Write in the opinion of a behavioral scientist an assessment of this experiment in a nudging related research paper:

"Experiment 1
In Experiments 1, 2, and 4, we tested whether integrating app features into a single 
decision and using defaultless defaults would increase adoption of important app features. Our 
initial experimental context was modeled on a COVID-19 exposure notification app. These apps 
were designed in 2020 during the COVID pandemic to increase detection and reduce spread of 
COVID-19, a contagious viral disease that killed millions and disrupted daily life worldwide. 
 Running head: NUDGING APP ADOPTION 11
These apps alert users about contacts with people who had positive virus tests by temporarily 
storing a record of close daily contacts on a user’s phone. When users receive a positive virus 
test, these contacts are anonymously notified that they may have been exposed. We chose this 
experimental context for three reasons. First, the app is relevant for everyone and virtually 
everyone would benefit from its installation, unlike other apps where personal taste or needs 
would determine for whom the app was appropriate. Second, with the COVID-19 pandemic 
causing millions of deaths worldwide, the use of technology to curb its spread was timely and 
relevant. Finally, digital contact tracing is an area where nudges would benefit not only 
individuals but also societal welfare. In subsequent experiments, we generalize and extend our 
findings to other mobile app contexts, including health, fitness, and employment search. We 
chose these contexts because they are important and could also benefit multiple parties such as 
individual users, society, and firms. 
Method
 Participants. We requested 500 participants from ROIRocket, an online panel provider, 
and received 509 American participants (20% male, Mage = 48). This sample size was chosen 
prior to data collection and pre-registered along with hypotheses and primary analyses 
(https://aspredicted.org/w3za8.pdf ). We selected this sample because participants from 
ROIRocket’s panel are usually more diverse and less likely to have participated in hundreds of 
academic experiments compared to participants on Mechanical Turk (Mrkva et al. 2021). 
Procedure. Participants were told to imagine they had just downloaded a smartphone app
in order to help prevent the spread of COVID-19. They were then presented with a simulation of 
what the app’s interface might look like (similar to Figure 2). This interface was designed to 
mimic common COVID-19 contact tracing apps, including the beta version of the Google Apple 
 Running head: NUDGING APP ADOPTION 12
Exposure Notification interface. We varied elements of the design between conditions. 
Participants interacted with the interface as if using a real app by tapping the buttons on the 
phone’s screen, and were instructed to make decisions as if they were making them in real life.
Participants were prompted on each screen to enable one or more features required for an 
exposure notification app to function (the features were “exposure notification,” “exposure 
logging,” and “Bluetooth”). We varied the options’ presentation using a 2 (presentation: opt-in 
vs. opt-out format) × 2 (integration: integrated vs. separated choices) between-subjects 
experimental design. 
In the “opt-out presentation”, options that involved enabling each feature were worded as
if they were the default options (Figure 2). Critically, however, the default itself (which was not 
to enable the app) did not change. The option presented as if it were a default was also colored 
blue or was bolded (depending on the screen of the app) and listed either on the top or right, 
mirroring how suggested options are typically displayed on mainstream smartphone operating 
systems. In the “opt-in presentation,” the options involved in enabling each feature were worded 
and presented as if they were not the default. 
In the “separated” condition, the choices that enabled features were spread across three 
screens. This mirrors the design of several exposure notification apps including Minnesota’s, 
which includes three separate privacy decisions, all of which are required for the app to 
communicate exposure notifications. Participants who chose not to enable a feature did not see 
the subsequent decisions, because they had already disabled a feature needed for the app to 
function. In the integrated condition, the same information and decisions were aggregated into 
one screen and one choice, which was similar to Canada’s exposure notification app, as well as 
the UK NHS app, which integrated two features (exposure notifications and logging) onto a 
 Running head: NUDGING APP ADOPTION 13
single screen with a single choice to enable or disable both. After making these decisions, 
participants were reminded of their choices and reported why they chose the options they did 
(open-ended). They completed several demographic questions (including race, income, and 
overall health). All experiments were approved by the IRB.
Results
Overall, slightly more than half of participants (54%) decided to enable the app.
Defaultless Defaults. The opt-out presentation more than doubled uptake compared to 
the opt-in presentation. About 28% of participants enabled the app in the opt-in presentation, 
whereas 79% enabled the app in the opt-out presentation, z = 10.86, Exp(B) = 9.74, p < .001. 
Despite not actually changing the default, presenting an option as if it were the default had a 
large effect, much larger than interventions in previous research that used incentives or an 
informational video to increase contact tracing app uptake (Munzert et al. 2021). 
