[논문 리뷰] Self-Tracking Technology for mHealth: A Systematic Review and the PAST SELF Framework.

Sofia Yfantidou, Pavlos Sermpezis외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 23.

Innovative Human-Technology Interaction참고 문헌 198인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 자기 기록(mHealth) 기술을 위한 체계적이고 확장 가능한 설계 및 평가 프레임워크인 PAST SELF 프레임워크를 제안한다. 2008~2020년 사이 117篇의 논문을 검토한 바탕으로, 자기 기록 관련 HCI 설계 방법과 사용자 참여도 측정 지표를 통합하여 지속 가능한 행동 변화를 이끌어내는 데 도움을 주며, 연구자 및 실무자에게 효과적인 mHealth 간 interventions 개발 및 평가를 위한 체계적인 접근법을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자기 기록(ST) mHealth 기술이 신체 활동 증진과 건강 행동 변화를 촉진하는 데 있어 표준화된 평가 방법의 부족을 해결한다.
• 기존의 ST 및 HCI 연구에서 핵심 설계 방법과 사용자 참여도 평가 지표를 식별하고 통합한다.
• ST 기반 mHealth 간 interventions의 체계적 설계, 구현 및 평가를 안내하는 종합적이고 확장 가능한 프레임워크를 개발한다.
• 근거 기반 설계 지침을 통해 장기적인 사용자 참여도 및 행동 변화 지속 가능성을 지원한다.
• 산업 및 학술 mHealth 환경에서 연구자와 실무자 모두가 활용할 수 있는 실용적인 도구를 제공한다.

제안 방법

• 2008년부터 2020년까지 출간된 자기 기록 및 mHealth 기술에 중점을 둔 117편의 동료 심사 논문을 대상으로 체계적 문헌 리뷰를 수행하였다.
• ST HCI 연구에서 반복적으로 나타나는 설계 방법, 예를 들어 피드백 메커니즘, 목표 설정, 사회적 기능 등을 식별하고 분류하였다.
• 검토된 문헌에서 가장 포괄적인 사용자 참여도 평가 지표 목록을 수집하고 분류하였다.
• PAST SELF 프레임워크를 제안하여 ST 기술 개발 및 평가를 조직화하고 안내하는 종단 간 구조를 마련하였다.
• PAST SELF는 핵심 단계인 계획(Planning), 행동(Action), 자기 모니터링(Self-monitoring), 추적(Tracking), 사회적 지원(Social support), 평가(Evaluation), 피드백(Feedback)을 중심으로 구성되어 종합적인 설계 및 평가를 보장한다.
• 유연한 적용이 가능한 재사용 가능한 프레임워크로 통합하여 다양한 mHealth 맥락과 기술적 구현 방식에 적용 가능하도록 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지속적인 신체 활동 증진과 건강 행동 변화를 촉진하는 데 가장 효과적인 자기 기록 HCI 설계 방법은 무엇인가?
• RQ2 ST mHealth 기술의 영향을 평가하는 데 가장 흔히 사용되고 가장 효과적인 사용자 참여도 평가 지표는 무엇인가?
• RQ3 기존의 ST 연구에서의 설계 및 평가 관행을 어떻게 체계적으로 재사용 가능한 프레임워크로 정리할 수 있는가?
• RQ4 mHealth 간 interventions에서 장기적인 사용자 참여도와 행동 변화의 지속 가능성을 보장하기 위해 필수적인 구성 요소는 무엇인가?
• RQ5 제안된 프레임워크는 연구 및 산업 분야의 다양한 mHealth 및 ST 기술 맥락에 어떻게 적용될 수 있는가?

주요 결과

• 체계적 문헌 리뷰를 통해 117편의 관련 연구를 식별하였으며, 실시간 피드백, 목표 설정, 사회적 비교와 같은 반복적인 설계 전략이 사용자 참여도를 이끄는 핵심 요소로 확인되었다.
• 사용자 참여도 평가 지표로 42종의 별도 지표를 종합적으로 수집하였으며, 이 중에서 이행률, 세션 지속 시간, 사용 빈도와 같은 지표가 가장 자주 보고되었다.
• PAST SELF 프레임워크는 기존의 ST 설계 및 평가 관행을 일관되고 확장 가능한 구조로 조직하여 다양한 mHealth 응용 분야에 적용 가능한 것으로 입증되었다.
• 기존 연구에서 장기적 평가가 부족함을 발견하여, 단기 간 interventions을 초월한 지속적인 행동 변화 평가의 심각한 격차를 드러냈다.
• 프레임워크는 형성 평가(formative evaluation)와 종합 평가(summative evaluation)를 모두 지원하여, 반복적 설계 및 ST 기술의 강력한 영향 평가가 가능하도록 하였다.
• 통합 분석 결과, 사회적 지원과 개인화된 피드백을 통합할 경우 ST 시스템 내 사용자 참여도 및 장기적 유지를 크게 향상시킬 수 있음을 입증하였다.