[論文レビュー] Using Bluetooth Low Energy in smartphones to map social networks

Samuel Townsend, Mark Larsen+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2015

Digital Mental Health Interventions参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、個人のスマートフォンに搭載されたBluetooth Low Energy (BLE)を用いたソーシャルネットワークのマッピングの実現可能性を評価した。AndroidおよびiOS端末用にカスタムアプリを開発し、近隣のBLE信号を送信および受信する機能を実装した。その結果、2台のiOS端末がスクリーンオフ状態でロックされている場合を除き、すべてのデバイス組み合わせで接続性を正常に測定できた。これは、一般消費者用スマートフォンを用いた大規模なソーシャルネットワークマッピングにおいて、重大な制限要因であることが明らかになった。

ABSTRACT

Social networks have an important role in an individual's health, with the propagation of health-related features through a network, and correlations between network structures and symptomatology. Using Bluetooth-enabled smartphones to measure social connectivity is an alternative to traditional paper-based data collection; however studies employing this technology have been restricted to limited sets of homogenous handsets. We investigated the feasibility of using the Bluetooth Low Energy (BLE) protocol, present on users' own smartphones, to measure social connectivity. A custom application was designed for Android and iOS handsets. The app was configured to simultaneously broadcast via BLE and perform periodic discovery scans for other nearby devices. The app was installed on two Android handsets and two iOS handsets, and each combination of devices was tested in the foreground, background and locked states. Connectivity was successfully measured in all test cases, except between two iOS devices when both were in a locked state with their screens off. As smartphones are in a locked state for the majority of a day, this severely limits the ability to measure social connectivity on users' own smartphones. It is not currently feasible to use Bluetooth Low Energy to map social networks, due to the inability of iOS devices to detect another iOS device when both are in a locked state. While the technology was successfully implemented on Android devices, this represents a smaller market share of partially or fully compatible devices.

研究の動機と目的

• ユーザーが所有するスマートフォンにおけるBLEの使用可能性を、ソーシャルネットワークのマッピングに適用するかを評価すること。
• BLEを用いた近接検出において、Android端末とiOS端末との間でのクロスプラットフォーム互換性を調査すること。
• デバイスの状態（フォアグラウンド、バックグラウンド、ロック状態）に応じたBLE検出性能を評価すること。
• BLEを用いたソーシャルネットワークデータ収集の広範な導入を妨げる技術的制限要因を同定すること。
• BLEが、現実世界の健康および行動研究の文脈において、社会的つながりを信頼性高く測定できるかを特定すること。

提案手法

• AndroidおよびiOSスマートフォン用に、BLE送信および定期的な近隣デバイススキャンを可能にするカスタムアプリを開発した。
• 2台のAndroid端末および2台のiOS端末のすべての組み合わせについて、3つのデバイス状態（フォアグラウンド、バックグラウンド、ロック：スクリーンオフ）でテストを実施した。
• 近接検出は、デバイス間でのBLE広告およびスキャン応答の成功回数を記録することで測定した。
• データ収集は、信頼性および一貫性を評価するため、さまざまな条件下でのデバイス間通信の検出に焦点を当てた。
• デバイスタイプおよび状態ごとの検出成功率を分析し、プラットフォーム固有の制限を同定した。
• 統計的分析を用いて、デバイスタイプおよびオペレーティングシステム間での検出性能を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個人のスマートフォンに搭載されたBLEは、現実世界の環境において、ユーザー間の近接状態を信頼性高く検出できるか？
• RQ2 Android端末とiOS端末との間で、BLEの検出性能にどのような差が生じるか？
• RQ3 デバイスの状態（ロック、バックグラウンド、フォアグラウンド）が、BLE検出成功率に与える影響は何か？
• RQ4 2台のiOS端末がともにロック状態（スクリーンオフ）にある場合、なぜ相互に検出できないのか？
• RQ5 BLEは、個人スマートフォンを用いた大規模なソーシャルネットワークマッピングに、どの程度適しているか？

主な発見

• BLEベースのアプリは、2台のiOS端末がスクリーンオフ状態でロックされている場合を除き、すべてのテスト済みデバイス組み合わせで社会的つながりを正常に検出できた。
• Android端末同士、およびAndroidとiOS端末間の両方で、すべてのテスト状態において検出成功率が一貫していた。
• 2台のロック状態のiOS端末同士で検出不能な問題は、ソーシャルネットワークマッピングにおいて重大な技術的制限要因である。
• この制限は、長期間にわたり受動的データ収集を実施する目的でのiOS端末におけるBLEの利用可能性を顕著に低下させる。
• 本研究の結論として、iOSのバックグラウンドBLEスキャン制限のため、BLEは現在のところ大規模なソーシャルネットワークマッピングには実用的ではない。
• Androidでは技術的に実現可能ではあるが、対応デバイスの市場シェアが限定的であるため、実用的利便性に制限がある。