本文介绍了印度一个名为SnehAI的创新聊天机器人的重要案例研究的丰富见解，该机器人是由印度人口基金会有目的地概念化和设计的，旨在教育和激励青少年和年轻人过上健康的生活，促进性健康和生殖健康(SRH)，并倡导妇女和女孩的健康和福祉。SnehAI聊天机器人旨在为印度年轻人提供一个安全的空间，让他们谈论性健康和生殖健康，消除与性有关的神话和禁忌，提供有关安全性行为和避孕选择的准确信息，并解决心理健康问题。印度人口约14亿，约占地球总人口的18% [ 1]，其中一半的人口年龄在25岁以下[ 2]。尽管有明确的政策承诺和近年来取得的重大进展，但青少年和青年的信息需求得不到满足，关于性健康和生殖健康的优质教育非常有限，避孕措施严重倾向于女性绝育，不安全堕胎猖獗[ 3.- 6]。

特别是，印度的年轻人对避孕和性传播感染的认识有限;他们的知识库由不准确的信息组成;家庭生活教育严重不足[ 7]。尽管自2014年以来，政府批准的全国青少年健康项目Rashtriya Kishor Swasthya Karyakram (RKSK)已将性健康和生殖健康纳入其任务的一部分，但与一线卫生工作者的直接接触，即使是已婚年轻女性，也极低。与未婚青年接触和在青少年友好的健康诊所使用性健康和生殖健康服务的情况几乎完全不存在[ 8]。印度的年轻人越来越多地求助于网络平台，寻求性健康和生殖健康问题的答案，但却获得了误导性或不正确的信息[ 9， 10]。在移动服务和社交媒体在印度蓬勃发展的今天，这是不幸的。2020年初，印度拥有约11亿移动电话连接，覆盖了78%的人口[ 11]。由于Jio等印度电信巨头提供了极具吸引力的价格，互联网普及率和通过移动网络使用社交媒体的人数正在迅速增长。 11， 12]。Facebook (Meta平台)显然是印度社交媒体领域的领导者，拥有3.2亿用户[ 13]。随着包括无线网络、数字技术和社交媒体在内的信息基础设施的大规模扩张，印度城市和农村地区的年轻人越来越多地融入到这个技术网络中。

聊天机器人是社交媒体领域内在不同行业迅速崛起的一项技术。 14]。聊天机器人是一种自动化的非人类代理，可以与人类演员进行对话。 14]。通过设计，聊天机器人的用户体验力求令人愉快，因为它模仿了两个人相互交谈的场景。聊天机器人通过访问存储在大型数字数据存储库中的信息来做出回应。聊天机器人可以快速筛选相关内容，并将编程代码转换为人类可以理解的表达式。虽然聊天机器人通常是基于文本的，但自从首创程序ELIZA以来，它们的功能已经爆炸式增长。 15]，特别是在使用人工智能(AI)技术理解自然语言方面的复杂性和准确性的提高[ 16， 17]。有了人工智能，聊天机器人可以在现有的数据库上创建一个动态的答案库，并根据每次对话创建答案库。这种机器学习的过程使得它们的部署对于传播信息非常有价值。毫不奇怪，人工智能聊天机器人健康应用正在蓬勃发展。 18- 21]，它们在处理敏感和禁忌问题(如性生殖健康)方面具有独特的优势[ 22]。然而，迄今为止，低收入国家的人工智能聊天机器人计划很少。此外，对于正在进行的聊天机器人项目，需要系统的文档和评估，以产生新的知识，为更大的公共利益服务[ 23]。

