了解短信偏好，为移动目标导向行为干预的发展提供信息

介绍

在过去的十年里，心理健康研究人员试图利用流行的当代技术，如电脑和移动电话，以开发有效的干预措施，以解决一系列医疗和行为问题。基于移动电话的短消息服务(SMS)的广泛可用性和实时性潜力使SMS干预成为该领域内一个有吸引力和有前途的研究课题。许多研究表明，短信干预可以改善各种身心健康障碍的结果[1-3.]。短信干预在没有治疗控制的情况下产生了小到中等的效果，其中短信戒烟和艾滋病毒药物依从性产生的效果最大[1]。最近的评论表明，包含短信和其他提示可以改善基于网络的干预措施的效果，并突出了移动短信对增强多种干预措施的价值[4]。此外，140个字符的简短文本干预推广到整合Twitter和智能手机应用程序的干预，这些应用程序适用类似的字符限制。

短信干预的内容通常基于流行的全球行为改变理论，如行为改变的跨理论模型，社会认知理论[5]，或者，最近，具体的基于理论的移动干预测绘技术[6]。虽然这些行为理论代表了当前和未来移动干预研究的基础，但许多其他重要的干预设计特征却被忽视了。一些数字干预发展研究侧重于人机交互[7]和有说服力的设计特点[8强调语气、设计和结构等非特定干预成分的细微差异，以增加用户在干预中的参与度。

信息的语气和结构会影响用户在干预中的接受度和参与度，因为每个接触点都是吸引最终用户的机会。一些开创性的研究调查了信息框架如何影响干预结果或对干预的依从性。例如，比克莫尔和同事[9发现在计算机交互中使用同理心会带来更积极的用户体验，而虚拟代理对任务中断的礼貌感知则预示着长期的坚持。然而，另一项研究发现，当虚拟代理严肃而不是嬉戏时，人们锻炼得更多。10]，这表明干预的整体基调会对离散的行为结果和接受性产生影响。

有大量文献表明，针对不同条件下的健康结果，为个人用户量身定制基于计算机的干预内容、偏好和反馈的好处[11]。干预裁剪增加了特定子群体的接受性、信息记忆、自我关联和自我参照信息处理[12，13]。一些关于剪裁的早期工作表明，理想的信息类型(例如，图片与文本)根据个人的认知需求而变化[14，15]，这表明个人对内容的处理方式不同，对某些形式的信息表达比其他形式更容易接受。尽管有大量关于干预定制的研究，但几乎没有研究表明哪种类型的个体更喜欢哪种类型的信息结构和内容。例如，老年人是否更难以处理textese比年轻人好吗?女性比男性更容易接受健康信息中的表情符号[16] ?到目前为止，还没有研究调查人口变量如何对目标导向的基于短文本的干预措施的偏好产生不同的影响。

在一般干预发展领域，若干发展研究使用焦点小组和试点后访谈来检查对某些类型信息的偏好。例如，在短信干预促进减肥的参与者不喜欢包含textese(例如，你今天感觉如何?)和健康信息中的被动语言[17]。针对各种健康主题的多项研究进一步表明，用户更喜欢语气积极或以利益为导向、简短和直接的信息[17，18]。除了用户偏好之外，最近的一些研究特别关注文本的潜在特征对可读性和留存率的影响[19，20.]。例如，Leroy和同事[20.研究发现，尽管低名词短语复杂性被用户认为是最简单的，但语法操作对内容的可读性影响不大。这些研究共同强调了理解这些信息特征对用户接受度的影响的重要性。

收集这些信息的一个有用的、经济有效的方法是使用定量方法来对抗定性测试的局限性的快速和迭代的用户偏好或beta测试。这些方法经常用于消费者研究，以汇编有关用户参与度的数据[21]或参与公共卫生运动[22]。在我们之前开发成瘾持续护理短信干预的工作中，我们比较了以利益为导向和以后果为导向的信息的偏好，发现个人通常更喜欢以利益为导向的信息，但这种信息偏好被认为是无毒的好处所调节。23]。本研究加强了对动机过程与信息框架一致性重要性的裁剪结果研究。然而，与消费者偏好研究一起，它也揭示了偏好研究可能是资源有限环境中初始干预开发工作的有用工具。

