《INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT》：Advice-compliance behavior in sleep tracking: A configurational analysis of technology affordances and psychological outcomes
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研究人员识别了四种特定于睡眠追踪的技术可见性。研究人员绘制了技术可见性、通过用户反应实现的可见性以及心理结果之间的关系图谱。技术可见性与心理结果共同促成了建议遵从行为。获取睡眠相关指导、触发行为改变以及追求完美结果是建议遵从的核心。量化睡眠相关数据是贯穿建议遵
研究人员识别了四种特定于睡眠追踪的技术可见性。研究人员绘制了技术可见性、通过用户反应实现的可见性以及心理结果之间的关系图谱。技术可见性与心理结果共同促成了建议遵从行为。获取睡眠相关指导、触发行为改变以及追求完美结果是建议遵从的核心。量化睡眠相关数据是贯穿建议遵从途径的基础。
睡眠追踪作为自我追踪领域的重要组成部分，随着公众对睡眠健康重要性的认识不断提高，睡眠技术设备市场正在迅速扩张。睡眠追踪涉及使用技术工具监测、记录和测量个体的睡眠模式。与有意识和主动的身体活动不同，睡眠是无意识和被动的，这使得手动追踪极具挑战性；同时，睡眠受到多种生活方式、习惯和情境因素的影响，进一步增加了追踪的复杂性。为了应对这些挑战，消费级睡眠追踪技术能够帮助用户以具有成本效益的方式收集健康数据，识别不利于睡眠的生活方式，提高睡眠意识并提供改善睡眠健康的建议。然而，现有的消费级睡眠追踪技术并不总是能以理想的方式改善睡眠健康。例如，技术提供的建议并未显著影响用户对睡眠效率和总睡眠时间的感知，且一项纵向研究发现仅有约20%的用户会根据睡眠追踪数据或通知采取行动来改善睡眠。这表明，用户对技术所提供信息和建议缺乏行动力，限制了技术的有效性，因为遵从技术提供的建议对于实现长期自我追踪的潜在益处至关重要。现有关于自我追踪的研究虽然识别了用户特征、技术因素和情境影响等多种影响遵从行为的因素，但针对睡眠追踪中用户建议遵从行为的研究仍然不足，特别是技术可见性及其实现过程中产生的心理结果在影响建议遵从行为方面发挥的作用尚未被充分理解。因此，为了充分发挥睡眠追踪技术的潜在益处，亟需从用户和技术双重视角出发开展研究。研究人员采用可见性视角，该视角源自生态心理学，强调环境为行为体提供的行动可能性。信息系统学者沿用了这一关系视角，强调用户与技术的交互，相较于任务-技术匹配理论等以技术为中心的理论以及技术接受模型等以用户为中心的理论，该视角在解释真实情境中的行动时具有更大的灵活性。
为了填补这一研究空白，研究人员开展了关于睡眠追踪中建议遵从行为的混合方法研究，探讨了技术可见性与心理结果如何共同影响用户的行为。研究得出结论，建议遵从行为是由技术可见性和心理结果共同组态作用的结果，而非由单一的技术可见性驱动；获取睡眠相关指导、触发行为改变以及追求完美结果是促成高水平建议遵从行为的核心因素；量化睡眠相关数据则是贯穿所有建议遵从途径的基础。该研究不仅推进了对睡眠追踪背景下自我追踪和信息系统中可见性理论的理解，还为睡眠追踪技术的设计提供了可操作的实践启示。该研究成果已发表在《INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT》。
研究人员采用混合方法开展了两项研究。研究1对特定可穿戴睡眠追踪技术的38名经验丰富的用户进行了半结构化访谈，通过主题分析法识别了技术可见性与心理结果，并映射了三者间的关系。研究2对来自北欧国家及英国的324名使用可穿戴设备进行睡眠追踪的用户进行了问卷调查，运用模糊集定性比较分析(fsQCA，一种基于集合论和组态思想分析复杂因果不对称关系的方法)揭示了促成高水平和低水平建议遵从行为的因果模式。
