40、AI驱动的情绪追踪移动应用中的用户反馈设计

AI驱动的情绪追踪移动应用中的用户反馈设计

1. 引言

科技的发展为心理健康护理和分析带来了新方法。科技创新助力人们与心理健康专家建立联系、获取诊断、管理或缓解症状、跟踪健康参数以及监测治疗情况。基于科技的心理健康支持能让更多人更容易获取心理健康资源，提供持续且客观的帮助，并使消费者在自身健康管理中发挥更积极的作用。在众多心理健康相关的移动应用中，情绪追踪是一项受欢迎的功能。

情绪追踪作为一种积极的心理学策略，有助于个人主动管理自己的心理健康。它要求人们按设定的时间间隔记录自己的情绪，进而识别情绪变化的模式。这一方法既能帮助健康人群保持良好的情绪状态，也能辅助患有焦虑症和双相情感障碍等精神疾病的人更好地管理病情。

由于情绪是主观体验，大多数情绪追踪应用依赖用户自我报告情绪及相关数据。这些应用具备基本功能，如让用户记录情绪及影响因素。用户分享情绪后，应用会记录并绘制图表，展示情绪随时间的变化模式。研究表明，用户最期望的功能是能够个性化情绪选项和数据结果。个性化信息和消息能有效激励个人改变行为。

人工智能和机器学习的出现为用户体验增添了独特价值，能创造更个性化的情绪追踪体验。在监测用户心理健康时，提供个性化情绪数据分析和早期干预等功能，正是人工智能方法更具优势的体现。对于人工智能驱动的产品，用户反馈和控制对于改进底层人工智能模型的输出和用户体验至关重要。让用户有机会提供反馈，能使他们在交互体验中发挥直接作用。适度的用户控制可以影响人工智能模型的结果，使模型通过不断改进算法更好地服务用户。

本文将从用户体验和用户界面设计的角度，研究情绪追踪应用中的反馈设计，识别反馈实施机会。从用户角度设计的反馈机制，有望吸引和保持用户对该工具的参与度，为个人提供