סוכן וירטואלי לראיונות מוטיבציה בזמן אמת על ידי שילוב מודלים אדפטיביים של התנהגות לא-מילולית ושפה
23 בדצמבר 2025
אנו מציגים פלטפורמת סוכנים וירטואליים בקוד פתוח לביצוע ראיונות מוטיבציה בזמן אמת, המשלבת מודלים מתקדמים של שפה ודיפוזיה כדי להתאים את עצמם להתנהגות ולפרופיל של המשתמשים. באמצעות פלטפורמת Greta 2.0, היא תומכת בנושאים שונים, כולל התערבויות ממוקדות תזונה וספורט, ומציעה כלי גמיש ומאומת לשיפור האינטראקציות הטיפוליות הדיגיטליות.
המחקר שלנו חוקר אינטראקציה רב-מודלית עם דגש על התאמת התנהגות מילולית ולא מילולית של סוכן וירטואלי, כגון הבעות פנים במהלך אינטראקציה. ניתוח עדכני בלמידת מכונה, במיוחד מודל שפה גדול, מאפשר אינטראקציה טבעית וגמישה יותר בין אדם למחשב. כדי להתחיל, הכן מחשב Windows לניסוי.
התקן את Java SE Development Kit 8 ממקור ההפצה הרשמי. לאחר מכן התקן את Visual C+Redistributable עבור Visual Studio 2013. בקש רישיון CereProc דרך פורטל ההרשמה המקוון.
התקן OpenFace מהמאגר שסופק. קבל מצלמת רשת לצילום וידאו. לאחר מכן, הורידו את גרסת התוכנה של Greta מהמאגר שצוין.
קומפיל את התוכנה באמצעות NetBeans לפי ההוראות שסופקו. קבל מפתח ממשק תכנות של מיסטרל מהקונסולה המקוונת. צור את הקובץ, ואז מדביק את מקש ממשק התכנות לקובץ שנוצר.
כעת, קבל מפתח ממשק תכנות יישומים של Deepgram מהקונסולה המקוונת. צור את נתיב הקובץ והדביק את מקש ממשק תכנות היישומים לתוך הקובץ שנוצר. לייבוא מודל MoDiff, תחילה הורד את משקלי הדגם MoDiff מהמקור שסופק.
הכניסו את הקובץ שהורד לתיקיית הנתונים של MoDiff. השקה הבאה של Modular JAR. לחצו על קובץ, פתח, גרטה, מתקדם, ובחרו 20250128 Greta Expe Lucie_full.xml.
ודא שהקונפיגורציה המוצגת תואמת להגדרה הצפויה. עכשיו תתחיל את תוכנית ZeroMQ הלא מקוונת של OpenFace. בלשונית Record, בטל את הסימון של כל האפשרויות חוץ משידור עם ZeroMQ.
בלשונית הקבצים, לחץ על פתח מצלמת רשת. אישור חילוץ פיצ'רים חיים באמצעות מצלמת הרשת הזמינה. בחר את מצלמת הרשת לשימוש.
חכה עד שהמצלמת הרשת נטענת וחילוץ פיצ'רים חיים יתחיל אוטומטית. לאחר מכן, בקורא זרם הפלט של OpenFace2, לחץ על Connect. חכה שרשימת הפיצ'רים הזמינה תתמלא.
לחץ על Select All ואז הגדר לאמת את התכונות שנבחרו. תחת MoDiff, לחצו על Launch והמתינו להודעת אישור החיבור. לאחר מכן לחץ על Connect כדי להפעיל את החיבור בין MoDiff למקלט הנתונים.
תחת סינון, לחץ על ביצוע כדי לאפשר ביצוע הנתונים שנוצרו. בחלון MoDiff, לחץ על הפעלה. חכה 90 שניות עד שהמודל יתייצב.
כדי להפעיל ASR, בחלון Dee gram, לחץ על Enable. לאחר מכן בחר את התנאי RL לשימוש ב-dream או קו בסיס לשימוש במודל שפה גדול ופשוט. בחלון MI Counselor RL, לחץ על הפעלה.
