ExtraSensory 应用程序：在复杂用户界面中收集野外数据以自我报告行为

我们介绍了一款用于收集野外数据的移动应用程序，包括传感器测量和自我报告的标签，描述人们的行动背景（例如，开车、吃饭、上课、洗澡）。带有标签的数据对于开发用于健康监测、养老护理等的背景识别系统是必要的。在没有观察者的情况下获取标签具有挑战性，以前的解决方案在生态有效性、行为范围或数据量方面有所妥协。我们的用户界面结合了过去和近期未来的自我报告，报告了相关的背景标签组合。我们在60名用户的个人智能手机上部署了该应用程序，并分析了在野外收集的定量数据和定性的用户体验报告。界面的灵活性对于获得频繁、详细的标签、支持多样化的行动背景以及吸引不同的用户至关重要：大多数用户更喜欢通过每日日记报告他们的过去行为，但有些用户更喜欢报告他们即将要做的事情。我们将这项工作的见解整合回应用程序中，该应用程序可供研究人员用于进行野外研究。