דלג לתוכן 
תמצית המאמר:
המאמר מבסס את החיוניות של גישה פרסונלית ייעודית ואישית עד כמה ששניתן לקבוצה או אם אפשר לאדם עצמו אליו אנו פונים בבקשת עזרה וחשוב לא פחות העיתוי הנכון על מנת למקסם את תוצאות הפנייה ולמנוע שחיקה, זה רלוונטי לשחיקת מתנדבים ופעילים חברתיים כמו גם לקבוצות מרובות משתתפים שמיועדות לעשייה חברתית שלעיתים קרובות אנו עדים לשחיקת מתנדבים כך שאנשים טובים שעזרו רק אתמול, היום כבר מפסיקים להגיב ולסייע גם אם נכנסה פניית חירום. במסגרת המאמר נדון במחקר שהוכיח את התועלות מצב בו בוצעו ע"י מערכת טכנולוגית מבוססת AI אך כמובן העקרונות שמישים ונכונים לכל מצב של פנייה חברתית ואם כי לא ניתן תמיד להגיע לרמות פרסונליזציה של AI, ניתן בהחלט לשפר את איכות הפניות.
במחקר אותו אנו מביאים סקרו מערכת המלצות חדשנית מבוססת AI שפועלת על ידי שליחת הודעות (Nudges) מותאמות אישית שתכליתם עידוד מקבלי ההודעה לביצוע פעולות רצויות וחיוביות בקנה מידה רחב. המערכת משתמשת בשילוב ייחודי של רשתות נוירונים גרפיות (Graph Neural Networks) יחד עם גרף ידע (Knowledge Graph) שניתן להרחבה. המערכת כבר פועלת ושולחת הודעות מותאמות אישית תלויות הקשר וסיטואציה ליותר ממיליון משתמשי אפליקציית בריאות בסינגפור מדי יום. ניתוח התוצאות מראה שיפורים מובהקים סטטיסטית בתוצאות הבריאותיות של אלו שקיבלו את ההודעות המותאמות, השיפורים כוללים עלייה של 6.17% בצעדים היומיים ועלייה של 7.61% בדקות האימון. בנוסף, נרשמה עלייה משמעותית במעורבות של אותם משתמשים, עם שיעור פתיחת הודעות של 13.1% בהשוואה ל-4% במערכות בסיס. המערכת הוכיחה את יכולתה לפעול ביעילות ואמינות גבוהה בסביבה אמיתית.
שיטת המחקר:
החוקרים תכננו ויישמו מערכת המלצות (Recommender System) בשם NudgeRank שמטרתה לשלוח הודעות מתמרצות (Nudges) המלצות מותאמות אישית למשתמשי האפליקציה כדי לדרבן אותם לאמץ הרגלי חיים בריאים יותר. השיטה מבוססת על ארכיטקטורה מורכבת שנועדה לספק התאמה אישית והקשר לכל משתמש. המערכת מזהה בהעצם את המשתמש מבחינת גיל, אימונים והרגלים שמשתנים כל הזמן ומתעדכנים באופן שוטף ומשפיעים על ההודעות שנשלחות בהתאמה מלאה בהתאם לסיטואציה והמצב ברגע שליחת ההודעה.
מרכיבי המערכת המרכזיים:
המערכת אוספת נתונים משני מקורות עיקריים: ספריית מסרים – מאגר של תבניות מתמרצות שנוצרו על ידי אנשי מקצוע שהמליצו לשלוח מגוון סוגי הודעות שהם ניסחו למגוון סיטואציות ואנשים. ובמקביל המערכת אוספת את נתוני המשתתפים – נתונים דמוגרפיים, נתוני התנהגות (כמו צעדים, דקות אימון), ונתוני מעורבות מול ההודעות הנשלחות (האם פתחו את ההודעה, דירגו אותה כ"שימושית" וכו').
בשלב זה המערכת יוצרת גרף ידע ורשת נוירונים גרפית (Knowledge Graph GNN): המערכת בונה גרף שמציג את הקשרים המורכבים בין המשתמשים, ההודעות שקיבלו, ותכונותיהם הייחודיות למשל משתמשים בני 40 עד 50 שרצים 10 קילומטר בשבוע והגיבו טוב להודעה מהסוג… הגרף דינמי ומתעדכן כל הזמן עם קבלת נתונים חדשים, מה שמבטיח שההמלצות תמיד רלוונטיות למצב העדכני של המשתמש.
מערכת המלצות (GNN RecSys): שהיא רשת נוירונים גרפית לומדת את גרף הידע ומדרגת את סוגי ההודעות האופציונליות עבור כל משתמש. היא לומדת את ההקשרים בין המשתמשים והעדפותיהם כדי לנבא איזו הודעה תהיה האפקטיבית ביותר לאדם באותו רגע.
סינון אילוצים (Constraints Filter): לאחר שהמערכת מגיעה למסקנה איזו הודעה תביא לתוצאה הכי טובה, מגיע סנן גמיש ונשלט אוטומטית בהתאם לצורך ותפקידו בין הייתר למנוע עומס על המשתמש, ליצור גיוון ולהתחשב בהיסטוריית התגובה שלו להודעות. למשל ייתכן וההודעה טובה אבל לא נכון לשלוח אותה כרגע כי המשתמש רק אתמול קיבל הודעה וזה יכול להעמיס עליו, או שההודעה מעולה לקבוצה שבה המשתמש משויך אבל הוא בעבר דירג הודעה דומה כ"לא שימושית" או קיבל כבר הודעה דומה לאחרונה.
