聊天机器人系统基于SAT的精神卫生保健咨询方法

文摘

近年来,在企业员工心理健康管理变得越来越重要。心理咨询师的数量是不够的,有必要对员工能够保持自己的心理健康。自导精神卫生保健课程使用虚拟现实设备已经被开发出来,和它的减压效果进行验证。本研究提出了一个新版本的课程使用智能手机和聊天机器人来增强其方便日常使用和维护用户动机和重复使用。减压的效果和动力维护被承认。

1。介绍

研究在线课程的精神卫生保健已成为活跃,保持良好的心理健康的重要性已经被广泛认可。保持员工良好的心理健康的公司甚至在日本最近立法。这导致的潜在客户的数量突然增加心理咨询大多数人不生病,而通常的心理专家或顾问人数进行咨询并没有增加。为了应对这个问题,它是在高需求提供意味着自己照顾他们的心理健康状况和利用员工的心理健康的数据更有效的协作支持的专家。

为了实现这样的手段,首先,Kamita et al。1- - - - - -3]开始把SAT(结构化协会技术)咨询方法(4]数字内容,开发了一种自动导向的精神卫生保健系统,身穿VR(虚拟现实)头盔显示器(HMD),最终获得良好的减压评估。

然而,当使用VR在公司,假设一个专用的头盔显示器将被安装在一个共享的位置,如医疗房间或放松的房间。由于位置有限,不可能随时为员工使用当他们想减少日常压力和解决问题,有问题的实用性。在坐的治疗方法,视觉刺激与鼓励直观图像协会和灵感,和频繁的刺激建立的效果是重复观看的图片5,6]。连续使用的自动导向的精神卫生保健课程是很重要的,但动机促进员工使用当然不一定积极参与自我保健是一个挑战。

因此,我们提出一个self-mental医疗课程使用聊天机器人(chatbot课程)行,SNS平台,是常用的沟通工具使用一种广泛使用的智能手机终端从实用性的角度和动力。在这项研究中,我们进行了一项比较干预实验的Chatbot课程和nonchatbot课程构建为web内容(网络课程)调查功效的Chatbot自导的精神卫生保健课程两个方面的Chatbot课程是否进行智能手机不使用虚拟现实也有减压的效果和Chatbot感应是否会提高用户的动机。

2。相关的工作

2.1。使用智能手机的精神卫生保健

近年来,研究进行心理疗法应用于数字内容和使用他们的移动设备作为辅助工具进行治疗和咨询,或训练工具。研究的一个主要的心理疗法,认知行为治疗(CBT),尤其是进展(7- - - - - -9),还有很多商用移动应用程序(10]。CBT会话,辅导员修改的负面认知扭曲客户端与客户端通过对话,鼓励积极的思维和行为改变。会话后,客户给出一个家称为工作日记或列方法,写日常咨询师的思想和分析他们在接下来的会话用于治疗。这个作业的CBT应用程序主要是数字内容部分,不包括整个认知过程。因此,用户很难实现减压效果或压力解决问题在一次性使用。虽然它可能是一个有效的辅助工具,专业支持,在使用作为一个自导的工具的情况下,用户需要充分意识到计划和保持高水平的动机继续使用它。

认知偏差修改(CBM)方法作为一个心理咨询技术吸引了注意力,主要在欧洲和美国,被广泛用于研究和心理学11]。认知偏见指的是假设高水平的焦虑或抑郁的人更有可能消极解释含糊不清的信息可以被积极的还是消极的。CBM-supported智能手机应用程序包括情绪薄荷、训练工具减少焦虑和抑郁(12]。心情薄荷,一个屏幕显示一个微笑和三个负面的脸,所有的四个进球的立即攻丝微笑。重复实现可能会增加的速度响应正面形象,减少关注事件和消极的认知。然而,一次性使用的情绪薄荷并不打算减少压力或解决问题,那么用户将继续训练多次不知道减压的效果。与CBT应用程序中,用户自己需要保持动力。情绪薄荷使用系统提供点牌经济激励措施(13)作为一个方法来鼓励其使用。

