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MobileSens：基于移动设备的普适心理实验室
摘 要
在心理研究中，很难在现实非实验情境下获取非侵入性，实时和客观的数据。 本文提出了一种用于在Android移动设备上自动记录用户行为（例如打开设备，发送消息和上网）以及通过通用分组无线服务（GPRS）将数据上传到web服务器以进行后续分析的系统（MobileSens）。 在测试期间，MobileSens在智能手机和平板电脑上平稳有效地运行。这表明，在未来这种数据采集方法可以在提高性能后用于心理研究。
关键词：Android，行为记录器，通用分组无线服务（GPRS），移动设备，MobileSens，心理研究
绪论
心理学是指对人的心理功能和相应的行为结果的研究。由于心理功能是不可见的，外部行为指标（即行为样本）被感知为其适当的度量（Anastasi＆Urbina，1997）。在某种程度上，心理测量的可信性取决于所选择的收集行为数据的方法。在心理学中，自我报告（例如，纸笔调查）是用于测量人类行为的通常使用的方法（Domin amp; Domino，2006）。由于在非实验情况下很难获得实时，客观和无偏见的行为数据，自我报告的错误率通常较高，降低生态效度，并使心理测量在不断变化的行为模式中变得不再敏感有效（Buchanan ＆Smith，1999; Carlbring et al。，2007）。这反映了心理研究中的长期困境，即心理学试图直接检查人类行为，但心理学家必须使用间接测量方法。因此，相当多的心理学家主张“尽可能实现对行为的直接观察”（Baumeister，Vohs，＆Funder，2007，pp.396-403），并提出“在受试者的自然环境中，对受试者的现实行为进行重复抽样“（Shiffman，Stone，＆Hufford，2008，pp.1-32）。它需要心理学家制定一种替代方法，在现实生活中收集精确，客观，持续的行为数据。
移动设备的出现提供了一个有助于改善心理研究的机会，因为它是普遍存在的，不引人注意的，传感器丰富的和可远程访问的（Dufau，Dunabeitia，Moret-Tatay等人，2011; Kwok，） 。使用移动设备在非实验情况下精确，客观和持续地收集行为数据非常便利和高效（Rachuri＆Mascolo，2011; Heron＆Smith，2010; Miller，2012）。在过去几年中，移动设备（例如，智能电话或平板计算机）变得越来越流行。根据Pew研究中心的互联网和美国生活项目在2012年的调查，25％的美国成年人拥有平板电脑（Rainie，2012a）和45％的美国成年人有智能手机（Rainie，2012b）。在中国，2012年12月智能手机用户数量达到4.2亿，占全国人口的31％（中国互联网络信息中心，2013年）。此外，随着信息技术的发展，移动设备的功能也越来越多。以智能手机为例，它不仅可以通过呼叫或短信提供基本的通信功能，而且还可以提供其他的服务功能（例如，网上冲浪，游戏，电子商务，新闻和多媒体娱乐等等）。在技术优势，普及和多样化的智能功能方面，移动设备似乎是收集心理研究行为数据的另一种方法。
因为移动设备在改善心理学中的常规研究方法方面表现出了巨大的潜力，所以应当检查用户的心理功能与他/她在移动设备上的行为之间的关系。根据Brunswik的“镜头模型”（1956），心理功能可以表现在各种情况下的行为指标，包括虚拟环境（Gosling，Ko，Mannarelli，＆Morriss，2002; Yee，Harris，Jabon，＆Bailenson， ）。它提出虚拟行为可以用来指示用户的不可见的心理功能（Gosling，Augustine，Vazire，Holtzman，＆Gaddis，2011）。一些实证研究已经证明用户的心理功能（特征或状态变量）与他/她在移动设备上的行为相关联。 Phillips，Butt和Blaszczynski（2006）发现，在随和性方面得分较低的人倾向于使用手机玩游戏。 Lane和Manner（2011）报告说，外向的人更有可能是智能手机用户，喜欢发短信，而随和性较高的人喜欢直接打电话。 Chittaranjan，Blomamp;Gatica-Perez（2011）使用数据挖掘方法来构建基于性别的模型，用于基于智能手机的使用来检测用户的个性特征。 Mundt，Vogel，Feltner和Lenderking（2012）通过电话传输收集人类声音数据，以检测用户的抑郁症严重程度和治疗反应。因此，作为人类行为的新组成部分，用户在移动设备上的行为也可以用于指示心理功能。
