Summary
본 프로토콜은 심리적 체중계, GPS 위치, 심박수 및 혈중 산소 포화도 수준 및 애플리케이션의 작동 절차를 포함하는 실시간 현장 데이터를 수집하기 위한 비상업적 자체 개발 애플리케이션을 소개합니다. 2020년 대만에서 실시된 실증적 연구가 적용 사례로 사용되었습니다.
Abstract
현재 프로토콜은 기술 통합을 보여주기 위해 국립 대만 대학 (HLHP-NTU)의 건강한 풍경 및 건강한 사람 연구소에서 개발 한 HealthCloud 앱을 스마트 폰 및 스마트 워치에 채택하여 사용자의 실시간 심리적, 생리적 반응 및 환경 정보에 대한 데이터를 수집하는 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 조경 및 야외 레크리에이션 연구의 현장 연구에서 개인 데이터의 다차원 적 측면을 측정하기 어려울 수 있기 때문에 유연하고 통합 된 연구 방법이 제안되었습니다. 2020 년 국립 대만 대학 캠퍼스에서 실시한 현장 연구가 적용 사례로 사용되었습니다. 유효하지 않은 샘플을 제외한 후 385 명의 참가자 데이터 세트가 사용되었습니다. 실험 중에 참가자들은 심박수와 심리적 척도 항목을 여러 환경 지표와 함께 측정 할 때 30 분 동안 캠퍼스를 걸어 다니도록 요청 받았습니다. 이 작업은 현장 연구가 주변 요인과 일치하는 실시간 인간 반응을 추적하는 데 도움이 되는 가능한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 했습니다. 앱의 유연성으로 인해 웨어러블 장치에서의 사용은 다학문 연구 연구에 탁월한 잠재력을 보여줍니다.
Introduction
실시간 데이터 수집
일상 생활에서 사람들은 여러면에서 물리적 환경의 혜택을받습니다. 예를 들어, 심리적1 및 심박수 회복2과 같은 긍정적 인 결과가 널리 발견되었습니다. 또한 온도 및 습도와 같은 주변 요인과 정신 건강 간의 관계가 논의되었습니다 3,4. 연구는 또한 심박수 및 스트레스 5,6,7,8과 같은 생리적 및 심리적 반응 사이의 연관성을 탐구했습니다. 자연 노출로 인한 심리적, 생리적 이점에 대한 광범위한 증거가 잘 통제 된 실험실 연구 9,10에서 발견되었으며, 이는 현장에서 다양한 영향력있는 요인을 나타내지 않았을 수 있습니다. 따라서, 실시간 인간 반응 사이의 관계를 측정하기 위해, 현장 연구는 실험실 시뮬레이션(11)보다 실제 시나리오 경험 및 환경에 대한 반응을 반영하는 것이 더 나은 것으로 간주된다. 더욱이, 환경에 대한 인간의 반응은 상황12에 의존 할 수있다. 사람들의 심리적, 생리적 건강과 환경의 질 사이의 관계를 이해하는 것이 중요하다는 점을 감안할 때 다양한 정보 측정을 수집 할 수있는 실시간 자체 추적 측정이 시급합니다.
생태 학적 순간 평가 (EMA) 또는 경험 샘플링 방법 (ESM)은 현장 연구13,14를위한 솔루션을 나타낼 수 있습니다. EMA 및 ESM은 실제 시나리오에서 현장에서 인간의 순간적인 반응을 평가하는 것을 목표로 합니다15. 셀프 트래킹 기술을 채택하여 반응, 반응 및 현장 경험을 새롭게 측정할 수 있습니다14. 참가자는 소위 신호-조건부 샘플링 방식(15)에서 평가를 구현하기 위해 텍스트 또는 알림과 같은 신호를 통해 통지를 받는다. "EMA"라는 용어는 주로 건강 관련 연구13에서 사용되는 반면, "ESM"은 레저 및 야외 레크리에이션 연구16에서 사용되는 경향이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 용어는 때때로 같은 의미로 사용되었습니다.12.
환경 연구 연구에 EMA를 적용 할 가능성은 Beute et al.12에 의해 논의되었으며, 그는 단순히 "자연적"또는 "도시적"보다 더 다양한 환경을 다룰 수 있다고 지적했습니다. 예를 들어, 보행 측정(예: GPS 위치 추적을 통해)을 채택함으로써 보행 중 생리적 반응을 실시간 위치 데이터 세트와 일치시켜 환경 유형 및환경 특성7에 대한 보다 풍부한 공간 해상도를 제공할 수 있습니다. 또한 EMA가 허용하는 실시간 데이터 수집은 높은 생태학적 타당성을 보장하여 실험실 연구에서 보완적인 관점을 제공합니다.
점점 더 많은 현장 실증 연구에서 웨어러블 장치와 스마트 폰을 채택하여 일상 생활 및 연구 목적에서 개인 건강 상태를 모니터링합니다17,18,19,20. 이들 두 장치를 모두 채택하는 것은 스마트폰(12)만을 사용하는 것보다 더 많은 이점을 제공할 수 있다. 첫째, 스마트워치를 이용한 접속 시간이 폰(21)을 이용한 접속 시간보다 짧아서 중단 부담을 줄일 수 있다. 둘째, 시계는 스마트폰(22)보다 더 큰 신체 밀착성을 제공하며, 휴대폰은 데이터를 저장하고 업로드하기 위한 순간 데이터베이스로서 사용될 수 있다. 셋째, 오늘날 스마트 워치는 심박수 변동성, 심전도 (ECG) 및 혈압23,24,25,26,27과 같은 다양한 매개 변수에 여러 센서를 제공합니다. 인간 반응의 개인과 전반적인 측면은 특정 활동을 추론 할 수 있습니다12. 마지막으로, 스마트 폰은 일반적으로 스마트 폰 기반 연구를 위해 주머니에 휴대되며, 설문지의 경우 스마트 워치를 사용하는 경우와 비교하여 추가 작업을 수행해야합니다.