2020年eNGO数码工具及赋权挑战大奖得奖者[ 24]， SnehAI代表了第一个共同创造的印度英语(印地语+英语)人工智能聊天机器人 与和 为青少年，特别是来自弱势社群的青少年，刻意促进有关性健康和生殖健康话题的交流，并促进社会和行为的改变[ 25， 26]。它以许多独特的方式使目标人群受益，但最重要的是，它填补了关于SRH的信息中存在的空白。在一个不发达市场的数字技术无法考虑消费者享乐需求的世界里，比如游戏、浪漫和娱乐，SnehAI在一个娱乐和吸引人的容器中提供了一个不同寻常的教育知识库，通常被称为 entertainment-education或 象娱乐一样［ 27， 28]。最近的人类学研究表明，数字原住民，无论其社会经济地位如何，在消费社交媒体内容时往往被娱乐和讲故事所吸引。 23]。因此，为了在不同人群中传播重要的健康信息，社交媒体平台的内容需要吸引用户。因此，印度的SnehAI聊天机器人为系统调查提供了一个极好的机会。

我们的调查重点是SnehAI实现SRH信息共享和用户参与的不同方式。首先，我们提出了我们的指导框架，即可视性理论。我们的文献综述强调了相关技术的基本论点和启示。然后，我们描述了我们的方法论方法，这是一个工具性的案例研究，收获了SnehAI的独特贡献。我们的研究结果是根据我们的理论推导的研究问题来组织的:第一，关于SnehAI的功能支持，第二，关于SnehAI的用户参与模式。最后，我们对这些主要发现进行了讨论，提出了对理论和实践的启示，并为未来的努力设定了一些方向。

动词to 负担得起意思是使可用、提供或提供。名词 功能可见性直到生态心理学家吉布森[ 29介绍了他的启示理论。他认为，动物(包括人类)和它们的生存环境是一个世界，如果我们把它们视为独立的实体，我们就无法完全理解这个世界。从本质上讲，我们都是由我们生活的世界创造的，我们的行为是由我们的环境塑造的[ 30.]。我们与环境之间的关系动态可以允许或禁止某些行为的可能性[ 30.- 32]。目前，智能手机可以让我们打电话、发信息、浏览网页，并引导我们到达目的地;然而，如果没有充电的电池或正确的密码，什么也做不了。吉布森( 30.]还指出，允诺性很容易暗示积极的内涵;然而，重要的是要记住，它们也可能是消极的。某些可能性可能是有利的，而另一些则是限制性的[ 31]。目前，群发邮件可以很容易地到达几个人与点击 发送按钮，但如果被感染，它也可以在任何时候将计算机病毒传播到世界各地。此外，吉布森[ 30.强调环境的能力是永久存在的——有些可能是潜在的，需要发现，但大多数应该是直接感知的，不需要额外的学习努力。功能支持会引发具体的行为，而具体的行为又会引发其他行为[ 30.]，并在某些情况下，提供寻求价值和意义的代理[ 33， 34]。大多数年轻人都能很直观地知道如何浏览各种社交网站;考虑到他们的行为可以被其他人观察到，这可能会引发其他基于网络的行为。

在过去的40年里，可视性理论深刻地影响了日常物品的设计和人机交互的用户体验[ 35- 37]。支持已被用作理解互联网的高级理论框架[ 38， 39]、移动及社交媒体[ 40， 41]，以及电子健康的数字应用程序[ 42- 44]。由于SnehAI是通过Facebook Messenger移动应用程序访问的人工智能驱动的聊天机器人，因此我们的文献综述侧重于讨论所有相关技术的可提供性以及与健康促进和教育相关的技术，以为我们的分析奠定概念基础。

随着互联网的激增，关于其功能的评论强调了其通过宽带网络的可访问性。互联网越来越多地以多种媒体形式(如文本、音频和视觉)随时随地可用，体现了超文本和搜索引擎实现的超越时间和空间的新颖非线性用户体验[ 38， 39]。移动设备的主要功能包括智能手机的便携性、通过多个渠道与多个他人进行更频繁和直接的信息交换、与位置存在相关的监视风险以及多媒体内容的制作和共享[ 40]。社交媒体平台的主要功能包括:基于网络的表达方式的永久性，这些表达方式被数字记录和存档;用户可以重新编辑和改写他们的消息，以管理他们的自我展示;数字内容被搜索、复制和传播给大众的可能性;用户个人资料、社交关系和网络行为的可见性不断提高[ 41， 45， 46]。

