この研究は、清華大学イニシアチブ科学研究プログラム(スマートデバイス上の湾曲したキーボードのエルゴノミックデザイン)によって支えられている。著者らは、彼の親切な提案と数字に対するコーディング支援のために天友劉を高く評価している。

この研究は倫理原則に従って実施され、清華大学倫理委員会によって承認されました。 図1 は、スマートフォンのキーボード設計を評価するプロセスを示しています。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61796/61796fig01.jpg"> 図1:キーボード実験を行い、キーボード設計を評価する一般的なプロセス<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61796/61796fig01large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
1. 準備
<ol><li>
実験計画
	<ol>
<li>研究課題を定義し、仮説を提案する。</li>
		<li>仮説に従って実験を設計し、独立変数(例えば、キーボードレイアウト、タイピング姿勢)を定義します。参加者間の差異によって生じる交点要因と分散を減らすために、対象内設計を使用します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
従属変数
	<ol>
<li>図2に示すように、手の長さ、入力指の長さ、およびテープ測定によって測定された入力指の円周を含む物理データを使用する。</li>
		<li>ガルバニック皮膚応答(携帯用無線生理検出器で測定)、心拍数(携帯用無線生理検出器で測定)、筋電図活動(表面筋電図で測定)などを含む生理学的データを使用する。</li>
		<li>入力パフォーマンスを使用する:1分あたりの単語数、単語エラー率、2つのキー間の切り替え時間。<ol>
<li>1 分あたりのワードは、参加者の入力速度 (すなわち、1 分あたりの正しい入力語数) を指します。</li>
			<li>Word エラー率は、参加者の入力精度を示します (すなわち、誤入力された単語の数を 1 つの条件下の単語の合計数で割った値)。修正されたエラー率、未修正のエラー率、および合計エラー率は、以前の研究でも使用されています36.</li>
			<li>2つのキー間の遷移時間は、正しく入力された単語22 の2つのタッチポイント間の参加者の反応時間(すなわち、第2のタッチポイントの開始時刻から最初の文字の出発時間を引いた時間)を指す。</li>
		</ol>
</li>
		<li>手のジェスチャーや体(指)の動きなどの身体運動データを使用します。それらはモーションキャプチャシステム35によって収集することができる。</li>
		<li>知覚されたユーザビリティ、使用意図、知覚精度と速度、知覚された運動と痛み、主観的な作業負荷などの主観的なデータを使用します。主観的なデータは、既存のスケールやアンケートを通じて取得することができ、高い信頼性と有効なキーボード設計に関する参加者の主観的フィードバックをより良く評価します。<ol>
<li>精神、物理的、時間、パフォーマンス、労力、およびフラストレーションの次元を通じて主観的な作業負荷を測定するために使用される21ポイントのスケールであるNASA-TLXを使用してください。高いスコアは、主観的なワークロードが高いことを示します。</li>
			<li>システムユーザビリティスケール、10項目の5ポイントアンケートを使用し、1人の参加者の回答は0から100までの単一スコアとして計算されます。高いスコアは、高い知覚ユーザビリティ24を示します。</li>
			<li>0 から 10 までのボーグ CR10 スケールを使用して、知覚された痛みや運動を測定します。高いスコアは、高レベルの知覚痛と運動25を示す。</li>
			<li>[スケールを使用する意図] : 参加者がテクノロジまたは製品を使用する可能性を測定するために使用される 10 ポイントのアンケートを使用します。高いスコアは、高レベルの尤度28を示します。</li>
			<li>知覚された速度と知覚精度はすべて50ポイントのスケールで測定され、高いスコアは良好な知覚性能28を示す。</li>
		</ol>
</li>
		<li>各タッチポイントの座標データを収集し、各ボタン30、31のタッチポイントのフィット楕円(95%CI)に変更します。各フィット楕円の面積と、フィットした楕円の中心から各ボタンのターゲット中心までのオフセットを従属変数として採用します。 メモ:座標データは、スマートフォン上の自己開発アプリケーションによって正確に収集することができます。座標データを取得するのが難しい場合は、目的データと主観的データで、キーボード設計を大まかに評価できます。</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61796/61796fig2v4.jpg"> 図2:手の測定。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61796/61796fig2v4large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<ol start="3"><li>
料
	<ol>
<li>実験用スマートフォンを選択します。重量、解像度、画面サイズを考慮します。</li>
		<li>スマートフォンで実験ソフトウェアを設計・開発します(オプション)。 注:2つのキー間の切り替え時間は、このソフトウェアまたはモーションキャプチャセンサー(すなわち、加速度計センサー)によって自動的に記録することができます。手動で収集することは困難な場合があります(例えば、時計やストップウォッチ)。</li>
		<li>仮説に基づいて以下の提案から入力タスクを選択し、研究目的に合わせて修正します。<ol>
<li>キャラクタ ペア入力タスクでは、26 個の英語文字を 676 のペアにランダムに組み合わせ、実験計画に基づいて複数のグループに平均分割します。</li>
			<li>フレーズ(文)入力タスクでは、中程度の長さ、覚えやすいフレーズ、および対象言語の代表を使用します。対象言語が英語の場合は、500 フレーズセット37から 15 ~ 20 (または研究目的に基づく) フレーズまたは単語を抽出します。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
参加者募集
	<ol>
<li>G*Power ソフトウェアを使用してサンプルサイズを計算します。</li>
		<li>アンケートを投稿して、潜在的な参加者を募集します。</li>
		<li>たとえば、年齢、健康、視力、利き手、入力経験など、必要な特性を持つ潜在的な参加者をフィルタリングします。参加者の入力エクスペリエンスがバランスよく行えるようにします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 手順
<ol><li>実験手順、タスク、および精神的または身体的な傷害に遭遇するかどうかなど、参加者に実験のインフォームドコンセントフォームを読み上げてください。参加者が参加することに同意した場合は、インフォームド・コンセントフォームに署名する必要があります。そうでなければ、彼らはすぐに撤退することができます。インフォームド・コンセント・フォームによると、参加者は実験のどの段階でも撤回することができます。</li>