그러나 심리적, 생리적 결과와 환경 정보 간의 관계를 탐구 한 연구는 거의 없습니다. 따라서 본 연구에서는 스마트워치, 스마트폰 등 웨어러블 기기에 비상업적 자체 개발 앱인 헬스클라우드(HealthCloud)를 도입해 실시간 심리적, 생리적, 환경적 정보를 수집하는 방안을 제시한다.
자체 개발 한 앱 및 웨어러블 장치
웨어러블 기기에서 사용할 수 있는 앱은 국립 대만 대학교(HLHP-NTU)의 건강한 풍경 및 건강한 사람 연구소에서 개발하여 인간의 반응과 환경 데이터를 추적하는 보다 접근하기 쉽고 유연한 방법을 제공하여 연구원들이 인간의 건강과 환경 정보 간의 관계를 추가로 분석할 수 있도록 했습니다(그림 1).
iOS 기반 앱은 여러 작업과 수동 데이터 수집 기능을 제공합니다. 이 앱은 사용자가 빠르고 쉬운 평가를 위해 별 1개에서 5개까지 응답을 평가할 수 있는 Pop Quiz 질문을 통해 측정된 심리적 척도 항목과 같이 스마트워치에서 자가 보고 데이터를 수집합니다. 이러한 유형의 질문 개입은 마이크로-EMA(μEMA)-주의가 덜 필요하고 스마트워치-EMA-28보다 더 큰 응답률을 갖는 현장 데이터 수집 방법의 한 유형으로 간주될 수 있습니다. 심박수, 심박수 변동성 및 혈중 산소 포화도를 포함하여 센서로 모니터링되는 생리적 반응 데이터는 iOS의 기능을 사용하여 측정할 수 있습니다. 심박수는 광용적맥파29라는 기술을 사용하여 스마트워치의 광학 심장 센서를 통해 측정됩니다. 이 앱은 빛에 민감한 포토다이오드가 있는 녹색 LED 조명을 사용하여 혈류량을 감지하고 분당 심장 박동도 계산합니다. 심박수 변동성(HRV)과 혈중 산소 농도(SpO2)는 앱을 사용하여 감지할 수 있습니다. 스마트폰의 경우 스트룹 테스트(그림 2B), 이미지 캡처 작업(그림 2C) 및 환경 사운드 작업(그림 2D)과 같은 작업, 상대 습도, 날씨 및 고도를 포함한 주변 조건 데이터가 여러 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스에서 수동적으로 수집됩니다.
그림 1: 앱 개요. 스마트 워치, 스마트 폰 및 데이터베이스에서 앱의 기능. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 앱 작업. 앱에서 사용할 수 있는 작업의 예: 왼쪽에서 오른쪽으로 (A) 팝업 질문이 있습니다. (B) 스트룹 테스트. (C) 이미지 캡처 작업. (D) 환경 사운드 작업. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
모든 데이터는 백엔드 웹 사이트에 업로드됩니다 (협력 연구원에 대한 액세스, 자료 표 참조). 웹 사이트는 사용자의 현재 위치와 심박수를 보여주는 지도 디스플레이(그림 3), 데이터 검색 및 추출을 위한 데이터시트(그림 4), 작업의 빈도, 우선 순위 및 내용을 수정하기 위한 작업 구성(그림 5)과 같은 몇 가지 주요 기능을 제공합니다. 이러한 뛰어난 유연성과 광범위한 측정을 통해 연구원은 연구 목표에 따라 이전에 언급 한 작업 기능을 쉽게 선택할 수 있습니다. 또한 이 앱은 사용자와 연구원 모두에게 도움이 될 수 있습니다. 앱은 답변한 질문과 선택한 경로에 따라 상태 보고서와 GPS 위치 궤적(그림 6)을 제공합니다. 따라서 당일 건강 상태에 대한 빠른 아이디어를 얻고 건강 데이터를 계속 추적 할 수 있습니다.
