2020 Fiscal Year Research-status Report
Making algorithms of prediction and intervention for physical activity patterns using a machine learning approach
| Project/Area Number |
20K19671
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
渡辺 和広 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (60822682)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 身体活動 / 座位行動 / 労働者 / 機械学習 / 深層学習 / モバイルヘルス |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度は、労働者の身体活動パターンの予測を行うアルゴリズムの作成を行う予定であった。労働者5,000名を対象とし、主に機縁法を用いて複数の企業に所属する労働者に対して募集を行う予定であった。しかし、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大に伴い、対象集団の身体活動パターンが大きく変化したこと、また、当初協力を得る予定だった企業の状況の変化に伴い、企業からの協力の取り付けが延期となってしまったことにより、当初の研究計画を遂行することができなかった。
当初の予定では、研究参加者に対しては基本属性等を聴取するWeb調査を実施した後、スマートフォンアプリ”Google Fit”を1ヶ月間利用してもらい、1ヶ月後、そのログデータを取得する予定であった。参加者の適格基準は、1) 民間企業、もしくは公的機関に雇用されている労働者であること、2) 20歳以上であること、3) 本研究の目的や質問紙調査の内容を日本語で理解可能な者であること、4) 自身のスマートフォンが利用可能であること、5) 自身のスマートフォンにおいて、スマートフォンアプリ”Google fit”のインストール、利用、利用後のログデータのエクスポート、およびエクスポートデータの研究への提供に同意できること、であった。Web調査において測定する項目は、1) 基本属性 (性別、年齢、居住地域、婚姻状況、家庭内の子どもの有無、学歴、年収、雇用形態、勤務形態、職種、業種、現在の職に就いてからの経験年数、勤務している事業所の規模、1週間あたりの労働時間)、2) 身体活動以外の生活習慣 (飲酒、喫煙)。
本研究に関連した研究活動として、労働者のメンタルヘルスに関わる学会発表を2件、国際誌への論文発表を14件行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大により、対象集団の身体活動パターンが大きく変化したため。また、当初協力を得る予定だった企業の状況の変化に伴い、企業からの協力の取り付けが延期となってしまったことにより、当初の研究計画を遂行することができなかったため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
新しい働き方が浸透し始めている令和3年度は、身体活動・座位行動の重要性に対する理解が得られる協力企業を速やかに募集し、倫理申請、およびデータの収集を開始する予定である。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大により、対照集団の身体活動パターンが大きく変化したため。また、当初協力を得る予定だった企業の状況の変化に伴い、協力が得られなくなったことによるデータ取得が遅れているため。新しい働き方が浸透し始めている令和3年度は、身体活動・座位行動の重要性に対する理解が得られる協力企業を速やかに募集し、データの収集を開始する予定である。
|
