Multimodal Human and Environmental Sensing for Longitudinal Behavioral Studies in Naturalistic Settings: Framework for Sensor Selection, Deployment, and Management.

الاستشعار متعدد الوسائط للإنسان والبيئة للدراسات السلوكية الطولية في البيئات الطبيعية: إطار عمل لاختيار أجهزة الاستشعار ونشرها وإدارتها.

Clicks: 256
ID: 33717
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #217 of 296 articles by views in Journal of medical Internet research

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 296 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Recent advances in mobile technologies for sensing human biosignals are empowering researchers to collect real-world data outside of the laboratory, in natural settings where participants can perform their daily activities with minimal disruption. These new sensing opportunities usher a host of challenges and constraints for both researchers and participants.This viewpoint paper aims to provide a comprehensive guide to aid research teams in the selection and management of sensors before beginning and while conducting human behavior studies in the wild. The guide aims to help researchers achieve satisfactory participant compliance and minimize the number of unexpected procedural outcomes.This paper presents a collection of challenges, consideration criteria, and potential solutions for enabling researchers to select and manage appropriate sensors for their research studies. It explains a general data collection framework suitable for use with modern consumer sensors, enabling researchers to address many of the described challenges. In addition, it provides a description of the criteria affecting sensor selection, management, and integration that researchers should consider before beginning human behavior studies involving sensors. On the basis of a survey conducted in mid-2018, this paper further illustrates an organized snapshot of consumer-grade human sensing technologies that can be used for human behavior research in natural settings.The research team applied the collection of methods and criteria to a case study aimed at predicting the well-being of nurses and other staff in a hospital. Average daily compliance for sensor usage measured by the presence of data exceeding half the total possible hours each day was about 65%, yielding over 355,000 hours of usable sensor data across 212 participants. A total of 6 notable unexpected events occurred during the data collection period, all of which had minimal impact on the research project.The satisfactory compliance rates and minimal impact of unexpected events during the case study suggest that the challenges, criteria, methods, and mitigation strategies presented as a guide for researchers are helpful for sensor selection and management in longitudinal human behavior studies in the wild.
تُمكِّن التطورات الحديثة في التقنيات المتنقلة لاستشعار الإشارات الحيوية البشرية الباحثين من جمع بيانات من العالم الحقيقي خارج المختبر، وفي بيئات طبيعية يستطيع المشاركون فيها ممارسة أنشطتهم اليومية بأقل قدر من التعطيل. ومع ذلك، تفرض فرص الاستشعار الجديدة هذه جملةً من التحديات والقيود على كل من الباحثين والمشاركين على حد سواء. تهدف ورقة وجهة النظر هذه إلى تقديم دليل شامل لمساعدة الفرق البحثية في اختيار أجهزة الاستشعار وإدارتها قبل البدء في دراسات السلوك البشري في البيئات الطبيعية وأثناء إجرائها. كما يرمي الدليل إلى مساعدة الباحثين على تحقيق امتثال مُرْضٍ من جانب المشاركين، والحد من عدد النتائج الإجرائية غير المتوقعة. تقدم هذه الورقة مجموعة من التحديات، والمعايير الواجب مراعاتها، والحلول المحتملة لتمكين الباحثين من اختيار أجهزة الاستشعار المناسبة لدراساتهم البحثية وإدارتها. وتستعرض إطاراً عاماً لجمع البيانات ملائماً للاستخدام مع أجهزة الاستشعار الاستهلاكية الحديثة، مما يُمكّن الباحثين من معالجة العديد من التحديات المذكورة. بالإضافة إلى ذلك، توفر الورقة وصفاً للمعايير المؤثرة في اختيار أجهزة الاستشعار وإدارتها وتكاملها، والتي ينبغي للباحثين أخذها في الحسبان قبل البدء في دراسات السلوك البشري التي توظف هذه المجسات. وتأسيساً على مسح أُجري في منتصف عام 2018، توضح هذه الورقة أيضاً لمحة عامة منظمة لتقنيات الاستشعار البشري المتاحة للمستهلكين والتي يمكن استخدامها في أبحاث السلوك البشري في البيئات الطبيعية. طبّق الفريق البحثي مجموعة الأساليب والمعايير المذكورة على دراسة حالة هدفت إلى التنبؤ بالرفاه الوظيفي والصحي للممرضين وغيرهم من العاملين في أحد المستشفيات. وبلغ متوسط الامتثال اليومي لاستخدام أجهزة الاستشعار—مقاساً بوجود بيانات تتجاوز نصف إجمالي الساعات الممكنة يومياً—نحو 65%، مما أثمر عن جمع أكثر من 355,000 ساعة من بيانات الاستشعار القابلة للاستخدام عبر 212 مشاركاً. كما وقعت 6 أحداث بارزة غير متوقعة خلال فترة جمع البيانات، وكان لها جميعاً أثر طفيف للغاية على المشروع البحثي. تشير معدلات الامتثال المرضية والأثر المحدود للأحداث غير المتوقعة أثناء دراسة الحالة إلى أن التحديات والمعايير والأساليب واستراتيجيات الحد من المخاطر المقدمة كدليل للباحثين تُعد مفيدة لاختيار أجهزة الاستشعار وإدارتها في الدراسات الطولية للسلوك البشري في البيئات الطبيعية.
Reference Key
booth2019multimodaljournal Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Brandon M Booth, Karel Mundnich, Tiantian Feng, Amrutha Nadarajan, Tiago H Falk, Jennifer L Villatte, Emilio Ferrara, Shrikanth Narayanan
Are you one of these authors? Claim your profile
Journal Journal of medical Internet research
Year 2019
DOI
10.2196/12832
URL
Keywords Keywords not found

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.