Чат-бот, как инструмент психологической поддержки: обзор исследований

Чат-бот, как инструмент психологической поддержки: обзор исследований

Автор: Фрейманис И.Ф.

Журнал: Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология @fsf-vestnik

Рубрика: Психология

Статья в выпуске: 2 (58), 2024 года.

Бесплатный доступ

Статья представляет собой обзор теоретических исследований, посвященных использованию чат-ботов в прикладной психологии. Раскрывается понятие чат-бот, описываются разновидности структуры чат-ботов, перечисляются функции данной технологии, рассматриваются преимущества и недостатки. Сформулированы некоторые рекомендации, которые можно использовать разработчикам в дизайне чат-ботов, направленных на психологическую поддержку. Результаты нашего исследования показывают, что чат-боты обладают значительными возможностями для психологической поддержки пользователей. Технология может выступать в качестве виртуальных друзей и помощников, помогает практиковать осознанность, формировать полезные привычки, контролировать и регулировать эмоциональное состояние, осуществлять психообразование, оказывать постреабилитационную психологическую поддержку, а также заниматься диагностикой психологических проблем. Однако на столь раннем этапе технологию не следует рассматривать как альтернативу профессиональной помощи. Психотерапию посредством чат-бота важно сочетать с профессиональной терапией, общением с психологом-человеком. При разработке чат-ботов важно установить границы возможностей технологии. Создателям чат-ботов необходимо четко указывать цели и предполагаемые ограничения чат-бота. Кроме того, технология должна иметь функции, которые планируют профессиональную поддержку и рекомендуют пользователям обращаться за помощью к профессионалам, когда это необходимо.

Еще

Чат-бот, искусственный интеллект, диалоговый агент, прикладная психология, психологическая помощь, психологическое здоровье, психологический чат-бот, цифровая технология, программы имитирующие работу психотерапевта, chatgpt, мобильные приложения

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/147244139

IDR: 147244139   |   DOI: 10.17072/2078-7898/2024-2-250-259

Список литературы Чат-бот, как инструмент психологической поддержки: обзор исследований