חכה 30 שניות עד שהדגם יתחיל. הנח מסך גדול על השולחן עם כיסא מונח לפניו. מקם מצלמת רשת על גבי המסך הפונה לכיסא.
הנח מיקרופון כיווני על השולחן מול הכיסא. בקש מהמשתתף למלא את סולם איזון ההחלטות או שאלון DBS באמצעות סולם ליקרט בן חמישה שלבים. ואז בקש מהמשתתף לדבר למיקרופון.
כדי להתחיל, זהה את פרופיל המשתתף והעריך את ציון ה-DBS. סווג את המשתתף כמתנגד, מהסס או פתוח לשינוי בהתבסס על התוצאה. בחלון MI Counselor RL, בחרו את נושא הדיון שנבחר על ידי המשתתף.
לחץ על התחל כדי לאפשר לסוכן להתחיל את השיחה עם המשתתף. עקבו אחרי סעיף התשובות בחלון ה-MI Counselor לאיתור תפוקות מזיקות. בחלון ה-Deepgram, לחץ על האזנה לאחר שהסוכן מסיים את תורו.
אם הדיבור אינו מזוהה, הזן את נאום המשתתף בשדה הבקשה ולחץ על שלח. חכה לתשובה של המשתתף. בקש מהמשתתף למלא את השאלונים לאחר ההתערבות.
לאחר מכן תדרוך את המשתתף באמצעות הנאום המוכן. משתמשים באינטראקציה עם הסוכן באמצעות הבעות פנים אדפטיביות הביעו יותר סנטימנטליות חיובית בגילוי שלהם מאשר משתמשים במצבים התנהגותיים אחרים. לא נצפו הבדלים משמעותיים בין שלושת תנאי הביטוי בציוני שאלונים סובייקטיביים שהעריכו את העמדה, הקשר החברתי ואיכות הראיונות המוטיבציוניים.
תנאי הבעות הפנים הלא תואמות, כלומר כאשר תלות בין-אישית כבר אינה מכובדת, דורגה בדרך כלל נמוכה יותר ממצב הלא ביטוי, כלומר כאשר הסוכן אינו מראה הבעה, והן מהבעת הפנים האדפטיבי, כלומר הבעת הסוכן מונעת על ידי תנאי המודל שלנו במדדים סובייקטיביים. הגישה הנתפסת השפיעה ישירות חזקה על איכות הראיון הנתפסת. הקשר בין הגישה הנתפסת לאיכות הראיון המוטיבציוני היה חלקית מתווך על ידי קשר חברתי, והיוו 43% מההשפעה.
המשתתפים שהתקשרו עם מנהל דיאלוג החלום האדפטיבי דיווחו על קשר גבוה משמעותית יותר מאלו שהתקיימו עם מודל השפה הבסיסי הפשוט. מנהל דיאלוג החלום הראה התאמה טובה יותר לפרופילי משתתפים שונים מאשר מודל הבסיס בציוני מוטיבציה שנמדדו על ידי סולם איזון ההחלטות. גם תנאי הבסיס וגם המצב החלומי הניבו הערכת המטופל של ציוני ראיון מוטיבציה מעל הסף הטיפולי.
הממצאים שלנו מראים כי התאמת התנהגות מילולית ולא מילולית שיפרה משמעותית את יעילות הסוכן ושיפרה את התפיסה של סוכנים אינטראקטיביים חברתיים. הפלטפורמה שלנו מאפשרת הערכה של רכיבים אדפטיביים נוספים, כגון יצירת מחוות והבעת נושאי דיאלוג נוספים. המחקר העתידי יתמקד באינטראקציה ארוכת טווח ובהסתגלות מתמשכת לאורך מספר מפגשי דיאלוג.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מציג פלטפורמה של סוכן וירטואלי בקוד פתוח שתוכננה עבור ראיונות מוטיבציוניים בזמן אמת, המשתמשת במודלי שפה ודיפוזיה מתקדמים כדי להסתגל להתנהגות המשתמש. הפלטפורמה, Greta 2.0, תומכת במגוון נושאי התערבות, כולל תזונה וספורט, ובכך משפרת אינטראקציות טיפוליות דיגיטליות.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום מדע
- אינטראקציה בין אדם למחשב
- ראיון מוטיבציוני
- תרפיה דיגיטלית
רקע
- התקדמויות אחרונות בלמידת מכונה שיפרו את האינטראקציות הטבעיות בין בני אדם לסוכנים וירטואליים.
