Summary
이 문서에서는 현장 설정에서 참가자의 광 전환 동작에 대한 데이터를 수집할 수 있는 점유 및 라이트 데이터 로거를 사용하고 배포하는 절차에 대해 설명합니다.
Abstract
자기보고와 관찰 된 친 환경 행동 사이의 불일치로 인해 연구자들은 행동의 보다 직접적인 측정의 사용을 제안합니다. 직접적인 행동 관찰은 연구의 외부 타당성 및 일반화성을 증가시킬 수 있지만, 시간이 많이 소요될 수 있으며 실험자 또는 관찰자 편향의 대상이 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연 관찰의 대안으로 데이터 로거를 사용하면 연구원이 참가자의 자연적으로 발생하는 행동을 중단하지 않고 광범위한 연구를 수행 할 수 있습니다. 이 문서에서는 기술 설명, 배포 프로토콜 및 심리적 실험에서 가능한 응용 프로그램에 대한 정보와 함께 점유 및 가벼운 데이터 로거와 같은 도구 중 하나를 설명합니다. 인간 관찰과 비교하여 로거의 신뢰성을 테스트한 결과, 1) 객실 점유 변경을 포함하는 공중 화장실(N= 1,148)에서 15일 측정 동안 수집된 데이터의 예와 함께 제공된다; 2) 실내 조명 변경; 3) 객실 점유 시간.
Introduction
심리학에서 친 환경 행동의 가장 일반적으로 사용되는 측정 중 하나는 설문 조사, 인터뷰, 또는 설문지의 형태로 자기보고서입니다 1. 이러한 경향에 대해 나타난 이유 중 하나는 단순히 현장 실험을 수행하는 데 어려움이 있으며, 이는 일반적으로 상당한 양의 자원과 정밀한 운영화가 요구되는2,3. 그러나 자체 보고 조치에 의존하는 것이 객관적인 행동4,5,6의예측에 오해의 소지가 있을 수 있다는 것이 잘 확립되어 있기 때문에 절충은 노력할 가치가 있습니다.
이 문제를 피하기 위해 노력하는 동안, 에너지 절약 행동을 연구에 초점을 맞추고 연구원은 일반적으로 관측 (관찰 된 이벤트의 명목 분류, 예를 들어, 켜기 / 끄기) 또는 잔류 (과거 행동의 정량적 증거, 예를 들어, kWh의 에너지 소비) 데이터를 종속 변수의 측정으로사용합니다 7. 두 가지 유형의 측정이 모두 유용하지만 관측 데이터는 특히 종속 변수가 광 스위칭 동작과 관련이 있는 경우 현장 실험2,3,8에서가장 일반적으로 사용됩니다.
관측 데이터를 얻기 전에, 연구원은 다음과 같은 몇 가지 방법론 적 문제를 고려해야합니다 : 1) 샘플 대표성; 2) 가능한 인간의 실수를 배제하기 위해 관찰자의 수; 3) 실험자 편향을 배제하기 위한 관찰자 간 합의; 4) 참가자가 발견 될 가능성을 줄이기 위해 은폐해야하는 관찰자 위치; 5) 명확하고 구체적으로 정의 된 관찰 코딩; 6) 관측 조치의 사전 테스트; 7) 관찰자 훈련; 8) 관찰의 체계적인 타이밍을 확립9. 언급된 대부분의 문제가 이미 해결되었지만(예: 안정성 분석10 또는 관측 데이터11코딩과 관련된 문제)은 모두 라이트 스위칭 동작에 대한 실험을 설명하는 문서에서 많은 관심을 받는 것은 아닙니다.
실험적 맥락에서 유사성을 위해 선택된 4개의 연구12,13,14,15의 분석 (그들 모두는 공중 화장실/화장실에서 빛 전환 행동을 염려함) 각 연구의 위치 세부 사항이 정확하더라도, 관측 측정 세부 사항은 다양했다는 것을 보여주었습니다. 각 연구는 자연주의적 관찰을 채택했기 때문에 관찰자의 이성인 참가자의 행동에 대한 정보를 수집하는 것이 사회 규범의 간섭 이나 위반으로 인해 항상 가능하지는않았습니다 (예를 들어, 남성 실험자가 여성 화장실에 들어가거나 그 반대의 경우도 마찬가지인 경우). 경우에 따라 참가자의 성별에 대한 정확한 데이터는15. 이는 성별이 친환경적 행동을 예측하는 데 중요한 요소가 될 수 있다는 점을 고려할 때 제한적인 것으로 보인다16.
그러나 가장 큰 차이점은 관찰자 및 측정 시간에 대한 설명에서 나타났습니다. 이러한 설명은 실험 위치에 기초하여 자연스럽게 다를 지라도, 정확한 관찰자 수는 항상14를제공하지는 않았다. 또한, 관찰자의 정확한 위치는 명시적 되지 않았습니다12,14,15 가능한 복제를 수행 하 고 참가자 관찰 되 고 인식 하지 않도록 하 게. 분석된 4개의 기사에서 관찰자의 위치에 대한 자세한 설명을 제공한 기사 는13.
