Summary
Das vorliegende Protokoll führt eine nichtkommerzielle, selbst entwickelte Anwendung zur Erfassung von Echtzeitdaten vor Ort ein, einschließlich psychologischer Skalen, GPS-Standort, Herzfrequenz und Blutsauerstoffsättigung sowie der Betriebsverfahren der Anwendung. Als Anwendungsbeispiel diente eine empirische Studie, die 2020 in Taiwan durchgeführt wurde.
Abstract
Das aktuelle Protokoll zielt darauf ab, die Technologieintegration zu demonstrieren und eine detaillierte Beschreibung der Einführung der HealthCloud-App bereitzustellen, die vom Healthy Landscape and Healthy People Lab der National Taiwan University (HLHP-NTU) auf Smartphones und Smartwatches entwickelt wurde, um Daten über die psychologischen und physiologischen Reaktionen und Umweltinformationen der Benutzer in Echtzeit zu sammeln. Es wurde eine flexible und integrierte Forschungsmethode vorgeschlagen, da es schwierig sein kann, mehrdimensionale Aspekte personenbezogener Daten in Vor-Ort-Studien in der Landschafts- und Freizeitforschung zu messen. Als Anwendungsbeispiel diente eine Vor-Ort-Studie, die 2020 auf dem Campus der National Taiwan University durchgeführt wurde. Ein Datensatz von 385 Teilnehmern wurde verwendet, nachdem ungültige Stichproben ausgeschlossen wurden. Während des Experiments wurden die Teilnehmer gebeten, 30 Minuten lang auf dem Campus herumzulaufen, wenn ihre Herzfrequenz und psychologische Elemente zusammen mit mehreren Umweltmetriken gemessen wurden. Diese Arbeit zielte darauf ab, eine mögliche Lösung zu finden, um Vor-Ort-Studien zu helfen, menschliche Reaktionen in Echtzeit zu verfolgen, die mit Umgebungsfaktoren übereinstimmen. Aufgrund der Flexibilität der App zeigt der Einsatz auf tragbaren Geräten ein hervorragendes Potenzial für multidisziplinäre Forschungsstudien.
Introduction
Datenerfassung in Echtzeit
Im täglichen Leben profitieren Menschen in vielerlei Hinsicht von der physischen Umgebung. Zum Beispiel wurden positive Ergebnisse wie psychologische1 und Herzfrequenzwiederherstellung2 weitgehend gefunden. Darüber hinaus wurden die Zusammenhänge zwischen Umgebungsfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit und psychischer Gesundheit diskutiert 3,4. Studien haben auch die Zusammenhänge zwischen physiologischen und psychologischen Reaktionen wie Herzfrequenz und Stress untersucht 5,6,7,8. Eine breite Palette von Beweisen für psychologische und physiologische Vorteile aus der Exposition gegenüber der Natur wurde in gut kontrollierten Laborstudien 9,10 gefunden, die möglicherweise nicht die verschiedenen Einflussfaktoren auf diesem Gebiet repräsentierten. Um die Beziehungen zwischen menschlichen Reaktionen in Echtzeit zu messen, werden daher Vor-Ort-Studien als besser angesehen, um die realen Szenarioerfahrungen und Reaktionen auf die Umgebungen widerzuspiegeln, als Laborsimulationen11. Darüber hinaus können menschliche Reaktionen auf Umgebungen vom Kontextabhängen 12. Angesichts der Bedeutung des Verständnisses der Beziehung zwischen der psychologischen und physiologischen Gesundheit des Menschen und der Umweltqualität ist eine Echtzeit-Self-Tracking-Messung dringend erforderlich, die verschiedene Informationsmaßnahmen sammeln kann.
Ökologische Momentanbewertungen (EMAs) oder Erfahrungsstichprobenverfahren (ESMs) können Lösungen für Vor-Ort-Studien darstellen13,14. EMAs und ESMs zielen darauf ab, die momentanen Reaktionen des Menschen vor Ort in realen Szenarien zu bewerten15. Durch den Einsatz von Self-Tracking-Techniken können die Reaktionen, Reaktionen und Erfahrungen vor Ort neu gemessen werden14. Die Teilnehmer werden über Signale, wie Texte oder Benachrichtigungen, benachrichtigt, Bewertungen in sogenannten signalabhängigen Stichprobenschemata durchzuführen15. Der Begriff "EMA" wird hauptsächlich in gesundheitsbezogenen Studienverwendet 13, während "ESM" tendenziell in Freizeit- und Erholungsstudien im Freienverwendet wird 16. Dennoch wurden die Begriffe gelegentlich synonym verwendet12.