  • Роговец А.Ю., Мазуркевич А., Суворова И.Ю., Винник М., Приходько А.А. Чат-бот как способ поддержки жертв школьной травли // Современная зарубежная психология. 2023. Т. 12, № 3. C. 103–114. DOI: https://doi.org/10.17759/ jmfp.2023120310
  • Abd-Alrazaq A.A., Alajlani M., Alalwan A.A., Bewick B.M., Gardner P., Househ M. An overview of the features of chatbots in mental health: a scoping review // International Journal of Medical Informatics. 2019. Vol. 132. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ 31622850/ (accessed: 24.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.103978
  • Adamopoulou E., Moussiades L. An overview of chatbot technology // Proceedings of the 16th International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, AIAI ‘20 (Neos Marmaras, Greece, June 5–7, 2020). Cham, CH: Springer, 2020. P. 373–383. URL: https://link.springer.com/chapter/ 10.1007/978-3-030-49186-4_31 (accessed: 26.04.2024).
  • Ahmed A., Ali N., Aziz S., Abd-Alrazaq A.A. et al. A review of mobile chatbot apps for anxiety and depression and their self-care features // Computer Methods and Programs in Biomedicine Update. 2021. Vol. 1. URL: https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S2666990021000112?via%3Dihub (accessed: 23.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1016/ j.cmpbup.2021.100012
  • Asensio-Cuesta S., Blanes-Selva V., Conejero J.A., Frigola A. et al. A user-centered chatbot (Wakamola) to collect linked data in population networks to support studies of overweight and obesity causes: design and pilot study // JMIR Medical Informatics. 2021. Vol. 9, iss. 4. URL: https://medinform.jmir.org/2021/4/e17503/PDF (accessed: 23.04.2024). DOI: https://doi.org/ 10.2196/17503
  • Bates M. Health care chatbots are here to help // IEEE Pulse. 2019. Vol. 10, iss. 3. P. 12–14. DOI: https://doi.org/10.1109/mpuls.2019.2911816
  • Battineni G., Chintalapudi N., Amenta F. AI chatbot design during an epidemic like the novel coronavirus // Healthcare (Basel). 2020. Vol. 8, iss. 2. URL: https://www.mdpi.com/2227-9032/8/2/154/ pdf?version=1591947503 (accessed: 26.04.2024). DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare8020154
  • Denecke K., Vaaheesan S., Arulnathan A. A mental health chatbot for regulating emotions (SERMO) — concept and usability test // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2021. Vol. 9, iss. 3. P. 1170–1182. DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2020.2974478 Elmasri D., Maeder A. A conversational agent for an online mental health intervention // Proceedings of the International Conference on Brain Informatics and Health, BIH ‘16 (Omaha, NE, USA, October 13– 16, 2016).
  • Cham, CH: Springer, 2016. P. 243–251. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47103-7_24 Fadhil A. Can a chatbot determine my diet?: Addressing challenges of chatbot application for meal recommendation. 2018. Feb. 25, URL: https://www.researchgate.net/publication/323410718 _Can_a_Chatbot_Determine_My_Diet_Addressing_ Challenges_of_Chatbot_Application_for_Meal_ Recommendation (accessed: 26.04.2024).
  • Fadhil A., Schiavo G., Wang Y., Yilma B.A. The effect of emojis when interacting with conversational interface assisted health coaching system // Proceedings of the 12th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, PervasiveHealth ‘18 (New York, USA, May 21–24, 2018). N.Y.: Association for Computing Machinery, 2018. P. 378–383. DOI: https://doi.org/10.1145/ 3240925.3240965
  • Fitzpatrick K.K., Darcy A., Vierhile M. Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): A randomized controlled trial // JMIR Mental Health. 2017. Vol. 4, iss. 2. URL: https://mental.jmir.org/2017/ 2/e19/PDF (accessed: 26.04.2024). DOI: https://doi.org/10.2196/mental.7785
  • Garg Sh., Williams N.L., Ip A., Dicker A.P. Clinical integration of digital solutions in health care: an overview of the current landscape of digital technologies in cancer care // JCO Clinical Cancer Informatics. 2018. Vol. 2. URL: https://ascopubs.org/doi/ pdfdirect/10.1200/CCI.17.00159 (accessed: 28.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1200/ cci.17.00159
  • Huang Ch.-Y., Yang M.-Ch., Huang Ch.-Y., Chen Y.-J., Wu M.-L., Chen K.-W. A chatbotsupported smart wireless interactive healthcare system for weight control and health promotion // Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, IEEM ‘18 (Bangkok, Thailand, December 16– 19, 2018). Bangkok, TH: IEEE, 2018. P. 1791–1795. DOI: https://doi.org/10.1109/ieem.2018.8607399
  • Inkster B., Sarda Sh., Subramanian V. An empathy-driven, conversational artificial intelligence agent (Wysa) for digital mental well-being: real-world data evaluation mixed-methods study // JMIR mHealth and uHealth. 2018. Vol. 6, iss. 11. URL: https://mhealth.jmir.org/2018/11/e12106/PDF (accessed: 25.04.2024). DOI: https://doi.org/10.2196/12106
  • Lee M., Ackermans S., As N. van, Chang H., Lucas E., IJsselsteijn W. Caring for Vincent: a chatbot for self-compassion // Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ‘19 (Glasgow, Scotland, UK, May 4–9, 2019). URL: https://minha-lee.github.io/files/ lee_vincent_chatbot_CHI2019.pdf (accessed: 23.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1145/ 3290605.3300932
  • Martinengo L., Lum E., Car J. Evaluation of chatbot-delivered interventions for self-management of depression: content analysis // Journal of Affective Disorders. 2022. Vol. 319. P. 598–607. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2022.09.028
  • Pentina I., Hancock T., Xie T. Exploring relationship development with social chatbots: A mixed-method study of replica // Computers in Human Behavior. 2023. Vol. 140. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pi i/S0747563222004204 (accessed: 24.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107600
  • Valtolina S., Hu L. Charlie: a chatbot to improve the elderly quality of life and to make them more active to fight their sense of loneliness // Proceedings of the 14th Biannual Conference of the Italian SIGCHI Chapter, CHItaly ‘21 (Bolzano, Italy, July 11–13, 2021). N.Y.: Association for Computing Machinery, 2021. URL: https://dl.acm.org/doi/abs/ 10.1145/3464385.3464726 (accessed: 23.04.2024). DOI: https://doi.org/10.1145/3464385.3464726
  • You Y., Gui X. Self-diagnosis through AI-enabled chatbot-based symptom checkers: user experiences and design considerations // AMIA Annual Symposium Proceedings. 2021. Vol. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2101.04796 (accessed: 28.04.2024).
  • Zhang J., Oh Y.J., Lange P., Yu Zh., Fukuoka Y. Artificial intelligence chatbot behavior change model for designing artificial intelligence chatbots to promote physical activity and a healthy diet: viewpoint // Journal of Medical Internet Research. 2020. Vol. 22, iss. 9. URL: https://www.jmir.org/2020/9/e22845/ PDF (accessed: 28.04.2024). DOI: https://doi.org/ 10.2196/22845
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp