時空間的なスマートフォンログ分析に基づく利用者のストレス推定手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-04-15
• タイトル: 時空間的なスマートフォンログ分析に基づく利用者のストレス推定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Stress Estimation Based on Spatiotemporal Analysis of Smartphone Usage and Sensor Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文，特選論文）] スマートフォン，ストレス，メンタルヘルスケア，滞留点抽出
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00210563
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 濱谷, 尚志; 落合, 桂一; 山本, 直樹; 深澤, 佑介; 木本, 勝敏; 上西, 康平; 太田, 順; 寺澤, 悠理; 沖村, 宰; 前田, 貴記
• 著者名(英): Takashi, Hamatani; Keiichi, Ochiai; Naoki, Yamamoto; Yusuke, Fukazawa; Masatoshi, Kimoto; Kohei, Kaminishi; Jun, Ota; Yuri, Terasawa; Tsukasa, Okimura; Takaki, Maeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年わが国ではスマートフォンの普及が進んでおり，スマートフォンを用いたヘルスケア技術に期待が高まってきている．スマートフォンはユーザが日々持ち歩き，使われるものであるため，ユーザの心理状態を反映することが期待できる．本研究では，ユーザのスマートフォン利用や持ち歩きによって収集されるログデータについて，時間的観点，空間的観点の両観点からログを分析し，利用者のストレスを推定する手法を提案する．その結果，21人のユーザにおいて，推定精度88.7%で利用者のストレスの高低度合いを推定可能であり，時間だけでなく空間的観点でログを集計することが有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With the spread of smartphones worldwide, there have been growing interests in healthcare using smartphones recently. Smartphones are expected to understand psychological context of those owners because they are usually with owners. In this study, we propose a method to estimate human stress using usage and sensor logs in a smartphone with consideration of spatiotemporal context. To extract spatial contexts of users, the proposed method presents an algorithm of stay detection in most important points that play the role of home and workplace. Our evaluation revealed that the proposed spatial features were effective to extract important contexts related to human stress and successfully combined with the chronological features to improve stress estimation with up to 88.7% accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 4, p. 1113-1127, 発行日 2021-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764