더욱이, 관찰 간격의 정확한 시간은12개의 연구에 의해서만 제공되었고, 다른 연구는 전체 연구 시간(관찰이 일어난 각 연구 일에 얼마나 많은 횟수에 대한 일반적인 설명과 함께)13,15 또는 전혀14에서그것을 기술하지 않았다. 이것은 다시 관찰 타이밍이 연구 목표의 목적을 위해 체계적이고 충분한지 여부를 복제하고 확립하는 것을 방해할 수 있습니다.
이러한 실험의 한계는 향후 연구에서 고려해야 할 지침과 중요한 사항으로 제시됩니다. 어떤 경우에 그것은 이러한 연구의 중요성을 훼손 하기 위한. 표시된 영역은 심리학17,18에서중요한 역할을하는 복제를 용이하게하고 현장 실험의 전도를 단순화하기 위해 연구 운영화를 극대화하기 위해 고려되어야한다. 그러나, 언급 된 모든 문제는 궁극적으로 인간의 관찰자에 의존 관찰 방법을 개선하여 처리 할 수 있는지 여부는 의문이다.
이러한 이유로 점유 및 라이트 데이터 로거(재료 표참조)는 관찰자 또는 윤리적 제한(로거는 시청각 데이터를 수집하지 않음)의 제한 없이 특정 유형의 에너지 절약 동작, 광 전환에 대한 정보를 효과적으로 수집하는 데 사용할 수 있는 유용한 도구입니다. 전반적으로, 이 문서의 목적은 점유 및 라이트 데이터 로거의 한 모델의 기술적 설명과 가능성을 제시하는 것입니다. 저자의 지식에, 이것은 심리학에서 필드 실험에서 그것의 사용의 맥락에서 철저하게이 도구를 제시하는 첫 번째 시도이다.
로거 기술 설명
이 문서에 사용된 점유/광 데이터 로거 모델(재료 표참조)에는 128kB의 표준 메모리 용량이 장착되었습니다. 로거 무게 30g과 그 크기는 3.66cm × 8.48cm × 2.36 cm. 추가 세부 사항 및 제품 설명서는 제조업체의 웹 사이트에서 찾을 수 있습니다19.
제어 버튼, 광 센서 및 배터리 트레이는 상단 패널에 있습니다. 전면 패널은 점유 센서와 LCD 화면으로 구성되며 후면 패널에는 마운팅 자석과 루프가 장착되어있습니다(그림 1). USB 2.0 포트는 하단 패널에 위치하여 로거를 USB 케이블로 컴퓨터에 연결하여 배포 전에 설정을 가능하게 하고 나중에 이 데이터 로거 전용 분석 소프트웨어 패키지를 사용하여 판독을 얻을 수 있습니다.
통합 광 센서(photocell) 임계값은 65lx보다 크며 대부분의 공공 장소에서 찾을 수 있는 다양한 조명 유형(LED, CFL, 형광, HID, 백열, 자연)과 함께 작동합니다. 전반적으로 로거는 광 신호의 강도에 따라 광 상태 변화(ON/OFF)를 해석하며, 교정 임계값 의 수준 이하로 떨어지거나 상승하는지 여부를 보다 정확하게 해석합니다. 또한 센서는 약 ±12.5%19의내장 히스테리시스 수준에 의해 ON 및 OFF 상태의 잘못된 검출으로부터 보호된다는 점에 유의해야 한다.
모션 센서는 실내가 점유되어 있는지 또는 비어 있는지를 결정합니다. 열전 적외선 (PIR) 센서를 사용하면 체온 (주변 온도와 다릅니다)으로 사람들의 움직임을 감지합니다. 논의된 로거의 검출 범위는 최대 5m이고 확장 버전의 로거는 12m 범위의 가로 감지 성능이 최대 94°(±47°) 및 수직 최대 82°(±41°)까지 작동합니다.
점유/광 데이터 로거의 설명된 모델은 오픈 소스 건물 과학 센서와 함께 검증되었으며 광강도 및 점유 주파수21의신뢰할 수 있는 측정을 제공하는 것으로 보입니다. 또한, 로거의 이러한 모델은 정확하게 조명 응용 프로그램22,23,24에서,내장 환경 연구에 유용하게 표시되었습니다.
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Protocol
이 연구는 바르샤바의 SWPS 사회 과학 및 인문학 대학의 윤리위원회에 의해 승인되었습니다 (번호 46/2016).
1. 로거 배포를 위한 실험 사이트 선택
- 로거를 광원에 근접하여 장착할 수 있는 실내 실험 사이트를 선택하고(적절한 광 변화 감지를 위해) 실내 점유 상태(적절한 이동 감지)에 관한 동작에 대한 데이터를 수집합니다. 개별 참가자(즉, 한 번에 하나씩).
- 객실 및 지정된 사용자(남성, 여성 또는 공동 사용자)의 용도를 설정합니다.
