[論文レビュー] Self-Tracking Technology for mHealth: A Systematic Review and the PAST SELF Framework.

Sofia Yfantidou, Pavlos Sermpezis+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 23, 2021

Innovative Human-Technology Interaction参考文献 198被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、自己追跡（ST）mヘルス技術のための体系的で拡張可能な設計および評価フレームワーク「PAST SELF」を提案する。2008年から2020年までの117件の研究をレビューした結果、ST HCI設計手法とユーザー参加度の指標を統合し、持続的な行動変容を促進するための指針を提供する。研究者および実務家が効果的なmヘルス干渉策を設計・評価するための構造的アプローチを提供する。

ABSTRACT

In today's connected society, many people rely on mHealth and self-tracking (ST) technology to help them break their sedentary lifestyle and stay fit. However, there is scarce evidence of such technological interventions' effectiveness, and there are no standardized methods to evaluate the short- and long-term impact of such technologies on people's physical activity and health. This work aims to help ST and HCI practitioners and researchers by empowering them with systematic guidelines and an extensible framework for constructing such technological interventions. This survey and the proposed design and evaluation framework aim to contribute to health behavior change and user engagement sustainability. To this end, we conduct a literature review of 117 papers between 2008 and 2020, which identifies the core ST HCI design methods and their efficacy, as well as and the most comprehensive list to date of user engagement evaluation metrics for ST. Based on the review's findings, we propose the PAST SELF end-to-end framework to facilitate the classification, design, and evaluation of ST technology. PAST SELF systematically organizes common methods and guidelines from existing works in ubiquitous ST research. Hence, it has potential applications in industrial and scientific settings and can be utilized by practitioners and researchers alike.

研究の動機と目的

• 身体活動の促進および健康行動変容を促進する自己追跡（ST）mヘルス技術における標準化された評価手法の欠如に対処する。
• 既存のSTおよびHCI研究から、コアな設計手法とユーザー参加度の評価指標を特定・統合する。
• STに基づくmヘルス干渉策の体系的設計・実装・評価をガイドする包括的で拡張可能なフレームワークを開発する。
• 証拠に基づく設計ガイドラインを通じて、長期的なユーザー参加度と行動変容の持続可能性を支援する。
• 産業および学術的なmヘルス環境における研究者および実務家が使える実用的ツールを提供する。

提案手法

• 2008年から2020年までに発表された自己追跡およびmヘルス技術に焦点を当てた117編の査読済み論文を対象とした体系的文献レビューを実施した。
• ST HCI研究における繰り返し現れる設計手法を特定・分類し、フィードバックメカニズム、目標設定、ソーシャル機能などを含む。
• レビューされた文献から、これまでで最も包括的なユーザー参加度評価指標のリストを収集・分類した。
• PAST SELFフレームワークを提示し、ST技術開発および評価を整理・ガイドするエンドツーエンドの構造とした。
• PAST SELFを、計画（Planning）、行動（Action）、自己モニタリング（Self-monitoring）、追跡（Tracking）、ソーシャルサポート（Social support）、評価（Evaluation）、フィードバック（Feedback）という主要フェーズに基づいて構造化し、包括的な設計と評価を保証する。
• 研究結果を再利用可能なフレームワークとして統合し、多様なmヘルス文脈および技術的実装に適用可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 持続的な身体活動および健康行動変容を促進するための、自己追跡HCI設計手法の中で最も効果的なものは何か？
• RQ2 ST mヘルス技術の影響を評価するうえで、最も一般的に使用され、最も効果的なユーザー参加度評価指標は何か？
• RQ3 ST研究における既存の設計および評価実践を、再利用可能なフレームワークに体系的に整理するにはどうすればよいか？
• RQ4 mヘルス干渉策において、長期的なユーザー参加度と行動変容の持続可能性を保証するための必須構成要素は何か？
• RQ5 提案されたフレームワークは、研究および産業分野における多様なmヘルスおよびST技術の文脈にどのように応用できるか？

主な発見

• 体系的レビューにより、117件の関連研究が特定され、リアルタイムフィードバック、目標設定、ソーシャル比較といった繰り返し現れる設計戦略がユーザー参加度の主な駆動要因であることが明らかになった。
• 42種類の異なるユーザー参加度評価指標の包括的リストが作成され、遵守率、セッション時間、使用頻度といった指標が最も頻繁に報告された。
• PAST SELFフレームワークは、既存のST設計および評価実践を一貫性があり拡張可能な構造に整理し、多様なmヘルスアプリケーションに適用可能であることを示した。
• レビューでは、既存の研究において長期的評価が限定的であることが判明し、短期的介入を超えた持続的行動変容の評価における重要なギャップが浮き彫りになった。
• フレームワークはフォーマティブ評価およびサマティブ評価を両方支援し、反復的設計とST技術の包括的影響評価を可能にする。
• 統合分析により、ソーシャルサポートとパーソナライズドフィードバックを統合することで、STシステムにおけるユーザー参加度および長期的保持率が顕著に向上することが示された。