Projects

現在進行中のプロジェクトについて紹介します.

Likeyboard: ライフログデータ共有簡易化のためのスマートフォンキーボードインタフェース

概要:

近年、食事や睡眠、運動量などを記録するライフログに対する関心が高まり、膨大な量のライフログデータが蓄積されてきている。しかし、蓄積されたライフログデータは、ライフログアプリケーションなどを通して、活動の「振り返り」には利用されているが、「共有」を行うユーザは少ない。ライフログデータの共有は更なるライフログでータ蓄積のモチべーションの向上や、新たなコミュケーションの創出、行動変容に繋がる。そこで本研究では、ライフログデータ共有の簡易化を目的とした、”Likeyboard”を提案する。”Likeyboard”は、スマートフォンのキーボードインタフェースを用いて「ライフログデータの選択」「日時の選択」「出力形式の選択」のみで、スマートフォンからのライフログデータの共有を可能とする。


スマートフォンの行動認識APIを用いた割り込みタイミングの検知

概要:

我々はESM(生活サンプリング法)に関する通知の回答率を向上するために,ユーザの身体活動におけるブレイクポイントを検知する研究を行っています.その結果,従来のような通知の即時配送よりもブレイクポイントが検知されたタイミングで通知を配送した方が高い回答率を記録しました.


Interruptibility Map: スマートシティにおけるユーザの割り込み分析

概要:

情報が過剰に提供される割り込み過多は,人間の仕事の生産性,感情,心理的状態に悪影響を及ぼすことが知られています.
我々が提案する「Interruptibility Map」は,ユーザの割り込み状況を可視化・分析するツールです.


SmileWave

概要:

本研究では,ソーシャルネットワーク上での笑顔画像を通した情動伝染を評価するために自分の笑顔写真をシェアしあうソーシャルネットワークシステム“SmileWave”を実装した.
累計で86人のユーザーが5週間にわたり複数回の評価実験を行った結果,ユーザが笑顔画像を投稿したときの笑顔度が平均で27%に向上したという結果が明らかになりソーシャルネットワーク上での笑顔に基づく感情の伝染が確認されました.


加速度センサのみを用いた移動手段判定システム (2012~)

概要:

近年のスマートフォンの普及により,様々なセンサを利用できるようになった.それに伴い,日常的な行動を記録する研究が盛んになっている.移動手段の判定もその一部である.既存の研究では加速度センサやマイク,GPSなど複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため,電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない.本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行う.


ライフログデータとしての笑顔の蓄積システムの提案 (2013~)

概要:

「笑顔」は健康面で様々な効果があることが知られている.笑顔を活用した研究が盛んに行われているが,いつどこで笑顔になったなど日常生活中から笑顔を検知・蓄積し,他のライフログデータと組み合わせる研究は行われていない.そこで,本研究ではまずライフログデータとして笑顔を蓄積するシステムの開発を行う.