참고: 실험 현장의 예로는 이러한 유형의 객실이 사용자가 자주 개별적으로 방문하기 때문에 공용 단일 실속 화장실이 될 수 있습니다. 또한, 대부분의 경우, 그 명칭에 따라, 남성 또는 여성에 의해 방을 방문하는 경우를 지정할 수 있습니다. - 선택한 사이트를 방문하여 조명 스위치와 함께 작동하는 광원의 유형 / 수를 기록하십시오. 여러 광원이 하나 또는 여러 개의 라이트 스위치로 제어되는지 확인합니다.
- 광원 옆에 로거를 장착할 수 있는지 확인합니다. 로거 장착 장소가 모든 종류의 난방 소스(예: 히터, 창문 또는 거울)에 근접하지 않도록 하여 실내 사용자의 체온만 기록되도록 하십시오.
- 로거 를 설치하고 실험을 수행하기 위해 사이트 소유자로부터 필요한 서면 권한을 획득합니다. 사이트 소유자에게 실험, 로거 유형 및 응용 프로그램의 세부 정보를 서면으로 제공합니다.
2. 배포 전 로거 구성
- Windows/Mac 플랫폼에서 사용할 수 있는 전용 소프트웨어(자료 표참조)를 다운로드하여 설치하여 데이터 로거에서 데이터를 시작, 판독 및 플로팅합니다.
참고: 또한 기본 시스템 요구 사항 및 소프트웨어 설명서에 대한 자세한 설명은 제조업체의 웹 사이트에서 찾을 수 있습니다(재료 표참조). - USB 케이블을 통해 로거를 컴퓨터에 연결합니다(USB 인터페이스 케이블의 큰 끝을 컴퓨터의 USB 포트에 연결하고 USB 인터페이스 케이블의 작은 끝을 장치의 포트에 연결).
- 소프트웨어를 실행합니다.
- 로거 설정 창을 여는 도구 모음에서 시작 아이콘(또는 장치 메뉴에서 시작 명령을 선택)을 클릭합니다.
참고: 로거가 컴퓨터에 연결되어 있지 않은 경우 이 옵션을 사용할 수 없습니다. 시작 로거 창은 다음 세 부분으로 나뉩니다: 1) 선택한 로거의 모델, 일련 번호, 배포 번호 및 현재 배터리 잔량에 대한 로거 정보; 2) 로거에 사용할 수 있는 센서의 목록; 및 3) 배포 구성. 이 인터페이스에서 앞서 언급한 센서 구성, 데이터 디스플레이 필터 구성, 로깅 시작/중지, LCD 화면 표시 등 배포 전에 로거를 구성하는 특정 기능을 설정할 수 있습니다. - 읽기 및 로거에 의해 기록된 데이터를 저장하는 동안 기본 파일 이름으로 사용될 시작 이름을 입력합니다.
- 라이트 센서를 선택합니다. 드롭다운 목록에서 상태를 기록할 측정값을 설정하고 드롭다운 목록에서 상태 설명을 끄고 켜짐을 선택합니다.
- 점유 센서를 선택합니다. 드롭다운 목록에서 상태를 기록할 측정값을 설정하고 드롭다운 목록에서 점유/점유된 상태 설명을 선택합니다.
참고: 상태 변경 또는 런타임을 기록하도록 점유 및 광 센서 채널을 구성할 수 있습니다. 상태 변경 설정에서 로거 작업은 이벤트에 따라 다릅니다. 상태 변경에 대 한 매 초를 확인 하는 동안 로거는 상태 변경이 발생할 때 타임 스탬프 된 값 (이벤트가 지속 되는 기간, 날짜 및 시간)만 기록 합니다. 반면, 런타임 구성 설정에서 로거는 초당 한 번씩 센서 상태를 확인하고 기록합니다. - 필터 버튼을 클릭하여 추가 값(예: 최대값, 최소값, 평균 또는 합계)을 자동으로 계산할 수 있습니다.
참고: 2.8단계는 선택 사항이며 로거 판독 중에 각 계열의 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다.- 원하는 센서 유형을 선택합니다. 사용할 필터 유형과 간격을 선택합니다.
- 이름을 편집하고 새 계열 만들기를 클릭합니다. 완료를 클릭합니다.
- 고급 단추를 클릭하여 센서 속성에 액세스합니다.
- 라이트 센서를 선택합니다. 보정을 위해 최대 감도로 설정을 선택하고 저장 단추를 클릭합니다.