그림 3: 앱 데이터베이스에 표시된 지도. 앱 데이터베이스의 지도 디스플레이는 위치 및 심박수를 포함한 최신 정보를 연구원에게 제공합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 앱 데이터베이스의 데이터시트. 앱 데이터베이스에 있는 표시 맵의 데이터 보고서로, 시간, 필드 또는 테스터 ID를 필터링하여 데이터를 내보낼 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 앱 데이터베이스의 작업 구성 설문지의 작업 우선 순위, 시간 간격, 언어 및 내용을 수정할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 앱 사용자에 대한 상태 보고서 앱을 사용한 후 사용자는 자동으로 생성된 개별 결과 집합을 받을 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
대표 연구
스마트폰과 스마트워치에서 앱을 사용한 다양한 차원의 데이터 수집의 통합을 보여주기 위해 2020년 대만 타이베이에 있는 국립 대만 대학 캠퍼스에서 현장 연구가 수행되었습니다. 연구 참가자는 실험 1 주일 전에 온라인 양식을 통해 국립 대만 대학의 소셜 미디어 팬 페이지에서 모집되었습니다. 양식에는 연구 목적, 프로세스, 위치, 참여 조건, 착용 할 연구 장치의 개략도, 독자가 참여 의지와 참여할 수있는 시간을 표시 할 수있는 공간이 포함되었습니다. 완료 후 참가자는 일정 2일 전에 이메일로 실험의 정확한 시간과 위치를 통보받았습니다. 이 연구는 심리적 변화, 생리학, 신체 활동 (걷기), 소리 및 색 인식을 조사하기 때문에 참가자들은 다음 조건을 충족했습니다 : (1) 20-36 세 사이, (2) 좋은 신체 및 정신 건강, (3) 중추 신경계에 영향을 미치는 약물을 정기적으로 사용하지 않음, (4) 임신 중이거나 모유 수유를하지 않는 것, (5) 심혈관 질환의 병력이 없습니다. (6) 도보로 30 분 이상 걸을 수 있고, (7) 색을 식별 할 수 있습니다.
실험 당일, 참가자들에게는 스마트 폰과 스마트 워치 한 세트와 경로지도가 제공되었습니다. 연구진은 참가자들에게 연구의 목적, 연구과정, 웨어러블 기기, 연구과정에서 주의가 필요한 사항에 대해 통일된 설명을 제시했다. 걷는 동안 5 분마다 Pop Quiz 작업을 사용하여 심리적 반응을 평가했으며 심박수와 같은 생리적 반응은 스마트 워치의 센서로 매분 측정되었습니다. 실험 후 참가자는 200 NTD 상당의 기프트 카드 (~ 7 USD)로 보상을 받았습니다.
심리적 측정을 위해이 연구는 풍경 선호도와 지각 된 회복 척도 짧은 버전30의 두 가지 측면, 즉 "멀리 떨어져있는 것"과 "매혹"을 고려했습니다. 이러한 측면은 참가자들에게 "이것은 일상적인 요구에서 벗어나 휴식을 취하고 관심있는 것에 대해 생각할 수있는 곳입니다."와 "그 장소는 매력적입니다. 내가 사물을 발견하고 호기심을 가질 수 있을 만큼 충분히 크다." 주의력 회복 이론에 기초하여 환경의 회복 요인에 대한 개인의 인식을 측정하기 위해 (1) "매우 동의하지 않음"에서 (5) "매우 동의함"까지의 5점 리커트 척도31. 풍경 선호도는 "어떤 이유로 든 설정을 얼마나 좋아합니까?"라는 단일 질문과 함께 5 점 리 커트 척도를 사용하여 평가되었습니다 (1) "매우 적음"에서 (5) "매우 많이"까지. 설문지는 5분 간격으로 "팝 퀴즈" 작업을 사용하여 전송되었으며, 이는 참가자가 5분마다 설문지를 받았음을 의미합니다.
생리학적 측정을 위해 걷는 동안 심박수(HR)를 사용하여 1분 간격으로 참가자의 생리적 결과를 나타냈습니다. GPS 데이터(위도 및 경도), 온도, 상대 습도, 풍속, 풍도 등 환경 정보를 스마트폰을 통해 수집했다.
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Protocol
전체 프로토콜은 국립 대만 대학 연구 윤리위원회 사무소의 인간 관련 실험 수행 지침을 따릅니다. 참가자를 모집하는 동안 후보자는 말하기와 쓰기 모두에서 자신의 지침과 권리 및 실험의 위험에 대해 통보 받았으며 서명 된 동의서가 수집되었습니다. 이 앱은 스마트폰과 스마트워치에 설치할 수 있습니다( 자료표 참조).
1. 심리적, 생리적 실험의 준비
- 활동을 스케줄링하기 위한 실험 현장의 정보를 얻는다.
- 프로토콜이 적용되는 사이트에 따라 실험 절차를 설계합니다.
- 윤리적 승인을 얻으십시오.
- 참가자 모집 및 절차 지침에 대한 실험 소개를 준비하십시오.
참고: 지침에는 참가자가 수행할 작업과 실험 중에 해야 할 일과 하지 말아야 할 일이 포함되어 있습니다. - HealthCloud 앱 백엔드 웹 사이트에서 새 필드 이름을 만들어 대상 데이터를 스탬프 처리합니다.
- 백엔드 웹 사이트에 로그인합니다.
참고 : 웹 사이트에 대한 액세스는 이제 협력 연구원으로 제한됩니다. - 앱 데이터베이스의 Admin Management에 있는 Set 필드에 새 필드 이름을 추가하여 실험 중에 수집된 데이터를 표시합니다(그림 7).
참고: 데이터시트에서 대상 데이터를 쉽게 인식하고 추출할 수 있습니다(그림 5).
- 백엔드 웹 사이트에 로그인합니다.
- 설문지 항목을 구성으로 가져옵니다.
- 백엔드 웹 사이트에 로그인합니다.
- 관리자 관리 > 구성에서 파일 선택 버튼을 클릭하여 주어진 형식으로 설문지를 업로드합니다(표 1).
참고: 표 1에서 첫 번째 열은 영어로 된 질문을 입력해야 하는 곳입니다. 두 번째는 중국어 버전이고 세 번째 열은 질문 표시기를 채울 수있는 곳입니다. 사용자가 영어 또는 중국어로 질문을받는 것은 스마트 폰의 언어에 따라 다릅니다. 본 연구에서는 전체 시스템의 언어가 중국어로 설정되었습니다. 따라서 질문은 중국어로되었습니다.