Integration effect. Integrating the disclosures and feature decisions into a single choice 
also increased adoption. Specifically, 59% of participants fully enabled the app in the integrated 
condition, compared to 49% in the condition with separated disclosures and privacy decisions, z 
= 2.21, Exp(B) = 1.59, p = .027 (Figure 3). 
We also conducted pre-registered robustness tests to address the possibility that these 
effects were driven exclusively by respondents who were unengaged in the experiment or not 
paying attention. The effects of integration and defaultless defaults were virtually identical when 
we excluded participants who failed the attention check (Default Presentation: p < .001, 
Integration: p = .035). The results were also robust when controlling for time spent taking the 
survey and its interactions with the manipulations as well as average time spent on each app 
screen and its interactions with the manipulations (all ps < .05).
 Running head: NUDGING APP ADOPTION 14
Discussion
In Experiment 1, both manipulations markedly increased the number of people deciding 
to enable exposure notification apps. The effect of the defaultless defaults manipulation was 
particularly large, even though the manipulation did not change the de facto default. It is well-
known that defaults can have large effects (Jachimowicz et al. 2019; Last et al. 2021); indeed, 
when Apple recently switched to an opt-in policy that required apps to ask permission before 
tracking or sharing activity across other apps, the percentage of users allowing tracking 
plummeted (Sharma 2021). However, many firms are averse to changing the de facto default, 
which can prompt backlash, especially when privacy, health, or other protected values are at 
stake (Chapman et al. 2016; Lehmann et al. 2016). So, the observation that defaultless defaults 
can have a similarly large effect without changing the actual default is an important insight.
One limitation of Experiment 1 is that the decisions had minimal consequences. In a 
Supplemental Experiment (see Web Appendix), we therefore added incentives and examined 
additional alternative explanations for the observed effects. The Supplemental Experiment 
replicated the findings from Experiment 1 and demonstrated that variability in comprehension 
did not fully account for the observed effects. Additionally, the Supplemental Experiment 
demonstrated that the effects were robust across a wide variety of people varying in political 
party, age, race, and COVID-19 risk factors. In Experiments 2-4 we therefore sought to isolate 
the causes of these observed effects of choice architecture on mobile app feature adoption"
