革新的な技術で室内快適性を評価する
新しい研究が室内環境が個人の快適さや健康にどう影響するかを調べたよ。
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最近、屋内環境が私たちの健康や快適さに与える影響に対する関心が高まってるよね、とくにパンデミックの影響で。先進国の人たちは90%以上の時間を屋内で過ごすことが多くて、快適な屋内空間が必要だってことが明らかになってる。しかし、快適さは建物ごとに、さらには同じ建物の中でも部屋ごとに大きく異なる場合があるんだ。個人の快適さは主観的で、地元の天候や個人の好み、身体的・精神的な状態など、いろんな要因によって影響される。だから、異なる環境で人々がどう感じるかを理解するには、さまざまな環境測定と人々自身の快適さの評価を含む包括的なデータセットを使うことが重要なんだ。
人々の感情や身体の反応を測るのって難しいんだよね。市場には多くのセンサー装備のデバイスがあるけど、データを集めたり解釈したりするのがユーザーにとって複雑なことが多い。スマートウォッチのようなデバイスは身体の反応を追跡できるけど、日中の環境条件を追跡するために特に設計されたオプションは少ないんだ。センサーの設置場所も議論の対象だよ。たとえば、特定のガスを測るのはセンサーが口元近くにあると最も効果的なんだ。その一方で、温度センサーは別の場所に設置できる。しかし、センサーを顔の近くに置くときには、時々不快感を引き起こし、データが不正確になることもある。
さらに、人々が異なる環境をどう経験するかを調べる長期的な研究では、屋外での時間や通勤時間も考慮するべきだよ。なぜなら、これらの経験は場所やその地域で起きているイベント、人々の移動手段によって大きく異なるから。
ユーザーが自分の快適さをどう感じているかを集める方法はいろいろあるんだ。最近、Cozieっていうアプリが開発されて、信頼性が高くて侵襲的でない方法でこの種の調査データを集めてる。これはEcological Momentary Assessment(EMA)っていう方法を使って、参加者にリアルタイムで快適さについて質問をして、温熱感や音のことについての考えをキャッチしつつ、特定の研究要件に基づいて調整もできるんだ。
スマートグラスは環境要因を正確に測るための面白い選択肢だよ。目や耳、鼻、口の近くに着用するから、周囲の認識についての貴重な洞察を提供できるんだ。この研究では、AirSpecっていうプラットフォームを使って、参加者から客観的な測定と質的データの両方を集めた。スマートグラスは以前のモデルを基にデザインされていて、快適で見た目もいいってテストで示されてる。
この研究は、さまざまな文化的背景や天候条件を考慮するために、3つの異なる場所で行われた。場所は、2023年3月/4月のマサチューセッツ州ボストン、2023年5月/6月のスイス・フリブール、2023年6月/7月のシンガポール。研究を監視している関連機関から必要な承認をすべて得た。合計で、各場所から10名の参加者を募って、5日間にわたってデータを連続的に収集した。これには事前スクリーニング調査、オンボーディングプロセス、CozieアプリとAirSpecプラットフォームを使った繰り返しのEMA調査、そして退出インタビューが含まれている。
合計で30名の参加者がこの研究に参加し、内訳は14人の女性、14人の男性、非バイナリーまたはアイデンティティを秘密にしたい人が2人で、年齢は21歳から52歳まで。参加者は地元通貨のバウチャーで報酬を受け取った。ほとんどの参加者は自分のiPhoneを使用し、一部は自分のApple Watchを使ったり、研究用のデバイスが支給されたりした。多くの参加者は自分のオフィスや自宅の環境に不満を持っていると報告している。
研究前に行った初期調査では、参加者の人口統計や異なる作業場所での時間、環境への満足度を理解することに焦点を当てた。オンボーディング調査では、さまざまな屋内環境要因に対する個人の感受性をさらに評価した。
研究中、AirSpecプラットフォームは環境と生理的条件に関する詳細なデータを収集した。センサーは特定のサンプリングレートと解像度に設定され、データはBluetoothを介して送信され、参加者はリアルタイムの読み取り値を見ることができ、EMA調査にも参加した。調査への参加を促すために、スマートグラスに組み込まれたLEDライトの視覚的な合図を使って、1日のランダムな間隔で調査を受けるタイミングを知らせた。参加者がタイムリーに調査のプロンプトに応答しなかった場合、優しい振動通知が送られた。
EMA調査は、参加者が感じた集中度、時間感覚、不快感の原因などに焦点を当てていた。異なるソースから収集されたすべてのデータは、タイムスタンプやユニークな参加者IDを使って同期され、応答をリンクする際の正確性が保証された。
収集された情報には、AirSpecグラスからの環境データと、Apple WatchやEmpatica E4リストバンドのようなデバイスからの生理データが含まれている。この包括的なデータセットは、異なる要因が屋内の快適さにどう影響するかを深く分析するのに役立つ。しかし、研究中には、1つのサイトで環境センサーからのデータが技術的な問題で失われるなどの課題もあった。また、いくつかの参加者に関しては、生理データがハードウェアの問題のために利用できなかった可能性がある。
収集したデータの有効性を確保するために、非接触の皮膚温度センサーと既存の参照センサーの精度を比較するテストが行われた。結果は、一部の不一致はあったものの、全体的には異なるセンサータイプ間でのパフォーマンスは似ていることを示した。
センサーのデータ収集時間にばらつきがあったのは予想されていたけど、研究者たちは参加者が環境とどのように関わったかについての貴重な情報を得ることができた。このデータは、個々の状態や反応を考慮したパーソナライズされたモデルを探求するのにも使える。
収集したデータへのアクセスや使用に特別な制限はないから、屋内環境の質に関連するさらなる研究や開発に利用可能だよ。この研究の結果は、より健康的で快適な屋内空間を作るための将来のデザインの判断に役立つかもしれない。
全体的に、この研究はさまざまな環境要因が個人の快適さや幸福感にどう影響するかを理解する重要性を強調してる。ウェアラブル技術やデータ収集方法の進歩により、研究者たちは個人と屋内環境との関係について新たな洞察を得られるようになって、最終的には都市型生活空間のデザインや管理に貢献できるようになるんだ。
タイトル: Exploring Urban Comfort through Novel Wearables and Environmental Surveys
概要: This study presents a comprehensive dataset capturing indoor environmental parameters, physiological responses, and subjective perceptions across three global cities. Utilizing wearable sensors, including smart eyeglasses, and a modified Cozie app, environmental and physiological data were collected, along with pre-screening, onboarding, and recurring surveys. Peripheral cues facilitated participant engagement with micro-EMA surveys, minimizing disruption over a 5-day collection period. The dataset offers insights into urban comfort dynamics, highlighting the interplay between environmental conditions, physiological responses, and subjective perceptions. Researchers can utilize this dataset to deepen their understanding of indoor environmental quality and inform the design of healthier built environments. Access to this dataset can advance indoor environmental research and contribute to the creation of more comfortable and sustainable indoor spaces.
著者: Patrick Chwalek, Sailin Zhong, Nathan Perry, Tianqi Liu, Clayton Miller, Hamed Seiied Alavi, Denis Lalanne, Joseph A. Paradiso
最終更新: 2024-08-01 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.08323
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.08323
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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