正念减压使用冥想(正念减压疗法)和正念认知疗法(MBCT)也越来越多地用于研究和心理诊所在欧洲和美国14,15和在日本普遍存在16]。在美国,大脑功能的变化测量后8周的冥想,证实冥想的效果(17]。正念减压疗法指的是“重点,”,这是在团体和个人进行结合镇静剂冥想,行走冥想和呼吸技巧。研究和开发数字内容的冥想已经先进的(18),和“顶部空间”(19)可在智能手机的应用程序。在这个应用程序中,提供的课程是为每一个目标,比如焦虑和抑郁,用户执行每10到30分钟会话课程按照语音指导。然而,因为有些治疗功能的实现,主要目的是引导冥想,一个实践是没有实现的压力降低或解决问题的有效性。因此,与认知行为治疗和煤层气的应用程序,用户自己需要维持高动力。一些研究发现冥想带来的风险增加不适和疼痛20.),一些方面的研究目的需要仔细处理作为自助工具。

2.2。使用一个聊天机器人精神卫生保健

聊天机器人,自动谈判程序通过文本和声音,伊丽莎以来一直发展(21)是在1966年开发的。

2016年,开发环境开放作为消息传递函数的两个社交网络服务平台,Facebook (“Facebook”是一个注册商标的Facebook Inc .) (22和线23),这使我们能够提供通过SNS聊天机器人。

聊天机器人领域的精神卫生保健开发支持人际交往能力作为抑郁症治疗项目的训练组件而不是治疗(24]。此外,聊天机器人专门应对压力的问题研究。基于感知控制理论,一个自助项目MYLO聊天机器人开发的形式。与伊丽莎MLYO有效性相比,MYLO和伊丽莎导致缓解疼痛、抑郁、焦虑、压力和MYLO被认为是更有用的解决问题[25]。

除此之外,一个自动会话聊天机器人“Woebot”使用Facebook messenger开发基于CBT (26]。由于一个评价实验使用“Woebot”大学生,发现参与者的抑郁症状明显减少。他们说,使用“Woebot”比传统的更接受治疗。然而,上述CBT应用程序一样,Woebot不包括认知行为治疗的整个过程,但主要提供项目压力应对的心理教育。用户需要维护他们的动机之前一段时间成就可以实现。

本研究旨在实现自动导向的精神卫生保健工具假定使用大量的员工不同程度的自我保健的动机。这个程序是提供自我保健措施当经历压力,实现减压的效果甚至在一次性使用,并实现可以使用工具,每天不断解决压力问题。

3所示。坐法

3.1。坐在方法的概述

坐法是一种形式,宗像咨询和治疗技术由(4]。与传统心理咨询技术,它使用的语言刺激通过对话与辅导员作用于思想,SAT使用视觉刺激通过查看图像图像快速识别未被真正的感情和愿望通过协会、灵感和直觉。坐在方法由几种技术。技术澄清客户的问题和特点,激励客户端解决问题包括气质训练方法,健康指导方法,和情感上的澄清方法阐明内在情感需求。减少压力和解决问题的技巧包括坐在图像方法,包括情绪稳定治疗,治疗行为修正疗法,解决问题等等。辅导员审核客户的主要抱怨、压力条件下,心理特征,和进步和有效性的咨询、选择和管理适当的技术。我们开发了一个切使用情感稳定治疗技术。

3.2。情绪稳定治疗

情感稳定治疗技术,可用于减少或解决日常压力的问题,如当前的问题,问题在过去,和减轻身体上的症状,可以管理自己如果咨询或培训期间培训研讨会。辅导员抛出(表结构问题1)到客户端,然后回复或提高他或她的形象在他或她的头脑中,并继续进行治疗。首先,人应该提醒的应力情况,和厌恶的感觉不舒服可能引发身体不适的感觉,比如胃粘或胸部自负。这是紧随其后的是关注身体不适和提供温和温暖的灯光印在纸上的图像媒体(图1),它允许客户选择一个舒适的形象和回忆一个图像的光所包围,治好了的身体不适(光成像方法)(5]。此外,象征着快乐的微笑的脸图像列表,允许客户端选择客户喜欢的图像,并召回的安全感和安全客户喜欢和保护。因此,自我肯定和减压可以通过鼓励客户认识到他或她自己的坚持和囚禁,改变他或她的看法改变问题的意义和解释,并允许客户端预测一个建设性的解决问题的前景(代理表示成像法)5]。