	<li>人口統計データだけでなく、物理的なデータも収集します。手のサイズの違いの影響を排除し、また、将来の研究のために繰り返し可能なデータを提供するために、一人一人の参加者の手を測定するために、テープメジャーを使用してください(図2)。年齢、性別、正確な入力経験、職業などの人口統計データを収集します。</li>
	<li>すべてのデバイスを消毒し、デバイスに触れる参加者の身体部分をきれいにします。<ol>
<li>参加者に手を洗い、スマートフォンの画面をきれいにして、スマートフォンのセンサーの感度を高めてもらいます。</li>
		<li>参加者に、携帯用のワイヤレス生理学的検出器またはモーションキャプチャシステムを着用するよう依頼します。非支配的な手にポータブルワイヤレス生理学的検出リストバンドを着用し、騒音干渉を避けてガルバニック皮膚応答と心拍数を記録するように参加者に依頼します。<ol>
<li>爪の上にモーションキャプチャシステムのパッシブマーカーを配置し、指の近位ファランクス、頸椎(C3-C5)、腕を正確に身体と指の動きを集めます。2本の腕と2つの前腕の皮膚にワイヤレス電極を貼り付け、筋電図活動を検出します(任意ステップ)。</li>
		</ol>
</li>
		<li>実験で使用したすべてのデバイスを調整します。</li>
	</ol></li>
	<li>練習パーツ<ol>
<li>参加者にトレーニングタスクを完了させます。トレーニングタスクは、参加者が入力タスクやキーボードに精通して、実験結果に対する練習や不慣れな影響を軽減するために使用されます。676の英語ペアセットまたは500フレーズセットからランダムに選択された50組または20の単語で構成されています。入力精度が150秒で80%以上に達した場合にのみ、正式な試験に入ることができます。模範的な研究は、トレーニングタスクとして50組を入力する採用しました。</li>
	</ol></li>
	<li>メイン タスク<ol>
<li>参加者は、すべての実験条件の下で正式な試験を完了してみましょう。入力タスクの最中にできるだけ早く精度を確保する必要があります。正式な試験は、研究で評価され、分析される実際の入力タスクです。それぞれのペア、単語、または文は試行を表し、異なる実験計画は異なる実験条件を生成する。</li>
		<li>参加者にランダムな順序またはバランスの取れた順序で入力タスクを完了させます。投入材料の分割方法は以下の通りである。まず、676組を各実験条件にランダムに分割することができます(すなわち、参加者は、すべての実験条件を完了したときにすべてのペアを入力しました)。第二に、各実験条件の下で、676組をランダムに複数のブロックに分割することができ、参加者はこれらのブロックをランダムに完了する必要があります。第3に、言葉を入力するためには、各条件で約20回の試験を完了する必要があります。第四に、文章を入力するために、参加者は各条件の下で約10-15の試験を完了する必要があります。研究者は、各条件の下で参加者が入力した文字数と文字数との間に有意な差がないことを確認する必要があります。例示的研究は、最初の方法を採用し、4つの実験条件を持っていました。</li>
		<li>各条件の後、参加者に対して、すべてのアンケート(主観的経験を評価するスケール)をランダムに完了させ、1分以上休ませる。</li>
	</ol></li>
	<li>実験の最後に、各参加者が包括的なアンケート(Q&A)を完了させ、主観的なフィードバックを得ます。</li>
	<li>金銭的または物質的な報酬を持つ参加者に感謝を表明する。</li>
</ol>3. データ分析
<ol><li>
適切なパラメトリック検定または非パラメトリック検定による仮説検定
	<ol>
<li>物理的、生理的、および身体運動のデータを分析し、参加者間の差がユーザーの結果と表現力に大きく影響するかどうかをテストします(任意のステップ)。</li>
		<li>参加者の入力パフォーマンスを分析し、キーボードの入力効率をテストします。</li>
		<li>主観的データを分析して、キーボードの知覚されたユーザビリティと主観的フィードバックをテストします。</li>
		<li>練習効果と疲労効果が結果に大きく影響するかどうかを把握します。各条件について、試行はタイムスタンプに従って2つの部分に分けられます(すなわち、前半部分と後半部分)。具体的には、各条件下で、前半部と後半部の入力性能の差を調べ、練習効果や疲労効果が存在するかどうかを調べます。</li>
		<li>各ボタンのタッチポイントのフィット楕円の領域と、各ボタンの中心からターゲットの中心までのオフセットを分析します(オプションのステップ)。<ol>
<li>ソフトウェアで各ボタンのすべてのタッチポイントを収集し、彼らは大まかに二変量ガウス分布と一致します。x 方向と y 方向の両方の各ボタンの 95% 信頼区間は、ピクセル単位の各タッチポイントの座標データを通じて導き出され、各キーボードのボタンの 1:1 のアウトラインに対する 95% 信頼度楕円は、ピクセル座標の Python スクリプトを通して取り付けられます ( コードファイル 2を参照)。</li>
			<li>フィットした楕円(95%CI)とその領域を使用して、各ボタンのタッチポイントの分散を示します。各ボタンでは、Python スクリプトで計算されたフィット楕円のオフセットは、ボタンのターゲットポイントに対するフィット楕円の中心点として定義され、X 方向と Y 方向方向から表すこともできます (つまり、X 軸と Y 軸では 、コーディング ファイル 3を参照)。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
モデリングとシミュレーション
	<ol>
<li>データ駆動モデルは、キーボードの位置と方向の関数として使用して、Python スクリプトによる指の動きを予測します。指の動きはすべて8方向38( 上から下、下から上、左から右、右から右、右下から右下、右下から右下、右下から左下、右上から左下)に分かれています。各方向について、2 つのキー間の平均遷移時間が、キーボードのデザインを評価するために使用される指の動きの効果を表すために計算されます (オプションのステップ)。</li>
		<li>Python スクリプトによる統合されたコグニティブ アーキテクチャ39 を使用して 2 つのキー間の遷移時間を予測する拡張フィット則 (またはその拡張バージョンの FFitts の法則) モデルを構築するには、線形回帰分析を使用します。強化されたFittsの法則モデルは、キーの位置と有効幅に関する分析と、2つのキーの距離(オプションのステップ)に基づいて、キーボード設計に関するより良い予測と評価を提供することができます。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Lee, S., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+performance+of+touch+screen+soft+buttons.">The performance of touch screen soft buttons.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2009).</li><li>Smith, B. A., Bi, X., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimizing+touchscreen+keyboards+for+gesture+typing.">Optimizing touchscreen keyboards for gesture typing.</a> Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2015).