尽管人工智能和聊天机器人已经存在了几十年，但随着云计算和机器学习利用大数据的最新发展，它们已经获得了广泛的关注[ 17， 47]。人工智能驱动的聊天机器人的关键功能包括接收消息，如实时状态更新和来自不同来源的汇总信息;设置自动提醒、提示和其他触发用户参与的选项;使用户能够根据个人兴趣查询信息;并通过使用超链接、表情符号、图形交换格式(gif)和其他视听效果处理和增强内容来丰富信息[ 17]。尽管对人工智能驱动的聊天机器人的探索性研究很少，但它们承诺解决、规避和克服SRH的禁忌性质，并吸引年轻人，这是毋庸置疑的。 22， 47]。

在很大程度上，学者和实践者都同意 存在作为具体的启示 功能材料或人工制品(在我们的例子中是技术)和必要的 识别为他们提供这样的便利 实现发生，发生[ 17， 30.， 44]。然而，还是有一些差距。首先，许多短语，如 社会功能， 认知功能， 情感功能, 治疗功能，已经在文献中变得流行，实际上是功能启示的推论或暗示[ 39， 42， 43]。因此，任何对功能的分析都应该从根本上以技术功能为基础。社会、认知、情感和治疗能力的分类应该是次要的。做出这样的概念区分是很重要的。

其次，大多数关于启示的文献都有积极的偏见，而且往往局限于它们在不考虑担忧或风险的情况下实现个人目标或公共利益的潜力。把迅速变化的媒体图景描绘成一幅美好的图景是危险的。与以往所有的信息和通信技术一样，智能互联移动设备和社交媒体平台就像一把双刃剑。在这个数字和网络社会中，减少技术决定论的偏见是我们的道德义务。 31]并作出慎重的努力来处理和解释可能造成有害影响的负面启示[ 48]。

第三，人工智能聊天机器人的设计和研究仍处于起步阶段[ 14]。随着技术发展到高度互动的用户界面和逼真的数字表示，目前尚不清楚它们与某些上下文信息(如背景故事)的联系将如何影响用户的吸引力和参与度[ 16， 49- 51]。这种技术优势倾向于更好地为特权群体服务，并可能隐含地体现对弱势群体和边缘群体的偏见[ 52]。

最后，尽管所有的技术产物都嵌入了某种监管体系中，无论是法律的还是社会的，但这些监管体系的作用很少被包括在对能力的讨论中。虽然我们关注的是算法将允许或禁止数字公民使用他们的智能设备做(或不做)什么，但人工智能的功能在公共话语空间中运行，可能影响个人自主权和隐私[ 53， 54]。

在上述文献综述和发现差距的基础上，我们研究了SnehAI聊天机器人作为人工智能驱动的会话代理和性教育和性教育交流的数字工具，嵌套在Facebook Messenger移动应用程序中。通过应用功能支持理论作为高级概念框架，通过连接和综合文献中的所有相关功能支持，并通过分析定性见解和不显眼的定量行为数据，我们回答了以下研究问题:

SnehAI于2019年4月首次推出。虽然它目前的版本是一个独立的人工智能聊天机器人，但它的最初想法和前身深深植根于印度人口基金会的创新计划 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon（ 我，一个女人，可以成就一切)。这项倡议采用了360°的方法，特别是 跨媒体象娱乐一样社会和行为改变沟通策略[ 55， 56]，跨多个媒体平台协调，挑战根深蒂固的倒退的性别规范，并倡导赋予妇女权力。影片通过主人公斯尼哈医生的戏剧性旅程和积极的榜样，讲述了震撼人心的故事。斯尼哈医生在姐姐死于强制堕胎后，离开了孟买利润丰厚的医疗诊所，回到了家乡普拉塔普尔。之后，她继续处理多种社会弊病——童婚、重男轻女、对妇女和女孩的暴力，以及许多其他性别不平等的表现。 57]。

