Digital behaviour change interventions : a case study in the field of well-being

Digital Behaviour Change Interventions (DBCI) are communication “actions” based on digital devices that aim at promoting a behavior change in those who receive them. This far though, DBCI systems have been devised as domain-specific; moreover, they are usually meant for specific, individual receivers, neglecting what may be called “group-interventions”, i.e. intervention that address clusters of people. These two limitations make current DBCI systems quite expensive to create. This thesis aims at optimizing DBCI by designing and implementing a multi-domain communication system to support semi-automatic intervention both towards individuals and groups. The system is developed within the frame of an H2020 project called “City4Age” currently coordinated by HOC-LAB of Politecnico di Milano, which aims at preventing Mild Cognitive Impairment and frailty in the elderly population. The goal was to create an intervention system to encourage elderly people to adopt a healthier lifestyle and keep this change over time. The work of the thesis has thus focused on two aspects: first of all, the design and development of a communication system able to support both individual and group intervention, taking into account a number of factors like the users’ social context, preferences and personality. Second, programming techniques like rule-based implementations were introduced in one specific component of the system, the Message Builder module, that using a data-driven architecture allowed both to deal with different types of data and to interact with other domains. The result of the thesis is an integrated system that take in input static and dynamic information about the final users and the resources to be used for customization, combines all of them with the communication strategy chosen for each person and deliver personalized messages. Moreover, the system is able to perform interventions not only for a single individual, but also for a group of persons belonging to a defined cluster. Thanks to the modularity of its components, the system is suitable for re-use in different fields of application.

I Digital Behaviour Change Interventions sono “azioni” comunicative basate su strumenti digitali, con l’obiettivo di promuovere un cambiamento di comportamento nei confronti delle persone a cui sono rivolte. Al giorno d’oggi, i sistemi basati su DBCI sono stati sviluppati per un contesto specifico, concentrandosi solamente su di un unico argomento di comunicazione; inoltre, solitamente sono incentrati sul singolo individuo, ignorando quello che potrebbe essere identificato come un “intervento di gruppo”. Questi due aspetti rendono complessa la realizzazione di sistemi DBCI. Questa tesi è stata sviluppata per ottimizzare I sistemi DBCI, andando a progettare e realizzare un sistema di comunicazione su più argomenti, in grado di supportare interventi semi-automatici sia per il singolo individuo, sia per un gruppo di più persone. Il sistema è stato sviluppato all’interno di un progetto Horizon2020 chiamato “City4Age”, attualmente sotto al coordinamento del gruppo HOC-LAB appartenente al Politecnico di Milano, il cui obiettivo è quello di prevenire deterioramenti cognitivi e fragilità negli anziani. L’obiettivo finale era di creare un Sistema di interventi per incoraggiare gli anziani ad adottare uno stile di vita più salutare, e di mantenerlo nel tempo. Il lavoro sviluppato all’interno della tesi è stato centrato su due aspetti principali: il primo è stato la definizione e la realizzazione di un sistema di comunicazione in grado di supportare sia interventi singoli che interventi di gruppo, tenendo in considerazione diversi fattori come il contesto sociale dell’utente, le sue preferenze e la sua personalità. Come secondo elemento invece, sono state introdotte tecniche di programmazione basate su sistemi a regole all’interno del modulo di generazione dei messaggi, che insieme all’utilizzo di architetture data-driven ha permesso di gestire informazioni con strutture dati differenti, e che ha inoltre offerto la possibilità di interagire con altri campi di applicazione. Il risultato della tesi è un sistema integrato che riceve in ingresso informazioni statiche e dinamiche relative all’utente finale e alle risorse da usare per la personalizzazione, elabora tutte queste informazioni basandosi sulla strategia comunicativa scelta per ogni persona, ed infine consegna i messaggi personalizzati. Inoltre, il sistema è in grado di gestire interventi non solo per un singolo individuo, bensì anche per un gruppo di persone con caratteristiche precise. Grazie alla modularità dei componenti, il sistema è adattabile per il riutilizzo in contesti differenti.