- התנהגות אדפטיבית בסוכנים וירטואליים יכולה להגביר את מעורבות המשתמש ואת התוצאות הטיפוליות.
- הבעות פנים ורמזים מילוליים הם קריטיים במסגרות של ראיון מוטיבציוני.
- המחקר בוחן את השילוב של אינטראקציות רב-מודאליות בהקשרים טיפוליים.
מטרת המחקר
- להערכת היעילות של סוכן וירטואלי בעריכת ראיונות מוטיבציוניים.
- להערכת ההשפעה של התנהגויות מילוליות ולא-מילוליות אדפטיביות על חוויית המשתמש.
- לבחינת הקשר בין פרופילי המשתתפים לבין התגובות האדפטיביות של הסוכן.
שיטות שהשתמשו בהן
- התקנת התוכנות והכלים הדרושים להגדרת הסוכן הווירטואלי.
- הטמעת מצלמת רשת ומיקרופון לצורך אינטראקציה בזמן אמת.
- שימוש במדד מאזן ההחלטות (Decision Balance Scale) להערכת מוכנות המשתתפים לשינוי.
- ניתוח משוב המשתמשים ואיכות האינטראקציה באמצעות מדדים סובייקטיביים.
תוצאות עיקריות
- המשתתפים דיווחו על ראפור גבוה יותר בעת אינטראקציה עם הסוכן האדפטיבי בהשוואה למודל הבסיס.
- התנהגויות אדפטיביות הובילו לסנטימנט חיובי יותר בחשיפות של המשתמשים.
- לא נמצאו הבדלים משמעותיים במדדים סובייקטיביים בין תנאי הביטוי השונים.
- אינטראקציה אדפטיבית שיפרה את תפיסת איכות הראיון ואת הראפור החברתי.
מסקנות
- התאמה של התנהגויות מילוליות ולא-מילוליות משפרת משמעותית את יעילותם של סוכנים וירטואליים.
- מחקרים עתידיים יתמקדו באינטראקציות ארוכות טווח ובמרכיבי הסתגלות נוספים.
- הפלטפורמה מספקת כלי מתוקף לבחינת נושאי דיאלוג טיפוליים מגוונים.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
ראיונות מוטיבציוניים (MI) בתיווך דיגיטלי המשתמשים בסוכנים וירטואליים אדפטיביים נותנים מענה לאתגר השקיפות (scalability) בהתערבויות בתחום הבריאות ההתנהגותית, ומציעים גישה ניתנת לשחזור וסטנדרטית למעורבות מטופלים. התאמה בזמן אמת של רמזים מילוליים ולא-מילוליים משפרת את הביטחון החיזוי בתגובת המשתמש ותומכת באימות יעדים חסון עבור טיפולים דיגיטליים. פלטפורמה זו מאפשרת לצוותי מו"פ ארגוניים להעריך ולבצע אופטימיזציה של אסטרטגיות התערבות דיגיטליות על פני פרופילים מגוונים של מטופלים, ובכך לתמוך בקידום פורטפוליו מותאם סיכונים.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר בדיקה סיסטמטית של היפותזות לטיפול דיגיטלי בסביבות מבוקרות הניתנות לשחזור.
- תומך בתיקוף תפקודי של אסטרטגיות תקשורת אדפטיביות עבור יעדי שינוי התנהגותי.
- מסייע בהפחתת סיכונים מכניסטיים על ידי בידוד ההשפעה של התאמה מילולית ולא-מילולית על מעורבות המשתמש.