2014年3月至2019年9月，3个季节 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon在印度国家电视网Doordarshan、数百家全印度广播电台和莫比尔瓦尼社区播出[ 58， 59]。 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon是第一个使用交互式语音应答系统进行大规模实时观众参与的公司吗 voicebook作为一个跨媒体扩展，允许数百万人与策划内容互动，回答问题，并分享受节目中角色启发的个人观点和行动[ 58]。几部迷你剧是根据电视内容创作的，将故事情节延续下去 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon的Facebook主页和YouTube频道[ 57， 60]。根据Insights Analytics(2019年10月)的数据，特别是Facebook页面在年轻人和男性用户中很受欢迎( 多媒体附录1)。

2019年4月，在第三季期间， 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon通过Facebook Messenger推出了一个新的跨媒体扩展:一个以Sneha博士命名的聊天机器人， SnehAI(对于Sneha AI)。SnehAI是由印度人口基金会与英国创新技术公司AI for Good密切合作创建的。这个人工智能聊天机器人是有意设计来扩展Sneha博士的媒体形象的 值得信赖的朋友为印度的观众(尤其是年轻人)提供一个安全、公正、私密的渠道，让他们谈论和了解性健康和生殖健康。SnehAI 1.0版本使用内置的决策树，带有预先确定的规则和快速回复，以帮助用户在可视化菜单中导航[ 25， 26]。SnehAI是由84名青少年和19名成年人的宝贵意见共同创造的，以确保友好的语气和熟悉的口语表达。事实上，SnehAI成为世界上第一个为社会和行为改变而开发的印度英语人工智能聊天机器人。 25， 26]。它是通过 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon网站、互动语音应答系统、Facebook专页等渠道。在之前工作的基础上，本文将重点放在AI聊天机器人的当前版本SnehAI 2.0上。

2020年4月，SnehAI(2.0版本)推出了自然语言处理(NLP)平台和更好的内容流，使SnehAI在与用户的对话中更加智能[ 26]。个人必须是Facebook Messenger的用户才能与SnehAI ( 图1)。

用户与SnehAI之间的对话以热烈的欢迎信息开始。这个聊天机器人介绍自己是Sneha博士。她提到，她在一家医院工作，并参与了村里的其他发展项目。在介绍之后，她要求用户选择一个可用的选项，以确保用户理解他或她正在与聊天机器人而不是人类进行交互。之后，邀请用户订阅来自SnehAI的通知。然后，他们可以选择主菜单上显示的一系列内容并与之交互。根据他们的选择，信息可能以超链接文本、图像或短视频的形式显示。此外，这些主题互动被组织成五个内容类别( 图2）:

除了改进的内容结构和流程之外，SnehAI(2.0版)的一个关键元素是使用NLP系统来处理和响应用户输入的自由文本查询。该NLP系统首先用预填充的正则表达式(简称RegEx，程序员通常使用)匹配自由文本，如果找到匹配，则执行相应的回复。如果没有找到匹配项，NLP系统激活微软语言理解(LUIS)会话AI服务，并使用它在客户端应用程序(如AI聊天机器人，如SnehAI)中应用自定义机器学习智能来处理用户输入并提供适当的响应[ 61]。通常用于人工智能聊天机器人的Azure LUIS应用程序，以会话和自然语言文本的形式接收用户输入，并将其视为 用户话语，通过提取对信息进行处理 关键字和预测 用户的意图，然后使用JSON响应来决定如何满足用户的请求[ 61]。