这项研究调查了人们对一系列旨在培养目标导向行为的短信的偏好。文本信息以镜像的方式显示，向参与者展示语法和语言、语气、权威所在地和语法人物的变化。本研究的目的是确定是否存在任何全球消息偏好，以及某些特征如何调节这些偏好，从而为移动消息干预措施的发展提供信息。此外，我们采用迭代设计技术来评估信息的细微变化如何影响从一个样本到下一个样本的偏好。这项研究得到了纽约州精神病学研究所机构审查委员会(NYPSI IRB)的批准，是移动适应性酒精干预的试点干预开发工作的一部分。

方法

招聘

参与者是通过亚马逊公司的在线劳动力市场亚马逊土耳其机械(MTurk)在线招聘的。MTurk是一个交流平台，通过它工人是否可以签约执行需要人类智慧的任务(例如，消费者调查或beta测试)，以换取公司的补偿请求者谁发布了任务。这些任务被称为人类智能任务(HITs)——可以是一个简短的问题，也可以是一个30分钟的调查。在过去的几年里，MTurk被用于社会科学研究，当设计中包含某些有效性检查时，其结果与其他抽样方法相似[24]。

研究的可行性

这项研究的土耳其工人资格包括在至少500个完成的HIT中，HIT的批准率达到95%或更高。这确保了以前的HITs工作一直被其他请求者认为可以接受的工作人员样本，以及显示出适当程度的计算机和因特网知识的工作人员样本。受试者池进一步限于位于美国的参与者。符合这些条件的工人可以查看我们的HIT，标题为回答一个关于你的短信偏好的调查，并通过我们的请求者账户发布，哥伦比亚大学研究。符合条件的员工可以点击一个由survey Monkey托管的外部网络调查的Web链接，该调查已被用作许多研究中的调查托管。在完成调查之前，参与者填写了一份简短的匿名调查同意书，并提供了调查员和IRB的联系信息。在同意书中，参与者被告知，这项研究的目的是了解他们在试图实现个人目标时更喜欢收到哪种类型的短信。一旦参与者完成调查，他们将获得一个调查代码，输入他们的MTurk帐户，等待请求者审查和补偿。只有通过MTurk转介的参与者才获得补偿。

为了保持匿名性，我们不能将调查与参与者的MTurk帐户联系起来，但在调查和MTurk请求者帐户中都包含了对匿名调查研究的几个先验有效性检查。这些有效性检查是根据网上电子调查结果报告核对表进行的[25]。我们发布了四次调查问卷，平衡了多项选择选项和反向排序的问题。在Survey Monkey中，我们的保护措施包括，一旦工作人员打开调查，我们就会封锁IP地址，以阻止他们重新获取调查，忽略那些没有对开放式问题进行有力回答的用户的回答，以及/或对重复的信息偏好问题给出相互矛盾的答案。虽然我们无法将单个员工与其调查回答相匹配，但我们能够查看每个员工在MTurk中花费在HIT上的总时间。由于我们的调查至少需要6分钟才能完成，因此我们拒绝了完成时间少于6分钟的参与者的工作。

参与者

总共有452名参与者参加了四项信息偏好调查中的一项。其中，98家因不在美国而未被纳入本文。这些参与者主要位于印度，将在另一份文件中讨论。在354名美国参与者中，有277人被纳入最终样本:58人被排除在外，因为他们对相同但平衡的项目的回答相互矛盾，9人被排除在外，9人被排除在外，10人被排除在外，因为他们在6分钟内完成了调查。

评估

评估包括大约90个项目，每筛选大约8个项目。参与者被要求提供一个他们想要实现的个人目标，并从每组中两个他们希望收到的信息中选择一个来帮助他们实现目标。这些目标不一定与健康有关。参与者被告知，他们的目标可以是任何东西，从锻炼到更多地使用牙线到更加自信，而且没有错误的目标。在22组中大约有70个信息组。每个小组通常由三个二对组成。信息组合主要基于先前的信息研究、公共卫生信息活动和我们自己编写信息的经验得出的信息表达中预先存在的动机和行为变化内容和语言差异。基于这些现有消息，我们开发了一个相应的镜像消息来测试特定的首选项。例如，如果一条消息包含单词你，然后我们创建了一个镜像信息，用“我们”代替“你”。中给出了消息设计的组织结构、消息分组和描述、每个分组的示例二元组合以及每个分组的二元组合数量表1。此外，我们还包括了几个关于个性或性格的单项语义差异对偶。这些包括面对有效的二分类语义差异(例如，我倾向于成为一个悲伤的人/我倾向于成为一个快乐的人;I get along well with others/我和别人相处有困难;我经常对别人的行为感到沮丧(我不会让别人的行为太困扰我)。