Die Möglichkeit, EMAs auf Umweltforschungsstudien anzuwenden, wurde von Beute et al.12 diskutiert, die darauf hinwiesen, dass sie es ermöglichen würden, eine größere Vielfalt von Umgebungen als nur "natürlich" oder "städtisch" zu adressieren. Beispielsweise können durch ambulante Messungen (z. B. durch GPS-Standortverfolgung) physiologische Reaktionen während eines Spaziergangs mit Echtzeit-Standortdatensätzen abgeglichen werden, was eine umfassendere räumliche Auflösung von Umgebungstypen und Umweltmerkmalen bietet7. Darüber hinaus gewährleistet die von EMAs ermöglichte Echtzeit-Datenerfassung eine hohe ökologische Validität und bietet eine ergänzende Sichtweise aus Laborstudien.
Immer mehr empirische Studien vor Ort haben tragbare Geräte und Smartphones eingesetzt, um den persönlichen Gesundheitszustand im täglichen Leben und zu Forschungszwecken zu überwachen17,18,19,20. Die Verwendung dieser beiden Geräte kann mehr Vorteile bieten als die Verwendung nur eines Smartphones12. Erstens war die Zugriffszeit mit Smartwatches kürzer als die mit Telefonen21, was zu einer geringeren Unterbrechungsbelastung führen kann. Zweitens bieten Uhren eine größere Körpernähe als Smartphones22, und Telefone können als momentane Datenbanken zum Speichern und Hochladen von Daten verwendet werden. Drittens bieten Smartwatches heutzutage mehrere Sensoren für verschiedene Parameter wie Herzfrequenzvariabilität, Elektrokardiogramme (EKG) und Blutdruck 23,24,25,26,27. Die individuellen und allgemeinen Aspekte menschlicher Reaktionen können auf bestimmte Aktivitäten schließen12. Schließlich werden Smartphones für Smartphone-basierte Studien meist in der Tasche getragen, und wenn es um die Fragebögen geht, muss im Vergleich zum Fall mit Smartwatches zusätzliche Arbeit geleistet werden.
Allerdings haben nur wenige Studien die Beziehungen zwischen psychologischen und physiologischen Ergebnissen und Umweltinformationen untersucht. Daher zeigt diese Studie die Einführung einer nicht-kommerziellen, selbst entwickelten App, der HealthCloud, auf tragbaren Geräten wie Smartwatches und Smartphones, um psychologische, physiologische und Umweltinformationen in Echtzeit zu sammeln.
Die selbst entwickelte App und tragbare Geräte
Die App für die Verwendung auf tragbaren Geräten wurde vom Healthy Landscape and Healthy People Lab der National Taiwan University (HLHP-NTU) entwickelt, um zugänglichere und flexiblere Möglichkeiten zur Verfolgung menschlicher Reaktionen und Umweltdaten zu bieten, sodass Forscher die Beziehungen zwischen Informationen zur menschlichen Gesundheit und Umwelt weiter analysieren können (Abbildung 1).
Die App, basierend auf iOS, bietet mehrere Aufgaben und passive Datenerfassungsfunktionen. Die App sammelt selbst gemeldete Daten auf der Smartwatch, z. B. psychologische Elemente, die durch Pop-Quiz-Fragen gemessen werden, auf die Benutzer ihre Antworten von einem bis fünf Sternen bewerten können, um eine schnelle und einfache Beurteilung zu ermöglichen. Diese Art der Frageintervention kann als eine Art Micro Interaction-EMA (μEMA) betrachtet werden - eine In-situ-Datenerfassungsmethode, die weniger Aufmerksamkeit erfordert und eine höhere Antwortrate als Smartwatch-EMA 28 aufweist. Sensorüberwachte physiologische Reaktionsdaten, einschließlich Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und Blutsauerstoffsättigung, können mit den Funktionen des iOS gemessen werden. Die Herzfrequenz wird über den optischen Herzsensor der Smartwatch mit einer Technik namens Photoplethysmographie29 gemessen. Die App erkennt die Menge des Blutflusses mit grünen LED-Leuchten mit lichtempfindlichen Fotodioden, und die Herzschläge pro Minute werden ebenfalls berechnet. Die Herzratenvariabilität (HRV) und die Blutsauerstoffkonzentration (SpO2) können über Apps erkannt werden. Für das Smartphone werden die Aufgaben, wie der Stroop-Test (Abbildung 2B) und der Image-Capture-Task (Abbildung 2C) sowie der Umgebungsgeräusch-Task (Abbildung 2D), die Umgebungsbedingungen, einschließlich relativer Luftfeuchtigkeit, Wetter und Höhe, passiv von mehreren Anwendungsprogrammierschnittstellen gesammelt.