案例研究方法对于在自然和现实环境中探索一种现象特别有用，并允许发展更深入，多方面和整体的理解[ 62]。尽管这种方法在商业、法律和政策等学科中得到广泛认可，但在全球和公共卫生研究中需要更多地接受它[ 63]。我们采用了工具性案例研究方法。一个 仪器(对 内在或 集体)个案研究集中于一个例子，以获得对一个现象的更广泛的认识[ 63， 64]。这里的例子是SnehAI，它是人工智能聊天机器人促进关于SRH的对话的一个范例。这种研究方法使我们能够从不同的角度探索SnehAI，例如技术设计，程序实施和用户参与。我们还混合使用定性分析和定量数据来三角测量我们的发现。

从主要利益相关者那里获得了定性见解，机构代表是本文的共同作者，致谢中列出了其他利益相关者。从2018年9月到2020年12月，共举行了2次面对面小组会议、4次虚拟会议和多次后续电子邮件讨论。六份中期及最终报告(包括本文件引用的两份报告)[ 25， 26])，以及详细的会议记录，作为我们分析的基础文件。在用户允许的情况下，通过不显眼的聊天机器人用户行为跟踪获得定量数据。聊天机器人的用户交互主要通过两种方式捕获。首先，对于SnehAI流程图中所示的任何预先确定的选项，这些选择被匿名记录在为Facebook Messenger聊天机器人设计的第三方数字分析工具Dashbot中[ 65]。特定于对话的分析被聚合起来，以监控用户参与度，并帮助改进用户-机器人交互的动态。其次，用户还可以随时在对话框中输入问题或评论。这些自由文本被用作NLP系统的用户输入，以检测用户意图并确定最佳响应。在这个项目中，我们使用了印度人口基金会及其合作伙伴英国AI For Good从2020年5月初到2020年9月底收集的汇总分析数据。英国AI for Good的数据科学团队也随机选择了1.5万条20个字符以上的免费短信，并使用机器学习技术来检测用户的行为模式。

主动处理个案研究方法的潜在缺陷[ 63]，我们采用了一个被广泛接受的多学科概念框架(即，启示理论)来指导我们的调查和调查。我们还在特定案例(如SnehAI 2.0)和用户粘性数据的分析时间框架(如发行后的5个月)之间划出了明确的界限。此外，我们经历了几次数据验证的迭代，报告了由技术错误引起的差异，并与所有团队成员分享了详细的笔记，以确保研究过程的透明度。

为了回答研究问题1，我们编制了一份广泛的文献综述相关功能支持列表，根据我们获得的定性见解对SnehAI应用程序进行了评估，并提取了15个功能支持(见摘要) 多媒体附录2［ 17， 33， 34， 38- 41， 45， 53])。这里提出的结果具体解决了我们发现的研究差距。一项新技术的优点主要在于它的功能。因此，SnehAI的这15个功能都是基于聊天机器人的功能，它通过NLP模型的人工智能能力，它所嵌入的Facebook Messenger移动应用程序，以及使其存在的互联网和无线网络。我们还在评估中纳入了媒体人士的作用以及相关的法律和社会监管制度。此外，我们考虑了每个信息的积极和消极方面，目的是在减轻潜在担忧的同时欣赏其可操作的可能性。这些启示的某些标签(例如， 可访问性， 多峰性， 非线性， 可, 可伸缩性)之前在文献中使用过，其他一些虽然表达了类似的想法，但标签不同(例如， 可定制性， 交互性， 可见性， glocalizability, 连接)。值得注意的是，我们贡献了几个新标签(例如， compellability， queriosity， 跟踪能力， 包容性, 可控诉的情形)来代表SnehAI的关键功能，这些功能可以应用于类似的AI和聊天机器人应用程序:

为了回答研究问题2，我们检查了有关SnehAI用户行为的Dashbot综合分析数据。在5个月的时间里，SnehAI与135,263个独立聊天机器人用户之间交换了8,170,879条消息，其中聊天机器人向用户发送的消息为5,100,449条(62.42%)，用户向聊天机器人发送的消息为3,070,430条(37.58%)。随着时间的推移，传出和传入消息之间的比率一直保持在60:40左右，除了7月份重复传出的消息(例如技术错误，用星号标记在 图3)。具体来说，用户向聊天机器人发送的信息是通过免费文本发送的(1,599,339/2,878,908,52.09%);可点击反应(1,279,569/2,878,908,41.67%);或gif、音频、图像和视频(191,522/2,878,908,6.24%)。