该调查在MTurk上共发布了4次。在下载并分析了前两份调查出版物的数据后，如果参与者之间的偏好似乎有明确的共识，那么一些信息组合和分组就会被删除(例如，Smiley Emoticon vs Sad Emoticon组)。新的组合和类别随后被添加到MTurk第三次和第四次发布的调查中。这些修订解释了所检查的许多消息分组的样本大小的差异。在研究过程中，为了纠正模糊性、不成比例的加权语言或不能准确反映信息组总体概况的语言，2组中3组信息的内容略有改变。具体来说，指令组对被动组中的第3组和统计组对轶事组中的第2组和第3组被改变了。最终，统计与轶事组被排除在主要发现之外，因为研究人员担心这个组作为一个整体是不健全的。因此，在这一组中，只有基于二联体#2和3的改变的差异被报道。目标根据其主题分为三大类:身体健康和幸福，能力和掌握，以及个人实现。然后将这些类别中的目标细分为更具体的组，如下所示。 In the physical health and well-being category, goals were subcoded as weight loss, fitness, nutrition, smoking cessation, sleep health, or personal hygiene goals. In the competence and mastery category, goals were subcoded as professional, academic, financial, or personal goals. In the personal fulfillment category, goals were subcoded as emotional, social, or spiritual goals. Finally, we included process rulers related to one’s self-selected goal such as goal importance, benefits of meeting that goal, and goal efficacy, which have been used in previous research [26]。

数据分析

根据参与者对该双组中消息的多数偏好(即至少选择2/3或3/4个消息)，创建了每个双组中偏好的二分类变量。如果一个类别包含4条信息，则每个类型中选择2条信息的个人(50/50偏好)将从分析中删除。使用卡方分析进行调节分析，并报告了比较百分比。

结果

概述

人口统计资料载于表2。总体而言，样本主要是白人和中年，至少有高中学历，277名参与者中有130名(47.1%)是全职工作。大多数人的手机套餐都有短信功能，277人中有197人(71.1%)有无限短信套餐。

个人目标

参与者在选择他们喜欢的信息时产生了各种各样的个人目标。277名参与者中有137人(49.5%)制定了与身体健康和幸福相关的个人目标。在这个广泛的类别中，137名参与者中有52人(38.0%)制定了健身目标(例如，“我想经常去健身房”)，137名参与者中有44人(32.1%)制定了减肥目标。此外，277名参与者中有103人(37.2%)制定了与能力和精通相关的个人目标。在这一类别中，103名参与者中有33名(29.9%)制定了财务目标(例如，“我今年想存更多的钱”)，25名(24.3%)制定了职业目标(例如，“我想在公司里进步”)，18名(17.4%)制定了个人精通目标(例如，“我想建自己的房子”)。此外，277名参与者中有33人(11.9%)制定了与个人实现相关的目标(例如，“我想与配偶更有效地沟通”或“我想有更多的乐趣”)。

信息的偏好

消息传递首选项的结果显示在表3。出于本文的意图和目的，我们将“明确偏好”定义为75%或更多的受访者对分组内一种消息类型的偏好。大约有一半的人有明确的偏好，在这四组中，超过90%的受访者选择的信息不包括文本、悲伤的表情符号、错误的语法或外部控制点。此外，全球范围内的人都更喜欢以利益为导向或语气积极的信息，以及礼貌的信息。在许多分组中，没有发现对整个样本的明确偏好。

信息修改

由于这是一项干预发展研究，我们还创建了一些信息，在这些信息中，我们对样本之间的特定语言成分进行了操作。将指令与被动二分体#3中的被动信息的措辞从“每次你感到沮丧时，试着将你的想法转变为积极的改变”转变为“每次你感到沮丧时，你可能想要尝试将你的想法转变为积极的改变”，结果导致参与者对指令信息的总体偏好增加:208名参与者中有127人(61.1%)更喜欢二分体改变前的指令信息，但57名参与者中有51人(89.5%)更喜欢改变后的指令信息。在一个研究统计与轶事偏好的信息分组中，将信息dyad #3中的统计数据从“93%监控食物摄入的人减少了卡路里摄入”更改为“44%监控食物摄入的人减少了卡路里摄入”，导致统计数据的总体偏好减少;212名参与者中有156名(73.6%)喜欢第一个版本中包含统计信息的消息，而60名参与者中只有37名(61.7%)喜欢统计信息改变后的消息。相反，将信息dyad #4中的统计数据从“报告为他人做好事的人比不为他人做好事的人快乐44%”更改为“报告为他人做好事的人比不为他人做好事的人快乐93%”，导致对统计数据的总体偏好增加:210名参与者中有97名(46.2%)更喜欢包含统计数据更改之前的消息，而57名参与者中有37名(64.9%)更喜欢统计数据更改后的消息。