- 팝 퀴즈 질문(설문지)의 시간 간격을 설정합니다.
- 백엔드 웹 사이트에 로그인합니다.
- 관리 > 구성에서 "팝 퀴즈 기간"에서 분 수를 선택하여 시간 간격을 설정합니다(그림 5).
참고 : 현재 연구에서 팝 퀴즈 작업의 반복 시간 간격은 5 분 이었지만 1 분에서 72 시간 사이로 설정할 수 있습니다.
2. 참가자 모집
- 소개 지침을 사용하여 참가자를 모집합니다.
참고 : 참가자는 본 연구에서 온라인 설문 조사를 통해 모집되었습니다. 참가자들은 자신의 장치가 있는지 여부에 관계없이 스마트 폰과 스마트 워치 ( 자료 표 참조)를 제공 받았습니다. - 20-36 세가 아니거나, 임신 또는 모유 수유 중이거나, 색맹이거나, 냄새 관련 질병이있는 참가자는 제외하십시오.
- 조사 목적, 실험 연구 방법 및 절차, 실험 요구 사항, 실험의 잠재적 위험, 참가자의 이익 및 참가자의 권리를 포함하여 실험의 전체 내용을 소개합니다.
- 참가자로부터 서면 동의를 얻습니다.
3. 웨어러블 기기 및 앱 준비
- 앱 스토어에서 HealthCloud 앱을 다운로드합니다.
- 언급된 도구를 사용할 준비가 되었는지, 배터리 수명이 양호하고, GPS 기능이 있고, 현장에서 인터넷 신호가 안정적인지 확인하십시오.
- 앱의 작동 절차를 검사하여 심박수 기능을 확인하십시오.
- 계정을 만들어 휴대폰의 앱에 로그인합니다(그림 8A).
- 심박수, 위치(위도 및 경도), 고도, 날씨, 시작 이후 사용자가 이동한 거리, 앱 시작 이후 지속 시간 등의 모든 실시간 정보가 스마트폰의 앱 기본 페이지에 성공적으로 수집되도록 합니다(그림 8B).
- 설정 페이지에서 측정 설정을 눌러 미리 생성된 필드 이름을 선택하고 "테스트 번호"에 따라 참가자의 이름을 지정합니다. (그림 8C).
- 장치가 설정되면 적절한 평가를 위해 스마트 워치와 스마트 폰을 모두 사용하는 방법에 대해 다음과 같은 문구로 피험자에게 구두로 지시하십시오.
- 스마트워치에서 시작을 눌러 생리적 및 환경적 정보 수집을 시작합니다(그림 8D).
알림: 시계는 걷는 동안 5번 진동하여 작업을 알립니다. - 작업이 완료되면 시계의 지침을 따르십시오.
- 작업 수행을 시작하려면 OK! 를 누르고 시계 화면에 표시된 지침을 따릅니다.
- Pop Quiz 작업의 경우 별 1-5개의 문장을 평가하여 심리적 척도 항목에 답하고 보내기 를 눌러 측정을 완료합니다.
- "사진 촬영", "스트룹 테스트" 및 "음성" 작업의 경우 휴대폰에서 HealthCloud 앱을 열고 지침을 따릅니다.
- HRV 작업의 경우 심호흡 앱을 열고 시작을 클릭하여 시작하십시오. HRV 데이터가 업로드됩니다.
- SpO2 작업의 경우 시계에서 혈중 산소 앱을 열고 시작을 클릭하여 측정을 시작합니다. 결과가 업로드됩니다.
참고 : 걷기 전에 참가자들에게 다음 지시 사항을 상기시킵니다 : 걷는 동안 지정된 시간 간격으로 무작위 순서로 심리적 척도 항목에 관한 질문을 받게됩니다. 산책 중에는 휴대폰이나 시계의 설정을 수정하지 마십시오. 오류가 발생하면 강사에게 즉시 알려주십시오.
- 스마트워치에서 시작을 눌러 생리적 및 환경적 정보 수집을 시작합니다(그림 8D).
4. 데이터 수집
- 스마트 워치 및 스마트 폰과 교환하여 입금을 위해 참가자의 개인 ID를 요청하십시오.
- 참가자들에게 다음과 같은 문구로 긴장을 풀고 산책을 즐기도록 구두로 상기시킵니다 : "실험하는 동안 긴장을 풀고 전체 산책을 즐기십시오. 마치 실험에 참여하지 않은 것처럼 걸으십시오."
- 산책 후 장치를 수집하고 종료 및 계산을 눌러 실험을 마칩니다.
- 참가자에게 200 NTD 상당의 기프트 카드를 제공합니다.
5. 데이터 분석
- 앱의 백 엔드 웹 사이트에서 데이터를 검색합니다.
- 백엔드 웹 사이트에 로그인합니다. 시간, 필드 및 테스터 ID를 필터링하여 데이터 시트에서 연구 데이터를 추출합니다.
- CSV 내보내기를 눌러 데이터 세트를 다운로드합니다(그림 4).