4所示。Digital-SAT方法

咨询师在情绪稳定治疗,检查与客户谈话的治疗效果,颜色的脸,手势,等等,问客户情况,闭目感应,并返回到之前的过程如果效果评价是不够的。digital-SAT方法使基于SAT的自导精神卫生保健咨询师的指导方法没有使用该系统。digital-SAT方法,原始问题情绪稳定药物治疗被细分为一个问题,问卷是简化(表1)。聊天机器人课程基于此digital-SAT方法被开发。

4.1。Digital-SAT结构方法

基于SAT的结构方法,digital-SAT的组成和程序方法分为三类:(1)澄清客户的问题和特点,激励客户端解决问题(评估),(2)减少压力和解决问题(解决方案),和(3)学习心理知识维护心理健康和增加韧性对精神障碍(学习)的一部分。在这项研究中,我们处理评估和解决方案的一部分。

以下4.4.1。评估部分

评估的一部分,心理特征检查测试(表2)进行,使用坐六个心理量表测量的精神状态和特点并记录更改之前和之后的使用。

4.1.2。解决方案的一部分

解决方案部分遵循digital-SAT方法在表的问题1。首先,压力目前(Q.1-1 2和3)回忆说,讨厌压力是说明了颜色和形状(Q.2-1, 2),刺激身体不适的感觉,显然是具体数值图像可视化的程度的压力(Q.3-1、2和3)。接下来,身体不适是松了口气,采用光的图像(Q.4-1和2),和一个微笑的脸图像用于培养的安全感和安全(Q.5-1和2),和压力水平降低(Q.6-1)。随后,条件和减少应激反应可以提供积极的人格形象,鼓励认为不同的方式捕捉压力问题是遇到(Q.7-1、2和3)。此外,通过选择最令人担忧的微笑的脸的图像和想象的消息的人微笑的脸给用户的自我,用户可以记住单词上下文中的用户需求压力(Q.8-1和2)最后,确认和终止的程度初始应力问题是遇到(Q.9-1、2和3)。

5。聊天机器人课程的实施

在传统self-mental保健方法,提取用户是最大的问题35,36]。甚至在坐法,经常微笑面对图像的刺激可以提高心理健康改善效果和课程实践中重复是很重要的。为了解决这个问题,我们设计了Chatbot课程使用聊天机器人与会话的指导。在这个研究中,我们采用了线在日本被广泛使用作为一个聊天工具,开发了一种self-mental保健系统练习Chatbot课程。

5.1。系统配置

图2显示了这个系统的配置。图中显示的数字数据流处理。作为一个聊天工具,我们提供一个聊天机器人服务的应用程序在日本最受欢迎的社交网络服务。聊天机器人应用程序服务器是建立在一个商业HEROKU (“HEROKU”是一个注册商标的HEROKU, Inc .)服务器(37),服务器提供的线。,消息传递API (38)项目提供的线是用于服务器的链接。消息传递API是一个应用程序编程接口,允许聊天机器人应用程序服务器之间交换数据的发送和接收服务器。

5.2。开始屏幕

用户添加了@的聊天机器人。从列表中选择添加的chatbot线的“朋友”屏幕上,按下“交谈”按钮开始在下一个屏幕上显示屏幕(图3)。功能菜单在屏幕的底部有三个按钮,“开始”,“问卷”和“帮助”。单击“开始”开始。当“问卷调查”是推动,它通过网页屏幕(图4)心理特征的检查测试评估的一部分。

5.3。评估部分

的限制功能,可以实现聊天界面排除,例如,能够选择多个选项的列表和图片。使用的心理特征检查测试评估部分由80个问题,创建web页面(图4)。当用户按下按钮上的URL链接聊天界面,用户移动到测试页面,当测试完成后,最终的按钮在屏幕的顶部是被迫返回到聊天界面。

5.4。解决方案的一部分

解决方案的一部分,随着问题过程表1,将为用户提供一系列的问卷通过聊天机器人,和用户将free-written或回答选项(图5)。用户的响应后,下一个问题将会自动呈现,和聊天机器人将诱导过程。图片如光图象(表1Q.4-2)和浏览图像的(Q.5-2)微笑的脸,和选中的图像显示在屏幕上尽可能大的一个场景,获得了良好形象(图6)。从选项列表中,可以显示在聊天界面(图仅限于字符5),图像选择的场景Q.2-1(厌恶图片选择),Q.2-2(厌恶图片选择),Q.4-1(光图象的选择),和Q.5-1(微笑的脸图像选择)需要从图像列表中选择从聊天界面(图7Web页面(图)8)。

