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。

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．

学部4年 高君らの研究がUbiComp/ISWC 2022併設ワークショップ WellComp 2022(https://wellcomp-workshop.github.io/2022/schedule.html) にて発表されました。

Abstract:

Previous studies have shown that not only player skill but also psychological factors contribute to improving archery scores. Therefore, in addition to improving learners’ posture, an archery learning support system is required to improve psychological coping skills, such as mental and physical condition management skills. This study propose a method for estimating the condition of archery learners in order to provide appropriate instruction in accordance with their condition. In previous studies of condition estimation, in- put data are usually objective while label data are usually subjective. Such bias between data is considered as a partial reason of estimation accuracy reduction. Judgments of conditions are subjective and individually different. Subjects’ emotion recognition abilities(ERA) are the individual differences in the judgment of emotions, a part of condition in our study. We utilized interoceptive accuracy to objectively evaluate subjects’ ERA. Based on archery movement data collected from 10 subjects, we compared the baseline method and the proposed method with the addition of objectively evaluated ERA. The results showed that the latter method, which took into account individual differences of ERA among subjects, estimated condition better than baseline method. We believe that proposed condition estimation method, which pays regard to users’ mental and physical condition, is not only useful in sports scenarios, but also necessary for supporting human well-bing based on better understanding of user context.

博士１年黄君の修士論文が、大学院CIプログラム(https://www.sfc.keio.ac.jp/gsmg/education/program/ci.html)にて優れた研究に送られる CI Research Awardを受賞しました。

学部3年 乾君らの研究が情報処理学会第75回UBI研究会にてヤングリサーチャー賞を受賞しました。

乾雄貴, 沖原周佑, 安井慎一郎, 佐々木航, 大越匡, & 中澤仁. (2022). スマートグラスを用いた明確な目的を持たないスマホ使用の検知. 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム (UBI), 2022(9), 1-7.

http://id.nii.ac.jp/1001/00219751/

近年のスマートフォンの普及とともに，使いすぎや依存症が問題となっている．病的なインターネットの使用は Pathlogical Internet Use (PIU) と呼ばれ，本研究ではその症状である目的を持たないインターネット使用をスマートフォンにおいて考え，検知することを目的とする．スマートフォンの使用状況と目の動きの関連性が示唆されていることから，本研究では男女 8 名からスマートグラスを用いて視線情報や頭部の加速度，角速度などのデータを取得し，それらのデータから機械学習モデルを構築し，ユーザーのスマートフォン使用のうち目的を持たない使用を推定する機械学習モデルを構築した．結果としては，モデルに勾配ブースティングモデルと決定木モデルを組み合わせて作成された機械学習モデルである XGBoost を用いることで 0.885 の精度で目的を持たないスマートフォン使用を検知することができた．

During Aug. 22~23, the 4th workshop was held in Hakodate city, Hokkaido. In this time, we had a hybrid event in which there were 63 (registered) remote attendees and  25 on-site attendees including 4 from Korea.  4 keynotes and 9 research presentations were made by professors and students from Japan, China and Korea. This is the first time of this project to have in-person communication since its beginning. The visit to Future University Hakodate was also interesting and inspiring.    We sincerely thank all the speakers and attendees for their contributions. We are also grateful to the organizers for their great effort making this gather real.  The next workshop will be held by Korean team in January. See you in Korea!