Designing Mental-Health Chatbots for Indian Adolescents: Mixed-Methods Evidence, a Boundary-Object Lens, and a Design-Tensions Framework
Neil K. R. Sehgal, Hita Kambhamettu, Sai Preethi Matam, Lyle Ungar, Sharath Chandra Guntuku
印度青少年的心理健康挑战受到独特的文化和系统性障碍的影响,包括高度的社会耻辱和有限的专业支持。 我们报告了对印度青少年的混合方法研究(调查n=362;访谈n=14),研究他们如何应对心理健康挑战并参与数字工具。 定量结果突出了低自我污名但重要的社会耻辱,对文本的偏好而不是语音交互,以及心理健康应用程序的利用率低,但智能手机访问量高。 我们的定性发现表明,虽然青少年重视心理健康工具中的隐私,情感支持和本地化内容,但现有的聊天机器人缺乏个性化和文化相关性。 我们贡献了(1)一个设计-张力框架;(2)一个神器级别的探针;(3)一个边界对象帐户,指定聊天机器人如何调解青少年,同龄人,家庭和服务。 这项工作通过以代表性不足的人群为中心,解决印度青少年在可访问和支持方面的关键差距,促进了文化敏感的聊天机器人设计。
Mental health challenges among Indian adolescents are shaped by unique cultural and systemic barriers, including high social stigma and limited professional support. We report a mixed-methods study of Indian adolescents (survey n=362; interviews n=14) examining how they navigate mental-health challenges and engage with digital tools. Quantitative results highlight low self-stigma but significant social stigma, a preference for text over voice interactions, and low utilization of mental health ap...