- 통계 소프트웨어를 사용하여 기술 통계 분석을 수행합니다( 재료 표 참조).
| 질문 (영어) | 질문(중국어) | 깜빡이 | ||
| 그것은 일상적인 요구에서 벗어나 휴식을 취하고 내가 관심있는 것에 대해 생각할 수있는 곳입니다. |   |
멀리 떨어져 있음 | ||
| 그 장소는 매혹적입니다. 그것은 내가 사물을 발견하고 호기심을 가질 수있을만큼 충분히 큽니다. |   |
매혹 | ||
| 어떤 이유로 든 설정이 얼마나 마음에 드십니까? |  |
선택 | ||
표 1: 팝 퀴즈 질문의 형식. 본 연구에서 채택된 심리적 척도 항목은 팝퀴즈 질문의 형식을 제시하기 위한 예로 사용되었습니다.
그림 7: "필드 이름" 설정. 백 엔드 웹 사이트에서 새 필드 이름을 검은색으로 입력해야 하며 추가를 클릭하여 대상 데이터를 표시합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: 앱의 작동 절차 사용자 로그인. (A) 스마트 워치에서 앱의 로그인 인터페이스; 스마트워치의 앱은 (B)에서 시작됩니다. (C) 실시간 데이터가 표시된 앱의 기본 페이지입니다. (D) 측정은 "필드 이름"과 "테스트 번호"를 변경하도록 설정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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Representative Results
원래 샘플은 423 명으로 구성되었으며, 그 중 18 명은 베타 버전의 앱 불안정으로 인한 데이터 품질 저하로 인해 제외되어야했고 다른 20 명은 모든 팝 퀴즈 질문을 완료하지 못했습니다. 이로 인해 유효 샘플 레이트는 0.91이 되었습니다. 국립 대만 대학에서 385 명의 학생 (여성 213 명, 남성 172 명)의 데이터 세트가 모집되었습니다. 참가자는 20-36 세 사이였습니다 (M = 23.38, SD = 2.268). 심리적 상태와 관련하여 선호도 514 등급 (PREF, M = 3.74, SD = 1.033), 자리 비움 548 등급 (AWAY, M = 3.51, SD = 1.101), 매혹 등급 523 (FSCN, M = 3.30, SD = 1.135)이 수집되었습니다. 생리적 반응(즉, 심박수, HR)에 대해, 14,253개의 데이터포인트(단위 = 초당 박동수, M = 107.83, SD = 15.002)가 수집되었다. 환경 정보와 관련하여 GPS 위도 (LAT, M = 25.018, SD = 0.002) 및 경도 (LONG, M = 121.539, SD = 121.533)와 관련된 14,253 개의 데이터 포인트, 온도와 관련된 14,253 개의 데이터 포인트 (TEMP; 단위 = 섭씨도, M = 33.87, SD = 1.517), 상대 습도와 관련된 14,253 (RH; 단위 = 백분율, M = 63.25, SD = 6.603), 풍속 관련 14,253 (WS; 단위=초당 미터, M=3.58, SD=1.788) 및 풍도와 관련된 12,232개(WD, M=232.26, SD=82.952)를 수집하였다(표 2). 이러한 데이터를 사용하여 서로 다른 차원의 변수를 통계적으로 분석하여 관계를 차례로 확인할 수 있습니다.
| 차원 | 항목 | N | 의미하다 | 사우다코타 | 분 | .MAX | |
| 심리적 반응 | 현 | 514 | 3.74 | 1.033 | 1 | 5 | |
| 자리 비움 | 548 | 3.51 | 1.101 | 1 | 5 | ||
| 증권 시세 표시기 | 523 | 3.3 | 1.135 | 1 | 5 | ||
| 생리적 반응 | 인사 | 14,253 | 107.83 | 15.022 | 65 | 190 | |
| 환경 정보 | 위도 | 14,253 | 25.018 | 0.002 | 25.012 | 25.024 | |
| 오래 | 14,253 | 121.539 | 0.002 | 121.533 | 121.544 | ||
| 임시 직원 | 14,253 | 33.87 | 1.517 | 28.73 | 28.79 | ||
| 상대습도 | 14,253 | 63.25 | 6.603 | 50 | 89 | ||
| 증권 시세 표시기 | 14,253 | 3.58 | 1.788 | 0.5 | 7.7 | ||
| 백색 왜성 | 12,232 | 232.26 | 82.952 | 40 | 360 | ||
표 2 : 심리적, 생리적 및 환경 적 데이터에 대한 기술 통계. 1. PREF = 선호도; 2. 자리 비움 = 떨어져 있음; 3. FASCN = 매혹; 4. LAT = GPS 위치의 위도; 5. LONG = GPS 위치의 경도; 6. HR = 심박수; 7. 온도 = 온도; 8. RH = 상대 습도; 9. WS = 풍속; 10. WD = 풍향.
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Discussion
연구의 목적과 중요한 결과
스마트 폰 및 스마트 워치와 같은 웨어러블 장치는 생리적 지표 또는 증후군 32,33,34, 심리적 상태22,35를 조사하는 데 널리 사용되었습니다. 환경 정보 또는 행동18,36. 스마트 장치의 대부분의 응용 프로그램은 개인 정보의 한 측면에 초점을 맞추고 있습니다. 우리가 아는 한, 현재 작업은 심리적, 생리적, 환경 적 데이터에 대한 통합적이고 유연한 평가를 제공하는 몇 안되는 작업 중 하나입니다. 또한 스마트 폰 만연구 도구로 사용한 연구와 달리이 프로토콜은 스마트 워치를 활용하여 현재 심리 상태 평가를위한 모바일 설문지를 제공하고 생리적 데이터를 면밀히 측정했습니다. 반면에 스마트 폰은 데이터 저장, 처리 및 전송에 사용되었습니다.