SnehAI的平均用户粘性为1.9次会话，7.6分钟，交换56.2条消息( 图4)。顶级用户花在游戏上的时间从前3个月的2 - 3个小时增加到8月的14次7个小时，9月的47次14个小时。

我们还通过内容类别跟踪用户参与度，包括使用可点击反应的引导流程和使用NLP处理自由文本消息。尽管每次用户参与特定内容类别时，可能会与SnehAI交换多个消息，但不同内容类别的参与频率的长期趋势提供了用户响应和偏好的经验证据。从入门到了解Sneha，到其隐私政策，从主菜单到视频，故事，游戏，帮助热线和通过NLP的查询回复，聊天机器人用户在5个月的时间里穿越了这些内容区域1,430,416次。这些互动中约有一半(705,305/1,430,416,49.31%)是关于聊天机器人对用户查询的回应，包括闲聊和与健康交流主题相关的任何问题( 图5)。其次是登录(257,042/1,430,416,17.97%)，关于SnehAI(115131 /1,430,416, 8.05%)，隐私政策(96,305/1,430,416,6.73%)，主菜单(83,692/1,430,416,5.85%)，帮助热线(71,211/1,430,416,4.98%)，故事(61,582/1,430,416,4.31%)，游戏(20,897/1,430,416,1.46%)和视频(19,251/1,430,416,1.35%)。这些内容粘性分布的趋势是相对一致的(偶尔会有波动)。

我们的分析跟踪数据显示，SnehAI处理了99,936条来自用户的输入短信，并通过NLP系统回应了与六个主题相关的查询( 图6):安全性行为，如同意、性交频率、口交和肛交、其他健康疾病对性生活的影响以及意外怀孕(57 158/99 936,57.19%);计划生育方法的选择，如男用和女用避孕套、口服避孕药、宫内节育器、注射剂，以及与性健康和生殖健康有关的主题，如流产、怀孕期间和怀孕后的性交、多囊卵巢疾病和不孕问题(6287/99,936,6.29%);女性生殖健康，包括月经(如规律、疼痛、分泌物和斑点)、童贞和婚前性行为(13 965/99 936,13.97%);青少年性健康问题，如夜幕降临、手淫、色情、性耐力、勃起功能障碍和性传播感染(15,160/99,936,15.17%);与同伴压力和欺凌有关的青少年心理健康问题(2343/99,936,2.34%);营养和健康的社会决定因素，如童婚和性别平等(4623/99,936,4.63%)。

在Facebook的批准下，我们访问了SnehAI聊天机器人用户的性别分类数据。我们发现了一个极端的性别差异( 图7):在这5个月的独立聊天机器人用户中，93%(125,795/135,263)为男性，6.8%(9198/135,263)为女性，0.2%(270/135,263)未知。与联合国开发计划署关于印度互联网用户性别分布(女性占29%)和Facebook用户性别分布(女性占22%)的报告相比，这一性别比例不成比例地偏向男性用户。 12]，以及根据普查资料显示的一般人口(48%为女性)的比例[ 2]。

更糟糕的是，基于15,000个抽样查询，我们的数据科学团队发现“女性用户在与SnehAI交谈时表现出明显缺乏自信的行为模式。”这可能是因为印度女性用户在移动设备拥有率和数字媒体素养方面存在性别差异。

此外，他们可能不太愿意公开讨论性健康和生殖健康问题，并可能对数字滥用和性剥削持有更高的隐私担忧。相比之下，也有男性用户要求SnehAI为他们介绍一个女孩，有些人甚至与她进行淫秽聊天，通过性短信表达亲密关系，要求提供色情视频，并使用辱骂性语言。一些问题也显示了性虐待最黑暗的一面，男性用户询问，如果他们不愿意与女孩发生性关系，他们可以给女孩哪些药片，意图凌驾于双方同意的性行为之上。

