Designing Preventive AI-Based Behaviour Change Support Systems: A Nascent Design Theory Based on the Case of Blood Donation

In light of pressing societal challenges such as the global rise of chronic diseases and educational deficits, the need for effective, scalable and cost-efficient preventive interventions has received growing attention. Through their potential to intervene in a personalised way, preventive artificial intelligence (AI)-based behaviour change support systems (BCSS) represent a promising approach to address these issues. However, most BCSS fail to achieve sustainable behavioural transformation due to a lack of theoretical grounding, contextual sensitivity and user-centred design. Against this backdrop, this cumulative dissertation investigates how preventive AI-based BCSS can be effectively designed to induce and sustain behaviour change across the two application domains education and healthcare as well as diverse user populations. By applying the design science research (DSR) methodology, the dissertation develops and evaluates artefacts in the form of chatbots and smartphone applications across eight design cycles, with a primary focus on the healthcare domain and blood donation as a representative application context for preventive healthcare.

The dissertation comprises two overarching DSR projects. The first project explores the design of learning behaviour change support systems and demonstrates how chatbot-based interventions can support students in higher education to self-regulate their learning process. The second, more comprehensive project focuses on the design of blood donation behaviour change support systems. Across seven iterative design cycles, a chatbot and chatbot-based smartphone application were developed and evaluated with diverse user groups from Germany, South Africa and Ghana. These artefacts embedded behaviour change strategies such as nudging, gamification as well as stage-matched guidance and were evaluated with blood service experts and (potential) blood donors as real end users. Empirical insights were generated on the effectiveness, user engagement and usability of the artefacts as well as on the influence of cultural factors on their perceived persuasiveness.

In particular, the dissertation synthesises its design knowledge in a nascent design theory for blood donation behaviour change support systems, which includes generalisable design principles grounded in multi-level behavioural theories such as the self-determination theory, the theory of planned behaviour and the transtheoretical model. This nascent design theory generally provides a transferable conceptual foundation for the design of preventive health BCSS by structuring the design knowledge across different abstraction levels and highlighting how AI-based BCSS can be tailored to user needs to promote both intentional and developmental behavioural change.

The eight underlying research papers address distinct yet interconnected questions. Paper A explores the design of learning behaviour change support systems and derives design principles for a chatbot to support students’ self-regulated learning. Papers B to H build iteratively on each other and focus on the design of blood donation behaviour change support systems. Papers B and E address the derivation and instantiation of design principles for blood donation chatbots. Papers F and G evaluate these design principles with potential end users, including a cross-cultural study. Papers C, D and H extend the scope to a chatbot-based blood donation app that integrates the chatbot functionalities with other persuasive design features such as gamification and social media. The final paper H with its conclusive field study consolidates the findings into the nascent design theory specifically for blood donation behaviour change support systems and more broadly applicable to preventive health behaviour change support systems.

Taken together, this dissertation advances both theory and practice. From a theoretical perspective, it contributes to the DSR and information systems community by showing how multi-level behavioural theories can be operationalised to inform artefact design and how domain-specific knowledge can be systematically translated into actionable and transferable prescriptive design knowledge adaptable to specific cultures and contexts. From a practical perspective, it offers guidance to designers and developers on how to build accessible and effective preventive interventions that foster individual behaviour change while simultaneously contributing to broader public goals.

Overall, this dissertation lays the groundwork for the systematic design of preventive AI-based BCSS, with a particular emphasis on preventive health BCSS, and illustrates their relevance for influencing individual behaviour and societal outcomes alike.

In Anbetracht drängender gesellschaftlicher Herausforderungen wie weltweit zunehmende chronische Erkrankungen sowie Bildungsdefizite rückt der Bedarf an effektiven, skalierbaren und kosteneffizienten präventiven Interventionen immer stärker in den Fokus. Präventive künstliche Intelligenz (KI)-basierte Systeme zur Unterstützung von Verhaltensänderungen (BCSS) stellen aufgrund ihres Potenzials zur personalisierten Intervention einen vielversprechenden Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen dar. Den meisten BCSS gelingt es jedoch nicht, nachhaltige Verhaltensänderungen zu bewirken, da sie weder theoretisch fundiert noch kontextsensitiv und nutzerzentriert gestaltet sind. Vor diesem Hintergrund untersucht diese kumulative Dissertation, wie präventive KI-basierte BCSS effektiv gestaltet werden können, um Verhaltensänderungen in den beiden Anwendungsbereichen Bildung und Gesundheit sowie bei unterschiedlichen Nutzergruppen zu initiieren und langfristig aufrechtzuerhalten. Durch die Anwendung der Design Science Research (DSR)-Methodik entwickelt und evaluiert die Dissertation Artefakte in Form von Chatbots und Smartphone-Apps über acht Designzyklen hinweg, wobei der Schwerpunkt auf dem Gesundheitsbereich und der Blutspende als repräsentativem Anwendungskontext für die präventive Gesundheitsversorgung liegt.