6。实验

比较实验进行了评估减压效果通过聊天机器人与智能手机和课程的动机和调查的有效性的Chatbot自导的精神卫生保健。对照组将使用另一个自导的精神卫生保健课程由web页面没有聊天机器人(网络课程)。网络课程也进行了使用智能手机来控制实验条件。

这个实验进行了伦理审查委员会的批准在信息和媒体科学学院图书馆,筑波大学(通知号29 - 137)。

6.1。网络课程

根据digital-SAT方法过程(表1),网络课程实现Web页面是一样的页面上配置的Chatbot课程组成的现场问题,选择和现场选定的图像查看。在实现一个Web课程中,起始页显示当用户启动Web浏览器,登录使用ID和密码登录页面。菜单点击这个页面去评估页面或解决方案的一部分。评估部分使用相同的检查测试页面聊天机器人(图4)。根据digital-SAT过程,实现解决方案部分,显示情况(图/选择的问题9,对应于图5查看(图)和图像10,对应于图6在每个页面)。

这两门课程之间的区别是,当用户读取一个问题提出的句子吹出的聊天,回答和选择,订单将自动显示下一个打击和现场收益的发展,而网络课程开发的用户阅读问题文本在屏幕的顶部,令人沮丧的选项按钮(图9),然后按下“下一步”按钮在屏幕的底部和发送页面(图10)。

6.2。过程

27名大学生被选为参与者和随机分配到两组,聊天机器人课程和网络课程(Chatbot课程: ,男6女9名,平均年龄24.80岁,SD = 1.57, Web课程: ,6男6女,平均年龄25.33岁,SD = 3.37)。实验是按照以下程序进行:(1)本研究的解释(10分钟)(2)应力状态的调查心理特征在web页面上测试(15分钟)(3)坐的解释方法和使用过程的方式(30分钟)(4)实现课程的(10分钟)(5)应力状态的调查测试心理特征和动机使用课程的问卷TAM模型(见6.3节)(20分钟)

6.3。测量

使用压力的减压效果评估特征检查测试坐心理量表(表组成2)和用户的动机使用课程(提高动机的影响使用)使用问卷调查评估创建基于技术接受模型(TAM)这是一种人类行为模型,预测和解释了使用行为的信息系统(7李克特量表)的水平(39]。在这个模型中,感知有用性(PU),感知易用性(PEOU),使用(AU),态度和行为意图使用(BI)作为因素导致用户系统使用测量用户的动机。

关于获得数据,心理特征的差异分数之前检查测试两组之间的课程被Mann-Whitney的测试U测试在5%显著性水平。分数的差异之间的心理特征检查测试之前和之后的每组测试Wilcoxon符号秩检验在5%的显著性水平。然后,李克特量表的得分的差异问题包含在每个因素的问卷创建基于TAM Mann-Whitney的测试U测试在5%显著性水平。Python的SciPy包被用于分析。所有测试使用双尾测量。非参数测试被用来执行所有测试与少量的样本。

7所示。结果

首先,我们Mann-Whitney的执行U测试,以确定是否有不同的应力状态在两组之间(表3)。没有发现显著差异在任何规模的分数。发现分数变化有显著差异的自尊,污渍,SDS Chatbot课程(自尊: ,污渍: ,SDS: )。

关于调查问卷的得分基于TAM模型,聊天机器人课程的平均成绩分数高于网络课程(表4)。Mann-Whitney的的结果U测试的分数表明PEOU的得分有显著差异( )和BI ( )聚氨酯的分数和一个重要的趋势。