Abbildung 1: Übersicht über die App. Die Funktionen der App auf Smartwatch, Smartphone und Datenbank. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 2: Die App-Aufgaben. Beispiele für die Aufgaben, die in der App verwendet werden können: Von links nach rechts gibt es (A) Die Popup-Frage. (B) Der Stroop-Test. (C) Die Image-Capture-Aufgabe. (D) Die Aufgabe Umwelt und Geräusche. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Alle Daten werden auf die Backend-Website hochgeladen (Zugang zu kooperativen Forschern, siehe Materialtabelle). Die Website bietet mehrere Hauptfunktionen: eine Kartenanzeige, die die aktuellen Standorte und die Herzfrequenz der Benutzer anzeigt (Abbildung 3), ein Datenblatt zum Durchsuchen und Extrahieren von Daten (Abbildung 4) und Aufgabenkonfigurationen zum Ändern der Häufigkeit, Priorität und des Inhalts der Aufgaben (Abbildung 5). Mit dieser großen Flexibilität und einem breiten Messspektrum können Forscher die zuvor genannten Aufgabenfunktionen einfach entsprechend den Forschungszielen auswählen. Darüber hinaus kann die App sowohl Nutzern als auch Forschern zugute kommen. Die App stellt ihre Zustandsberichte und GPS-Standorttrajektorien (Abbildung 6) entsprechend den beantworteten Fragen und den gewählten Routen bereit. So können sie sich schnell ein Bild von ihrem Gesundheitszustand am Tag machen und ihre Gesundheitsdaten verfolgen.
Abbildung 3: Die in der App-Datenbank angezeigte Karte. Die Kartendarstellung der App-Datenbank liefert den Forschern aktuelle Informationen wie Standorte und Herzfrequenz. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 4: Datenblatt in der App-Datenbank. Der Datenbericht der Anzeigekarte in der App-Datenbank, in den Daten durch Filtern der Zeit-, Feld- oder Tester-ID exportiert werden können. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Die Aufgabenkonfiguration in der App-Datenbank. Die Aufgabenprioritäten, Zeitintervalle, Sprache und Inhalt der Fragebögen können geändert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 6: Der Integritätsbericht für die App-Benutzer. Nach der Nutzung der App kann der Benutzer eine Reihe von individuellen Ergebnissen erhalten, die automatisch generiert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Repräsentative Studie
Um die Integration verschiedener Dimensionen der Datenerfassung mit der App auf Smartphones und Smartwatches zu demonstrieren, wurde 2020 eine In-situ-Studie auf dem Campus der National Taiwan University in Taipei City, Taiwan, durchgeführt. Die Teilnehmer für die Studie wurden 1 Woche vor dem Experiment auf der Social-Media-Fanseite der National Taiwan University über ein Online-Formular rekrutiert. Das Formular enthielt den Forschungszweck, den Prozess, den Ort, die Teilnahmebedingungen, ein schematisches Diagramm des zu tragenden Forschungsgeräts und einen Bereich, in dem die Leser ihre Bereitschaft zur Teilnahme und den Zeitpunkt, zu dem sie dies tun konnten, angeben konnten. Nach Abschluss wurden die Teilnehmer 2 Tage vor dem Zeitplan per E-Mail über die genaue Zeit und den Ort ihres Experiments informiert. Da die Forschung psychologische Veränderungen, Physiologie, körperliche Aktivität (Gehen) sowie Klang- und Farbwahrnehmung untersucht, erfüllten die Teilnehmer die folgenden Bedingungen: (1) zwischen 20-36 Jahren, (2) gute körperliche und geistige Gesundheit, (3) nicht regelmäßig Medikamente einnehmen, die das zentrale Nervensystem beeinflussen, (4) nicht schwanger sein oder stillen, (5) keine Vorgeschichte von Herz-Kreislauf-Erkrankungen haben, (6) kann mehr als 30 Minuten zu Fuß gehen, (7) eine Farbe identifizieren.
Am Tag des Experiments erhielten die Teilnehmer ein Set Smartphones und Smartwatches sowie eine Routenkarte. Die Forscher präsentierten den Teilnehmern eine einheitliche Erklärung des Zwecks der Forschung, des Forschungsprozesses, der tragbaren Geräte und der Fragen, die im Forschungsprozess Aufmerksamkeit erfordern. Während des Spaziergangs wurden die psychologischen Reaktionen alle 5 Minuten mit einer Pop-Quiz-Aufgabe bewertet, und physiologische Reaktionen wie die Herzfrequenz wurden jede Minute von Sensoren in der Smartwatch gemessen. Nach dem Experiment wurden die Teilnehmer mit einer Geschenkkarte im Wert von 200 NTD (~ 7 USD) entschädigt.