为了大规模地在移动设备上收集用户的行为数据，已经开发了许多行为记录系统（Karlson，Meyers，Jacobs，Johns，＆Kane，2009; Smura，2008; Oliver，2010）。 Reeder，Pirolli和Card（2001）构建了WebEyeMapper来记录网络用户的在线眼动和一系列访问的网页。 Pirolli，Fu，Reeder和Card（2002）提出了一种用户跟踪架构，可用于记录用户的在线行为。他（2008）用Python开发了一个用于记录在线行为的web浏览器（SurfLogger），但是它的启动时间很长。 Silva和Bernardino（2004）设计了另一个Web事件处理程序，它能够记录大多数浏览事件。这些上述web记录器可以记录用户的浏览事件，但是用户在移动设备上的行为是多样的，而不仅仅只有浏览行为（Falaki，Mahajan，＆Kandula，2010）。因此，为了全面收集用户的行为数据，后续的日志系统应该是更加丰富的传感器。 SystemSens（Falaki，Mahajan，＆Estrin，2011）是一种记录系统，其目的是记录不同系统单元在用户智能手机上的性能，如CPU，内存和网络的运行状态。 LiveLab（Shepard，Rahmati，Tossell，Zhong，＆Kortum，2010）在日常生活中记录用户的智能手机使用情况（例如，网络历史，当前正在运行的过程，可用的WiFi接入点和GPS位置）。以此分析应用使用的技术特点和无线网络的操作环境。 MyExperience（Froehlich，Chen，Consolvo，Harrison，＆Landy，2007）是用于Windows移动设备（包括PDA和移动电话）的开源工具，它收集关于用户行为的定量和定性数据，以改善用户体验或检测技术缺陷。表1显示了上述记录器的主要参数。虽然这些记录仪可以有效和全面地收集用户的使用数据，但它们主要是为了调整系统性能而设计的。心理学家应该检查移动设备上的用户行为，而不是常见的系统事件。因此，现有的行为记录器不再适合进行心理学研究。
在本文中，我们推出了在Android平台上的行为记录器，MobileSens，它能够全面检查Android移动设备上的用户行为，适合心理研究。
MobileSens的结构
移动设备（即，智能电话和平板计算机）上运行以记录用户的行为。 服务器端运行在Web服务器上，从客户端接收和保存数据。
具体来说，客户端在Android平台上运行。 它是一种对用户正常操作没有负面影响，系统资源消耗少的服务应用程序。 客户端通过Android API获取行为数据。 为了正常工作，客户端应该运行在Android 2.2或更高版本。 要上传数据，系统还需要具有互联网访问权的移动设备。 为了保存数据存储，客户端在接收到指示屏幕关闭的信号时发送数据。 一旦成功上传，将立即从本地数据库（例如，Sqlite）清除数据。
服务器端主要用于存储。 当服务器从客户端接收JSON对象时，服务器端首先解码接收到的数据，然后将数据写入本地数据库（例如MySQL）。
表1. 基于移动设备的数据采集工具参数
图1. MobileSens的架构
实现细节
MobileSens在Java上实现的，在Android 2.2平台上运行，一些实现问题讨论如下
MobileSens的客户端
客户端包括四个模块：引导控制，传感器，数据库和更新模块。 引导控制模块由两部分组成。 一部分指示启动移动设备，以发起MobileSens的信号。 另一部分定期记录报警信号以激活MobileSens进行记录。
传感器模块作为一个虚拟传感器，通过调用各种Android API获得用户行为和系统事件。
数据库模块负责数据存储。 它将行为数据写入本地Sqlite数据库的表中。 因为MobileSens同时记录用户的异构行为信息，所以数据被编码为JSON对象并形成为通用数据格式。 有三个重要的列：
id：整数，主键，自动增量;
time：文本，非空;
msg：文本，非空。
具体来说，time是行为或事件的时间戳，其类型是文本。 此外，msg是具有信息正文的JSON对象。
MobileSens是需要被触发的系统服务器应用程序。 当它接收到系统引导完成信号时，引导控制模块创建服务器dalvik，并注册多标准广播接收器，内容观察器和系统服务器。 与标准服务应用程序一样，MobileSens在后台运行。 当它收到ACTION_BATTERY_CHANGED信号时，它将上传数据到网络服务器。 在MobileSens运行时，引导控制模块接收报警信号并驱动传感器，自动记录系统记录事件。
