[论文解读] MakeSense: An IoT Testbed for Social Research of Indoor Activities

Jie Jiang, Riccardo Pozza+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2019

Context-Aware Activity Recognition Systems参考文献 34被引用 4

一句话总结

MakeSense 是一个为大规模室内人类活动社会研究而设计的物联网测试平台，通过低成本、易于部署的 IoTEgg 传感器和安全可扩展的云基础设施，实现非侵入式、实时的数据采集。该平台支持在家庭和办公室环境中灵活部署，通过加密和伪匿名化技术保障隐私，并支持远程监控和可扩展的传感器集成，以配合传统方法（如时间使用日记）验证行为实践。

ABSTRACT

There has been increasing interest in deploying IoT devices to study human behaviour in locations such as homes and offices. Such devices can be deployed in a laboratory or `in the wild' in natural environments. The latter allows one to collect behavioural data that is not contaminated by the artificiality of a laboratory experiment. Using IoT devices in ordinary environments also brings the benefits of reduced cost, as compared with lab experiments, and less disturbance to the participants' daily routines which in turn helps with recruiting them into the research. However, in this case, it is essential to have an IoT infrastructure that can be easily and swiftly installed and from which real-time data can be securely and straightforwardly collected. In this paper, we present MakeSense, an IoT testbed that enables real-world experimentation for large scale social research on indoor activities through real-time monitoring and/or situation-aware applications. The testbed features quick setup, flexibility in deployment, the integration of a range of IoT devices, resilience, and scalability. We also present two case studies to demonstrate the use of the testbed, one in homes and one in offices.

研究动机与目标

• 为解决实验室和生活实验室研究的局限性，实现对室内人类活动的大规模现实世界社会研究。
• 开发一种非侵入式、成本效益高且可在家庭和办公室等自然室内环境中轻松部署的物联网基础设施。
• 通过端到端加密和伪匿名化技术，确保高水平的数据隐私与安全，最大限度减少对参与者的干扰。
• 支持社会研究人员对数据采集进行实时监控和远程控制。
• 提供灵活可扩展的平台，用于集成商用现成（COTS）和自定义传感器套件。

提出的方法

• 该测试平台采用低成本、模块化的 IoTEgg 传感器节点，配备通用传感器和标准 Wi-Fi/BLE 无线电，实现无缝连接与部署。
• 基于云的基础设施支持安全、实时的数据摄入、存储与可视化，并具备自动恢复机制（如日志记录和服务重启）。
• 系统支持空中固件更新，并通过 shell 脚本和 Docker 镜像实现自动化部署，简化大规模部署流程。
• 通过数据加密和伪匿名化技术保障隐私，不存储任何个人身份信息。
• 平台提供可扩展的 API，用于集成多种传感器类型，包括 COTS 和自研设备。
• 设计强调通过看门狗机制和日志系统提升系统韧性，减少长期部署过程中的手动干预。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一个物联网测试平台，以在不干扰日常作息的前提下，支持对室内人类活动的大规模现实世界社会研究？
• RQ2 在自然室内环境中，确保安全、可靠且非侵入式数据采集所必需的技术与隐私机制有哪些？
• RQ3 灵活的、低成本的物联网基础设施在社会科学研究实验中，能在多大程度上支持多样化的传感器集成与远程监控？
• RQ4 该测试平台的架构如何在不同室内环境中实现长期部署的可扩展性与韧性？

主要发现

• MakeSense 能够在家庭和办公室环境中实现对室内活动的非侵入式、实时监控，对参与者日常作息的干扰极小。
• IoTEgg 传感器节点成本低廉，单台目标成本低于 £50，且可通过空中更新实现快速、自动化的部署。
• 通过自动恢复机制、端到端加密和参与者数据的伪匿名化，系统确保了高水平的数据可靠性与安全性。
• 通过可扩展的 API 和开源软件组件，测试平台支持灵活集成商用和自定义传感器套件。
• 两个案例研究成功验证了该平台在真实家庭和办公环境中的部署效果，证明其在多样化社会研究应用中的适应性与可扩展性。
• Docker 和 shell 脚本的使用显著减少了服务器和设备部署的设置时间与系统管理开销。