Für die psychologische Messung berücksichtigte diese Studie Landschaftspräferenzen und zwei Aspekte der Perceived Restorative Scale Short Version30, nämlich "weg sein" und "Faszination". Diese Aspekte wurden gemessen, indem die Teilnehmer gebeten wurden, die Aussagen "Dies ist ein Ort, der abseits der alltäglichen Anforderungen liegt und an dem ich mich entspannen und darüber nachdenken könnte, was mich interessiert." und "Dieser Ort ist faszinierend; Es ist groß genug, um Dinge zu entdecken und neugierig zu sein." auf einer fünfstufigen Likert-Skala von (1) "stimme überhaupt nicht zu" bis (5) "stimme voll und ganz zu", um die individuelle Wahrnehmung der restaurativen Faktoren der Umwelt auf der Grundlage der Aufmerksamkeitswiederherstellungstheoriezu messen 31. Die Landschaftspräferenz wurde anhand einer fünfstufigen Likert-Skala mit der einzigen Frage bewertet: "Wie sehr gefällt Ihnen die Umgebung, aus welchen Gründen auch immer?" von (1) "sehr wenig" bis (5) "sehr viel". Der Fragebogen wurde mit der Aufgabe "Pop Quiz" in einem Zeitintervall von 5 Minuten gesendet, d.h. die Teilnehmer erhielten den Fragebogen alle 5 Minuten.
Für die physiologische Messung wurde die Herzfrequenz (HR) während des Gehens verwendet, um die physiologischen Ergebnisse der Teilnehmer in einem Zeitintervall von 1 Minute darzustellen. Umweltinformationen, einschließlich GPS-Daten (Breiten- und Längengrad), Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Windgrad, wurden über das Smartphone gesammelt.
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Protocol
Das gesamte Protokoll folgt den Anweisungen des National Taiwan University Research Ethics Committee Office zur Durchführung von humanbezogenen Experimenten. Während der Teilnehmerrekrutierung wurden die Kandidaten sowohl mündlich als auch schriftlich über ihre Anweisungen und Rechte sowie die Risiken des Experiments informiert und die unterschriebenen Einverständniserklärungen gesammelt. Die App kann auf Smartphones und Smartwatches installiert werden (siehe Materialtabelle).
1. Vorbereitung des psychologischen und physiologischen Experiments
- Rufen Sie die Informationen der Versuchsstandorte für die Planung der Aktivität ab.
- Entwerfen Sie experimentelle Verfahren entsprechend der Stelle, an der das Protokoll angewendet wird.
- Erhalten Sie eine ethische Genehmigung.
- Bereiten Sie eine Einführung in das Experiment für die Teilnehmerrekrutierung und Verfahrensanweisungen vor.
HINWEIS: Die Anweisungen enthalten Aufgaben, die die Teilnehmer während des Experiments ausführen und ausführen werden. - Erstellen Sie einen neuen Feldnamen auf der HealthCloud-App-Backend-Website, um die Zieldaten zu stempeln.
- Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
HINWEIS: Der Zugriff auf die Website ist jetzt auf kooperative Forscher beschränkt. - Fügen Sie in der App-Datenbank unter Feld festlegen in Admin Management einen neuen Feldnamen hinzu, um die während des Tests gesammelten Daten zu markieren (Abbildung 7).
HINWEIS: Die Zieldaten können im Datenblatt leicht erkannt und extrahiert werden (Abbildung 5).
- Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
- Importieren Sie die Fragebogenelemente in die Konfiguration.
- Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
- Klicken Sie in Admin Management > Konfiguration auf die Schaltfläche Datei auswählen , um Fragebögen im angegebenen Format hochzuladen (Tabelle 1).
HINWEIS: In Tabelle 1 müssen in der ersten Spalte die Fragen in englischer Sprache ausgefüllt werden. die zweite ist für die chinesische Version, und in der dritten Spalte kann der Frageindikator ausgefüllt werden. Ob der Nutzer die Frage auf Englisch oder Chinesisch erhält, hängt von der Sprache des Smartphones ab. In der vorliegenden Studie wurde die Sprache des gesamten Systems auf Chinesisch eingestellt; daher wurden Fragen auf Chinesisch gestellt.
- Legen Sie das Zeitintervall für die Pop-Quiz-Fragen (die Fragebögen) fest.
- Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
- Legen Sie in Admin Management > Configuration ( Admin Management Configuration) das Zeitintervall fest, indem Sie unter "Period of Pop Quiz" (Periode des Pop-Quiz) die Anzahl der Minuten auswählen (Abbildung 5).
HINWEIS: In der vorliegenden Studie betrug das Zeitintervall für Wiederholungen der Pop-Quiz-Aufgabe 5 Minuten, konnte aber irgendwo zwischen 1 min und 72 h eingestellt werden.
2. Teilnehmerwerbung
- Rekrutieren Sie Teilnehmer anhand von Einführungsanweisungen.
HINWEIS: Die Teilnehmer wurden in der vorliegenden Studie über eine Online-Umfrage rekrutiert. Die Teilnehmer erhielten ein Smartphone und eine Smartwatch (siehe Materialtabelle), unabhängig davon, ob sie eigene Geräte besaßen. - Schließen Sie Teilnehmer aus, die nicht 20-36 Jahre alt sind, schwanger sind oder stillen, farbenblind sind und geruchsbedingte Krankheiten haben.
- Stellen Sie den vollständigen Inhalt des Experiments vor, einschließlich des Zwecks der Untersuchung, der experimentellen Forschungsmethoden und -verfahren, der experimentellen Anforderungen, der potenziellen Risiken des Experiments, des Nutzens für die Teilnehmer und der Rechte der Teilnehmer.
- Holen Sie die schriftliche Zustimmung der Teilnehmer ein.
3. Vorbereitung von Wearables und der App
- Laden Sie die HealthCloud-App im App Store herunter.
- Stellen Sie sicher, dass die genannten Tools einsatzbereit sind, über eine gute Akkulaufzeit, GPS-Funktionalität und stabile Internetsignale am Standort verfügen.
- Überprüfen Sie die Betriebsabläufe der App, um die Herzfrequenzfunktion zu überprüfen.
- Melden Sie sich auf dem Telefon bei der App an, indem Sie ein Konto erstellen (Abbildung 8A).
- Stellen Sie sicher, dass alle Echtzeitinformationen, einschließlich Herzfrequenz, Standort (Breiten- und Längengrad), Höhe, Wetter, die Entfernung, die der Benutzer seit dem Start zurückgelegt hat, und Dauer seit dem Start der App erfolgreich auf der Hauptseite der App auf dem Smartphone erfasst werden (Abbildung 8B).
- Wählen Sie durch Drücken von Maßen einstellen auf der Einstellungsseite den zuvor erstellten Feldnamen aus und benennen Sie die Teilnehmer entsprechend ihrer "Test-Nr." (Abbildung 8C).
- Sobald die Geräte eingestellt sind, weisen Sie die Probanden mündlich mit dem folgenden Wortlaut an, wie sie sowohl die Smartwatch als auch das Smartphone zur richtigen Beurteilung verwenden können.
- Drücken Sie auf der Smartwatch Start , um mit der Erfassung physiologischer und umweltbezogener Informationen zu beginnen (Abbildung 8D).
HINWEIS: Die Uhr benachrichtigt die Aufgaben, indem sie während des Spaziergangs fünfmal vibriert. - Sobald die Aufgaben eingegangen sind, folgen Sie bitte den Anweisungen auf der Uhr.
- Um mit der Ausführung der Aufgabe zu beginnen, drücken Sie OK! und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm der Uhr.
- Bewerten Sie für die Pop-Quiz-Aufgabe Aussagen von 1-5 Sternen, um die psychologischen Skalenelemente zu beantworten, und drücken Sie Senden , um die Messung abzuschließen.
- Öffnen Sie für die Aufgaben "Fotoaufnahme", "Stroop-Test" und "Stimme" die HealthCloud-App auf dem Telefon und folgen Sie den Anweisungen.
- Öffnen Sie für die HRV-Aufgabe die Breathe-App und starten Sie sie, indem Sie auf Start klicken. Die HRV-Daten werden hochgeladen.
- Öffnen Sie für die SpO2-Aufgabe die Blutsauerstoff-App auf der Uhr und starten Sie die Messung, indem Sie auf Start klicken. Das Ergebnis wird hochgeladen.
HINWEIS: Erinnern Sie die Teilnehmer vor dem Spaziergang mit folgender Anweisung: Während des Spaziergangs erhalten Sie Fragen zu den psychologischen Skalenelementen in zufälliger Reihenfolge mit einem bestimmten Zeitintervall. Bitte ändern Sie während des Spaziergangs keine Einstellungen am Telefon oder an der Uhr. Wenn ein Fehler auftritt, informieren Sie die Kursleiter sofort.
