対象被験者の拡充

本研究では，様々な観点から受信者のコンテキスト情報になりうるデータを取 得し，通知への応答時間との関係性や，応答時間，受信者の忙しさの推定を行っ た．その際，「受信者のコンテキストと応答時間の関係を検証するためのデータ」

は2 名の被験者から，「応答時間と忙しさの推定モデルを構築する上で使用した データ」は被験者9名から得たものであり，またいずれの実験も大学院生の被験 者を対象としている．しかし，一般の人間への適応を考慮した場合，これらの被 験者数や被験者の属性は実験条件として十分であるとは言えない．よってこれら の要因を考慮した実験条件の再設定を行う必要があるものと考える．

オンラインログ，オフラインログの取得にあたり，スマートフォンアプリケー

ション“Moves” のログデータを用いている．“Moves” アプリケーションでは歩

数や位置情報の記録を逐次バックグラウンド上で行っているため，ログを暗黙的 に蓄積できる反面，消費するスマートフォンの電力が大きい．また被験者は常に

“Moves” アプリケーションをバックグラウンド上で起動させておく必要がある

ことも，デバイスのメモリや容量を消費するという点で見れば，受信者にとって の負担であると言える．よって提案モデルの実用化を考える場合，データの欠損 の発生や電池残量を意識しなくてはならないといった受信者への負荷等，バッテ

リーの消費について考慮する必要があり，“Moves”に変わるコンテキストデータ の取得アプリケーションの設計と実装を行う必要があると言える．

また，本研究にて提案した推定モデルが実用可能であるかを評価するため，将 来的には提案した推定モデルを用いて，受信した通知に対する応答時間を自動的 に出力できるアプリケーションを制作し，その評価を行いたいと考える．

謝辞

本研究を進めるにあたり，荒川豊准教授には，幾度も議論に時間を割いて頂き，

的確かつ丁寧なご指導および御助言を頂きました．最高の研究環境を与えていた だくとともに，多くの学会や発表の場に参加する機会を用意して頂き，自身の経 験と成長に大きく影響を与えて頂きました．ここに深く感謝いたします．

加藤博一教授には，御多忙にも関わらず，論文審査員を引き受けて頂き，中間 発表において貴重なご意見を賜りましたこと，心より感謝いたします．

安本慶一教授には，御多忙の中にも関わらす幾度も議論の時間を設けて頂きま した．時には厳しく，時には温かいお言葉をかけて頂き，研究の方向性を指南し て頂いただけでなく，精神的においても支えて下さいました．厚く御礼申し上げ ます．

諏訪博彦助教には主にデータ分析の分野に関してご指導を頂きました．時には 夜分遅くにも議論の時間を作って頂き，多くのご助言を賜りました．厚く御礼申 し上げます．

金岡恵事務補佐員には，自分が不慣れな研究会の手続きや大学事務との連絡等，

研究生活の面で支えて頂きました．謹んで感謝申し上げます．

最後に，二年間の私生活において多くの刺激を与えて下さった同輩の皆様，慕っ て頂き，本研究の実験にも快く協力をして下さった後輩の皆様，本学ユビキタス コンピューティングシステム研究室の皆様に，御礼申し上げます．

参考文献

[1] Leslie A Perlow. The time famine: Toward a sociology of work time. Ad-ministrative science quarterly, Vol. 44, No. 1, pp. 57–81, 1999.

[2] R Kelly Garrett and James N Danziger. Im= interruption management?

instant messaging and disruption in the workplace. Journal of Computer-Mediated Communication, Vol. 13, No. 1, pp. 23–42, 2007.

[3] Edward Cutrell, Mary Czerwinski, and Eric Horvitz. Notification, disrup-tion, and memory: Effects of messaging interruptions on memory and per-formance. 2001.

[4] Brian P Bailey and Joseph A Konstan. On the need for attention-aware systems: Measuring effects of interruption on task performance, error rate, and affective state. Computers in Human Behavior, Vol. 22, No. 4, pp.

685–708, 2006.

[5] Hiroshi Takeuchi, Naoki Kodama, Takeshi Hashiguchi, and Doubun Hayashi.

Automated healthcare data mining based on a personal dynamic healthcare system. In Engineering in Medicine and Biology Society, 2006. EMBS’06.

28th Annual International Conference of the IEEE, pp. 3604–3607. IEEE, 2006.

[6] Nobuo Kawaguchi, Nobuhiro Ogawa, Yohei Iwasaki, Katsuhiko Kaji, Tsu-tomu Terada, Kazuya Murao, Sozo Inoue, Yoshihiro Kawahara, Yasuyuki Sumi, and Nobuhiko Nishio. Hasc challenge: gathering large scale human activity corpus for the real-world activity understandings. InProceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, p. 27. ACM, 2011.

[7] Michael J Berry and Gordon Linoff. Data mining techniques: for marketing, sales, and customer support. John Wiley & Sons, Inc., 1997.

[8] Joel E Fischer, Chris Greenhalgh, and Steve Benford. Investigating episodes of mobile phone activity as indicators of opportune moments to deliver no-tifications. In Proceedings of the 13th International Conference on Human Computer Interaction with Mobile Devices and Services, pp. 181–190. ACM, 2011.

[9] Daniel Avrahami and Scott E Hudson. Responsiveness in instant messaging:

predictive models supporting inter-personal communication. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in computing systems, pp. 731–

740. ACM, 2006.

[10] Eric Horvitz and Johnson Apacible. Learning and reasoning about inter-ruption. In Proceedings of the 5th international conference on Multimodal interfaces, pp. 20–27. ACM, 2003.

[11] G Henri Ter Hofte. Xensible interruptions from your mobile phone. In Pro-ceedings of the 9th international conference on Human computer interaction with mobile devices and services, pp. 178–181. ACM, 2007.

[12] A Rogier T Donders, Geert JMG van der Heijden, Theo Stijnen, and Karel GM Moons. Review: a gentle introduction to imputation of miss-ing values. Journal of clinical epidemiology, Vol. 59, No. 10, pp. 1087–1091, 2006.

[13] Patrick Royston. Multiple imputation of missing values. Stata Journal, Vol. 4, pp. 227–241, 2004.

[14] Jonathan Marchini, Bryan Howie, Simon Myers, Gil McVean, and Peter Donnelly. A new multipoint method for genome-wide association studies by imputation of genotypes. Nature genetics, Vol. 39, No. 7, pp. 906–913, 2007.

[15] 赤池勇磨,安本慶一,荒川豊. オンライン活動とオフライン活動の相関関係分 析. 第21回 マルチメディア通信と分散処理ワークショップ, 2013.