- מספק פלטים כמותיים לצורך תעדוף של תיקי התערבויות בבריאות דיגיטלית.
סריקה ופיתוח בדיקה (Assay)
- מכין מערכות אינטראקציה דיגיטליות שעברו תיקוף עבור תהליכי עבודה של סריקה התנהגותית בשלבים הבאים.
- מבטיח סטנדרטיזציה של ביצוע מפגשי MI, ובכך מבטיח שחזוריות והערכה כמותית של תגובות המשתמשים.
- מאפשר הערכה ניתנת להרחבה (scalable) של ביצועי סוכנים אדפטיביים על פני פרופילי משתמש מרובים.
- תומך בביצוע השוואות ייחוס (benchmarking) מהימנות של מועמדים לטיפולים דיגיטליים לצורך פיתוח נוסף.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- מתאימה את פלטי הסוכן הדיגיטלי עם נקודות קצה התנהגותיות מתוקפות, ובכך תומכת ברציפות תרגומית.
- מאפשרת קידום מותאם-סיכון של התערבויות דיגיטליות בהתבסס על מדדי מעורבות משתמשים כמותיים.
- מספקת פלטפורמה להערכת סמנים ביולוגיים תרגומיים של יעילות טיפולית דיגיטלית.
- תומכת בהפחתת סיכונים חזויה (predictive de-risking) עבור פתרונות בריאות דיגיטליים לפני פריסה קלינית.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת עיבוד (Pipeline & Workflow Integration)
פלטפורמה אדפטיבית זו של סוכני MI משתלבת ברצף הגילוי של טיפולים דיגיטליים, החל מבדיקת השערות ראשונית ועד לתיקוף פרה-קליני של התערבויות התנהגותיות.
- ביולוגיה של הגילוי: תומכת בבדיקת השערות לגבי אסטרטגיות תקשורת אדפטיביות והשפעתן על המוכנות לשינוי התנהגותי.
- סריקה: מספקת מפגשי MI סטנדרטיים וניתנים לשחזור, עם מדדי מעורבות כמותיים לצורך ניתוח השוואתי.
- אנליטיקה: מספקת מדידות מתוקפות כגון ציוני ראפור, סנטימנט ומוטיבציה לצורך הערכה בין תנאים שונים.
- מחקר תרגומי: מגשרת בין שלב הגילוי לתיקוף פרה-קליני על ידי התאמת פלטי הסוכן הדיגיטלי לנקודות קצה התנהגותיות מבוססות.
- שימוש חוזר ארגוני: מציעה פלטפורמה מודולרית בקוד פתוח להערכה חוזרת של אסטרטגיות טיפוליות דיגיטליות בתוכניות מו"פ מגוונות.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החיזוי בתוצאות של התערבות דיגיטלית ומפחית עמימות מכניסטית באינטראקציות בין המשתמש לסוכן.
- ערך תפעולי: סטנדרטיזציה של אספקת MI דיגיטלית, המבטיחה הדירות ויכולת הרחבה (scalability) בין מחקרים.
- ערך אסטרטגי: מאפשר קבלת החלטות מבוססת נתונים לגבי המשך או הפסקת פיתוח (go/no-go) של מועמדים לטיפולים דיגיטליים, ובכך משפר את יעילות ההון.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בתיעדוף מותאם סיכונים וקידום של פתרונות בריאות דיגיטליים בתוך צינורות הפיתוח הארגוניים.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות בלמידת מכונה, במדעי ההתנהגות ובניתוח נתוני בריאות דיגיטלית.
- נשית תשתית להקלטת וידאו ואודיו בזמן אמת ועיבוד נתונים רב-מודאלי.
- דורש סטנדרטיזציה בין-צוותית של פרוטוקולי מפגשי MI ומדדי תוצאה.
- יש לתקף התאמה עבור פרופילי משתמשים שונים ונקודות קצה התנהגותיות.
- מגבלות מעשיות כוללות את הצורך בתיקוף שוטף של מודלים אדפטיביים ומדדי מעורבות משתמשים.