- Drücken Sie auf der Smartwatch Start , um mit der Erfassung physiologischer und umweltbezogener Informationen zu beginnen (Abbildung 8D).
4. Datenerhebung
- Fordern Sie die persönlichen IDs des Teilnehmers für die Einzahlung im Austausch für Smartwatches und Smartphones an.
- Erinnern Sie die Teilnehmer mündlich daran, sich zu entspannen und den Spaziergang zu genießen, mit dem folgenden Wortlaut: "Bitte entspannen Sie sich während des Experiments und genießen Sie den ganzen Spaziergang; Gehe, als wärst du nicht in einem Experiment."
- Sammeln Sie nach dem Spaziergang die Geräte ein und drücken Sie Quit and Calc , um das Experiment abzuschließen.
- Stellen Sie den Teilnehmern eine Geschenkkarte mit einem Äquivalent von 200 NTD zur Verfügung.
5. Datenanalyse
- Rufen Sie Daten von der Backend-Website der App ab.
- Melden Sie sich auf der Backend-Website an. Extrahieren Sie Forschungsdaten aus dem Datenblatt, indem Sie die Uhrzeit, das Feld und die Tester-ID filtern.
- Klicken Sie auf CSV exportieren , um das Dataset herunterzuladen (Abbildung 4).
- Führen Sie deskriptive statistische Analysen mit statistischer Software durch (siehe Materialverzeichnis).
| Frage (Englisch) | Frage (Chinesisch) | Indikator | ||
| Das ist ein Ort, der abseits der alltäglichen Anforderungen liegt und an dem ich mich entspannen und darüber nachdenken kann, was mich interessiert. |   |
Weg-Sein | ||
| Dieser Ort ist faszinierend; Es ist groß genug für mich, um Dinge zu entdecken und neugierig zu sein. |   |
Faszination | ||
| Wie sehr gefällt dir das Setting, aus welchen Gründen auch immer? |  |
Vorliebe | ||
Tabelle 1: Das Format der Pop-Quiz-Fragen. Die psychologischen Skalenelemente, die in dieser Studie verwendet wurden, wurden als Beispiel verwendet, um das Format der Pop-Quiz-Fragen zu präsentieren.
Abbildung 7: Einstellung "Feldname". Auf der Backend-Website müssen Sie den neuen Feldnamen schwarz eingeben und dann auf Hinzufügen klicken, um die Zieldaten zu markieren. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 8: Die Betriebsabläufe der App. Benutzer melden sich an. (A) Login-Schnittstelle der App auf der Smartwatch; App auf der Smartwatch wird bei (B) gestartet. (C) Die Hauptseite der App, auf der die Echtzeitdaten angezeigt wurden. (D) Die Messung wurde so eingestellt, dass der "Feldname" und die "Testnummer" geändert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
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Representative Results
Die ursprüngliche Stichprobe bestand aus 423 Personen, von denen 18 wegen schlechter Datenqualität aufgrund von Instabilität der Beta-Version der App ausgeschlossen werden mussten und weitere 20 nicht alle Pop-Quiz-Fragen beantworten konnten. Dies führte zu einer effektiven Abtastrate von 0,91. Ein Datensatz von 385 Studenten (213 Frauen, 172 Männer) von der National Taiwan University wurde rekrutiert. Die Teilnehmer waren zwischen 20-36 Jahre alt (M = 23,38, SD = 2,268). In Bezug auf ihre psychologischen Zustände wurden 514 Bewertungen der Präferenz (PREF, M = 3,74, SD = 1,033), 548 Bewertungen des Abwesens (AWAY, M = 3,51, SD = 1,101) und 523 Bewertungen der Faszination (FSCN, M = 3,30, SD = 1,135) gesammelt. Für die physiologischen Reaktionen (d.h. Herzfrequenz, HR) wurden 14.253 Datenpunkte (Einheit = Schläge pro Sekunde, M = 107,83, SD = 15,002) gesammelt. In Bezug auf Umweltinformationen beziehen sich 14.253 Datenpunkte auf GPS-Breitengrad (LAT, M = 25,018, SD = 0,002) und Längengrad (LONG, M = 121,539, SD = 121,533), 14.253 auf Temperatur (TEMP; Einheit = Celsius Grad, M = 33,87, SD = 1,517), 14.253 bezogen auf relative Luftfeuchtigkeit (RH; Einheit = Prozent, M = 63,25, SD = 6,603), 14.253 bezogen auf die Windgeschwindigkeit (WS; Einheit = Meter pro Sekunde, M = 3,58, SD = 1,788) und 12.232 bezogen auf den Windgrad (WD, M = 232,26, SD = 82,952) wurden gesammelt (Tabelle 2). Mit diesen Daten können Variablen aus verschiedenen Dimensionen statistisch analysiert werden, um wiederum Beziehungen zu verifizieren.
