情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

スマートウォッチによる煩わしさを低減する
通知タイミングの推定方法に関する検討神田琢也† 高橋公海†
NTT 社会情報研究所†

宮島麻美†

CureApp HT (CureApp Inc., Tokyo, Japan)5 など医療機器認定

概要されたヘルスケアアプリが登場し注目を集めている．これ

健康行動を促すことを目的として，多くのヘルスケアア

らの DTx は主にスマートホンやスマートウォッチなどのデプリケーションで Push 通知が活用されている．Push 通知

バイスを用いたアプリを活用し，疾病患者の生活習慣や行はユーザに行動を促す上で有用である一方，そのわずらわ動に変化を生じさせるよう促すことにより，治療効果をもしさによってアプリの利用をやめてしまうケースも多く見たらすことを目的としている．このように，ヘルスケアア

られる．こういった通知の煩わしさを低減させる方法の一

プリで個人の生活習慣や行動に変化をもたらすことが，今つとして，行動の切り替わりのタイミング (breakpoint) に後，健康状態の改善・維持においてさらに大きな役割を果通知をするという方法が挙げられる．そこで本研究では，たすことが予想される．

breakpoint を検出しそのタイミングで Push 通知を送ること

しかし，ヘルスケアアプリの課題としてユーザの利用がで煩わしさを低減させることを目指し，スマートウォッチ

継続しないことやエンゲージメントの低さが指摘されていのセンサ情報を用いて機械学習で breakpoint を推定する方る [2] ．継続率を低下させる可能性のある主要な要因の一法を検討し，予備実験でその有効性を検証した．

つとして，具体的にはヘルスケアアプリからの Push 通知が挙げられる．ヘルスケアアプリにおける Push 通知は，
内容とタイミングが適切である場合，アプリユーザの満足

はじめに

1.

高齢化社会や COVID-19 の影響により，人々のヘルスケ
アへの注目は近年ますます向上している．スマートホン
や，スマートウォッチなどウェアラブルデバイスの普及に伴い，それらのデバイスを活用し，個人の健康管理を行う
Fitbit (Fitbit Inc., San Francisco, CA, USA) 1 や Apple Health(Apple Inc., Cupertino, CA, USA)2 , Google fit (Google Inc.,
Mountain View, CA, USA)3 などに代表される健康行動を促すモバイルヘルスケアアプリケーションが多く登場している．
IQUVIA の 2021 年の調査 [1]によれば，現在 350,000 を超えるヘルスケアアプリが利用可能であり，毎日約 250 個の新しいへルスケアアプリがリリースされている．こうい
ったヘルスケアアプリはアプリユーザの健康管理に対する手間を削減し，健康の維持や疾病の予防に対して大きく寄与すると考えられている．
また，個人の健康管理という目的だけでなく，新しい疾病の治療手段として Digital Therapeutics (DTx) が注目されている．医薬品のように薬事承認を必要とし，医師の管理下で疾病患者自身が使用する治療目的のプログラムである．日本でもニコチン依存症改善アプリの CureApp SC(CureApp Inc., Tokyo, Japan)4や高血圧治療アプリのStudy on Estimation Method of Notification Timing by Smartwatch to Reduce
Annoyance†1 TAKUYA KANDA, NTT Social Informatics Laboratories.
†2 MASAMI TAKAHASHI, NTT Social Informatics Laboratories.
†3 ASAMI MIYAJIMA, NTT Social Informatics Laboratories.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

