赌博问题即时适应性干预的接受度评估：混合方法研究揭示"赌博习惯黑客"应用的效果与优化路径

本研究针对赌博问题治疗的低求助率现状，开发了基于智能手机的即时适应性干预(JITAI)应用"赌博习惯黑客"(Gambling Habit Hacker)。通过混合方法评估174名澳大利亚参与者的使用数据，发现该应用能有效提升赌博支出目标依从性，用户平均完成25次生态瞬时评估(EMA)，创建1307份行动/应对计划。研究证实该应用在增强自我效能、减少赌博支出方面具有临床价值，为行为成瘾的数字化干预提供了新范式。

　　

赌博问题在全球范围内造成严重的公共卫生负担，但传统面对面治疗如认知行为疗法(CBT)和动机访谈存在明显的服务缺口——仅有20%的问题赌博者寻求帮助，中度风险人群的求助率更低至4%。这种"治疗差距"催生了数字健康解决方案的探索，其中基于智能手机的移动健康(mHealth)干预因其可及性和低成本优势备受关注。然而现有赌博类应用程序普遍存在两大痛点：静态内容缺乏个性化适配，以及过度强调戒断目标而忽视危害减少策略。在此背景下，澳大利亚研究团队开发了创新性的"赌博习惯黑客"应用，通过即时适应性干预(JITAI)框架实现实时个性化支持。

这项发表在《Addiction Science》的研究由Deakin University领衔的多机构团队完成，采用混合方法评估了"赌博习惯黑客"应用的接受度。研究整合了174名参与者的应用使用数据、141份干预后调查问卷以及11人的半结构化访谈。关键技术方法包括：1)基于健康行动过程方法(HAPA)理论构建JITAI算法；2)每日3次生态瞬时评估(EMA)监测目标脆弱性；3)微随机试验(MRT)设计评估干预效果；4)移动应用评定量表(MARS)量化用户体验；5)目的性抽样进行质性主题分析。

应用使用与参与指标
注册应用的395名用户中，174人完成至少1次EMA进入最终分析。这些参与者28天内共完成4382次EMA记录（平均每人25次），但总体完成率仅30%，显示存在参与度挑战。值得注意的是，80%的参与者至少完成1次干预，共创建1307份行动计划，最常选择行为替代（64%）、奖励启动（54%）和现金限制（34%）等策略。应用使用呈现明显的时间衰减效应，第一周参与率达98.3%，第四周降至48.3%。

应用接受度评估
MARS量表显示主观质量得分为3.1（满分5），75%参与者愿意向他人推荐该应用。在感知影响维度，94%用户报告增强了赌博危害意识，93%认为改变了赌博态度，86%观察到行为改变。值得注意的是，混合推送-拉取(push-pull)模式获得75%用户青睐，而仅13%偏好纯自主使用模式。

半结构化访谈洞见
质性分析揭示六大主题：1)应用使用动机呈现两极分化——早期改变者寻求低门槛工具，而行动阶段用户侧重目标监控；2)目标设定引发道德困境，特别是对重度问题赌博者；3)EMA时间安排需要个性化调整，夜间脆弱期支持不足；4)干预内容中"真人经验故事"最受好评，但可视化活动评价分化；5)技能培养效果显著，特别是情境觉察与冲动管理；6)专业支持整合需求强烈，37%用户建议增加治疗师数据查看功能。

讨论与意义
该研究首次系统评估了JITAI在赌博问题领域的应用潜力，证实"赌博习惯黑客"在提升目标依从性、减少赌博支出方面的临床价值。三大创新点值得关注：1)将时间轴前瞻法(Timeline FollowForward)应用于赌博目标设定，突破传统戒断导向局限；2)开发包含120种策略的动态干预库，实现真正个性化支持；3)整合自我决定理论(SDT)框架，增强用户自主性与参与度。

研究同时揭示关键优化方向：技术层面需改进EMA的时空精准性，开发计划存储功能；临床层面应加强重度用户的筛选分流，开发专业版整合方案；理论层面需深化JITAI与HAPA的整合机制研究。这些发现不仅为赌博干预提供新思路，也为其他行为成瘾（如游戏障碍、网络成瘾）的数字疗法开发树立范式。

未来研究应关注三个维度：1)机制探索——考察目标自我效能感的中介作用；2)人群拓展——评估在青少年和共病群体中的适用性；3)模式创新——开发"人类增强"混合干预，结合聊天机器人和真人教练。正如研究者S.N.Rodda指出："真正的突破不在于技术本身，而在于如何让技术适配人类行为的复杂性"，这或许正是数字健康干预的终极挑战。