arXiv cs.CL· Jeremiah Moyondafoluwa Adepoju, Samuel Omolaiye, Thanni Adewuyi, AbdulQahhar Abimbola Okenla, Lily-Aimas Love, Adereni Abiodun·· 10 小时前AI 评分26
尼日利亚 AI WhatsApp 母婴健康聊天机器人研究：平台 24 小时窗口约束下的窗口感知调度
Window-Aware Scheduling for Health Messaging under Platform Delivery Constraints: Evidence from an AI-Powered WhatsApp Maternal and Infant Health Chatbot in Nigeria
AI 导读
一项基于尼日利亚 WhatsApp 母婴健康聊天机器人 98,607 条消息、3,696 位母亲的分析发现，客服窗口开放时自由格式消息零失败（35,500 条中 0 条），而在恰好 24 小时处失败率跃升 93.0 个百分点。
正文 · AI 翻译
摘要：WhatsApp 仅允许企业在用户最后一条消息后的 24 小时内发送自由格式消息；在此客服窗口之外，只能发送预先批准的模板。健康聊天机器人也受此规则约束，但其代价很少被衡量。我们分析了尼日利亚一个 WhatsApp 孕产妇健康聊天机器人向 3,696 位母亲发送的 98,607 条消息，并以一份基本独立的导出数据作为复现。在窗口开启时，没有一条自由格式消息失败（35,500 条中 0 条），而在恰好 24 小时处，失败率跃升了 93.0 个百分点（95% CI 87.0 至 99.1）。两个流程产生了 66.1% 的失败，其中包括一项与医疗专业人员交谈的邀约，按现有实现，该邀约仅触达了窗口已关闭的母亲中的 0.3/100。我们将窗口感知调度形式化为一个决策问题，其中一个动作具有已知的零价值。基于模型的离线评估（对未确认送达设有边界）估计，将该邀约作为已批准模板发送，可触达此类母亲中的 81.5 至 86.8/100，而等待为 16.6，回复提示为 11.6。在校准模拟中，表格 Q 学习收敛到相同的模板规则，且在 13 项压力测试中均未胜过该规则，并且退出率不会随消息量上升。主要收益来自遵守平台规则，且无需学习。所有结果均为送达情况，而非健康结果。
| 评论： | 29 页，14 幅图，13 张表。预印本 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；计算机与社会（cs.CY） |
| ACM 分类： | I.2.6；J.3 |
| 引用为： | arXiv:2611.02834 [cs.CL] |
| （或本版本使用 arXiv:2611.02834v1 [cs.CL]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.02834 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jeremiah Adepoju Moyondafoluwa [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 2 日星期一 09:34:22 UTC（296 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org