</li><li>. Global smartphone penetration rate as share of population from 2016 to 2020 [Fact sheet] Available from: <a target="_blank" href="https://www.statista.com/statistics/203734/global-smartphone-penetration-per-capita-since-2005">https://www.statista.com/statistics/203734/global-smartphone-penetration-per-capita-since-2005</a> (2020)</li><li>Top Countries by Smartphone Users [Fact sheet]. Newzoo Available from: <a target="_blank" href="https://newzoo.com/insights/rankings/top-countries-by-smartphone-penetration-and-users">https://newzoo.com/insights/rankings/top-countries-by-smartphone-penetration-and-users</a> (2019)</li><li>Gboard - the Google Keyboard [Press release]. Google Play Available from: <a target="_blank" href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.inputmethod.latin">https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.inputmethod.latin</a> (2020)</li><li>Eitivipart, A. C., Viriyarojanakul, S., Redhead, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Musculoskeletal+disorder+and+pain+associated+with+smartphone+use:+A+systematic+review+of+biomechanical+evidence.">Musculoskeletal disorder and pain associated with smartphone use: A systematic review of biomechanical evidence.</a> Hong Kong Physiotherapy Journal. 38 (2), 77-90 (2018).</li><li>Chang, J., Choi, B., Tjolleng, A., Jung, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+button+position+on+a+soft+keyboard:+Muscle+activity,+touch+time,+and+discomfort+in+two-thumb+text+entry.">Effects of button position on a soft keyboard: Muscle activity, touch time, and discomfort in two-thumb text entry.</a> Applied Ergonomics. 60, 282-292 (2017).</li><li>Gehrmann, S. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motion+deficit+of+the+thumb+in+CMC+joint+arthritis.">Motion deficit of the thumb in CMC joint arthritis.</a> Journal of Hand Surgery. 35 (9), 1449-1453 (2010).</li><li>Kim, G., Ahn, C. S., Jeon, H. W., Lee, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+the+Use+of+Smartphones+on+Pain+and+Muscle+Fatigue+in+the+Upper+Extremity.">Effects of the Use of Smartphones on Pain and Muscle Fatigue in the Upper Extremity.</a> Journal of Physical Therapy Science. 24 (12), 1255-1258 (2012).</li><li>Girouard, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=One-handed+bend+interactions+with+deformable+smartphones.">One-handed bend interactions with deformable smartphones.</a> Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. , (2015).</li><li>Lee, M., Hong, Y., Lee, S., Won, J., Yang, J., Park, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+smartphone+use+on+upper+extremity+muscle+activity+and+pain+threshold.">The effects of smartphone use on upper extremity muscle activity and pain threshold.</a> Journal of Physical Therapy Science. 27 (6), 1743-1745 (2015).</li><li>Word Flow keyboard [Press release]. Microsoft Garage Available from: <a target="_blank" href="https://www.microsoft.com/en-us/garage/profiles/word-flow-keyboard/">https://www.microsoft.com/en-us/garage/profiles/word-flow-keyboard/</a> (2020)</li><li>The glory of kings [Press release]. Tencent Games Available from: <a target="_blank" href="https://pvp.qq.com/">https://pvp.qq.com/</a> (2020)</li><li>Bi, X., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ijqwerty:+what+difference+does+one+key+change+make?