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J-GLOBAL ID：202002228780871656   整理番号：20A1533753

謎の病気を理解するための暗い誘導自己追跡次元の設計【JST・京大機械翻訳】

Designing in the Dark Eliciting Self-tracking Dimensions for Understanding Enigmatic Disease

著者 (3件)： McKillop Mollie (Columbia University, New York City, NY, USA) ,  Mamykina Lena (Columbia University, New York City, NY, USA) ,  Elhadad Noemie (Columbia University, New York City, NY, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CHI ’18  ページ： 1-15  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個人健康情報学ツールの設計は,自己監視と行動変化において伝統的に調査されてきた。個人のセルフトラッキングを活用し,グループ全体でのパターンを学習するための疾患と健康条件を研究するには,不適当な機会がある。しかし,オープンな研究問題は,スケールにおける学習を容易にする自己追跡ツールをどのように設計するかである。さらに,よく理解されていない条件に対して,重要な疑問は,どのデータタイプが疾患に関連するかは不明である場合,そのようなツールをどのように設計するかである。著者らは,インタビュー(N=3),焦点群(N=27),調査(N=741),およびオンライン子宮内膜症コミュニティ(1500ポスト,N=153ポスト)の内容分析を通して,自己追跡子宮内膜症のための設計要求を同定するプロセスを概説し,オンライン子宮内膜症コミュニティ(1500ポスト,N=153ポスト)の内容分析,およびこれらの方法を通しての三角測量における価値を示した。最後に,著者らは,個々の使用と個体群解析に対する自己追跡ツールの設計に固有の張力を議論し,これらの張力を克服するための提案を行った。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三角測量 ,  コミュニティ ,  張力 ,  個体群 ,  *子宮内膜症 ,  データ型 ,  面接調査
準シソーラス用語： 内容分析 ,  オンライン ,  行動変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 子宮内膜症 ,  謎の病気 ,  参加型設計 ,  患者生成データ ,  個人情報学 ,  自己追跡

分類 (1件)： 婦人科疾患,妊産婦の疾患  (GS03000D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 病気 ,  理解 ,  誘導 ,  自己 ,  追跡 ,  次元 ,  設計