度の向上に寄与すると言われている [3, 4]．一方で，内容やタイミングが適切でなかった場合や，頻度が高すぎる
Push 通知はユーザの満足度を低下させ，アプリを削除してしまう可能性があると指摘されている [4, 5] ．ヘルスケア
アプリでは健康に関わる情報提供や健康行動のリマインダする際に Push 通知が使われることが多く，健康行動を促す際に重要な機能の一つである．そのため，その煩わしさを低減させることは，多くのヘルスケアアプリの改善につながることが期待できると我々は考えている．また，ヘルスケアアプリが対象としている健康行動の内容に関わらず，広い範囲のヘルスケアアプリへの応用が可能であることから通知の内容ではなく，タイミングに着目して研究を進める．
本研究では，ヘルスケアアプリの Push 通知のタイミングに着目し，スマートウォッチのセンサデータを活用してPush 通知の適切なタイミングを自動的に推定する手法を検討とする．スマートウォッチでセンシングしたデータを用いることで，従来のスマートホンなどのデバイスを活用した手法と比較して，適切なタイミングをより高頻度で検出できる可能性がある．本稿では適切な通知タイミングを推定することを目的とし，スマートウォッチのセンサ情報を用いた機械学習による推定手法の有効性の検証を行った．
1 https://www.fitbit.com/
2 https://www.apple.com/jp/ios/health/3 https://developers.google.com/fit/
4 https://sc.cureapp.com/d/
5 https://cureapp.co.jp/productsite/ht/

1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

予備実験として実験参加者 11 名の通常の業務時のスマ用した際の breakpoint の検出手法の検討を行った [13] がートウォッチのセンサ情報と適切な通知タイミングと考え挙げられる．[13] における実験の一部としてスマートウォ

られる breakpoint のアノテーションデータを収集し，Long

ッチ画面のタッチなどの UI 操作と，スマートウォッチに

Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた機械学習搭載されているセンサ情報をもとにした行動認識 API を活

モデルを構築し推定の精度の検証を行った．その結果機械用し「立つ」，「座る」などの行動を認識し，認識された行学習による breakpoint の推定に対する一定の有効性を確認

動の切り替わりから breakpoint を推定する手法を提案し

した．

た．

関連研究

2.

2.2 先行研究と本研究の違い
本研究では breakpoint を検出しそのタイミングで Push 通

2.1 Breakpoint を活用した通知の煩わしさの低減手法
Push 通知の煩わしさを低減させる手法の研究として，時間帯や場所，一週間のどの日か，Bluetooth で検出したユー

知を送ることで煩わしさを低減することを目指し，スマー
トウォッチなどのリスト型デバイスに一般的に搭載されてザ間の距離，電話・SMS のログに着目した手法など多くのいる加速度センサとジャイロセンサの情報をもとに，高頻先行研究が存在する [6] ．先行研究の中でも主要なアプロ

度で breakpoint を検出する手法の検討を行う．
行動認識を活用した breakpoint の推定手法は「立つ」，

ーチの一つとして breakpoint に着目にした手法が挙げられる．breakpoint は心理学分野における概念であり，「意味がある自然な行動が終わり，新たな行動が始まったタイミン
グ」と定義されている [7] ．この breakpoint に通知を送ることで，通知によって起きる悪影響が軽減されているという結果がいくつかの先行研究で示されている [8~15]．
Iqbal ら[8~11]はオフィス作業をさせた際にパソコン上のクリックなどのイベント情報をもとに breakpoint を推定す
るミドルウェアの Oasis を提案し，Oasis による breakpoint「座る」といった行動認識 API などのシステム側が検出する対象として事前に設定された行動のカテゴリ間の切り替
えタイミングで breakpoint を検出することができる．しかし，事前に設定された行動のカテゴリだけでなく，ほかの種類の行動を切り替えたタイミングでも breakpoint が発生することが想定され，これらの breakpoint の検出が可能になれば，Push 通知のタイミングを breakpoint まで遅延させる煩わしさ低減の手法が適用しやすくなると考えられる．
そこで，加速度センサやジャイロセンサから得られる情の検出とその通知の煩わしさを低減させる効果を検証した． Oasis では実験参加者の作業中の動画をもとに，その報に対して，行動認識を活用した breakpoint の検出ではな

作業に関する専門家がアノテーションをすることによってく，センサ情報に対して行動認識を活用せず，直接

breakpoint の機械学習を行っている．
Okoshi ら [12~15] はモバイル端末を対象に，breakpointを検出する手法を提案している．これらの研究ではスマー

breakpoint を推定する方法の検討を行う．本稿ではまず基礎検討として，機械学習による breakpoint の推定手法を構築し，予備実験でその有効性の検証を行う．