행동 과학자의 의견에 따라 넛지 관련 연구 논문에서 이 실험을 평가하는 의례를 거칩니다:"실험 1실험 1, 2, 4에서는 앱 기능을 하나의 의사 결정에 통합하고 결정하고 기본값이 없는 기본값을 사용하면 중요한 앱 기능의 채택률이 높아지는지 테스트했습니다. 우리의 초기 실험 컨텍스트는 코로나19 노출 알림 앱을 모델로 삼았습니다. 이 앱 은 코로나19 팬데믹 기간인 2020년에 전염성이 강한 바이러스인 전 세계적으로 수백만 명의 목숨을 앗아가고 일상을 혼란에 빠뜨린 전염성 바이러스 질환인 코로나19의 탐지와 확산을 줄이기 위해 개발되었습니다.  앞서가는 머리: 넛지 앱 채택 11이러한 앱은 일시적으로 바이러스 검사 양성 판정을 받은 사람과의 접촉을 사용자에게 알려줍니다. 사용자의 휴대폰에 매일 가까운 접촉자의 기록을 저장하여 사용자에게 경고를 보냅니다. 사용자가 바이러스 양성 판정을 받으면 검사를 받으면 해당 연락처에 익명으로 노출되었을 수 있음을 알려줍니다. 이러한 실험적 맥락을 선택했습니다. 첫째, 이 앱은 모든 사람에게 관련성이 있고 사실상 개인의 취향이나 필요에 따라 앱 설치가 결정되는 다른 앱과 달리 모든 사람이 혜택을 볼 수 있습니다. 앱이 누구에게 적합한지를 결정하는 다른 앱과 달리 거의 모든 사람이 이 앱을 설치하면 혜택을 볼 수 있습니다. 둘째, COVID-19 팬데믹으로 인해 전 세계적으로 수백만 명의 사망자가 발생한 상황에서 확산을 억제하기 위한 기술의 사용은 시의적절했고 적절했습니다. 마지막으로, 디지털 접촉자 추적은 넛지를 통해 개인뿐만 아니라 개인뿐만 아니라 사회 복지에도 도움이 되는 분야입니다. 후속 실험에서는 이번 연구 결과를 일반화하고 확장하여 건강, 피트니스, 구직 등 다른 모바일 앱 컨텍스트에 대한 연구 결과를 일반화하고 확장했습니다. 우리는 이러한 맥락을 선택한 이유는 다음과 같은 여러 당사자에게 혜택을 줄 수 있고 중요하기 때문입니다. 개인 사용자, 사회, 기업 등 여러 당사자에게 혜택을 줄 수 있기 때문입니다. 방법 참가자. 온라인 패널 제공업체인 ROIRocket에 500명의 참가자를 요청했습니다, 미국인 참가자 509명(남성 20%, 마법사 = 48명)이 참여했습니다. 이 샘플 규모는 데이터 수집 및 사전 등록 데이터 수집 전에 가설 및 1차 분석과 함께 사전 등록을 마쳤습니다. (https://aspredicted.org/w3za8.pdf ). 이 샘플을 선택한 이유는 다음과 같습니다. ROIRocket의 패널은 일반적으로 더 다양하고 수백 개의 학술 실험에 참여했을 가능성이 적습니다. 학술 실험에 참여했을 가능성이 적기 때문에 이 표본을 선택했습니다(Mrkva 외. 2021). 절차. 참가자들에게 스마트폰 앱을 방금 다운로드했다고 상상하라고 지시했습니다.을 다운로드했다고 상상해 보라고 했습니다. 그런 다음 참가자에게 다음과 같은 시뮬레이션을 제시했습니다. 앱 인터페이스의 모습(그림 2와 유사)을 보여주었습니다. 이 인터페이스는 다음과 같이 설계되었습니다. Google Apple 베타 버전을 포함한 일반적인 코로나19 접촉자 추적 앱을 모방하도록 설계되었습니다.  러닝 헤드: 넛지 앱 채택 12노출 알림 인터페이스. 조건에 따라 디자인 요소를 다양하게 변경했습니다. 참가자들은 휴대폰 화면의 버튼을 탭하여 실제 앱을 사용하는 것처럼 인터페이스와 상호 작용했습니다. 실제 앱을 사용하는 것처럼 인터페이스와 상호 작용했으며, 실제 생활에서 의사 결정을 내리도록 지시받았습니다.참가자들은 각 화면에서 노출 알림 앱이 작동하는 데 필요한 기능을 하나 이상 활성화하라는 메시지를 받았습니다. 노출 알림 앱이 작동하는 데 필요한 하나 이상의 기능을 활성화하라는 메시지가 표시되었습니다('노출 알림', '노출 로깅", "블루투스"). 옵션의 프레젠테이션을 2(프레젠테이션: 옵트인 형식 대 대 옵트아웃 형식) × 2(통합: 통합형 대 분리형 선택)의 피험자 간 비율을 사용하여 옵션의 제시 방식을 변경했습니다. 실험 설계. "옵트아웃 프레젠테이션"에서는 각 기능을 활성화하는 옵션에 대해 다음과 같이 표현했습니다.기본 옵션인 것처럼 표현했습니다(그림 2). 그러나 중요한 것은 기본값 자체는( 앱 활성화)는 변경되지 않았습니다. 기본값인 것처럼 표시된 옵션은 파란색으로 표시되거나 파란색으로 표시되거나 굵게 표시되어(앱 화면에 따라 다름) 상단 또는 오른쪽에 나열되었습니다, 일반적인 스마트폰 운영체제에서 제안 옵션이 표시되는 방식을 반영하여 시스템을 반영했습니다. '옵트인 프레젠테이션'에서는 각 기능을 활성화하는 데 관련된 옵션이 단어로 표현되었습니다. 기본값이 아닌 것처럼 표시되었습니다. "분리 표시" 상태에서는 기능을 활성화하는 선택 항목이 세 개의 화면에 분산되어 있었습니다. 이는 미네소타를 포함한 여러 노출 알림 앱의 디자인을 반영한 것입니다, 여기에는 세 가지 개별 개인정보 보호 결정이 포함되며, 모두 앱이 노출 알림을 전달하기 위해 노출 알림을 전달합니다. 기능을 활성화하지 않기로 선택한 참가자는 후속 결정을 앱이 작동하는 데 필요한 기능을 이미 비활성화했기 때문입니다. 기능. 통합 조건에서는 동일한 정보와 의사 결정이 하나의 화면과 하나의 선택 사항으로 캐나다의 노출 알림 앱과 유사한 하나의 화면과 하나의 선택 사항으로 통합되었습니다. 두 가지 기능(노출 알림 및 로깅)을 하나의 앱에 통합한 영국 NHS 앱과 유사했습니다.  러닝 헤드: 넛지 앱 채택 13하나의 화면에서 두 기능을 모두 활성화 또는 비활성화할 수 있습니다. 이러한 결정을 내린 후 참가자들은 자신의 선택에 대해 다시 한 번 상기하고 왜 그 옵션을 선택했는지 보고했습니다. (개방형). 참가자들은 다음과 같은 몇 가지 인구통계학적 질문을 작성했습니다.