スマートフォンやアプリから得られるデータは、地球規模で人類の健康についてどのように情報を提供してくれるのか
リサ・スティフラー著
実のところ、私たちは自分の習慣について報告するのが苦手です。どれくらい運動しているか、いつ寝て、どれだけ休めたと感じているかなどです。しかし、私たちが得意としているのは、多種多様なテクノロジーに24時間365日触れることです。
「スマートフォンやウェアラブルデバイスを身につけて歩き回ると、これらのデバイスは現実世界での私たちの行動の膨大なデジタル痕跡を実際に生成します」とワシントン大学ポール・G・アレン・コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部の助教授、ティム・アルトフ氏は語る。
アルトホフ氏と彼のチームは、睡眠とパフォーマンス、運動と健康格差、メンタルヘルスとカウンセリングなど、人間の健康についてより深く理解するために、予想外の方法でこのデータを活用しています。
アルトフ氏は水曜日、ポール・G・アレン・スクールの2019年度年次研究展示会で行われた「人間の幸福のためのデータサイエンス」と題した講演で自身の研究を発表した。
睡眠サイクルが私たちの機能能力とどのように相関しているかを知るために、アルトフ氏は、Bing 検索エンジンでの入力やクリックの速度に関するデータと、ウェアラブル アクティビティ トラッカーである Microsoft Band から収集した睡眠モニタリング情報を組み合わせました。
彼は、タイピング速度が起床後約2時間でピークに達することを発見しました。これは、人が最も集中力を発揮する時間帯を調べる一般的な睡眠研究と一致しており、このアプローチが睡眠とパフォーマンスを調査する手段として有効であることを実証しました。この研究では、1晩または複数晩にわたる睡眠不足が認知能力に与える影響についても調べました。
アルトホフ氏はさらなる研究で、キー入力速度と自動車事故発生率の相関関係に注目し、NFL フットボール選手のパフォーマンスとタイピング速度についても調査している。
アルトホフ氏は、一般的な消費者向けデバイスから目立たずに収集された情報を活用して健康に関する洞察を得られる可能性に興奮しています。
このデータは「何百万人もの人々について報告されており、大規模な研究を可能にします」と彼は述べた。「これにより、非常に詳細な研究が可能になり、長期間にわたって継続的に実施し、比較的低コストでそれを得ることができます。これは非常に大きな意味を持ちます。」
伝統的に、こうした情報の多くは自己申告や、限られた期間に少数の被験者を対象とした実験室実験から得られてきました。多くの場合、科学者は「はい」か「いいえ」で答えられる二者択一の質問しかせず、実体験の多様性を考慮に入れていません。
デバイスやアプリから収集されたデータの収集と分析には課題があり、特に参加に関するインフォームド・コンセントとプライバシーに関する懸念が顕著です。場合によっては、同意が利用規約の細則に記載されていることもあり、アルトフ氏もこれはあまり理想的な解決策ではないと同意しました。最初の睡眠研究では、参加者に連絡を取り、自ら研究への参加を希望しました。
別の研究では、アルトホフ氏らは歩数追跡アプリ「Azumio」と提携し、111カ国に住む70万人以上の6,800万日分の身体活動に関するデータセットを提供した。彼らはAzumioの運動データを、全米の肥満率および米国の都市の歩きやすさと照合した。その結果、世界中で活動に不平等があり、歩きやすい都市ほど運動の不平等が少ないことが明らかになった。
メンタルヘルス分野では、アルトホフ氏は「自然言語処理」ツールを用いて、訓練を受けたカウンセラーとテキストでやり取りできる人気アプリ「Crisis Text Line」におけるテキスト会話を分析しました。アプリを操作したユーザーに対し、研究者たちはフォローアップを行い、気分が良くなったか、悪くなったか、それとも同じだったかを尋ねました。
アルトホフ氏は、成功率の高いカウンセラーとそうでないカウンセラーのやり取りを分析し、パターンを発見しました。彼は、優れたカウンセラーは、より個別化され、型にはまったやり取りを少なくし、利用者の見通しや視点を変えるために迅速に問題解決に動くといった共通の特徴を持っていると結論付けました。この結果は既に現実世界で利益を生み出しています。
「私たちは興奮しています」とアルトフ氏は言う。「なぜなら、この種のデータに基づく洞察が、カウンセラーのトレーニング方法を具体的に変えたからです。」
編集者注：この記事は、最後の引用文の「完全に」を「具体的に」に変更して更新されました。
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