トホン操作（アプリの起動，スワイプなど）やセンサ情報をもとにした行動認識 API の認識結果をもとに breakpointを検出する手法の提案を行っている．
Breakpoint を活用した Push 通知の煩わしさを低減させる
手法は，Push 通知を breakpoint が検出されるまで遅延させることによって，Push 通知の煩わしさを低減させている．
そのため，検出できる breakpoint の頻度が低いと，必要なタイミングに Push 通知を送ることができない可能性がある．
パソコンやスマートホンなど多くのデバイスでbreakpoint を推定する手法が提案されている [8~15] が，これらのタイミングの推定は実験参加者がデバイスを扱っている，もしくは身に着けている状態を前提とした手法である．スマートウォッチは体に密着しているデバイスである
ことから，breakpoint をより高頻度で検出できる可能性がある．
スマートウォッチを活用して breakpoint の検出を行った研究としてスマートウォッチとスマートホンを併用して使ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

3.

実験手順

3.1 データ収集
機械学習による breakpoint の推定に用いるデータ収集のために，研究業務に従事している社員 11 名を募集し，業
務中のスマートウォッチのデータと業務の様子を撮影した． 実験参加者は実験の説明を受けたのち，実験参加に関する同意書にサインした．その後，利き手ではない方の手首にスマートウォッチの Fitbit Sense (Fitbit Inc., San
Francisco, CA, USA) を装着し，Fitbit Sense 上に Fitbit SDK(Fitbit Inc., San Francisco, CA, USA) を用いて実装された加速度と角速度を記録するアプリを起動した．データ収集実験時の構成を図 1 に示す．
アプリの起動後参加者の作業の様子がわかる角度で動画の撮影をはじめ，通常の業務を 1 時間実施するよう依頼した．データ収集時の Fitbit に搭載された加速度と角速度のデータは Bluetooth を経由し，スマートホンの Google Pixel
5a (Google Inc., Mountain View, CA, USA) 内のサーバに送信

2

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムされた．また，実験参加者が作業をしている様子の撮影にされたタイムステップを Breakpoint クラス，無いと記録さは Insta 360 ONE RS (Arashi Vision Inc., Shenzhen, China) をれたタイムステップを Not Breakpoint クラスとした．

用いた．実験中にデータ収集システムに不具合が生じた場
合は，実験参加者に作業を中断してもらいデータ収集シス
テムの再起動の実施を依頼した．

Insta360
・動画撮影
実験参加者

Fitbit Sense
・加速度
・ジャイロ
・時刻

パソコン
• データ取得状況の把握

図 2 ELAN によるアノテーションの画面例

Google Pixel 5a・データ転送（HTTPサーバー）

図 1 データ収集実験時の構成

4.
機械学習による breakpoint 推定モデルの構築
4.1 センサデータの前処理
スマートウォッチの Fitbit Sense から得られた 3 軸の加速

3.2 Breakpoint アノテーションデータの作成

度センサ及び 3 軸の角速度のデータには欠損値が存在した

各実験参加者の作業動画に対して，アノテーター2 名にため，前後の平均値を算出して補完した．欠損値補完処理

アノテーションデータの作成を依頼した．アノテーションを行った後，実験参加者の体の動きの情報をより，学習デ

データの作成には音声・映像アノテーションツールであるータに反映するために，加速度センサのデータに対してロ

ELAN 5.8 [16] を用いた．アノテーターはデータ収集実験

ーパスフィルタを用いることで重力加速度の影響を除去すに参加しておらず，なおかつ ELAN 5.8 の操作方法に精通る処理を行った． また，重力加速度の影響を除去した加しているものに依頼した．アノテーターはデータ収集実験