SnehAI率先使用人工智能聊天机器人来吸引用户，特别是年轻男性，参与关于SRH的对话。在5个月的时间里，总共交换了820万条信息，其中几乎一半的用户信息是自由文本查询，包括个人问题和对SRH的关注。总的来说，斯尼哈的化身是基于斯尼哈博士的 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon电视节目把自己塑造成一个值得信赖的朋友和导师。此外，这项性别平等和计划生育倡议的策划内容被认为既有趣又有教育意义。此外，NLP系统在个性化聊天机器人响应和优化用户体验方面运行顺畅有效。

利用Gibson的理论指导我们的研究，并在现有文献的基础上，我们提炼了SnehAI的15个功能启示。我们的重要案例研究结果证明，SnehAI为用户提供了一个安全的空间来谈论敏感的SRH话题，寻求和获得准确的信息，通过帮助热线获得当地的服务，并寻求个人咨询。

与此同时，我们还发现，在许多潜在的不平等中，存在着极端的性别差距。在印度，父权制对女性自主性、流动性和自我表达的限制在SnehAI用户分析数据中得到了生动的反映。这种比例差异是一种风险，可能会在人工智能聊天机器人的NLP模型中引入性别偏见。我们的团队目前正在调整基于现场的促销策略，以吸引更多的女性用户。根据我们的结果，其他具体的改进机会包括:

我们的研究结果对卫生信息学具有重要的政策和规划意义，特别是对以用户为中心和人工智能驱动的干预措施的设计。了解像SnehAI这样的人工智能聊天机器人的积极和消极方面，可以帮助我们在设计、实施和研究这些技术时，为未来的努力提供信息，以加强和扩大积极的一面，并最大限度地减少消极的一面。SnehAI的15个功能可以作为类似应用程序的综合清单。它帮助我们的研究团队确定了SnehAI的独特属性和优势，并明确了未来改进的下一步。它们还可以帮助聊天机器人设计和分析团队选择关键绩效指标进行跟踪，并监控用户行为模式，以确保环境安全并提高用户参与度。本案例研究还描述了SnehAI 2.0版本中使用的NLP模型，用于自定义AI聊天机器人与用户之间的交互。NLP有助于优化对话动态和个性化用户旅程，从而使我们更接近实现联合国可持续发展目标，重点是良好的健康和福祉、性别平等和优质教育。

此外，通过涵盖SnehAI聊天机器人的所有相关方面，我们了解到，当将技术视为工件时，它们的功能不仅应该包括特定的应用程序本身。同样重要(如果不是更重要的话)的是包含应用程序所嵌套的信息系统和通信网络，因为所有这些都是相互联系和相互依存的。如果没有Facebook Messenger、移动设备接入或移动互联网连接，SnehAI就无法正常工作。

此外，关于技术支持的研究通常应包括对公众通常看不见的法律和社会管理制度的注意。当一个公民按照偏见和等级制度(如阶级、性别和种族)划分时，这一点尤为重要。人工智能技术的快速发展将继续给创新者、营销人员和用户带来道德困境的挑战。我们的团队直接与SnehAI的目标用户合作，尊重他们的生活条件，同时促进有意义的社会和行为改变，这在共同创造和协作中显示出巨大的价值。

我们对SnehAI的案例研究证明了吉布森的能力支持理论的稳健性和适应性，该理论在提出约40年后。同时，我们对SnehAI的调查也揭示了当前文献中关于技术支持的研究空白，并为扩展这一理论框架提供了新的见解。只有对用户界面及其操作系统的设计有了更深入的了解(类似于我们的研究团队所做的)，才有可能通过它们的存在、识别和实现来评估新技术的可用性。研究人员在对其他类型的社会、认知、情感和治疗推断下结论之前，应该回到基本功能上来。