참고: 기본적으로 광 센서는 상단 패널에 있는 제어 버튼을 사용하여 로거가 배치되는 위치에서 자동 보정할 수 있습니다. 교정 버튼을 누르기만 하면 배치 현장에서 로거 LCD 화면에 모니터링중인 빛의 신호 강도가 표시됩니다(배포 전에 실험 사이트의 조도가 알 수 없는 경우 이 옵션을 사용하십시오). 배치 장소의 조도가 미리 알려진 경우 센서의 감도는 "최대/최소 감도로 설정" 옵션을 통해 조정할 수도 있습니다. 이러한 형태의 교정은 ON 및 OFF 상태 간의 조명 변화를 정확하게 판독할 수 있도록 보장합니다. - 점유 센서를 선택합니다. 미리 설정된 시간 초과 값(예: 10초, 30초, 1분, 2분, 5분)을 선택하거나 사용자 지정을 선택하고 필요한 경우 분 및 초 단위로 값을 입력합니다. 저장 버튼을 클릭합니다.
참고: 시간 초과 값은 센서가 비어 있는 영역을 고려하는 데 필요한 비활성 기간을 지정합니다. 기본적으로 이 특성은 1분으로 설정됩니다.
- 라이트 센서를 선택합니다. 보정을 위해 최대 감도로 설정을 선택하고 저장 단추를 클릭합니다.
- 실험 계획에 따라 로거를 시작할 시기를 선택합니다: 1) 즉시; 2) 간격 (런타임로깅 할 때 사용 가능); 3) 지정된 날짜 / 시간에; 또는 4) 수동으로 시작 버튼을 사용하여.
- 로거가 로깅을 중지해야 하는 시기 를 선택합니다: 1) 메모리가 채워지는 경우; 2) 지정된 날짜 / 시간에 중지; 3) 수동으로 중지하거나 4) 중지하지 마십시오- 가장 오래된 덮어 쓰는 최신 데이터가 생성됩니다.
- 구성을 완료할 때 시작 버튼을 클릭합니다. 컴퓨터에서 로거 플러그를 뽑습니다.
3. 현장 설정에서 로거 배포
- 로거가 데이터 기록을 시작하기 전에 실험 사이트를 방문하십시오.
- 로거에 추가 광섬유 라이트 파이프(재료 표참조)를 장착하여 로거 뒷면에 연결하여 주변 광원(창 또는 거울 반사에서 오는)을 필터링하고 가장 정확한 판독값을 보장합니다.
참고: 라이트 파이프의 길이는 30.48cm이며, 닿기 어려운 영역에 접근하기 위해 구부러질 수 있으며, 이는 모든 객실 사용자의 시야에서 로거를 숨기는 데에도 유용할 수 있습니다. - 1) 자기 표면에 부착 할 수있는 로거의 뒷면에 네 개의 내장 자석 : 지정된 광원 옆에 광 파이프와 로거를 마운트; 2) 벽이나 다른 평평한 표면에 장착로 로거의 뒷면에 부착 할 수있는 접착제 스트립; 3) 로거를 표면에 붙이는 양면 테이프; 또는 4) 로거의 양쪽에 있는 장착 루프를 통해 사용할 수 있는 후크 및 루프 스트랩을 곡선 표면에 장착합니다.
참고: 장착 방법의 선택은 로거가 장착될 표면 유형에 따라 달라집니다. - 데이터 로깅 세트 또는 계획된 시간 동안 실험 사이트를 둡니다.
- 녹화를 마친 후 실험 사이트를 다시 방문하여 데이터 판독을 위해 로거를 제거합니다.
4. 데이터 판독
- USB 케이블을 통해 로거를 컴퓨터에 연결하고 데이터 로거 전용 분석 소프트웨어 패키지를 시작합니다(재료 표참조).
- 제어판에서 Readout 장치 단추를 클릭하거나 장치 메뉴에서 Readout을 선택하여 로거가 수집된 데이터를 언로드할 수 있습니다.
- 위치와 파일 이름을 선택하거나 기본 위치와 이름을 수락하여 데이터를 저장합니다. 저장을 클릭하고 그래프에 표시할 센서 및/또는 이벤트를 선택하고 플롯을클릭합니다.
- 테이블 데이터와 플롯에서 볼 계열을 선택합니다. 전체 또는 없음 버튼을 클릭하여 모든 계열을 선택 또는 선택 취소하거나 확인란을 클릭하여 개별 계열을 선택하거나 선택 취소합니다.
참고: 테이블 데이터는 배포 전에 설정된 추가 필터를 사용하여 숫자로 표시됩니다. 각 열은 수집된 데이터 유형에 해당합니다. 예를 들어 "light"라고 표시된 열은 라이트 스위칭 발생을 표시하는 반면 "점유"라고 표시된 열은 로거가 배포된 필드의 이동 유무에 대한 정보를 표시합니다. 각 열에서 상태 변경 사항은 이분법적으로 표시됩니다(숫자 "0"은 "라이트" 열에서 꺼진 라이트 상태와 "점유" 열의 이동 부족을 나타냅니다). - 제어판에서 테이블 데이터 내보내기를 선택합니다. 내보낼 대상 폴더를 선택합니다.
참고: 데이터 판독을 수행하고 텍스트, 쉼표로 구분된 값 또는 스프레드시트 파일로 내보낼 수 있습니다. 데이터 플로팅과 같은 다른 옵션도 사용할 수 있습니다. 그러나 대부분의 연구원이 내보낸 데이터를 연구하고 통계 패키지를 사용하기 때문에 가장 기본적인 데이터 판독을 제시하기로 결정했습니다. 자세한 내용은 로거 매뉴얼19를참조하십시오.
