている可能性があるのだ。[38]そのため、自己申告による評価は、介入の効果を評価する最も効果的な方法とは限らない可能性がある。[要出典]

持続可能なライフスタイルを推進する

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積極的である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の開発に取り組んでいます。

一般的な手法の一つは、人々に環境に優しい行動をとることのメリットを認識させることです。例えば、家庭における電力消費へのフィードバックの効果を調査した20以上の研究をレビューしたところ、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削減などの環境的メリットに加え、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用いられます。[41]

研究の課題

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。

技術的な課題

開発されている説得技術は、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モニタリングする自動システムに依存しています。医療分野におけるいくつかの研究では、自己申告にはバイアス、想起エラー、そして遵守率の低さが伴うことが指摘されています。現実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用いて人間の行動をモニタリング・予測することは、特に説得技術のほとんどがジャストインタイムの介入を必要とすることから、依然として困難な課題です。

行動変化の研究の難しさ

一般的に、行動変容を理解するには長期的な研究が必要です。なぜなら、これらの変化には複数の内的および外的要因（性格タイプ、年齢、収入、変化への意欲など）が影響を与える可能性があるからです。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アナリシスでは、これまでに収集された行動変容のエビデンスは、因果推論分析における「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稀であるため、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を実施することの実際的な課題のため、[44]、前述のライフスタイルに関する実証試験のほとんどは、自発的で自己選択された参加者に依存しています。もしそのような参加者が試験に参加する前から既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生じることになります。このようなバイアスの存在は、試験で認められた行動変容効果を弱める可能性があります。説得技術を用いた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ための分析はまだ広く行われていない。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、自己選択バイアスは認められなかったという証拠が得られた。[45]しかし、彼らの研究結果を一般化（あるいは反証）するためには、異なる文脈や異なる説得技術を用いた試験において、さらなる証拠を収集する必要がある。[要出典]

倫理的な課題

説得的テクノロジーによる感情や欲求の操作という問題は、依然として倫理的な議論の的となっている。倫理的かつ道徳的に責任ある設計を奨励し、説得的テクノロジー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設計ガイドラインを策定すべきである。[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、自身が執筆する学術論文などを通しての教育が、説得力のあるコンピュータの倫理的課題に対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、倫理と技術への取り組みにおける教育の重要性について、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関する知識が深まることで、人々は自らの生活を豊かにするために、そうした技術を採用する機会が増える。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用いていることを認識するのに役立ちます。」[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、説得の逆効果を引き起こすリスクである。説得技術は、本来減らすように設計された悪い行動を誘発してしまう。[47]

参照

説得技術と重複する部分や共通点を持つ他の主題としては、次のようなものがあります。

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