修士1年 浜中君らの研究が情報処理学会 IoT行動変容学研究グループ 第２回研究会にて最優秀口頭発表賞を受賞しました。

研究概要：

食事や運動・睡眠などのライフログを記録すると，アルゴリズム・AI によるアドバイスがユーザに提供される健康アプリケーションにおいては，ライフログの入力や健康行動の継続が重要である．一方で，その継続促進に向けた，効果的な情報提示手法が課題である．本研究では，ライフログ入力を促す情報提示において，(a) 物理的行動に基づくタイミング調整や(b) 個人の制御焦点状態に基づく文言の調整およびそれらの複合的調整の，ユーザのサービス利用促進への影響について実証実験を行い効果を明らかにした．