Die Dissertation umfasst zwei übergeordnete DSR-Projekte. Das erste Projekt befasst sich mit der Gestaltung von Systemen zur Unterstützung von Lernverhaltensänderungen und zeigt, wie Chatbot-basierte Interventionen Studierende im Hochschulkontext dabei unterstützen können, ihren Lernprozess eigenständig zu regulieren. Das zweite, umfassendere Projekt fokussiert sich auf die Gestaltung von Systemen zur Unterstützung der Veränderung des Blutspendeverhaltens. Über sieben iterative Designzyklen hinweg wurden hierbei ein Chatbot und eine Chatbot-basierte Smartphone-App entwickelt und mit verschiedenen Nutzergruppen aus Deutschland, Südafrika und Ghana evaluiert. Diese Artefakte integrieren Strategien zur Verhaltensänderung wie Nudging, Gamification und stufenangepasstes Feedback und wurden sowohl mit Blutspendeexperten als auch mit (potenziellen) Blutspendern als reale Endnutzer evaluiert. Dabei wurden empirische Erkenntnisse zur Wirksamkeit, Nutzerbindung und Benutzerfreundlichkeit der Artefakte sowie zum Einfluss kultureller Faktoren auf deren wahrgenommene Überzeugungskraft gewonnen.

Die Dissertation fasst ihr Designwissen in einer entstehenden Designtheorie für Systeme zur Unterstützung der Veränderung des Blutspendeverhaltens zusammen, die generalisierbare Designprinzipien umfasst, welche auf mehrstufigen Verhaltenstheorien wie der Selbstbestimmungstheorie, der Theorie des geplanten Verhaltens und dem transtheoretischen Modell basieren. Diese im Entstehen begriffene Designtheorie bietet eine übertragbare konzeptionelle Grundlage für die Gestaltung präventiver Gesundheits-BCSS, indem sie das Designwissen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen strukturiert und aufzeigt, wie KI-basierte BCSS nutzerzentriert ausgestaltet werden können, um sowohl intentionale als auch entwicklungsbezogene Verhaltensänderungen zu fördern.

Die acht zugrunde liegenden Forschungsbeiträge adressieren jeweils unterschiedliche, jedoch miteinander verknüpfte Fragestellungen. Beitrag A erforscht die Gestaltung von Systemen zur Unterstützung der Lernverhaltensänderung von Studierenden und leitet Designprinzipien für einen Chatbot zur Förderung selbstregulierten Lernens ab. Die Beiträge B bis H bauen iterativ aufeinander auf und fokussieren sich auf die Gestaltung von Blutspende-BCSS. Die Beiträge B und E befassen sich mit der Ableitung und Instanziierung von Designprinzipien für Blutspende-Chatbots. Die Beiträge F und G evaluieren diese Designprinzipien mit potenziellen Endnutzern, unter anderem im Rahmen einer interkulturellen Studie. Die Beiträge C, D und H erweitern den Fokus auf eine Chatbot-basierte Blutspende-App, welche die Chatbot-Funktionalitäten mit weiteren persuasiven Designelementen wie Gamification und Social Media kombiniert. Beitrag H konsolidiert schließlich mittels einer abschließenden Feldstudie die gewonnenen Erkenntnisse in einer entstehenden Designtheorie für Blutspende-BCSS, die über den Blutspendekontext hinaus eine konzeptionelle Grundlage für die Gestaltung präventiver Gesundheits-BCSS im Allgemeinen bietet.

Zusammenfassend trägt diese Dissertation wesentlich zu Forschung und Praxis gleichermaßen bei. Sie leistet einen theoretischen Beitrag zur DSR- und Wirtschaftsinformatik-Community, indem sie zeigt, wie mehrstufige Verhaltenstheorien zur fundierten Artefaktgestaltung operationalisiert werden können und wie domänenspezifisches Wissen in umsetzbares sowie übertragbares präskriptives Designwissen übersetzt und auf spezifische Kulturen und Kontexte angepasst werden kann. Darüber hinaus trägt sie zur Praxis bei, indem sie Designern und Entwicklern Orientierung bietet, wie zugängliche und effektive präventive Interventionen gestaltet werden können, die sowohl individuelle Verhaltensänderungen fördern als auch einen gesellschaftlichen Mehrwert schaffen.

Diese Dissertation bildet somit die Grundlage für die systematische Gestaltung präventiver KI-basierter BCSS mit Schwerpunkt auf präventiven Gesundheits-BCSS und verdeutlicht deren Relevanz für die Beeinflussung sowohl des individuellen Verhaltens als auch der gesellschaftlichen Entwicklung.