速度センサから合成加速度の算出を行った．

参加者の作業動画を視聴しながら，一定の間隔で分割された動画の期間（タイムステップ）において breakpoint の発

4.2 センサデータの特徴量選択

生を記録した． Iqbal ら[8~11]の実験では breakpoint の有無

4.1 項までの前処理を施した加速度 (x, y, z)，合成加速だけでなく，発生した breakpoint を 3 段階の粒度 (Course,

度，角速度 (x, y, z) のデータに対して，学習に用いる特徴

Medium, Fine) に分類したアノテーション方法を実施した量として，タイムステップごとに以下の値を算出した．

が，本稿では breakpoint の発生自体を機械学習で推定可能⚫

平均値か検証を行うために breakpoint の有無のみを記録した．

⚫

中央値

本実験ではタイムステップの間隔を 2 秒と設定した．ア⚫

最大値

ノテーターには下記の文面でアノテーションを依頼した．

⚫

最小値「実験参加者が作業している動画を見ていただきながら

⚫

標準偏差

Breakpoint をアノテーションして頂く作業になります．

スマートウォッチ上のデータ収集アプリの不具合により，（※Breakpoint：意味がある自然な行動が終わり，新たなスマートウォッチのセンサ情報が記録できていないタイム

行動が始まったタイミング）．具体的には動画を見ていてステップを排除した結果，各実験参加者のデータに含まれ実験参加者が行動を切り替えたと感じたタイミングにフラるタイムステップ数は表 1 のようになった．

グを入れてください．どう感じたかを知りたいので，正解や間違いはありません．
」
アノテーション作業完了後，アノテーターごとに判断に偏りがある可能性を考慮して，2 人のアノテーターがいずれも breakpoint があると記録したタイムステップもしくは，一つずれたタイムステップに breakpoint があると記録ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

表 1 Not Breakpoint クラス，Breakpoint クラスのタイムステップの数
実験参加者

Not Breakpoint

Breakpoint

Not
アノテーション Breakpoint

Not
Breakpoint

Not
Breakpoint

Breakpoint

合計

ID

LSTMブロック

P1

1327

16

1343

P2

1701

11

1712

P3

1256

2

1258

P4

864

2

866

P5

1504

13

1517

P6

1524

20

1544

P7

1733

5

1738

P8

1444

6

1450

P9

1491

28

1519

P10

1747

2

1749

P11

1756

14

1770

合計

16347

119

16466

センサデータ

・・・

LSTM

LSTM

加速度
角速度

加速度
角速度

加速度
角速度

t+1

t+N

LSTM

実験参加者の作業の様子

タイムステップtt+N+1

図 3 入力データと予測対象のタイムステップとの関係
4.4 評価実験参加者 11 名のデータに対して Leave One Person Out(LOPO) 法を用いて学習を行い，モデルの推定精度を評価
した．評価に用いたハイパーパラメータを表 3 に示す．

4.3 機械学習モデル

表 3 ハイパーパラメータ

スマートウォッチのセンサデータをもとに各タイムステ

32

ップの breakpoint の有無を推定するため，4.2 項までの処理

バッチサイズを施したタイムステップごとの特徴量を入力とした，機械

エポック数

20

学習モデルを作成した．機械学習のモデルを選択する際に確信度の閾値

0.95

はロジスティック回帰や Support Vector Machine (SVM)，勾配ブースティングなど複数の手法を検討したが，最終的になお，加速度，角速度のデータが取得できていなかった

テスト検証で精度の良かった Long Short-Term Memory

タイムステップは学習時もテスト時も除外した．学習時の(LSTM) ネットワークを選択した．本実験で使った LSTM

モデルのばらつきを考慮し，学習モデルを 10 回作成し，の構造を表 2 に示す．作成した機械学習モデルは入力としそれぞれの予測結果の評価指標 (Accuracy, Precision, Recall,

た特徴量の次のタイムステップに breakpoint が存在する

F1 値) の平均値を算出した．表 4 に各実験参加者のデータ(Breakpoint クラス)，存在しない (Not Breakpoint クラス)に対する各評価指標の平均値を示す．また，図 4 に各実験

かの 2 値分類を予測結果として出力した．入力データと予参加者のデータに対する予測結果の評価指標の箱ひげ図を

測対象のタイムステップの関係を示したものを図 3 に示示す．

す．また，Breakpoint クラスと Not Breakpoint クラスの比率
表 4 評価指標の平均値に大きな偏りが生じているため，クラスごとの重みを考慮した係数をかけた学習を行った [17]．
表 2 モデルの構造

