論文の概要: Understanding the Social Context of Eating with Multimodal Smartphone Sensing: The Role of Country Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00709v3
• Date: Wed, 4 Oct 2023 21:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 22:11:15.194448
• Title: Understanding the Social Context of Eating with Multimodal Smartphone Sensing: The Role of Country Diversity
• Title（参考訳）: マルチモーダルスマートフォンセンシングによる食生活の社会的文脈理解 : 地域多様性の役割
• Authors: Nathan Kammoun and Lakmal Meegahapola and Daniel Gatica-Perez
• Abstract要約: 本研究は,8カ国678人の大学生を対象に,約24Kの自己申告データを収集した。 分析の結果,食事イベントにおけるスマートフォンの利用状況は各国で類似しているが,各国に特有の傾向がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.764112063319108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the social context of eating is crucial for promoting healthy eating behaviors. Multimodal smartphone sensor data could provide valuable insights into eating behavior, particularly in mobile food diaries and mobile health apps. However, research on the social context of eating with smartphone sensor data is limited, despite extensive studies in nutrition and behavioral science. Moreover, the impact of country differences on the social context of eating, as measured by multimodal phone sensor data and self-reports, remains under-explored. To address this research gap, our study focuses on a dataset of approximately 24K self-reports on eating events provided by 678 college students in eight countries to investigate the country diversity that emerges from smartphone sensors during eating events for different social contexts (alone or with others). Our analysis revealed that while some smartphone usage features during eating events were similar across countries, others exhibited unique trends in each country. We further studied how user and country-specific factors impact social context inference by developing machine learning models with population-level (non-personalized) and hybrid (partially personalized) experimental setups. We showed that models based on the hybrid approach achieve AUC scores up to 0.75 with XGBoost models. These findings emphasize the importance of considering country differences in building and deploying machine learning models to minimize biases and improve generalization across different populations.
• Abstract（参考訳）: 食事の社会的文脈を理解することは、健康な食事行動を促進するために重要である。 マルチモーダルスマートフォンセンサーのデータは、特にモバイル食品日記やモバイル健康アプリにおいて、食行動に関する貴重な洞察を提供する可能性がある。 しかし, スマートフォンのセンサデータを用いた食事の社会的文脈に関する研究は, 栄養学や行動科学の広範な研究にもかかわらず限られている。 また, 国差が食事の社会的文脈に与える影響については, マルチモーダル電話センサデータと自己報告による検討が未定である。 本研究は,8か国の678人の大学生が,異なる社会的状況(他者)のイベントを食事中にスマートフォンセンサから発する国の多様性を調査するための,約24万件の自己申告データに焦点をあてた。 分析の結果,食事イベントにおけるスマートフォンの利用状況は各国で類似しているが,各国に特有の傾向が見られた。 さらに,人口レベル(非パーソナライズド)とハイブリッド(部分的パーソナライズド)の実験的な設定を用いた機械学習モデルの開発により,ユーザおよび国固有の要因が社会的コンテキスト推論に与える影響についても検討した。 その結果,XGBoostモデルを用いてAUCのスコアを最大0.75まで向上させることができた。 これらの知見は、バイアスを最小限に抑え、異なる集団における一般化を改善するために、機械学習モデルの構築と展開における国差を考慮することの重要性を強調している。

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