消息偏好调节器

我们评估了基于几个人口统计变量的偏好差异，包括性别、年龄和教育程度。只有在一个信息分组中，男性和女性参与者对信息的偏好存在显著差异，女性参与者比男性参与者更倾向于选择正确的语法而不是错误的语法²₂₁₂= 5.334,P= .021;男= 93.5%,86/92;女= 99.2%,120/121)。同样，老年人和年轻人的偏好之间存在的唯一显著差异是，老年人比年轻人更倾向于“你”而不是“我们”²₂₇₁= 7.669,P= .006;40岁以上=76.4%，55/72;40岁以下=58.0%，116/200)。

不同受教育程度的参与者对若干信息分组的偏好也存在显著差异。低于大学学历的参与者比具有大学学历或更高教育水平的参与者更倾向于指示而不是建议²₂₁₀= 6.061,P= .014;未上大学=97.9%，95/97;高校=89.5%(102/114)，短消息对长消息(χ²₂₆₇= 3.759,P= .053;未上大学=55.1%，70/127;大学=43.3%，61/141)，包含笑脸表情符号的消息与不包含表情符号的消息(χ²₂₆₉= 3.569,P= .059;未上大学=59.4%，76/128;大学= 47.9%,68/142)。我们以显著调节因子为自变量，教育程度为因变量，进行多元逻辑回归。当控制所有变量时，教育只调节了对方向和被动建议分组的偏好(Wald统计)_3205年= 5.26,P= .022)。基于就业状况的信息偏好没有差异。

我们还评估了基于个性或特质变量的偏好差异。报告普遍悲伤的参与者比报告普遍快乐的参与者更有可能喜欢命令而不是非指令性的一般陈述(χ²₂₆₇= 4.037,P= .045;伤心= 50.8%,30/59;快乐=36.4%，76/209)，字面语言到隐喻(χ²₂₆₇= 6.508,P= .011;伤心= 70.7%,40/58;快乐=51.9%，109/210)，非礼貌信息对礼貌信息(χ²₂₀₄= 3.907,P= .048;伤心= 22.7%,10/44;快乐=11.2%，18/161)，损失帧到增益帧的信息(χ²₁₉₀= 4.193,P= .041;伤心= 20.5%,9/40;幸福= 8.6%,13/151)。这一群体也有倾向于“我”陈述而不是“我们”陈述²₂₅₉= 3.136,P=重建;伤心= 76.8%,43/56;幸福= 64.2%,131/204)。具有显著调节因子的多元逻辑回归显示，只有“我”对“我们”的偏好(Wald统计)_4179年= 4.74,P=.029)和命令到非指令性通用语句(Wald统计_4179年= 8.29,P= 0.004)仍然显著。

尽管参与者报告了截然不同的目标，但具有不同高阶目标的参与者之间存在的唯一差异是，具有个人实现目标的参与者比具有身体健康和幸福或能力和掌握目标的参与者更倾向于结果信息²₁₈₉= 6.829,P= .033;个人成就感=24.0%，6/25;身体健康和福祉=10.8%;10/93;胜任和精通=5.5%，4/73)。然而，在所有三个群体中，都存在对基于利益的信息的强烈偏好。目标和消息传递首选项之间的关系将在以后的文章中详细讨论。

最后，我们根据三个过程标尺评估了偏好的差异:参与者对改变的感知利益，对自己改变能力的信心，以及对改变的感知重要性。对指导信息的偏好与感知变化带来的更大利益显著相关_1、31日= 4.33,P= .047)。对大写(大写)强调的偏好与感知变化的更大利益显著相关(F_1110年= 4.719,P= 0.032)，对自己改变的能力更有信心(F_1197年= 6.732,P=.012)，并且认为改变的重要性更大(F_1200年= 9.325,P= .003)。当进入逻辑回归时，由于样本量小，改变变量的好处被去除，只有目标重要性仍然是显著的(瓦尔德统计)_2197年= 6.78,P= 0.009)，而目标置信度趋向显著性(Wald统计量)_2197年= 3.43,P=))。