프로토콜의 중요한 단계
프로토콜을 따르려면 포함하려는 활동의 활동과 일정을 고려하는 것이 중요합니다. 활동의 내용은 스마트 워치의 센서 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 걷는 동안 스마트 워치를 사용하여 심박수를 수집하는 것은 큰 타당성을 보여주었습니다. 그러나 강도가 증가함에 따라 유효성이 감소했습니다38. 둘째, 웨어러블 장치 및 앱에 대한 자세한 지침은 표준화된 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 장치의 부적절한 작동은 데이터 수집에 영향을 미쳤습니다. 우리의 경우 앱 및 장치에 대한 지침을 확장해야 할 수 있으며 일반적인 문제에 대한 솔루션을 포함해야합니다. 앱 및 장치에 대한 완전한 지침이 포함되어 있지만 참가자가 이러한 항목에 익숙해지려면 더 오랜 기간이 필요할 수 있습니다. 이러한 장치를 소유하지 않은 참가자는 처음에는 어려움을 겪을 수 있으며 참신함에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 스마트 폰의 참신함을 다루는 이전 연구의 결과에 따르면 빌린 전화를 사용하는 참가자는 자신의39를 사용하는 참가자보다 더 많이 참여했습니다. 마지막으로,이 프로토콜에서는 스마트 워치를 사용하여 심리적 상태를 측정하고 설문지 사이의 간격을 연구의 목적에 따라 설정했습니다. 스마트 폰을 건강 중재로 사용하는 2-10 주에 이르는 이전의 장기 연구에서 중재는 하루에 몇 번 발생하도록 설정되었습니다40,41; 그러나 단기 연구에서는 전체 실험을 완료하는 데 1 시간 미만이 걸렸으며 개입 간격은 5 분이었습니다. 높은 빈도의 작업은 개인의 현장 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.
프로토콜 및 연구 도구의 장점과 한계
이 앱의 장점 중 하나는 이를 사용하여 심리적, 생리적, 환경적 데이터를 포함한 여러 차원의 실시간 정보를 동시에 추적하고 자동으로 업로드할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 연구원은 모든 언어로 작성된 설문지를 디자인 할 수 있습니다. 측정 강도는 작업 전달을 위한 시간 간격을 수정하여 높은 자유도로 조정할 수 있습니다. 참가자는 스마트 워치에서 작업을받을 수 있습니다. 질문에 답하거나 테스트를 완료하는 동안 심박수, 공간 위치 및 날씨 데이터가 지속적으로 수집되어 데이터베이스에 업로드됩니다. 환경 또는 환경의 물리적 속성을 추적하기 위한 시간 및 위치 데이터와 같은 유용한 정보가 포함된 모든 개인 데이터도 분석할 수 있습니다.
연구 도구, 앱 및 장치의 한 가지 제한 사항은 현재 iOS에서만 사용할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 이 프로토콜의 유용성이 제한될 수 있습니다. 또한 스마트 워치의 크기로 인해 노인과 같은 특정 인구가 읽기가 어려울 수 있습니다. 그러나 인간 반응 및 환경 연구에서 웨어러블 장치는 눈에 띄게 증가하고 있습니다42,43,44, 생리적 데이터 수집에 사용되는 의료 기기에 비해 저렴합니다. 그들은 스마트 폰 만있는 것보다 더 많은 양과 포괄적 인 범위의 데이터를 수집합니다45. 따라서 일상 생활 시나리오를 조사하려는 연구는 편의성과 지속적인 데이터 수집12,45을 수행하는 데 상당한 이점을 가질 것입니다. 앱의 또 다른 한계는 가장 가까운 사용 가능한 정보를 기반으로 수집 된 날씨 데이터가 지리적 위치가 비교적 가까운 경우 모든 참가자에 대해 동일하다는 것입니다. 그러나 다른 사이트 또는 다른 날짜의 피험자 간의 관계 및 비교는 여전히 실현 가능하게 조사 될 수 있습니다.
