Sowijs deed onderzoek naar verschillende strategieën voor burgerparticipatie via sociale media. Hoe moet je Twitteren om mensen te betrekken en gebruik je dan wel of geen hashtags. Lees het in dit whitepaper!
De Nederlandse media-industrie merkt elke dag hoe groot de impact is van het voortschrijdende proces van digitalisering en dataficering. De transitie van analoge (broadcast) naar digitale (over-the top: OTT) netwerken zorgt er niet alleen voor dat mensen televisie kunnen kijken op ieder gewenst moment met het apparaat naar keuze, het maakt tevens interactie mogelijk met de kijker. Bij die interactie wordt allerhande data over de gebruiker verzameld. De kansen om hiermee nieuwe diensten te ontwikkelen blijven echter veelal onbenut. Vooral voor interactieve mediabedrijven ligt hier een kans omdat het hun apps zijn die grote hoeveelheden gebruikersdata verzamelen. Interactieve mediabedrijven hebben echter momenteel moeite om de gebruikersdata uit hun apps zodanig te analyseren dat nieuwe inzichten ontstaan waarop bestaande diensten (continue) verbeterd kunnen worden, nieuwe diensten voor hun klanten kunnen worden ontwikkeld én zijzelf diensten kunnen gaan vermarkten vanuit een zelfstandige positie. De terugkerende vraag is dan ook: Hoe kunnen nieuwe inzichten uit gebruikersdata systematisch worden verzameld, geanalyseerd en gevalideerd, en welke businessmodellen helpen om deze nieuwe inzichten te borgen in de strategie van de organisatie?
MULTIFILE
Introduction: Many adults do not reach the recommended physical activity (PA) guidelines, which can lead to serious health problems. A promising method to increase PA is the use of smartphone PA applications. However, despite the development and evaluation of multiple PA apps, it remains unclear how to develop and design engaging and effective PA apps. Furthermore, little is known on ways to harness the potential of artificial intelligence for developing personalized apps. In this paper, we describe the design and development of the Playful data-driven Active Urban Living (PAUL): a personalized PA application.Methods: The two-phased development process of the PAUL apps rests on principles from the behavior change model; the Integrate, Design, Assess, and Share (IDEAS) framework; and the behavioral intervention technology (BIT) model. During the first phase, we explored whether location-specific information on performing PA in the built environment is an enhancement to a PA app. During the second phase, the other modules of the app were developed. To this end, we first build the theoretical foundation for the PAUL intervention by performing a literature study. Next, a focus group study was performed to translate the theoretical foundations and the needs and wishes in a set of user requirements. Since the participants indicated the need for reminders at a for-them-relevant moment, we developed a self-learning module for the timing of the reminders. To initialize this module, a data-mining study was performed with historical running data to determine good situations for running.Results: The results of these studies informed the design of a personalized mobile health (mHealth) application for running, walking, and performing strength exercises. The app is implemented as a set of modules based on the persuasive strategies “monitoring of behavior,” “feedback,” “goal setting,” “reminders,” “rewards,” and “providing instruction.” An architecture was set up consisting of a smartphone app for the user, a back-end server for storage and adaptivity, and a research portal to provide access to the research team.Conclusions: The interdisciplinary research encompassing psychology, human movement sciences, computer science, and artificial intelligence has led to a theoretically and empirically driven leisure time PA application. In the current phase, the feasibility of the PAUL app is being assessed.