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IEEE pervasive computing v.16 no.1, 2017년, pp.74 - 84   SCIE
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Semi-Automated Tracking: A Balanced Approach for Self-Monitoring Applications

Choe, Eun Kyoung (Pennsylvania State University ); Abdullah, Saeed (Cornell University ); Rabbi, Mashfiqui (University of Michigan ); Thomaz, Edison (The University of Texas at Austin ); Epstein, Daniel A. (University of Washington ); Cordeiro, Felicia (University of Washington ); Kay, Matthew (University of Michigan ); Abowd, Gregory D. (Georgia Institute of Technology ); Choudhury, Tanzeem (Cornell University ); Fogarty, James (University of Washington ); Lee, Bongshin (Microsoft Research ); Matthews, Mark (Cornell University ); Kientz, Julie A. (University of Washington );
  • 초록  

    The authors present an approach for designing self-monitoring technology called "semi-automated tracking," which combines both manual and automated data collection methods. Through this approach, they aim to lower the capture burdens, collect data that is typically hard to track automatically, and promote awareness to help people achieve their self-monitoring goals. They first specify three design considerations for semi-automated tracking: data capture feasibility, the purpose of self-monitoring, and the motivation level. They then provide examples of semi-automated tracking applications in the domains of sleep, mood, and food tracking to demonstrate strategies they developed to find the right balance between manual tracking and automated tracking, combining each of their benefits while minimizing their associated limitations.


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