基于用户中心设计与专家反馈的AI移动应用优化：青少年游戏成瘾干预新策略

针对青少年移动游戏成瘾问题，研究人员通过用户中心设计（UCD）框架，结合专家评估（MARS量表）和青少年用户反馈，开发了AI驱动的mGaming Wellness应用。研究通过四阶段迭代优化（原型开发、用户调研、可用性测试、功能整合），新增情绪/睡眠追踪、数据看板等5大核心模块，显著提升应用参与度与信息质量。成果发表于《Dialogues in Health》，为数字健康干预提供了可复制的开发范式。

　　

随着智能手机普及，移动游戏已成为全球青少年日常生活的重要组成部分。数据显示，2023年全球游戏玩家达34亿，预计2026年将增至38亿。然而，这种便利性也带来了严峻的公共健康挑战——游戏障碍在青少年中的全球患病率达1.96%-2.4%，其中美国8-18岁青少年患病率高达8.5%。俄罗斯的调研更显示，74%玩家偏好移动设备，每周平均游戏时长3-5小时。游戏成瘾会导致情绪失调、睡眠障碍等问题，但传统干预手段面临青少年求助意愿低、资源获取难等瓶颈。

针对这一现状，乌拉尔联邦大学的研究团队基于社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT），开发了AI驱动的mGaming Wellness应用。研究采用混合方法设计，通过四个关键阶段：专家小组使用移动应用评定量表（Mobile App Rating Scale, MARS）评估原型；焦点小组和深度访谈获取青少年用户反馈；高保真原型可用性测试；最终功能整合。关键技术包括MARS量化评估、主题分析法处理访谈数据、以及Think-Aloud（TA）可用性测试法。

初始原型开发
31位专家（61.29%为临床心理学家）通过MARS评估指出应用在功能性（4.80分）和美学（4.13分）表现优异，但参与度（3.21分）和信息质量（3.80分）需提升。文献综述后，团队确定了五大核心组件：简化版情绪/睡眠追踪器（3点量表替代原5点）、游戏数据统计看板、通知屏蔽功能、教育模块（含用户案例视频），以及连续非游戏日计数器。

用户调研发现
9名青少年测试者中，85.71%认为数据看板"像游戏进度追踪般有趣"，但情绪量表存在区分度问题（"4和5分难以抉择"）。教育模块新增的青少年自述内容显著提升认同感，而日历式非游戏日显示被建议改为简洁计数器。

可用性测试结果
7名青少年完成10项任务测试，平均得分4.13（1-5分制）。任务完成率71.43%-100%，但"理解减少游戏时间方法"（2.57分）和"管理游戏通知"（3.14分）表现较差。用户提议增加游戏时长提醒、数字戒断计划设置，以及家人支持指南等内容。

讨论与意义
该研究首次将健康信念模型（Health Belief Model, HBM）与SCT理论整合应用于游戏成瘾干预，通过四阶段UCD流程验证了三个关键价值：1）简化追踪工具（3点量表）提升依从性；2）数据可视化看板通过游戏化设计增强自我监控；3）通知管理功能实现"数字排毒"。局限性在于样本仅来自俄罗斯，未来需跨国验证。研究为mHealth开发提供了标准化流程示范，其"评估-教育-行为干预"三位一体模式可拓展至其他行为成瘾领域。

论文特别强调，该应用并非旨在完全禁止游戏，而是通过AI驱动的个性化反馈（如"过去3小时游戏时长较昨日增加20%"）促进自我调节。这种平衡设计既符合青少年数字原住民特性，又避免了传统戒断方案的高脱落率风险，为数字时代的行为健康管理提供了新思路。