Collecting Food and Drink Intake Data With Voice Input: Development, Usability, and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Voice-based systems such as Amazon Alexa may be useful for collecting self-reported information in real time from participants of epidemiology studies using verbal input. In epidemiological research studies, self-reported data tend to be collected using short, infrequent questionnaires, in which the items require participants to select from predefined options, which may lead to errors in the information collected and lack of coverage. Voice-based systems give the potential to collect self-reported information "continuously" over several days or weeks. At present, to the best of our knowledge, voice-based systems have not been used or evaluated for collecting epidemiological data. OBJECTIVE: We aimed to demonstrate the technical feasibility of using Alexa to collect information from participants, investigate participant acceptability, and provide an initial evaluation of the validity of the collected data. We used food and drink information as an exemplar. METHODS: We recruited 45 staff members and students at the University of Bristol (United Kingdom). Participants were asked to tell Alexa what they ate or drank for 7 days and to also submit this information using a web-based form. Questionnaires asked for basic demographic information, about their experience during the study, and the acceptability of using Alexa. RESULTS: Of the 37 participants with valid data, most (n=30, 81%) were aged 20 to 39 years and 23 (62%) were female. Across 29 participants with Alexa and web entries corresponding to the same intake event, 60.1% (357/588) of Alexa entries contained the same food and drink information as the corresponding web entry. Most participants reported that Alexa interjected, and this was worse when entering the food and drink information (17/35, 49% of participants said this happened often; 1/35, 3% said this happened always) than when entering the event date and time (6/35, 17% of participants said this happened often; 1/35, 3% said this happened always). Most (28/35, 80%) said they would be happy to use a voice-controlled system for future research. CONCLUSIONS: Although there were some issues interacting with the Alexa skill, largely because of its conversational nature and because Alexa interjected if there was a pause in speech, participants were mostly willing to participate in future research studies using Alexa. More studies are needed, especially to trial less conversational interfaces.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».