使用基于音频的生态瞬间评估收集自我报告的身体活动和姿势数据.
H A LE1, Rithika Lakshminarayanan2, Jixin Li2
1Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, USA.
概括
音频微体验采样 (audio-μEMA) 允许通过语音输入进行开放式,时间密集的自我报告. 这种新的方法在为期14天的可行性研究中实现了67.7%的响应率,显示了参与者的高度参与.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 行为数据收集行为数据收集
- 可穿戴技术可穿戴技术
背景情况:
- 智能手表上的微体验采样 (EMA) 可以实现高时间密度的自我报告,但由于屏幕大小,仅限于多选答案.
- 开放式响应对于捕获细微的行为数据是有价值的,但在当前的微互动方法中具有挑战性.
研究的目的:
- 介绍和评估音频-μEMA,一种基于语音输入的微互动自我报告方法.
- 评估音频-μEMA的可用性和可行性,以在自由生活环境中进行暂时密集,开放的行为数据收集.
主要方法:
- 一个小时的可用性研究,接着是6到21天的主体内可行性研究.
- 参与者每2到5分钟使用音频EMA进行自我报告的身体活动和姿势.
- 对可用性和影响响应率的因素进行定性探索.
主要成果:
- 尽管有频繁的中断 (12-20次/小时),但参与者的参与度很高.
- 在长达14天的时间内,音频-μEMA的平均响应率为67.7%.
- 确定了影响可行性的因素,包括实施,方法和参与者挑战.
结论:
- 音频-μEMA是一种可行且引人入胜的方法,用于暂时密集的,开放式的自我报告.
- 这些发现为实时活动识别系统部署音频-μEMA提供了洞察力.
- 这种方法为在生态环境中捕获丰富的行为数据提供了一个有希望的替代方案.
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