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Representative Results
인간의 관찰과 비교하여 로거 '신뢰성 테스트
인간의 관찰에 비해 로거의 신뢰성을 테스트하기 위해, 대학 캠퍼스에있는 단일 실속 남성 화장실에서 4 시간 필드 테스트를 실시했다. 두 명의 남성 관찰자가 화장실 밖에서 기다렸고(정문에서 약 5m 떨어진) 점유율/시간 및 조명 전환(출구에 켜지거나 꺼져 있는 표시등)에서 방문자의 행동을 독립적으로 기록했습니다. 동시에 두 개의 데이터 로거가 동일한 단일 실속 화장실에 장착되어 인간 관찰자와 동일한 정보를 수집했습니다. 총 24 명의 남성의 행동이 기록되었습니다.
Fleiss의 카파는 방문객이 단일 포장 마차 화장실에 들어갔는지 또는 떠날 때 조명을 끄는지에 대한 로거와 인간 관찰자 간의 합의가 있었는지 여부를 결정하기 위해 실행되었습니다. 결과는 기록 광 상태, θ = 1.000 (95% CI, 0.885 to 1.115), p < 0.001; 뿐만 아니라 점유 상태 θ = 1.000 (95% CI, 0.885 ~ 1.115), p < 0.001 (두 경우 모두, 로거 / 인간 관찰자의 각 쌍 사이의 계약 비율은 100 %와 동일했다.) 더욱이, 로거와 인간 관찰자가 피험자 간 점유 시간의 그들의 등급에 일관성을 제공하는 정도는 양방향 혼합, 일관성, 평균 측정 계급 내 상관관계(ICC)26을사용하여 평가되었다. 생성된 ICC는 우수한 범위인 ICC = 0.99에 있었으며, 이는 코더가 높은 수준의계약27을가졌다는 것을 나타낸다.
따라서 수집된 데이터는 인간 관찰자와 비교했을 때도 신뢰할 수 있기 때문에 데이터 로거를 사용하면 심리학에서 현장 실험을 수행하는 데 유용한 도구가 될 수 있다고 가정할 수 있습니다. 데이터 로거를 사용하면 에너지 절약 동작의 발생을 다룬 현장 실험의 예를 통해 더 많은 이점이 제시됩니다.
현장 설정에서 로거 배포
에너지 절약 동작의 발생(예: 공공 공간을 나갈 때 조명을 끄는 경우)은 대부분의 사람들이 특정 상황에서 수행하는 작업을 지정하는 설명 규범의 영향을 받을 수 있으며, 일반적으로 어떤 행동이 효과적이거나 적응적인 것으로 간주되는지 에 대한 정보를 제공합니다28. 따라서 조명이 꺼진 방에 들어가는 사람들이이 규범에 따라 행동하고 방을 떠날 때 조명을 끄고 있다고 가정 할 수 있습니다. 이 가정은 이미 빛 스위칭 동작13,14에대한 이전 연구에 의해 긍정적으로 검증되었습니다. 그러나, 이 연구에서 빛 떨어져 상태의 설명 규범은, 대부분의 경우에, 실험자에 의해 수동으로 조작되었다는 것을 주의해야 한다. 사용되는 점유/조명 데이터 로거가 제시하는 가능성을 통해 공중 화장실을 나갈 때 조명을 끄는 사람들의 주파수에 대한 조명 상태의 자연발생적 변화의 영향을 확인할 수 있습니다.
참가자 및 절차
15일간의 배치(월요일부터 금요일까지)에 1,148명(남성 536명, 여성 612명)의 광 전환 행동이 등록되었습니다. 참가자의 성별 식별은 방문한 화장실 유형(남성 또는 여성)을 기준으로 합니다. 스터디 데이터의 특성과 로거가 시청각 데이터를 기록하지 않는다는 사실로 인해 인구 통계 학적 데이터가 얻지 못했습니다.
등록은 바르샤바에 위치한 DO-IT-YOURSELF (DIY) 상점의 건물에서 두 개의 단일 실속 화장실 (여성용 및 남성용)에서 실시되었습니다. 두 화장실은 동일한 건축 레이아웃을 가지고 있었다 (즉, 두 개의 별도의 조명 스위치가 장착 된 두 개의 창없는 객실) 구성: 1) 싱크대, 거울, 쓰레기통과 하나의 포장 마차에 입구 문첫 번째 방; 그리고 2) 천장 중앙에 화장실과 하나의 광원이있는 단일 포장 마차.
등록 하기 전에 로거 조명 및 점유 채널에 대 한 상태 변경 을 기록 하기 위해 보정 되었습니다. 광 센서(광섬유 광 파이프 추가)는 최대 감도로 설정되었으며 점유 센서의 시간 설정 값은 10초로 설정되었습니다. 소프트웨어 설정 후 양면 테이프를 사용하여 로거를 광원 옆 의 천장에 붙였는데, 이 테이프는 천장에 매달린 백열전구가 있는 고정장치였습니다.