요약 및 향후 연구
이 연구는 웨어러블 장치에서 앱을 연구 도구로 채택할 가능성을 보여줍니다. 프로토콜 (개척자 절차 세트)에 따르면 3 차원의 정보가 성공적으로 측정되고 분석되었습니다. 연구원은 프로토콜을 따르거나 확장하거나 조정하여 인간-환경 관계를 주관적이고 객관적으로 측정할 수 있습니다. 이것은 종단 또는 단면 연구를 수행하는 독특하고 효율적인 수단을 나타냅니다. 향후 연구에서는 조경 연구의 필수 요소 인 물리적 환경 품질을 강조하여이 프로토콜이 언급하지 않은 요소를 해결할 수 있습니다. 결과적으로 앱에서 이미지 캡처 작업을 사용하여 수집된 환경 사진에서 풍경 구조를 평가하는 등 환경 품질의 객관적인 측정이 가능해집니다. 또한 프로토콜은 다른 인구 또는 사이트에도 적용될 수 있습니다. 이러한 표준화 된 절차 세트를 통해 연구 규모는 단순히 한 사이트에 초점을 맞추는 대신 지역 또는 국가 규모로 확장 될 수 있습니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
대만 농업 위원회는 2018년부터 2020년까지 연구 프로젝트와 HealthCloud 앱 개발에 자금을 지원했습니다[109 농업 과학 - 7.5.4-보충-#1(1)] ([109 
-7.5.4--
#1(1)]).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Apple Watch 6 | Apple | For the use of the HealthCloud app, such as Pop-up questions, heart rates measurement. | |
| iPhone | Apple | For the use of the HealthCloud app, such as GPS location collection, weather data colledction, data storage, data transfer. | |
| HealthCloud | Self-developed | The HealthCloud app, adopting Apple Watch and iPhone, was developed by Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU) to track human responses. It adopted several APIs such as HealthKit, ResearchKit, Weather API and AppleWatch applications including Breathe app, and Blood Oxygen app to collect physiological status and psychological states, and environmental data in aims of further analyzing the relationships between human health and the environmental information. The link to the app in APP Store is as following: https://apps.apple.com/tw/app/healthcloud/id1446179518?l=en |
|
| backend website | The backend website of HealthCloud app for the use of the configuration of the tasks, data exportation, and the display of users. http://healthcloud.hort.ntu.edu.tw/ |
||
| HealthKit | Apple | For the use of retrieving the data of physiological responses such as heart rate, heart rate variability, and blood oxygen saturation level. The link to the HealthKit: https://developer.apple.com/documentation/healthkit |
|
| ResearchKit | Apple | This kit includes a variety of tasks for the use of research purposes. The functions adopted in HealthCloud app include Image Capture task, environment sound task, Stroop Test, to the Pop Questions of psychological state measurements such as perceived restorativeness scale, landscape preferences. The link to the ResearchKit: https://www.researchandcare.org/ |
|
| Weather API | OpenWeather | For the use of collecting the real-time environmental data, including humidity, weather, global positioning system location, altitudes, etc., from the nearest weather station. The link to the Weather API: https://openweathermap.org/api |
|
| Breathe app | Apple | For the use of assessing the real-time heart rate variability (HRV). This app was not included in the procedures of this pilot study. However, the HealthlCloud is now capable of retrieving the HRV data collected from Breathe app. The link to the Breathe app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352 |
|
| Blood Oxygen app | Apple | For the use of assessing the real-time Blood Oxygen Concentration level (SpO2). The latest version of HealthlCloud is capable of retrieving the SpO2 data collected from app. This app was not included in the procedures of this pilot study. However, The measurement of Blood Oxygen app: https://support.apple.com/en-us/HT211027 The link to the Blood Oxygen app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352" |
|
| IBM SPSS Statistics 25 | IBM | For the use of statistical analysis. The link to the Blood Oxygen app: https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25 |
References
- Purcell, T., Peron, E., Berto, R. Why do preferences differ between scene types. Environment and Behavior. 33 (1), 93-106 (2001).
- Engell, T., Lorås, H. W., Sigmundsson, H. Window view of nature after brief exercise improves choice reaction time and heart rate restoration. New Ideas in Psychology. 58, 100781 (2020).
- Ding, N., Berry, H. L., Bennett, C. M. The importance of humidity in the relationship between heat and population mental health: Evidence from Australia. PLOS ONE. 11 (10), 0164190 (2016).
- Majeed, H., Lee, J. The impact of climate change on youth depression and mental health. The Lancet Planetary Health. 1 (3), 94-95 (2017).
- Merkies, K., et al. Preliminary results suggest an influence of psychological and physiological stress in humans on horse heart rate and behavior. Journal of Veterinary Behavior. 9 (5), 242-247 (2014).
- Delaney, J. P. A., Brodie, D. A. Effects of short-term psychological stress on the time and frequency domains of heart-rate variability. Perceptual and Motor Skills. 91 (2), 515-524 (2000).
- South, E. C., Kondo, M. C., Cheney, R. A., Branas, C. C. Neighborhood blight, stress, and health: a walking trial of urban greening and ambulatory heart rate. American Journal of Public Health. 105 (5), 909-913 (2015).
- Rimmele, U., et al. Trained men show lower cortisol, heart rate and psychological responses to psychosocial stress compared with untrained men. Psychoneuroendocrinology. 32 (6), 627-635 (2007).
- Jo, H., Song, C., Miyazaki, Y. Physiological benefits of viewing nature: A systematic review of indoor experiments. International Journal of Environmental Research and Public Health. 16 (23), 4739 (2019).
- Bowler, D. E., Buyung-Ali, L. M., Knight, T. M., Pullin, A. S. A systematic review of evidence for the added benefits to health of exposure to natural environments. BMC Public Health. 10 (1), 1-10 (2010).
- Olafsdottir, G., et al. Health benefits of walking in nature: A randomized controlled study under conditions of real-life stress. Environment and Behavior. 52 (3), 248-274 (2020).
- Beute, F., De Kort, Y., IJsselsteijn, W. Restoration in its natural context: How ecological momentary assessment can advance restoration research. International Journal of Environmental Research and Public Health. 13 (4), 420 (2016).
- Shiffman, S., Stone, A. A., Hufford, M. R.
- Hektner, J. M., Schmidt, J. A., Csikszentmihalyi, M. Experience sampling method: Measuring the quality of everyday life. , Sage. (2007).
- Robbins, M. L., Kubiak, T., Mostofsky, D. I. Ecological momentary assessment in behavioral medicine: Research and practice. The Handbook of Behavioral Medicine. 1, 429-446 (2014).
- Fave, A. D., Bassi, M., Massimini, F. Quality of experience and risk perception in high-altitude rock climbing. Journal of Applied Sport Psychology. 15, 82-98 (2003).