| Dimensionen | Artikel | N | Bedeuten | SD | MIN | .MAX | |
| Psychologische Reaktionen | PREF | 514 | 3.74 | 1.033 | 1 | 5 | |
| WEG | 548 | 3.51 | 1.101 | 1 | 5 | ||
| FASCN | 523 | 3.3 | 1.135 | 1 | 5 | ||
| Physiologische Reaktionen | HR | 14,253 | 107.83 | 15.022 | 65 | 190 | |
| Umweltinformationen | LAT | 14,253 | 25.018 | 0.002 | 25.012 | 25.024 | |
| LANG | 14,253 | 121.539 | 0.002 | 121.533 | 121.544 | ||
| AUSHILFE | 14,253 | 33.87 | 1.517 | 28.73 | 28.79 | ||
| RH | 14,253 | 63.25 | 6.603 | 50 | 89 | ||
| WS | 14,253 | 3.58 | 1.788 | 0.5 | 7.7 | ||
| Weißer Zwerg | 12,232 | 232.26 | 82.952 | 40 | 360 | ||
Tabelle 2: Deskriptive Statistiken für die psychologischen, physiologischen und Umweltdaten. 1. PREF = Präferenz; 2. AWAY = weg sein; 3. FASCN = Faszination; 4. LAT = Breitengrad des GPS-Standorts; 5. LONG = Längengrad der GPS-Position; 6. HR = Herzfrequenz; 7. TEMP = Temperatur; 8. RH = relative Luftfeuchtigkeit; 9. WS = Windgeschwindigkeit; 10. WD = Windrichtung.
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Discussion
Zweck der Studie und wesentliche Ergebnisse
Tragbare Geräte wie Smartphones und Smartwatches wurden häufig verwendet, um physiologische Indikatoren oder Syndrome 32,33,34, psychologische Zustände22,35 zu untersuchen; Umweltinformationen oder Verhaltensweisen18,36. Die meisten Anwendungen von intelligenten Geräten haben sich auf einen Aspekt der persönlichen Informationen konzentriert. Nach unserem besten Wissen ist die vorliegende Arbeit eine der wenigen, die eine integrierte und flexible Bewertung psychologischer, physiologischer und umweltbezogener Daten ermöglicht. Darüber hinaus nutzte dieses Protokoll im Gegensatz zu Studien, die nur Smartphones als Forschungswerkzeuge35,37 verwendet haben, die Smartwatch, um mobile Fragebögen für die aktuelle psychologische Zustandsbeurteilung bereitzustellen und physiologische Daten genau zu messen. Auf der anderen Seite wurden Smartphones zur Datenspeicherung, -verarbeitung und -übertragung verwendet.
Entscheidende Schritte im Protokoll
Um dem Protokoll zu folgen, ist es wichtig, die Aktivität und den Zeitplan der Aktivitäten, die einbezogen werden sollen, zu berücksichtigen. Der Inhalt der Aktivität kann die Genauigkeit der Sensoren auf der Smartwatch beeinflussen. Während des Gehens zum Beispiel zeigte die Verwendung von Smartwatches zur Erfassung der Herzfrequenz eine große Gültigkeit; Die Gültigkeit nahm jedoch ab, als die Intensität zunahm38. Zweitens können die detaillierten Anweisungen für die tragbaren Geräte und die App dazu beitragen, standardisierte Ergebnisse zu erhalten. Eine unsachgemäße Bedienung der Geräte beeinträchtigte deren Datenerfassung. In unserem Fall müssen die Anweisungen für die App und die Geräte möglicherweise erweitert werden, und Lösungen für häufige Probleme sollten enthalten sein. Obwohl vollständige Anweisungen für die App und die Geräte enthalten waren, kann ein längerer Zeitraum erforderlich sein, bis sich die Teilnehmer mit diesen Elementen vertraut gemacht haben. Teilnehmer, die diese Geräte nicht besaßen, können anfangs Probleme haben, was zu nachteiligen Neuheitseffekten führt. Die Ergebnisse früherer Studien, die sich mit der Neuheit von Smartphones befassten, zeigten jedoch, dass Teilnehmer, die ein geliehenes Telefon benutzten, mehr engagierten als diejenigen, die ihre eigenen39 benutzten. Schließlich wurden in diesem Protokoll psychologische Zustände mit der Smartwatch gemessen und das Intervall zwischen den Fragebögen entsprechend den Zielen der Studie festgelegt. In früheren Langzeitstudien, die von 2-10 Wochen mit Smartphones als Gesundheitsintervention reichten, wurden Interventionen so eingestellt, dass sie einige Male am Tag auftreten40,41; In der Kurzzeitstudie dauerte das gesamte Experiment jedoch weniger als 1 Std., mit einem Interventionsintervall von 5 min. Die hohe Häufigkeit von Aufgaben kann sich auf die Erfahrung des Einzelnen vor Ort auswirken.