数据记录
MobileSens提供四种类型的日志记录。第一个是接收操作系统广播，如新的拨出电话，电源连接或断开，屏幕打开或关闭。第二个是定期读取系统记录器，例如网络流量，活动应用程序记录器和系统服务器记录器。在MobileSens中，间隔的长度为两分钟。第三个是注册内容观察者。 Android提供的content可以在不同的应用程序之间共享数据。传感器模块通过使用content观察器实际监测这些数据的变化。第四个是注册系统服务器。有很多系统服务，如电源管理器，报警管理器，位置提供程序等等。例如，通过注册位置监听器来与位置提供商交互来获得GPS信息。表2总结了MobileSens每种类型的日志记录。
选择JSON作为客户端和服务器端之间的数据交换格式，可以增加在不改变数据库模式的情况下添加新类型的传感器和数据记录的灵活性。在Android平台上处理JSON对象比处理XML更有效。具体来说，每个JSON对象具有四对键值：信息记录时间，时间戳，信息类型和用于标识用户的智能手机的IMEI。另外，“msg”是信息体。
表2.类型列表，记录content和在MobileSens中用于记录数据的方法
数据上传
在MobileSens中，将数据上传到Web服务器时非常耗电。 SystemSens在智能手机充电时上传数据。 好处是为应用程序提供足够的上传数据的机会，因为大多数智能手机用户在没有与用户互动的情况下，一夜之间收取了手机费用。（Falaki，Mahajan和Estrin，2011）。 但是，如果电话关机，或者放入具有较差网络连接的区域，则此方案将失败。 当设备正在充电或屏幕关闭时，MobileSens会上传数据。 一旦屏幕关闭，系统消耗最少的电量，没有任何交互，这对于上传数据来说更方便。
部署和评估
MobileSens可以在Google Android的SDK（Android 2.2），Motorola MT016（Android 2.1）和Samsung GT-I5508（Android2.2）上启动。我们分别在智能手机（华为U8818）和平板电脑（SAMSUNG P3110）上测试了MobileSens的性能，这两款产品都是全新的。 U8818的电池容量为1350 mAh，P3110的电池容量为4000 mAh。具体来说，用于认知训练的Android应用程序安装在U8818和P3110上。我们邀请两名男性志愿者在有限的30分钟内使用有MobileSens运行的系统来玩训练应用，而另两个男性志愿者在没有MobileSens的情况下完成相同的任务。被用于测试的包括“联系日志”，“互联网访问日志”，“活动应用日志”，“服务应用日志”和“屏幕日志”。在整个测试过程中，除了认知训练应用程序，没有其他应用程序在后台运行。最后，评估运行MobileSens对它生成的电量消耗和数据量的影响。
结果表明，对于智能手机，MobileSens运行的电池消耗几乎与没有MobileSens的情况相同（如表3所示），平板电脑也如此（如表4所示）。 MobileSens从智能手机用户处获取了8432字节的数据（49个记录），并从平板电脑用户处获取了48295个字节的数据（77个记录）。平均来说，MobileSens为每个用户生成了172个字节（智能手机）或627个字节（平板电脑）的记录。
表3.MobileSens对智能手机电池寿命降低速率的影响
表4，MobileSens对平板电脑电池寿命降低速率的影响
结论
对心理学家来说，在非实验情况下，在移动设备上获取精确，客观和可持续的行为数据非常重要，从而理解用户的心理功能。 本文介绍了一种记录系统MobileSens，它可以全面记录用户行为，以帮助心理学家更有效地进行心理研究。 在测试期间，MobileSens在智能手机和平板电脑上均能平稳有效地运行。 通过网络访问，MobileSens能够将记录的数据上传到Web服务器。 行为数据可以由任何研究者直接访问。 值得注意的是，在Android 2.1或更早版本中，无法记录某些事件，例如活动程序日志，服务程序日志和呼出呼叫。这是因为这些事件的广播信息在Android 2.1或更早版本上不可用。对于部署，还有几个问题在实践中应该注
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