讨论

主要研究结果

据我们所知，这是第一个定量研究各种信息类型的信息偏好，以帮助指导基于文本的移动干预开发的研究。本研究的结果表明，用户对某些类型的信息特征有明显的偏好，这强调了对信息结构、语言内容和整体语气的关注对于目标导向行为的信息发展的重要性。准确的拼写和语法，以及强调积极而不是消极的信息，尤其如此。虽然对这一主题的定量研究很少，但本研究的结果总体上反映了过去对消息传递发展的定性研究，并得到了疾病控制和预防中心的进一步支持社交媒体写作指南［27]。有关基于本研究和其他来源编写目标导向行为信息的指南，请参阅多媒体附录1。

拼写、标点和语法

参与者表示，相对于包含准确拼写和语法正确的信息，他们更倾向于选择拼写准确、语法正确的信息textese或者包含语法错误。Textese可能比正确拼写单词和短语更难理解[28]。有可能是参与者对正确拼写的压倒性偏好textese是因为这个事实吗textese会阻碍理解，从而降低信息的接受度。在定性研究中对这一发现的另一种解释是textese或者，无意中包含的拼写和语法错误会威胁到旨在帮助用户实现目标的信息来源的可信度[8，29]。这也解释了为什么参与者更喜欢严肃的信息而不是幽默的信息。

第三和第四个消息分组用于检查消息语法，比较带有单个标点符号的消息(例如，“。”或“!”)到带有多个标点符号的信息(例如，“…”或“!!”)，以及整个单词或短语的大写到不大写(例如，“当谈到坏习惯的负面后果时，你也不例外”)。可以使用多个标点符号或大写来增加强调或创建停顿，从而构成口头线索的视觉替代。与正确的拼写和语法相比，参与者对单个标点符号的偏好远不如对多个标点符号的偏好明显，并且在有大写强调的信息和没有可见强调的信息之间没有明显的偏好。然而，那些认为达到自己的目标是非常重要的，并且会让他们受益匪浅的参与者更有可能喜欢用一些或全部大写的单词来强调的信息，而且在高收益的变化组中，有一种倾向于使用多个标点符号的趋势。这强调了了解最终用户的状态是干预开发的关键组成部分。

表情符号

我们研究了包含表情符号的两种不同信息组的偏好变化:一种是将带有笑脸的信息与带有悲伤表情的相同信息进行比较，另一种是将带有笑脸的信息与没有表情符号的信息进行比较。在我们研究的所有信息分组中，笑脸和悲伤表情信息组的偏好最强，参与者非常喜欢带有笑脸的信息。这一发现与过去的研究一致，即用户更喜欢积极的信息而不是消极的信息，正如我们的发现一样，参与者通常更喜欢利益导向的信息而不是结果导向的信息。相比之下，对于包含笑脸符号的信息和不包含表情符号的信息，并没有明显的偏好。有可能一些参与者认为在旨在帮助用户实现个人目标的信息中包含表情符号太不正式，而另一些人则认为与没有表情符号的信息相比，包含笑脸是一种鼓励或奖励。虽然几乎所有的参与者似乎都更喜欢积极的图像而不是消极的图像，但两组表情符号的偏好差异如此之大的事实表明，根据上下文的不同，包含一个表情符号可以传达非常不同的信息。

先前的文献表明，对于认知需求较低的人来说，视觉线索比文字线索更有效[15，30.我们发现，受教育程度较低的人比受教育程度较高的人更倾向于使用表情符号。了解哪些人更容易接受表情符号[31]是一个重要的研究方向，因为它们经常被纳入现有的卫生信息传递干预措施。综合来看，这些结果强调需要根据个体差异调整沟通模式，以最大限度地参与目标导向的干预。

句子类型:陈述句、疑问句和祈使句

用户对陈述的偏好明显高于问题，这具有特别有趣的含义，因为自我评价问题经常用于将动机性访谈技术整合到消息传递干预中。根据我们的发现，在没有充分了解最终用户偏好的情况下包含这些信息需要重新考虑。例如，一个喝得太多的人会不会仅仅因为一条短信让他或她这样做，就有动力去思考和评估饮酒的后果?此外，不需要互动的问题可能会被个人忽略，因为他们不会收到关于他们的回答的反馈。另一方面，Muench及其同事[23研究发现，正在思考问题行为的个体需要自我评价信息，这表明参与者在特定的时间或变化阶段可能更容易接受这类问题。