처음 5 일 측정은 남자 화장실에서 실시되었다 (무작위로 선택 한 후). 다음으로, 10 일 동안 여성 화장실에서 측정을 수행했습니다 (더 긴 기간은 하루에 DIY 매장을 방문하는 남성보다 여성의 수가 절반이라는 사실에서 유래했습니다). 요약하면, 세 가지 5 일 로깅 교대가 있었다. 각 교대조의 첫날에 로거는 7:00 AM(로깅 시작 전)에 장착되었고, 각 교대조의 5일째 인 8:00 PM(로깅 중지 후)에 분리되었습니다. 각 화장실의 적절한 로깅은 측정 첫날 오전 8:00에 시작하여 마지막 날 오후 7:00까지 지속되었습니다. 수집된 데이터를 통해 각 측정 일자마다 오전 8:00에서 오후 7:00까지의 간격을 분석할 수 있었습니다.
현장 측정 결과
첫 번째 단계에서는 연구된 동작의 발생이 측정 일 수에 걸쳐 안정적인지 조사하기 위해 로깅 일(두 화장실 모두)간에 광 스위칭 동작의 빈도를 비교했습니다. 이를 위해 본페로니 보정을 통해 하나의 변수에 대해 카이스퀘어 테스트를 적용했습니다. 분석 결과는 남성 화장실에서측정일수의 차이에 있어서 통계적 유의를 나타내지않았다[4, N=536] = 5.56; p = 0.23 또는 여성 화장실에서 θ2 (9, N = 612) = 3.27; p = 0.95.
탐구를 위해 각 화장실에 있는 사용자의 점유 시간을 측정한 날짜에 피험자 간 단방향 ANOVA 테스트를 두 번 추가로 실시했습니다. 두 경우 모두, 점유 시간은 남성 화장실 F(4, 531) = 1.51, p = 0.19, θ2 = 0.01 또는 여성 화장실 F(9, 612) = 1.01, p = 0.43, 0.01 측정에 걸쳐 통계적 유의의 수준에 차이가 없었다. 표 1은 각 화장실에서 측정일 동안 사용자의 점유 시간뿐만 아니라 광 스위칭 동작의 주파수를 보여줍니다.
에너지 절약 행동의 발생에 대한 조명 상태 및 화장실 유형의 영향을 확인하기 위해 물류 회귀 분석을 수행했습니다. 조명 상태(화장실 에 들어가기 전 ON vs. OFF) 및 화장실 유형(남성 대 여성)이 모델에 입력되었습니다. 종속 변수인 에너지 절약 동작은 참가자가 떠난 후 라이트를 끄면 1, 그렇지 않은 경우 0과 같습니다. 표 2는 빌드된 모델의 계수를 나타낸다.
내장 된 모델의 결과는 화장실 유형과 조명 상태가 조명을 끄거나 켜는 것 사이에서 안정적으로 구별되는 것으로 나타났습니다: θ2 (2) = 25.16; p < 0.001. Wald 기준은 화장실 유형이 유의한 것으로 입증되었습니다: θ2 (1) = 8.03; p < 0.01 및 라이트 상태: θ2 (1) = 16.08; p < 0.01. Cox와 Snell's(R2 = 0.02)와 Nagelkerke's(R2 = 0.05)의 통계는 예측과 그룹화 간의 약한 관계를 밝혀냈으며, 전체 예측 성공은 85.9%(라이트 끄기 23.2%, 라이트를 켜두는 경우 91.5%)였습니다. 확률비율(OR)을분석한 결과, 화장실을 나가는 동안 빛을 끄는 것이 남성 화장실보다 여성화장실(OR = 1.94)에서 발생할 확률이 94% 더 높은 것으로 나타났습니다. 또한 조명이 꺼져 있는 화장실에 들어가면 에너지 보수적동작(OR = 2.96)이 거의 3배 더 많이 발생했습니다.
