[論文レビュー] Harnessing the Web for Population-Scale Physiological Sensing: A Case Study of Sleep and Performance

Tim Althoff, Eric Horvitz+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2017

Sleep and Wakefulness Research参考文献 40被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、18か月間にわたり31,000人のユーザーを対象に、ウェブ検索エンジンの操作行動（キーストロークとクリック）を、現実世界の認知的パフォーマンスの非挿入的代理指標として用い、ウェアラブルデバイスで測定された睡眠と照合した。その結果、2晩連続で6時間未塔の睡眠をとると、パフォーマンス低下が最大6日間続くことが判明し、その変動は、体内時計、睡眠のホームオスタシス的圧力、睡眠インertia（睡眠後のすっきりしない状態）と、実験室での知見とよく一致した。

ABSTRACT

Human cognitive performance is critical to productivity, learning, and accident avoidance. Cognitive performance varies throughout each day and is in part driven by intrinsic, near 24-hour circadian rhythms. Prior research on the impact of sleep and circadian rhythms on cognitive performance has typically been restricted to small-scale laboratory-based studies that do not capture the variability of real-world conditions, such as environmental factors, motivation, and sleep patterns in real-world settings. Given these limitations, leading sleep researchers have called for larger in situ monitoring of sleep and performance. We present the largest study to date on the impact of objectively measured real-world sleep on performance enabled through a reframing of everyday interactions with a web search engine as a series of performance tasks. Our analysis includes 3 million nights of sleep and 75 million interaction tasks. We measure cognitive performance through the speed of keystroke and click interactions on a web search engine and correlate them to wearable device-defined sleep measures over time. We demonstrate that real-world performance varies throughout the day and is influenced by both circadian rhythms, chronotype (morning/evening preference), and prior sleep duration and timing. We develop a statistical model that operationalizes a large body of work on sleep and performance and demonstrates that our estimates of circadian rhythms, homeostatic sleep drive, and sleep inertia align with expectations from laboratory-based sleep studies. Further, we quantify the impact of insufficient sleep on real-world performance and show that two consecutive nights with less than six hours of sleep are associated with decreases in performance which last for a period of six days. This work demonstrates the feasibility of using online interactions for large-scale physiological sensing.

研究の動機と目的

• 認知的パフォーマンスに及ぼす睡眠と体内時計の影響を、大規模かつ現実世界の文脈で解明するためのデータ不足を解消すること。
• 動機、気分、環境要因といった現実世界の変数を除外する小規模な実験室研究の限界を克服すること。
• 追加のハードウェアや人工的なタスクを用いずに、既存のオンライン行動を活用した認知的パフォーマンス測定の非挿入的メソッドを開発すること。
• 現実世界のパフォーマンスパターンが、体内時計、睡眠のホームオスタシス的圧力、睡眠インertiaの既知の生理時計モデルと一致することを検証すること。
• 自然状況下で不十分な睡眠を受けた後のパフォーマンス低下の期間と程度を定量化すること。

提案手法

• ウェブ検索エンジンでのキーストロークタイミングとクリック行動を、認知的パフォーマンスの代理指標として用い、リアルタイムかつ非挿入的なタスクパフォーマンスを捉えた。
• 31,000人のユーザーを対象に18か月間にわたり、ウェアラブルデバイス（例：Fitbit）を用いた客観的睡眠データを収集し、300万夜以上の睡眠データをカバーした。
• 体内時計、睡眠のホームオスタシス的ドライブ、睡眠インertiaを統合した統計モデルを用い、日次パフォーマンス変動を説明した。
• 実世界データを用いてモデルを訓練し、制御された実験室研究から得られた既知のパターンと照合してその推定値を検証した。
• 睡眠制限（例：2日連続で6時間未塔）に続くパフォーマンス低下期間を定義し、回復に要する期間を測定した。
• 縦断的分析を用いて、その後の睡眠パターンとその回復への影響を評価し、潜在的な混同要因となる睡眠不足の影響を補正した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現実世界の認知的パフォーマンスは1日を通じてどの程度変動し、体内時計や chronotype（睡眠時型）はその変動にどのように影響するか？
• RQ2 ウェブ検索行動におけるキーストロークとクリックのタイミングは、自然状況下で認知的パフォーマンスの代理指標として信頼できるか？
• RQ3 睡眠時間と睡眠タイミングが現実世界のパフォーマンスに与える影響は何か？ また、それらの影響は実験室ベースのモデルと一致するか？
• RQ4 2日連続で不十分な睡眠（6時間未塔）を受けた後の、現実世界の状況下でのパフォーマンス障害の持続期間はどの程度か？
• RQ5 実世界データから推定された体内時計、睡眠のホームオスタシス的圧力、睡眠インertiaの推定値は、制御された実験室研究の結果とどの程度一致するか？

主な発見

• ウェブ検索エンジンの操作タイミングを用いた現実世界の認知的パフォーマンスは、1日を通じて顕著に変動し、通常の睡眠時間帯には最大31％の低下を示した。
• パフォーマンスは通常の睡眠時間帯に最も低く、睡眠時型（chronotype）の影響を強く受けており、夜型の人では朝型の人よりも遅い時間帯にピークを示した。
• 2日連続で6時間未塔の睡眠をとると、明確なパフォーマンス低下が生じ、その影響が最大6日間持続した。
• 統計モデルは体内時計、睡眠のホームオスタシス的ドライブ、睡眠インertiaを的確に推定でき、その結果は既知の実験室ベースの知見とよく一致した。
• 2晩連続で不十分な睡眠を受けたユーザーは、その後1週間の間に追加の睡眠不足（1.2〜2.5晩）を経験する確率が高かった。これは、睡眠パターンに長期間にわたる混乱が生じたことを示唆している。
• 本研究では、オンライン行動が、現実世界の環境で認知的パフォーマンスを大規模かつ非挿入的に生理的センシングするためのスケーラブルな手法として有効であることを示した。