Vorteile und Grenzen des Protokolls und der Forschungswerkzeuge
Ein Vorteil der App ist, dass durch ihre Nutzung mehrere Dimensionen von Echtzeitinformationen, einschließlich psychologischer, physiologischer und Umweltdaten, gleichzeitig verfolgt und automatisch hochgeladen werden können. Zum Beispiel können Forscher ihre schriftlichen Fragebögen in jeder Sprache entwerfen. Die Messintensität kann mit einem hohen Freiheitsgrad eingestellt werden, indem das Zeitintervall für die Aufgabenerfüllung geändert wird. Die Teilnehmer können Aufgaben auf der Smartwatch erhalten; Während sie Fragen beantworten oder Tests durchführen, werden ihre Herzfrequenz, ihr räumlicher Standort und ihre Wetterdaten kontinuierlich gesammelt und in die Datenbank hochgeladen. Alle persönlichen Daten mit hilfreichen Informationen, wie Zeit- und Ortsdaten zur Nachverfolgung ihrer Umgebung oder der physischen Attribute der Umgebung, können ebenfalls analysiert werden.
Eine Einschränkung der Recherchetools, der App und der Geräte besteht darin, dass sie derzeit nur auf iOS verfügbar ist. Dies kann die Verwendbarkeit dieses Protokolls einschränken. Darüber hinaus können die Größen von Smartwatches das Lesen für bestimmte Bevölkerungsgruppen, z. B. ältere Erwachsene, erschweren. Tragbare Geräte in menschlichen Reaktions- und Umweltstudien sind jedoch merklich gewachsen 42,43,44, und sie sind erschwinglich im Vergleich zu den medizinischen Instrumenten, die für die physiologische Datenerfassung verwendet werden. Sie sammeln eine größere Menge und ein umfassenderes Datenangebot als Smartphones allein45. Daher werden Studien, die versuchen, Szenarien des täglichen Lebens zu untersuchen, erhebliche Vorteile bei der Bequemlichkeit und der kontinuierlichen Datenerhebung haben12,45. Eine weitere Einschränkung der App besteht darin, dass die Wetterdaten, die auf der Grundlage der nächstgelegenen verfügbaren Informationen gesammelt werden, für alle Teilnehmer gleich sind, wenn ihre geografischen Standorte relativ nahe liegen. Beziehungen und Vergleiche zwischen Probanden von verschiedenen Standorten oder zu verschiedenen Daten können jedoch immer noch untersucht werden.
Zusammenfassung und zukünftige Studien
Diese Studie zeigt das Potenzial der Einführung der App auf tragbaren Geräten als Forschungsinstrument. Gemäß dem Protokoll (einer Reihe von Pionierverfahren) wurden drei Dimensionen von Informationen erfolgreich gemessen und analysiert. Forscher können die Mensch-Umwelt-Beziehung subjektiv und objektiv messen, indem sie dem Protokoll folgen, es erweitern oder anpassen. Dies stellt ein einzigartiges und effizientes Mittel zur Durchführung von Längsschnitt- oder Querschnittsstudien dar. Zukünftige Studien können die Qualität der physischen Umgebung betonen, ein wesentlicher Faktor in Landschaftsstudien, um die Faktoren anzugehen, die in diesem Protokoll nicht erwähnt wurden. Dadurch wird die objektive Messung der Umweltqualität, beispielsweise durch die Bewertung von Landschaftsstrukturen in Umweltfotos, die mit Image Capture-Aufgaben in der App erfasst wurden, möglich. Darüber hinaus kann das Protokoll auch auf verschiedene Populationen oder Standorte angewendet werden. Mit diesen standardisierten Verfahren kann der Umfang der Studie auf regionale oder nationale Skalen erweitert werden, anstatt sich nur auf einen Standort zu konzentrieren.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Acknowledgments
Der Council of Agriculture of Taiwan finanzierte das Forschungsprojekt und die HealthCloud-App-Entwicklung von 2018 bis 2020 [109 Agrarwissenschaften - 7.5.4-supplementary-#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 |
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| 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" |
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| 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 |
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