그림 1: 각 면에 있는 로거의 시각적 특성입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 화장실 타입 | 배포 일 | N | 광 스위칭 주파수 | 수용 시간 | |
| 켜기 | 표시등이 꺼져 있습니다. | ||||
| 남성 | 1 | 85 | 82 | 3 | M = 1분 43초 SD = 1분 11초 |
| 2 | 99 | 92 | 7 | M = 1분 55초 SD = 1분 21초 | |
| 3 | 109 | 100 | 9 | M = 1분 36초 SD = 0분 54초 | |
| 4 | 132 | 129 | 3 | M = 1 분 48 s SD = 1 분 06 s | |
| 5 | 111 | 104 | 7 | M = 1 분 38 s SD = 0 분 50 초 | |
| 여성 | 1 | 62 | 54 | 8 | M = 1 분 58 s SD = 1 분 02 s |
| 2 | 67 | 58 | 9 | M = 1분 56초 SD = 0분 50초 | |
| 3 | 56 | 51 | 5 | M = 1 분 37 s SD = 0 분 44 s | |
| 4 | 60 | 53 | 7 | M = 1분 56초 SD = 0분 53초 | |
| 5 | 58 | 52 | 6 | M = 1분 56초 SD = 1분 06초 | |
| 6 | 61 | 53 | 8 | M = 1분 52초 SD = 0분 53초 | |
| 7 | 62 | 56 | 6 | M = 1분 51초 SD = 0분 52초 | |
| 8 | 66 | 59 | 7 | M = 2 분 03 s SD = 1 분 13 s | |
| 9 | 63 | 56 | 7 | M = 2분 05초 SD = 1분 15초 | |
| 10 | 57 | 54 | 3 | M = 2 분 07 s SD = 1 분 43 s | |
표 1: 측정 일수에 걸친 라이트 스위칭 동작 및 점유 시간.
| B | 동남. | 발트 해2 | P | 익스포(b) | 95% CI | ||
| LL (LL) | Ul | ||||||
| 화장실 타입 | 0.66 | 0.23 | 8.03 | < .01 | 1.94 | 1.22 | 3.07 |
| 라이트 상태 | 1.08 | 0.27 | 16.08 | < .001 | 2.96 | 1.74 | 5.02 |
| 상수 | -3.63 | 0.41 | 80.17 | < .001 | 0.03 | ||
표 2: 로지스틱 회귀에서 내장된 모델의 계수입니다.
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Discussion
두 개 이상의 사이트(로거 배포용)를 동시에 사용할 계획인 경우 참가자의 다양한 동작 패턴 발생 가능성을 배제하기 위해 각 사이트가 동일한 아키텍처 레이아웃을 갖도록 해야 합니다(예: 점유 시간 및 라이트 스위칭 가능성으로 인한). 적합한 사이트는 탑승자에게 보이는 하나의 해당 라이트 스위치가 있는 하나 이상의 광원을 장착해야 합니다. 그렇지 않으면, 하나는 하나의 로거 전나무 각 광원 / 조명 스위치를 사용하여 계획해야합니다. 또한, 점유 센서의 미리 설정된 시간 설정 값을 선택하기 전에(프로토콜의 두 번째 단계) 참가자의 실제 점유 주파수에 따라 대부분의 선택적 값을 선택하도록 실험 사이트에 로거 배포의 파일럿 테스트를 실행하는 것이 좋습니다. 프로토콜의 세 번째 단계에서는 데이터 로거의 크기가 상대적으로 작더라도 가능한 방 사용자의 눈에서 레코더를 숨길 수 있는지 여부를 확인하는 것이 좋습니다. 마지막으로, 로거 배치가 공공 장소(예: 화장실)에서 이루어질 수 있기 때문에 사이트 소유자 및 윤리 위원회로부터 필요한 서면 허가를 취득하는 것이 중요합니다.
제시된 유형의 점유/조명 데이터 로거는 두 가지 모델(자세한 내용은 제조업체 웹 사이트를 방문하십시오- 재료 표참조)으로 제공되며, 주로 검출 범위, 성능 및 영역 수준이 다릅니다. 128kB의 표준 메모리 용량(최대 512KB까지 확장 가능한)과 디자인 특성과 같은 다른 기능도 유사합니다. 각 모델에는1년 19년동안 지속될 수 있는 리튬 코인 배터리가 장착되어 있습니다. 그러나 배포 수와 로깅 구성 유형은 배터리 수명을 줄일 수 있습니다. 또한, 로거 전용 소프트웨어의 두 가지 버전이 있습니다: 무료 (즉 제시된 문서에 사용 된) 및 다른 로거와 추가 분석 옵션에 대한 유료 버전. 로거에는 데이터 트랜스포터가 추가로 장착되어 현장에서 편리한 데이터 오프로드가 가능합니다. 전반적으로 연구원은 로거 배포가 이루어지는 사이트의 요구와 특성에 따라 특정 모델, 소프트웨어 유형 및 호환 장치를 선택할 수 있습니다. 제조업체 웹 사이트에서 광범위한 문제 해결 가이드를 확인할 수 있습니다.
점유 센서는 한 소스의 움직임에 대한 정보만 제공할 수 있습니다. 즉, 방이 두 명 이상이 점유하는 경우 로거는 여전히 점유를 하나로 취급하고 기록합니다. 이러한 제한은 가능한 거짓 탐지를 피하기 위해 로거 위치에 주의를 기울여 한 번에 여러 로거(예: 다중 실속 화장실)를 사용하여 우회할 수 있습니다. 또한 로거 자체는 잠재적 참가자에 대한 성별, 연령 또는 기타 인구 통계 학적 정보를 식별 할 수있는 데이터를 제공하지 않습니다. 제시된 예에서, 각 성별에 전념하는 화장실에 로거를 배치하여 이러한 장애물을 극복할 수 있었다. 그러나 일부 남성또는 여성이 성별에 전념하지 않은 화장실을 방문할 가능성은 여전히 존재합니다. 또한 로거(및 다른 모델)의 설명된 모델은 제조업체 또는 해당 배포 파트너를 통해 구매해야만 사용할 수 있습니다(재료 표참조).