- Ates, H. C., Yetisen, A. K., Güder, F., Dincer, C. Wearable devices for the detection of COVID-19. Nature Electronics. 4 (1), 13-14 (2021).
- Cagney, K. A., Cornwell, E. Y., Goldman, A. W., Cai, L. Urban mobility and activity space. Annual Review of Sociology. 46, 623-648 (2020).
- Chaix, B. Mobile sensing in environmental health and neighborhood research. Annual Review of Public Health. 39, 367-384 (2018).
- York Cornwell, E., Goldman, A. W. Neighborhood disorder and distress in real time: Evidence from a smartphone-based study of older adults. Journal of Health and Social Behavior. 61 (4), 523-541 (2020).
- Ashbrook, D. L., Clawson, J. R., Lyons, K., Starner, T. E., Patel, N. Quickdraw: The impact of mobility and on-body placement on device access time. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '08). , ACM. New York, NY, USA. 219-222 (2008).
- Hänsel, K., Alomainy, A., Haddadi, H. Large scale mood and stress self-assessments on a smartwatch. Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct. , 1180-1184 (2016).
- Karmen, C. L., Reisfeld, M. A., McIntyre, M. K., Timmermans, R., Frishman, W. The clinical value of heart rate monitoring using an apple watch. Cardiology in Review. 27 (2), 60-62 (2019).
- Hernando, D., Roca, S., Sancho, J., Alesanco, Á, Bailón, R. Validation of the apple watch for heart rate variability measurements during relax and mental stress in healthy subjects. Sensors. 18 (8), 2619 (2018).
- Shcherbina, A., et al. Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. Journal of Personalized Medicine. 7 (2), 3 (2017).
- Samol, A., et al. Patient directed recording of a bipolar three-lead electrocardiogram using a smartwatch with ECG function. Journal of Visualized Experiments. (154), e60715 (2019).
- Verdecchia, P., Angeli, F., Gattobigio, R. Clinical usefulness of ambulatory blood pressure monitoring. Journal of the American Society of Nephrology. 15, Suppl. 1 30-33 (2004).
- Ponnada, A., Haynes, C., Maniar, D., Manjourides, J., Intille, S. Microinteraction ecological momentary assessment response rates: Effect of microinteractions or the smartwatch. Proceedings of the ACM on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies. 1 (3), 1-16 (2017).
- Monitor your heart rate with Apple Watch. , Available from: https://support.apple.com/en-us/HT204666 (2021).
- Berto, R. Exposure to restorative environments helps restore attentional capacity. Journal of Environmental Psychology. 25 (3), 249-259 (2005).
- Kaplan, S. The restorative benefits of nature: Toward an integrative framework. Journal of Environmental Psychology. 15 (3), 169-182 (1995).
- Firth, J., et al. Can smartphone mental health interventions reduce symptoms of anxiety? A meta-analysis of randomized controlled trials. Journal of Affective Disorders. 218, 15-22 (2017).
- Turakhia, M. P., et al. Rationale and design of a large-scale, app-based study to identify cardiac arrhythmias using a smartwatch: The Apple Heart Study. American Heart Journal. 207, 66-75 (2019).
- Weenk, M., et al. Continuous monitoring of vital signs using wearable devices on the general ward: Pilot study. JMIR mHealth and uHealth. 5 (7), 91 (2017).
- Wang, R., et al. StudentLife: Assessing mental health, academic performance and behavioral trends of college students using smartphones. Proceedings of the 2014 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing. , 3-14 (2014).
- Vhaduri, S., Munch, A., Poellabauer, C. Assessing health trends of college students using smartphones. 2016 IEEE Healthcare Innovation Point-Of-Care Technologies Conference IEEE. HI-POCT. , 70-73 (2016).
- Ståhl, A., Höök, K., Svensson, M., Taylor, A. S., Combetto, M.
- Khushhal, A., et al. Validity and reliability of the Apple Watch for measuring heart rate during exercise. Sports Medicine International Open. 1 (6), 206-211 (2017).
- Walsh, E. I., Brinker, J. K. Should participants be given a mobile phone, or use their own? Effects of novelty vs utility. Telematics and Informatics. 33 (1), 25-33 (2016).
- Enock, P. M., Hofmann, S. G., McNally, R. J. Attention bias modification training via smartphone to reduce social anxiety: A randomized, controlled multi-session experiment. Cognitive Therapy and Research. 38 (2), 200-216 (2014).
- Reid, S. C., et al. A mobile phone application for the assessment and management of youth mental health problems in primary care: A randomised controlled trial. BMC Family Practice. 12, 131 (2011).
- Huang, S., Qi, J., Li, W., Dong, J., vanden Bosch, C. K. The contribution to stress recovery and attention restoration potential of exposure to urban green spaces in low-density residential areas. International Journal of Environmental Research and Public Health. 18 (16), 8713 (2021).
- Doherty, S. T., Lemieux, C. J., Canally, C. Tracking human activity and wellbeing in natural environments using wearable sensors and experience sampling. Social Science & Medicine. 106, 83-92 (2014).
- Birenboim, A., Dijst, M., Scheepers, F. E., Poelman, M. P., Helbich, M. Wearables and location tracking technologies for mental-state sensing in outdoor environments. The Professional Geographer. 71 (3), 449-461 (2019).
- Kheirkhahan, M., et al. A smartwatch-based framework for real-time and online assessment and mobility monitoring. Journal of Biomedical Informatics. 89, 29-40 (2019).