Accuracy

Precision

Recall

F1 値

P1

1.00

0.99

0.86

0.88

P2

0.99

0.78

0.89

0.78

入力サイズ

7×5

P3

1.00

1.00

1.00

1.00

入力タイムステップ

30

P4

1.00

0.81

0.90

0.84

LSTM の次元数

10

P5

0.99

0.77

0.85

0.76

活性化関数

Sigmoid 関数

P6

0.90

0.88

0.84

0.77

全結合層

1

P7

1.00

0.64

0.78

0.65

最適化手法

Adam

P8

0.99

0.89

0.73

0.79

損失関数

Binary Cross Entropyⓒ2023 Information Processing Society of Japan

P9

0.99

0.77

0.84

0.77

P10

1.00

0.95

1.00

0.97

P11

1.00

0.90

0.86

0.87

4

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

Accuracy

Precision

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0.0

0.0

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

実験参加者ID

実験参加者ID

Recall

F1値

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0.0

0.0

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

実験参加者ID

実験参加者ID

図 4 各実験参加者のデータに対する予測結果 (Accuracy，Precision，Recall，F1 値)

5.

考察

5.1 Breakpoint の推定精度に関してAccuracy は全体的に高かったが，これは Not Breakpointクラスと Breakpoint クラスの比率に大きな偏りが生じていが少なかったため，LOPO 法で評価するために学習データから排除した．そのため，作業内容がほかの実験参加者のデータと大きく異なる P9 のデータに対する予測結果の精度がほかの実験参加者のデータと比較して低くなったと考えられる．

たためであると考えられる．Precision と Recall に関しては

本研究は Push 通知の煩わしさを低減させることを目的

Accuracy ほど高い精度での予測はできなかったが，ある程としている．煩わしくないタイミングを煩わしいタイミン

度の精度で予測ができたためスマートウォッチのセンサ情グと誤推定しても，アプリユーザは煩わしいと感じない．

報を用いた機械学習による推定手法に一定の有効性がある

一方で，煩わしいタイミングを誤って煩わしくないタイミ

ことが示唆された．

ングであると誤推定し，Push 通知をするとアプリユーザに

Precision と Recall に関しては実験参加者のデータごとに煩わしいと感じさせてしまうことが想定される．そのたも大きな差が出ている．P9 のデータに対する予測精度がめ，煩わしいタイミングに通知をしないという観点から，

Precision，Recall ともにほかの実験参加者のデータと比較

Recall の精度の向上よりも Precision の精度の向上がより重して低い結果が得られた．ほかの実験参加者はデータ収集要であると考えられる．

中の作業がパソコン作業であったのに対して，P9 のデータ
収集実験時の作業にはパソコン作業以外の作業も多く含まれていた．今回の実験では Breakpoint クラスの学習データⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

5.2 Breakpoint をアノテーションする作業におけるアノテ

る．また，本実験の参加者は普段からデスクワークを行っーター間の個人差ている研究者であり，作業の内容や実験参加者の属性とし

本実験ではデータ収集実験で撮影した実験参加者の作業て偏りが生じていたため，全てのオフィスワーカーで本手

動画に対して 2 人のアノテーターにアノテーションを実施

法が有効であるかどうかは実験の範囲外である点は留意す

してもらった．各アノテーターの Breakpoint クラスと Not

る必要がある．

Breakpoint クラスの数を比較したものを表 5 に示す．アノ
テーターをそれぞれ A1, A2 と記載する．同じ実験参加者の作業動画であっても，P2，P3，P4 のアノテーションデー

結論・今後の展望

6.

タは各クラスのアノテーションの数が大きく異なってい

本稿では，ヘルスケアアプリの Push 通知の煩わしさをた．一方で，Breakpoint クラスであるとアノテーションし低減させることを目指し，適切な通知タイミングの推定にているタイムステップは同一，もしくは隣り合った前後の取り組んだ．Push 通知の煩わしさを低減させる手法の中でタイムステップであった．アノテーター間で Breakpoint のも breakpoint を活用した手法に着目し，常時アプリユーザ