구매 비용에도 불구하고 로거의 기능은 가격가치가 있습니다. 점유/라이트 데이터 로거를 배포하면 주어진 실험의 명확한 운영화를 제공할 수 있습니다. 각 로거 설정과 로거 장착 및 배포는 명시적으로 표시할 수 있습니다. 실험에서 인간 관찰자의 위치를 보고하는 경우와 비교하여 데이터 로거 응용 프로그램의 컨텍스트에는 과소 평가가 없습니다. 이것은 가능한 복제및 현장 실험의 더 빈번한 전도를 위한 잘 확립된 근거를 제공할 수 있습니다. 점유/라이트 데이터 로거를 사용하는 장점은 수집할 수 있는 데이터 유형입니다. 빛과 점유 상태의 명목 상 결과 외에도, 객실 점유 상태뿐만 아니라 점유 이벤트 사이의 시간에 대한 정량적 정보를 분석 할 수 있습니다 (이는 빛 전환 동작에 관한 이전 연구에서 분석되지 않은). 이 문서에서는 이러한 유형의 데이터를 탐색 목적으로 평가할 뿐만 아니라 측정 시간 동안 동작 발생이 안정적인지 여부를 확인했습니다. 그 결과, 이러한 유형의 정보는 현장 실험을 수행하는 데 있어서 보다 방법론적 및 이론적 개선에 사용될 수 있다. 15일간의 측정 기간 동안 1,148명의 참가자의 실질적인 샘플을 수집할 수 있었습니다. 샘플 크기가 현장 실험에서 항상 문제가 되는 것은 아니지만, 연구원이 실험 현장을 6번 방문해야 한다는 사실(관찰자의 지속적인 존재를 요구하는 일반적인 관찰 방법과는 대조적으로)은 현장 실험의 전도를 단순화하기 위한 엄청난 약속을 보여줍니다. 더욱이, 어떤 경우에는, 연구원은 여성 빛 전환 행동을 관찰할 수 없었지만14,로거의 사용은 이성에 의한 화장실의 사용에 관한 사회적 규범을 위반할 위험 없이 쉽게 이 정보를 수집할 수 있었습니다 (남성 연구원이 여성 화장실을 관찰하고 들어가는 것이 문제가 될 수 있음). 전반적으로 데이터 로거를 배포하면 관찰자를 고용할 필요가 줄어들었고, 따라서 가능한 인적 오류는 제한적입니다.
이 문서에서는 라이트 스위칭 동작을 측정하는 로거 사용을 다루지만 제시된 도구가 다른 도메인에서도 유용할 수 있다는 점을 지적해야 합니다. 종속 변수의 지표가 이동 발생과 시간(밀폐된 공간)을 측정해야 할 때마다 데이터 로거는 정확하고 자동화된 측정을 가능하게 합니다. 산업 조직 심리학의 영역(예: 작업장에서 보낸 시간 측정 또는 작업 공간 점유율 측정), 환경 과학(예: 의료 시설에서 길 찾기 측정)을 거쳐 행동 과학(예: 법적 제약으로 인한 참가자의 비디오 녹화를 직접 관찰하거나 사용하는 것을 허용하지 않는 연구)으로 끝납니다. 더욱이, 제시된 로거는 전자활성화 레코더(EAR)20과같은 외래 평가 방법에 대한 보조 측정 도구로 효과적으로 사용될 수 있다. 실제로 EAR에서 수집된 음향 데이터는 참가자의 행동에 대한 기록된 정보의 정밀도를 향상시키기 위해 점유 로거에서 얻은 데이터와 비교될 수 있습니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없다.
Acknowledgments
없음.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| HOBO Occupancy/Light (5m Range) Data Logger | ONSET | UX90-005 | As advertised by Onset - The HOBO UX90-005 Room Occupancy/Light Data Logger is available in a standard 128 KB memory model (UX90-005) capable of 84,650 measurements and an expanded 512KB memory version (UX90-005M) capable of over 346,795 measurements. For details and other products visit: https://www.onsetcomp.com/products/data-loggers/ux90-005 |
| HOBO Light Pipe | ONSET | UX90-LIGHT-PIPE-1 | An optional fiber optic attachment or light pipe that eliminates effects of ambient light to ensure the most accurate readings. For details visit: https://www.onsetcomp.com/support/manuals/17522-using-ux90-light-pipe-1 |
| HOBOware | ONSET | - | Setup, graphing and analysis software for Windows and Mac. There are two versions of HOBOware: HOBOware (available for free) and HOBOware Pro (paid version which allows for additional analysis with different loggers). Each of them are dedicated to HOBO loggers. For details visit: https://www.onsetcomp.com/products/software/hoboware |
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