MI által támogatott mentálhigiénés szolgáltatások elfogadása és megítélése
DOI:
https://doi.org/10.15170/MM.2024.58.KSZ.01.02Kulcsszavak:
mentálhigiénés szolgáltatások, UTAUT, mentális jóllét, mesterséges intelligenciaAbsztrakt
A TANULMÁNY CÉLJA
Folyamatosan változó világunk szorongást és stresszt okoz jelen korunk társadalmának, mely kiemelten jelentkezik az önálló életet kezdő fiatalok körében. Az elmúlt évek során a mesterséges intelligencia (MI) számos verziója vált elérhetővé és a felhasználási lehetőségei napjainkban is egyre bővülnek. Vajon az olyan szolgáltatások, mint a mentálhigiénés tanácsadás, ahol az emberi kapcsolatok szerepe meghatározó, sikeresen alkalmazható-e az MI? A kutatás célja, ezt vizsgálni a Z generációba tartozó egyetemista hallgatók körében.
ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN
Kutatásunk során online kérdőíves megkérdezéssel a WHO öttényezős mentális jóllétet vizsgáló modelljét adaptáltuk. Továbbá saját kutatási céljaink alapján továbbfejlesztettük a technológia elfogadásának és használatának egységesített elméletét (UTAUT), amellyel egy koncepcionális mentálhigiénés mobil alkalmazás használatának elfogadási szándékát elemeztük. Célunk volt meghatározni azt is, hogy a bizalom, a kötődés és viselkedési dimenzióit hogyan befolyásolja az MI mentálhigiénés területen való használata. A kérdőíves adatfelvétel után PLS-SEM modellünket statisztikailag teszteltük.
LEGFONTOSABB EREDMÉNYEK
Eredményeink azt mutatják, hogy a megkérdezett fiatalok felismerik a mentális egészségükkel kapcsolatos problémáikat és többségük aktívan igyekszik tenni a kezelés érdekében. A kérdőív válaszainak kvantitatív elemzése alapján elmondható, hogy a megkérdezett fiatalok körében a mesterséges intelligencia által támogatott szolgáltatások megítélése, különböző tényezők mentén történik (pl. eredményesség, gördülékenység, élmény), melyek befolyásolásával a használati hajlandóság növelhető a 26 év alatti egyetemisták körében.
GYAKORLATI JAVASLATOK
Kutatásunk eredményei által új szolgáltatások megalapozása válik lehetővé, és útmutatást nyújtunk a mesterséges intelligenciával támogatott mentálhigiénés szolgáltatások elfogadásának ösztönzésére. Kutatásunk eredményei rávilágítanak arra, hogy az MI alapú mentálhigiénés szolgáltatások hatékony megoldást jelenthetnek a fiatalok mentális jóllétének támogatásában, és ezáltal jelentős szerepet vállalhatnak a jövő mentálhigiénés rendszerének kiterjesztésében és hozzáférhetőbbé tételében a fiatalok számára. Az eredmények alapján elmondható, hogy megfelelő meggyőzéssel - például elvárt teljesítményre és bizalomra alapozva - szélesebb körben elfogadottá válhat az MI alapú mentálhigiénés szolgáltatás használata a fiatalok körében. Eredményeink elősegíthetik azt, hogy ha szükséges, mindenki számára könnyen elérhető lehessen a mentálhigiénés szolgáltatás igénybevétele a szakemberhiány ellenére.
Hivatkozások
Agapito, M. (2023), “Role of artificial intelligence and its impact in mental health services”, On-Line Journal of Nursing Informatics, 26(3).
Dijkstra, T. K. and Henseler, J. (2015), “Consistent partial least squares path modeling”, MIS Quarterly, 39(2), 297-316.
Európai Bizottság (2020), AI watch defining artificial intelligence. Towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence. JRC Technical Reports, Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/382730
Európai Bizottság (2023), Mental health. Flash Eurobarometer 530, Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Fiske, A., Henningsen, P. and Buyx, A. (2019), “Your robot therapist will see you now: ethical implications of embodied artificial intelligence in psychiatry, psychology, and psychotherapy”, Journal of Medical Internet Research, 21(5), e13216. https://doi.org/10.2196/13216
Götzl, C., Hiller, S., Rauschenberg, C., Schick, A., Fechtelpeter, J., Fischer Abaigar, U. and Krumm, S. (2022), “Artificial intelligence-informed mobile mental health apps for young people: a mixed-methods approach on users’ and stakeholders’ perspectives”, Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health, 16(1), 86. https://doi.org/10.1186/s13034-022-00522-6
Hair Jr, J. F., Matthews, L. M., Matthews, R. L. and Sarstedt, M. (2017), “PLS-SEM or CB-SEM: updated guidelines on which method to use”, International Journal of Multivariate Data Analysis, 1(2), 107-123. https://doi.org/10.1504/IJMDA.2017.087624
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P. and Ray, S. (2021), Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook, Cham: Springer Nature.
Henseler, J., Ringle, C. M. and Sarstedt, M. (2016), “Testing measurement invariance of composites using partial least squares”, International Marketing Review, 33(3), 405-431.
Li, L., Peng, W. and Rheu, M. M. (2024), “Factors predicting intentions of adoption and continued use of Artificial Intelligence chatbots for mental health: examining the role of Utaut model, stigma, privacy concerns, and artificial intelligence hesitancy”, Telemedicine and e-Health, 30(3), 722-730. https://doi.org/10.1089/tmj.2023.0313
Park, G., Chung, J. and Lee, S. (2023), “Human vs. machine-like representation in chatbot mental health counseling: the serial mediation of psychological distance and trust on compliance intention”, Current Psychology, 1-12. https://doi.org/10.1007/s12144-023-04653-7
Russel, S. J. and Norvig, P. (2016), Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Upper Saddle River: Pearson Education.
Stein, D. J., Naslund, J. A. and Bantjes, J. (2022), “COVID-19 and the global acceleration of digital psychiatry”, The Lancet Psychiatry, 9(1), 8-9. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(21)00474-0
Topp, C. W., Østergaard, S. D., Søndergaard, S. and Bech, P. (2015), “The WHO-5 Well-Being Index: a systematic review of the literature”, Psychotherapy and Psychosomatics, 84(3), 167-176. https://doi.org/10.1159/000376585
van Bussel, M. J., Odekerken–Schröder, G. J., Ou, C., Swart, R. R. and Jacobs, M. J. (2022), “Analyzing the determinants to accept a virtual assistant and use cases among cancer patients: a mixed methods study”, BMC Health Services Research, 22(1), 890. https://doi.org/10.1186/s12913-022-08189-7
WHO (2020), Mental Health Atlas, Geneva: World Health Organization.
WHO (2022), Mental Health, Geneva: World Health Organization.
Internetes források
Online references
Ipsos (2023), Ipsos Global Health Service Monitor 2023, Elérhető: https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/news/documents/2023-09/Ipsos-Global-Health-Service-Monitor-2023-WEB.pdf (Utolsó letöltés: 2024.12.14.)
Downloads
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2025 Marketing & Menedzsment
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