第二，新媒体研究中的启示存在乌托邦偏见。在研究新兴技术的社会塑造和后果时，平衡技术决定论和社会建构主义是很重要的。对自然启示的识别是一个人个人能力的函数。一种能力是永久的，但它的感知取决于个人的文化、历史、努力和必要性。因此，让用户处于设计的前端和中心是至关重要的。SnehAI的开发以用户为中心，因为印度用户所感知的功能路径对他们来说是独一无二的。功能支持包含了用户表现出的微观行为，因此必须在积极和消极的可行可能性之间取得平衡，并主动解决潜在的风险和担忧，特别是当目的是更好地服务于弱势群体时。

最后，我们通过SnehAI观察到的人类与人工智能的互动非常有趣。这可以看作是霍顿和沃尔[ 67)称为 准社会互动在大众媒体用户和广播或电视上的媒体人物之间。它也可以被看作是 player-avatar交互在游戏研究中[ 68]。SnehAI及其友好的化身在私人对话环境中的叙事联系为人机交互和计算机媒介交流的理论发展提供了一些机会。

我们的工具性案例研究不包括从SnehAI用户收集的任何原始数据。这是必要的下一步。虽然 主Kuch Bhi Kar Sakti HoonFacebook页面分析为Facebook用户提供了有用的代理，通过调查与人工智能聊天机器人用户直接接触将是非常有用的。在他们的允许下，这样的自我报告可以获得关于SnehAI用户特征的宝贵知识，如年龄、性别、地理位置和社会经济地位。特别是，这种用户分析方法可以提供关于本文中讨论的几个功能支持的经验证据，即可访问性、包容性、全球本地化和可扩展性。

技术接受的其他理论模型[ 69]、使用和满足[ 70可能会进一步加深我们对帮助个人决定采用像SnehAI这样的聊天机器人的关键因素的理解，特定的认知、情感和社交需求得到满足，以及某些用户选择返回并继续与聊天机器人反复对话的原因。用户动机和行为的这些方面可以通过横断面或纵向调查进行评估，并通过深度访谈进行三角测量。比较不同的群体，如不使用者、轻度使用者和重度使用者，可以为心理和环境决定因素提供额外的见解。

虽然2.0版的SnehAI是一个独立的应用程序，但化身仍然是以主人公为原型的 主Kuch Bhi Kar Sakti Hoon它的大部分用户内容仍然是从热门电视连续剧《老友记》的三季中精选出来的——183集，时长30分钟，并在数字平台上进行了跨媒体扩展。这种连接使SnehAI聊天机器人具有引人注目的面孔或界面，并将其与更大的背景故事联系起来，具有丰富的SRH信息和有效的行为建模[ 56， 57]。为了更好地研究这种人工智能聊天机器人的社会影响，可以进行现场和基于网络的实验，以测试SnehAI作为独立的SRH干预措施、SnehAI作为跨媒体娱乐教育延伸，以及在印度青少年和年轻人中最需要SnehAI的传统SRH教育之间的差异。

作为第一个 印式英语SnehAI是专门为社交和行为改变交流而设计的人工智能聊天机器人，是一款创新、独特、有前途的应用程序，用于在SRH教育和讨论的背景下吸引弱势群体和难以接触的人群。它为用户提供了一个私密、无偏见和安全的空间，让他们谈论敏感话题，获取准确和可信的信息，通过免费热线获得国家服务，并寻求个性化咨询。它还提供了令人兴奋的机会，通过深思熟虑而有趣的内容，头像的积极前景，相关的口头和非口头表达以及友好的语气来利用讲故事的情感吸引力，有效地吸引年轻人谈论和学习SRH。本案例研究的功能支持和关键用户参与分析的综合清单不仅是SnehAI本身的有力证明，也是人工智能技术对社会公益的潜力和影响的重要代表。