数に差が生じた理由は Iqbal らの研究 [13~16] で指摘されに装着されているスマートウォッチのセンサデータを用いている breakpoint の粒度による影響であると我々は考えてて LSTM ネットワークを活用した機械学習モデルでいる．アノテーションデータ作成後にアノテーションを付

breakpoint を推定する手法を構築し，予備実験で検証を行与した基準など感想をアノテーターに尋ねたところ，A2った．

のアノテーターからは「視線が大きく作業から外れた場合

予備実験では，デスクワーク時のスマートウォッチのセは breakpoint と判断した」というコメントがあり，A1 のア

ンサデータの収集と breakpoint のアノテーションを行い，ノテーターからは「視線が作業から外れた場合もその後作収集したセンサデータとアノテーションデータから LSTM

業が継続していた場合 breakpoint とは判断しなかった」と

ネットワークを活用したモデルで推定が可能かという検証コメントがあった．これは，アノテーターごとに，を行った．その結果，今回の収集データでは比較的高い精

breakpoint だと認識する場面に差異があるのではなく，ア度で breakpoint を推定することができたことから，スマー

ノテーションした際に粒度が小さいものでも Breakpoint ク

トホンやスマートウォッチの行動認識 API などを活用せラスであるとアノテーションを付与したかどうかの差異でず，スマートウォッチに搭載された加速度センサやジャイあるように見受けられる．

ロセンサの情報から直接 breakpoint を推定する手法が有効である可能性が示唆された．

表 5 アノテーターごとの各クラスの今後は，さらに多く，多様な実験参加者からの作業時のアノテーション数の比較

データ収集を行い検証する必要がある．また，本実験で実Not Breakpoint

施した参加者は通常からデスクワークを行っている研究者

Breakpoint

であり，参加者の属性としては偏りがある．そのため，参

A1

A2

A1

A2

P1

1318

1319

25

24

P2

1701

1667

11

45

P3

1256

1230

2

28

P4

862

829

4

37

P5

1502

1499

15

18

によってより効果的に発生する煩わしさを低減することが

P6

1514

1524

30

20

可能になるのではないかと考えている．

P7

1733

1724

5

14

アノテーションに関しては，今回 2 人のアノテーターが

P8

1442

1431

8

19

アノテーションを行ったが，アノテーター間でアノテーシ

P9

1491

1504

28

15

ョンを付ける数に大きな差が発生していた．これは個人の

P10

1747

1743

2

6

主観に基づいてアノテーションを付けていることから，

P11

1756

1747

14

23

breakpoint だと判断するアノテーターの基準に差があった

合計

16322

16217

144

249

ためであると考えられる．今後，大規模な実験や実用化を加者の属性をより広げた実験をしたいと考えている．実験で対象とした行動に関しても，デスクワークと限られたシ
チュエーションであることから，さらに多様なシチュエー
ションでデータ収集を実施したいと考えている．また，これまでの先行研究との組み合わせを行うことで，Push 通知

考える上では，さらに多くのアノテーションデータが必要
5.3 本研究の適用範囲になると考えられ，一人のアノテーターが大量の本稿の実験ではオフィスのデスクワーク時の作業に関す

breakpoint のアノテーションデータを作成することは現実るデータを収集した検証であったため，今後はさらに生活的ではないことから，複数人のアノテーターがアノテーシの様々なシーンに適用範囲を広げていきたいと考えていョンデータを作成することが考えられる．そのため，アノⓒ2023 Information Processing Society of Japan6

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テーター間のアノテーションに差が生じないようなアノテ

interactive tasks, Proc. SIGCHI Conference on Human Factors inーション方法を検討していきたい．

Computing Systems (CHI ’07), pp. 697–706 (2007).

将来的には，機械学習モデルを実際にスマートウォッチ[10] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Investigating the effectiveness上に実装し，breakpoint を検出した際に Push 通知することof mental workload as a predictor of opportune moments for

によって，その煩わしさが低下するかを実際に検証するこinterruption, Proc. 05 Extended Abstracts on Human Factors inとを検討している．また，煩わしさを低減させることによComputing Systems (CHI EA ’05), pp. 1489–1492 (2005).