8。讨论

首先,它被证实没有显著区别Chatbot课程组和网络课程组在前六量表分数的课程实施和组织不是一个组有不同的压力特性。然后比较两组。

根据评估标准的坐法(表2),之前的聊天机器人课程组的自尊得分是“低”的水平和污渍的分数“更高的”水平。在坐的解释方法,低自尊和无法积极评价自己使人容易焦虑,即使出现问题前的眼睛,因为它们无法积极解决,无法做前景。持续高企的焦虑与抑郁和增加相关SDS得分更高,但SDS评分小组的“中间”水平,不会导致严重的抑郁症。此外,健康咨询需要的分数,这表明应激反应是否体现身体疾病或成瘾行为,也在“中间”水平,不是越来越严重的情况。然而,索引的自我压抑行为特性的压力人格倾向,导致压力,接近“较高”水平和识别困难的情绪也在“中间”的水平。因此,如果继续焦虑,这是一群造成的身体和精神痛苦的压力可能会变得明显。聊天机器人课程显著提高自尊、污渍和SDS得分和提高自尊和污渍评级水平,证实了减压的效果。提高这些指标由坐的解释方法是合理的,因为提高自尊,降低焦虑,减少抑郁。

自尊、污渍和SDS评分指标的压力和相对的状态变量根据当代状态。另一方面,自我压抑行为特性和识别困难的情感不如上述变量的三个尺度表示压力人格特征显示。临床的坐法,提高这些指标的目标之一是修改的感知压力、解决问题、压力增大宽容。虽然平均分数为自我压抑行为特性和识别困难的情感Chatbot课程组减少,没有发现显著差异和改进被视为标准改变了。最新的一项调查使用VR课程确认改进的深层特征应力特征,如自我压抑行为特性和识别困难的情感除了自尊,污渍,SDS。聊天机器人课程,在对压力的影响无显著差异人格特质可以证实,所以可以说,所有改进。或者,这可能是一个限制的Chatbot课程进行一个小的智能手机2 d屏幕。

关于动机的评价利用TAM系统,PEOU和BI更高聊天机器人课程的网络课程。PEOU“很容易学会使用该系统,”“我觉得它很容易掌握这系统,”“我认为这是容易使用这个系统“3分和BI的”我将使用这个系统在不久的将来,”“我相信兴趣这个系统将增加在未来,”“推荐使用这个系统为他人”3分,一个重要的区别是观察到的总点的两个问题。除此之外,一个重要的趋势是在总点的五个问题件聚氨酯。这些结果表明,聊天机器人课程可能比网络更有动力。在网络课程中,虽然同样self-SAT过程实施,任何规模的没有发现显著差异。综上所述,聊天机器人使用的支持表明,动机可能是集中在护理过程本身和对减压的效果。鉴于关注护理过程本身的重要性,它可能证实的侵入性的观点VR课程产生更高水平的浓度和有较高的减压效果。

分享服务和虚拟现实相比,一个聊天机器人粗提供了很大的方便和有诱导聊天机器人的优势,允许用户指导自我保健在毫不知情的情况下。这是一个有用的训练工具。一些用户熟悉这个方法可能更喜欢能够执行它自己的速度,不需要聊天机器人的指导,可能会发现更容易使用Web课程。在我们最近的其他调查,显著减少污渍规模已被证实的帷幕,实现网络课程。可以使用虚拟现实,深化其有效性的感觉和理解,然后重复Chatbot课程和网络课程培训。

未来的研究首先的目标是开发工具,将更有效的通过深化研究如何使用和组合工具。此外,系统,通过使用这些工具收集数据并提供用户专家的实际心理健康状况,如工业医生或顾问,协作支持,可以开发的下一阶段。此外,它应该被提到的人可以使用这些课程是有限的用户可以使用社交网络和智能手机。

作为一个研究的局限性,本研究参与者的数量是小的和进一步的研究需要更大的样本在减压过程的有效性。,最重要的是,评估进行一次确定使用动机和连续性,而不是验证过程是否实际使用。未来的研究应该包括参与者人数的增加和调查课程的继续使用一段时间。

9。结论

在这项研究中,SAT方法转换为数字内容;自导的精神卫生保健课程和一个系统使用一个聊天机器人开发,和比较评价进行了实验与Web课程没有聊天机器人作为对照组。实验的结果显示,聊天机器人的使用增强了用户的动机和支持来减少压力和自导精神卫生保健课程是有效的。然而,用户在本研究的样本很小,和用户的动机和减压效果进行评估基于一次性使用的课程。未来的研究应该包括参与者人数的增加和调查课程的继续使用一段时间。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

这个手稿是一个扩展版的论文发表在2018年的国际科学研讨会上协作技术和数据智能城市的应用程序。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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