比起被动或暗示性的语言，人们更喜欢指令性的语言。调节分析显示，对指导性语言的偏好在老年人和受教育程度较高的个体中尤为明显。这可能是几个因素的结果，但可能只是表明这些用户被教导在交流时避免被动或暗示性语言。虽然参与者总体上更喜欢指示而不是被动信息，但他们更反对立即行动的命令(例如，“马上做x……”)，这表明尽管个人可能需要指示，但他们可能不希望在某一时刻感觉被命令以某种方式行事。

句子内容、语法人物和长度

如上所述，人们也普遍偏爱不含幽默的信息。幽默可能会减少一个人实现目标的努力，应该有节制地使用，可能只有在联盟建立之后才会使用。以第一人称单数(“我”语句)和第二人称(“你”语句)呈现的消息比以第一人称复数(“我们”语句)呈现的消息更受欢迎。这可能表明参与者通常更喜欢被识别为个体，而不是许多人中的一个，并且更喜欢将消息发起者识别为个体。

我们发现在分组中对其他几种类型的消息没有明确的偏好，包括短消息和长消息。这种分组特别有趣，因为干预开发人员经常被鼓励将消息分解为最小的组件。32]。相比之下，我们的研究结果表明，在某些情况下，缩短信息可能会牺牲其可读性、意义或凝聚力，这应该尽可能避免。虽然人们普遍更喜欢未引用的语句，而不是被引用的语句，但我们发现，增加统计数据中影响的百分比(例如，44%到93%)会导致对统计数据的更明显的偏好。这一发现与关于从众和社会规范对增加信息说服力的作用的研究相吻合。不同的结果(例如，幸福与死亡率)可能会显著改变不同统计数据的说服力，这也可能存在显著差异，这应该得到更详细的探讨。

组差异

差异偏好分析旨在帮助区分不同群体之间的偏好。在我们的案例中，整体分析并没有揭示出偏好的巨大变化，而是揭示了某些群体在某些变量上的微妙差异。例如，虽然年轻的参与者比年长的参与者更喜欢“我们”而不是“你”的信息，但两组之间的差异仅为14%。事实上，很少有审核员将一组人对二分体的总体偏好从一种信息类型转移到另一种。然而，报告的差异是显著的，未来的研究应该检查基于这些差异的消息偏好的微妙变化。例如Muench和他的同事[23发现在药物滥用样本中，个人通常更喜欢以利益为导向的信息，但这种情况在那些报告认为改变会带来更高好处的个人身上更为明显。因为这一发现与一般的健康裁剪文献相似[33]，研究偏好的调节因素可能是制定量身定制的干预措施的有效方法。

有趣的是，有些人更喜欢负面信息。由于有充分的证据表明攻击性或贬低性的语气会降低长期依从性(与建设性的负面反馈或结果导向的信息相反，这可能是有用的)，这一发现突出了偏好研究在指导干预设计方面的缺点。在促进长期行为改变的干预措施中，禁止使用含有羞辱或惩罚等消极成分的交流[34]，尽管有些人声称更喜欢这些信息。那么，为什么有些人更喜欢不礼貌或攻击性的信息，我们如何识别这一群体呢?例如，事后分析显示，喜欢悲伤表情的那一小群人也喜欢更具攻击性的信息。同样地，我们发现那些普遍感到悲伤的人比那些报告自己很快乐的人更有可能选择以结果为导向的文字信息，并且有一种选择“我”而不是“我们”信息的趋势。在这种情况下，偏好可能只是一种了解个人的评估工具，根据这些类型的偏好进行调整可能不会改善结果。与此同时，发送与偏好一致的信息可能会增加干预的参与度。然后，随着用户的参与度越来越高，可能会有一个缓慢而微妙的转向“更健康”的信息。例如，干预可以在改变过程的早期用“我”语句向抑郁症患者发送信息，然后随着干预的进行慢慢转变为“我们”语句。一般的裁剪文献进一步表明，参与数字干预是结果的最佳预测因素之一[35]。