る，ヘルスケアアプリの継続利用率の変化や，健康行動を[11] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Leveraging characteristics of促すリマインダの Push 通知をアプリ利用者が受け取った

task structure to predict the cost of interruption, Proc. SIGCHI

際の健康行動の実施率を調査することで，行動の変化にどConference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’06),の程度繋がるかを検証する必要があると考えている．

pp. 741–750 (2006).

7.

参考文献

[12] Okoshi, T., Ramos, J., Nozaki, H., Nakazawa, J., Dey,
A. K. and Tokuda, H.: Attelia: Reducing user’s cognitive[1] IQVIA INSTITUTE FOR HUMAN DATA SCUENCE,

load due to interruptive notifications on smart phones,

Digital Health Trends 2021: Innovation, Evidence, Regulation,

Proc. 2015 IEEE International Conference on Pervasive

and Adoption (online), available from

Computing and Communications (PerCom), IEEE, pp. 96–<https://www.iqvia.com/-/media/iqvia/pdfs/institute-104 (2015).

reports/digital-health-trends-2021/iqvia-institute-digital-health-[13] Okoshi, T., Ramos, J., Nozaki, H., Nakazawa, J., Dey,

trends-2021.pdf>, (accessed 2023-02-13).

A. K. and Tokuda, H.: Reducing users’ perceived mental effort[2] Amagai, S., Pila, S., Kaat, A., Nowinski C. and Gershon, R.:

due to interruptive notifications in multi-device mobile

Challenges in Participant Engagement and Retention Using

environments, Proc. 2015 ACM International Joint Conference on

Mobile Health Apps: Literature Review J Med Internet Res, doi:

Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp), pp. 475–486

10.2196/35120 (2022).

(2015).

[3] Bidargaddi, N., Almirall, D., Murphy, S., Nahum-Shani I,[14] Okoshi, T., Tsubouchi, K., Taji, M., Ichikawa, T. andKovalcik, M., Pituch, T., Maaieh, H. and Strecher, V.: To Prompt

Tokuda, H.: Attention and engagement-awareness in theor Not to Prompt? A Microrandomized Trial of Time-Varying

wild: A large-scale study with adaptive notifications, Proc.

Push Notifications to Increase Proximal Engagement With a2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing

Mobile Health App, JMIR Mhealth Uhealth, doi: 10.2196/10123

and Communications (PerCom), IEEE, pp. 100–110 (2017).

(2018).

[15] Okoshi, T., Tsubouchi, K. and Tokuda, H.: Realworld[4] Haggag, O., Grundy, J., Abdelrazek, M. and Haggag, S.: A

product deployment of adaptive push notification

large scale analysis of mHealth app user reviews. Empir Softwscheduling on smartphones, Proc. the 25th ACM

Eng, doi: 10.1007/s10664-022-10222-6 (2022).

SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery &[5] Morrison, L.G., Hargood, C., Pejovic ,V.: Geraghty AWA,

Data mining (KDD), pp. 2792–2800 (2019).

Lloyd S, et al., The Effect of Timing and Frequency of Push[16] Brugman, H., Russel, A.: Annotating multi-

Notifications on Usage of a Smartphone-Based Stressmedia/multimodal resources with ELAN, Proc. the FourthManagement Intervention: An Exploratory Trial,. PLOS ONE,International Conference on Language Resources and Evaluation

doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169162, (2017).

(LREC’04) (2004).

[6] Abhinav, M., Musolesi, M.: Intelligent notification systems: A[17] King, G., Zeng, L.: Logistic regression in rare events data.

survey of the state of the art and research challenges, arXiv

Political analysis, 9(2), pp.137-163 (2001).

preprint arXiv:1711.10171, (2017).
[7] Newtson, D. and Engquist, G.: The perceptual organization of
ongoing behavior, Journal of Experimental Social Psychology,
vol. 12, no. 5, pp. 436–450 (1976).
[8] Iqbal, S. T. and Horvitz, E.: Notifications and awareness: A
field study of alert usage and preferences, Proc. 2010 ACM
Conference on Computer Supported Cooperative Work(CSCW ’10), pp. 27–30, (2010).
[9] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Understanding and developing
models for detecting and differentiating breakpoints duringⓒ2023 Information Processing Society of Japan

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