התאמה אישית של התוכן (Content Personalizer): רכיב זה לוקח את תבנית ההודעה שנבחרה וממלא אותה בנתונים האישיים של המשתמש. דוגמה: התבנית: "כל הכבוד על {{avg_daily_steps}} צעדים בממוצע בשבוע שעבר!" הופכת להודעה אישית: "כל הכבוד על 8,356 צעדים בממוצע בשבוע שעבר!".
משלוח ומשוב (NudgeAPI): ההודעות נשלחות למשתמשים דרך התראות פוש באפליקציה, והמערכת אוספת בחזרה נתוני מעורבות, מה שיוצר לולאת משוב מתמשכת שמשפרת את המערכת כל הזמן.
תוצאות המחקר:
המחקר נערך בסינגפור בשיתוף עם מועצת קידום הבריאות (HPB) וכלל מעל 1.1 מיליון משתמשים של אפליקציית Healthy 365.
השפעה על התנהגות בריאותית,
התוצאות היו מובהקות סטטיסטית, מה שמעיד על יעילות ברורה של המערכת בשינוי התנהגות. במהלך תקופת מבחן של 12 שבועות, קבוצת המשתמשים שקיבלה הודעות יומיות הראתה עלייה של 6.17% בממוצע הצעדים היומי בהשוואה לקבוצת הביקורת. במקביל, נצפתה עלייה של 7.61% בממוצע דקות הפעילות הגופנית בעצימות בינונית עד גבוהה (MVPA) בשבוע.
מעורבות משתמשים,
שיעור פתיחת ההודעות (Open Rate) עמד על 13.1%, שיפור משמעותי לעומת שיעור של כ-4% שנצפה במערכות קודמות. מבין ההודעות שנפתחו, פי 6 יותר מסרים דורגו כ"שימושיים" (11.7%) מאשר "לא שימושיים" (1.9%), מה שמצביע על כך שהתוכן היה רלוונטי למשתמשים. כמו"כ נמצא קשר ישיר בין מעורבות לבין פעילות גופנית: ככל שמשתתפים פתחו יותר דחיפות, כך הם היו פעילים יותר פיזית. נמצא גם כי המערכת ניתנת להרחבה בהתאם לכמות המשתמשים והעומס, ומאפשרת הפעלה יומית יעילה ופרודוקטיבית למילוני משתמשים ללא צורך בתשתיות חריגות.
סיכום קצר של הממצאים העיקריים
המחקר מדגים בהצלחה את התכנון, היישום וההערכה של מערכת המלצות חכמה ואישית מבוססת בינה מלאכותית, שמטרתה לקדם התנהגויות רצויות וחיוביות בחברה בקנה מידה עצום. הממצאים העיקריים מראים כי הודעות אלגוריתמיות מותאמות אישית והקשר, יכולות להוביל לשיפורים מדידים ומשמעותיים בהתנהגות של אוכלוסייה רחבה. יתרה מכך, המערכת לא רק אפקטיבית בשינוי התנהגות, אלא גם מצליחה לשמור על רמת מעורבות גבוהה מצד המשתמשים ופועלת באופן יציב מותאם ויעיל בהתאם לכמות המשתמשים.
כלי נהדר לשילוב בספייר
אנו בעמותה מתכננים להקים מערכת טכנולוגית (ישומון) שיסייע רבות בעולם הרווחה וימקסם את העשייה של עם ישראל כולו לטובת הסביבה, הנזקקים וכל ההצדדים המעורבים. ומערכת הודעות אישיות היא בהחלט משהו שאנו מתכננים ככלי עזר למיקסום מתן הסיוע של העמותה בכל רגע נתון מול כל מתנדב וכל אדם שיבחרו לקחת חלק, כך שהמסרים והפניות יגיעו אליהם בהתאמה אישית לפי היכולת שלהם והזמן הנוח להם, מבלי להציף בפניות לאותם אנשים ומבלי לשלוח פניות לא רלוונטיות, למשל אדם שמעוניין לעזור אך ורק בסיוע בבגדים יד שנייה לא יקבל פניות לעזרה של אוכל. אדם שמעוניין לסייע לניצולי שואה, קשישים ועריריים או לדוגמא לחיילים בודדים או לדרי רחוב לא יקבל פנייה של אדם מאוכלוסיה שונה וכן הלאה גם לאלו שיעזרו באפליקציה שיקבלו הודעות לפי העדפות שלהם. אדם שמחפש מיקרוגל יקבל התראה על כך בזמן שתוצע מסירה כזו. אדם שמחפש אוכל טבעוני לא יקבל הודעה על מסירה של בשרים וכו'. אנחנו רוצים שכל אחד ירגיש שיש לו בידיוק את הפינה שהוא מחפש ובזמן שטוב לו באפליקציה.
נשמח לעזרתכם בקידום החזון לטובת עם ישראל כולו, אנו סבורים כי מערכת טכנולוגית חיונית להגדלת הסיוע וצמצום ממשי של פערי העוני, הקושי, ההתמודדות והסבל שחווים רבים מאיתנו.
לתרומות לחצו על הקישור הבא – תורמים עכשיו לספייר
מי שיכול לסייע בקידיום איפיון, תכנות, ייעוץ לשילוב נכון של AI, חווית משתמש ועוד נשמח מאוד לשמוע ממכם אנא רשמו לנו בכתובת (לחצו לקישור>) המייל של העמותה