令我们惊讶的是，在过程标尺上得分不同的人之间，他们的偏好几乎没有差异，唯一的区别是，那些对改变信息中的首选强调有更高的信心、重要性和好处的人，以及那些看到实现目标更大好处的人，与那些认为实现目标没有什么好处的人相比，更喜欢教练信息。这两种信息类型都是为了激发个人的某种情绪而设计的，对于那些看到更大的利益或改变的重要性，或者对自己改变的能力更有信心的人来说，增加积极的情绪强调可能是有用的。虽然理解这些过程对消息开发具有重要的意义，但更让我们吃惊的是，差异如此之少，结果应该谨慎解释。

限制

尽管这方面的研究前景光明，但也存在局限性。最突出的是，偏好并不一定转化为改善的结果[36事实上，它可能反映了一个人潜在的消极图式，比如自我羞耻或降低自我效能的倾向。因此，无论偏好如何，在个性化信息时都应该采取某些预防措施，例如避免使用攻击性语言或悲伤的表情符号，而对于中性或中度禁忌的信息(例如，培养外部控制点)，如果它能提高用户粘性，则可以给予更多余地。另一个限制是，我们并没有发送实际的手机信息，而是通过在线调查询问用户的偏好。在电脑屏幕上查看消息与在实际文本或移动警报中查看消息可能会产生不同的偏好。对于变量的偏好尤其如此textese，这在移动通信中最为常见。然而，就结果而言，我们的结果与大多数一般健康传播文献一致[37]，表明偏好研究是干预发展中有用的初步步骤。我们的调节分析结果应该保留解释，因为我们做了多次分析，膨胀了ii型错误的可能性。但是，我们对重要变量进行了逻辑回归，以查看每个主持人对消息传递首选项的独特贡献。

也有人口限制。也就是说，我们没有将调查的可用性限制在可能成为健康干预目标的人群中，而是将其开放给具有广泛目标的更广泛人群，其中一些目标与健康完全无关。与那些正在与健康或精神健康问题作斗争的人相比，更广泛的人群可能有不同的信息偏好。由于一些信息分组是在后来的队列中添加的，因此这些偏好发现的样本量较小，从而降低了影响的强度。因此，未来的研究应该用更大的样本来重复这些发现。最后，我们将这一分析局限于美国人群。作为研究的大部分内容，我们比较了美国人和印度人的信息偏好，因为有充分的证据表明，不同文化之间的语言风格和交流方式存在巨大差异。38]。尽管存在一些局限性，使用自下而上的参与式策略可以帮助我们在更大的理论框架内设计出考虑客户偏好的干预措施。增加定量偏好测试可以产生与焦点小组相似的结果，但负担明显降低，并且可以快速迭代和修改，以测试我们的护理模式中的细微变化。

结论与未来研究

综上所述，无论干预措施的内容或理论如何，了解干预措施呈现的偏好都可以提高参与度[39-41]，因此是移动信息研究的合理延伸。虽然我们不知道不同结构的信息对实际结果的影响，但它们可能会增加对基于信息的干预的参与。例如，最近的一项研究表明，虽然表情符号确实增加了用户发短信互动的乐趣，但对表情符号的感知享受对信息的感知有用性没有影响[42]。一旦我们了解了这些全局信息偏好，我们就可以开始进一步研究偏好调节因子，例如在健康定制文献中报道的那些[11，12]。此外，研究应该使用生态瞬时评估和响应率反馈来检查用户对实际短信的偏好。这项研究将为研究者更好地理解现实环境中的偏好提供帮助。未来的研究还可以关注接受性，因为它与变化过程中的特定时期有关(例如，当一个人达到目标时的表情符号与一个人没有达到目标时的表情符号相比)。Muench及其同事[23]揭示了个体在变化过程中的不同关键点产生不同的信息(例如，当某人有复发风险时与已经复发的人)，强调在动态定制的干预措施中，信息必须在适当的时刻包含适当的内容，这也可能适用于信息结构。使用快速迭代设计等消费者研究方法，即多次重复发布调查问卷，内容略有变化，可以加快干预开发研究。由于即时移动干预还处于起步阶段，这一系列研究可以帮助指导研究人员在进行大规模试验之前测试拟议的干预成分。作为初步步骤，我们为目标导向的行为消息传递干预制定了编写消息的一般准则。我们故意保持简短，并呈现最有力的发现。然而，在更多的研究完成之前，这应该被认为是初步的。