技术可见性
通过主题分析，研究人员识别出睡眠追踪技术的四种可见性。首先是量化睡眠相关数据，指用户量化、观察和记录个人健康数据的可能性，包括自动监测健康数据、手动添加健康相关数据以及每日和长期数据合成。其次是获取睡眠相关指导，指用户获取生理基础知识和改善睡眠指导课程的可能性，涉及对各项指标的解释以及应用内的引导课程。第三是触发行为改变，指用户在通知、推荐和奖励机制下改变行为的可能性，包含提醒就寝时间、推荐身体活动以及为高分授予皇冠奖励等功能。最后是社交互动，指用户与他人分享和比较数据及经验的可能性，起到社交润滑的作用。
与可见性实现相关的心理结果
通过分析用户在实践中的反应，研究人员识别出三种与可见性实现相关的心理结果。第一是追求完美结果，指用户努力追求更高分数或实现设备设定目标的心理状态，表现为达成目标的持续动力或未达标的负面情绪。第二是提高睡眠健康意识，指用户更加关注睡眠并理解负面行为对其影响的心理状态，包括理解良好睡眠模式和反思睡眠不佳的原因。第三是限制对睡眠追踪的注意力，指用户因日常干扰而减少对睡眠追踪关注的心理状态，表现为对设备反馈认知投入有限或无视态度。
定性比较分析
通过fsQCA分析，研究人员生成了2
k行真值表组合，识别出促成高水平建议遵从行为的两种解决方案和促成低水平建议遵从行为的两种解决方案。分析表明，量化睡眠相关数据、追求完美结果和提高睡眠健康意识是高水平建议遵从行为的必要条件。高水平路径包括目标驱动参与和全面参与，低水平路径则源于低动机受限参与和被动数据监测。
预测效度测试
通过随机将样本分为子样本和保留样本进行测试，结果表明所有模型在保留样本上均显示出与子样本相似的一致性和覆盖度，证明了模型在其他样本上具有良好的预测有效性。
稳健性检验
通过将校准阈值从(6, 4, 2)调整为(7, 4, 1)进行稳健性测试，结果显示与原始结果相似，表明研究结果在不同校准阈值下保持稳定且具有稳健性。
事后分析
研究运用偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM，一种用于预测关键目标构念和识别关键驱动构念的方法)评估各构念与建议遵从行为的关系。结果显示，触发行为改变、追求完美结果和提高睡眠健康意识与建议遵从行为正相关，限制对睡眠追踪的注意力则负相关，总解释力达到42.5%。
总结讨论部分：研究揭示了三项主要发现。首先，研究人员识别了睡眠追踪的四种技术可见性和三种心理结果，fsQCA分析表明建议遵从行为是这些因素组态的结果，而事后分析证实单一可见性无法独立驱动行为。其次，高水平建议遵从行为通过目标驱动和全面参与路径实现，低水平行为则源于低动机受限参与和被动数据监测。第三，量化睡眠相关数据是所有组态中的基础可见性，而获取睡眠相关指导和触发行为改变是支持遵从行为的关键。追求完美结果通常能促进遵从，但提高睡眠健康意识并不必然转化为行动，限制注意力则会阻碍遵从。该研究建议设计者优化数据量化功能，增强指导和干预的联合效果，并谨慎使用比较性社交指标；建议用户在遵从建议与保持自主性之间寻找平衡。
翻译研究结论部分：本研究探讨了在睡眠追踪背景下，技术可见性及其实现相关的心理结果如何组合并共同促成高水平和低水平的建议遵从行为。采用混合方法，研究人员首先对38名特定可穿戴技术用户进行了深度访谈，识别出四种技术可见性和三种从可见性实现中产生的心理结果，并映射了它们之间的关系。随后，对324名使用可穿戴技术追踪睡眠的用户进行了问卷调查并运用fsQCA分析。结果揭示了技术可见性与心理结果的多种组态共同影响建议遵从行为。具体而言，获取睡眠相关指导、触发行为改变以及追求完美结果是促成高水平建议遵从行为的重要因素。这些发现推进了对睡眠追踪中建议遵从行为的理解，并为睡眠追踪与可穿戴技术的设计提供了启示。