+Gesture+typing+keyboard+optimization+bounded+by+one+key+position+change+from+qwerty.">Ijqwerty: what difference does one key change make? Gesture typing keyboard optimization bounded by one key position change from qwerty.</a> Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2016).</li><li>Bi, X., Smith, B. A., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quasi-qwerty+soft+keyboard+optimization.">Quasi-qwerty soft keyboard optimization.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2010).</li><li>Fitts, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+information+capacity+of+the+human+motor+system+is+controlled+by+the+amplitude+of+movement.">The information capacity of the human motor system is controlled by the amplitude of movement.</a> Journal of Experimental Psychology. 47, 381-391 (1954).</li><li>Bi, X., Li, Y., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FFitts+law:+modeling+finger+touch+with+fitts'+law.">FFitts law: modeling finger touch with fitts' law.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2013).</li><li>Dunlop, M., Levine, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multidimensional+pareto+optimization+of+touchscreen+keyboards+for+speed,+familiarity+and+improved+spell+checking.">Multidimensional pareto optimization of touchscreen keyboards for speed, familiarity and improved spell checking.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2012).</li><li>Li, Y., Chen, L., Goonetilleke, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+heuristic-based+approach+to+optimize+keyboard+design+for+single-finger+keying+applications.">A heuristic-based approach to optimize keyboard design for single-finger keying applications.</a> International Journal of Industrial Ergonomics. 36 (8), 695-704 (2006).</li><li>Benligiray, B., Topal, C., Akinlar, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SliceType:+fast+gaze+typing+with+a+merging+keyboard.">SliceType: fast gaze typing with a merging keyboard.</a> Journal on Multimodal User Interfaces. 13 (4), 321-334 (2019).</li><li>Wang, Y., Ai, H., Liang, Q., Chang, W., He, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+optimize+the+input+efficiency+of+keyboard+buttons+in+large+smartphone?+A+comparison+of+curved+keyboard+and+keyboard+area+size+[Conference+presentation].">How to optimize the input efficiency of keyboard buttons in large smartphone? A comparison of curved keyboard and keyboard area size [Conference presentation].</a> International Conference on Human-Computer Interaction. , (2019).</li><li>Bergstrom-Lehtovirta, J., Oulasvirta, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+the+functional+area+of+the+thumb+on+mobile+touchscreen+surfaces.">Modeling the functional area of the thumb on mobile touchscreen surfaces.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2014).</li><li>Brooke, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SUS:+A+retrospective.">SUS: A retrospective.</a> Journal of Usability Studies. 8 (2), 29-40 (2013).</li><li>Borg, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Principles+in+scaling+pain+and+the+Borg+CR+Scales.">Principles in scaling pain and the Borg CR Scales.</a> Psychologica. 37, 35-47 (2004).</li><li>Hart, S. G., Staveland, L. E., Hancock, P. A., Meshkati, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+NASA-TLX+(task+load+index):+results+of+empirical+and+theoretical+research.">Development of NASA-TLX (task load index): results of empirical and theoretical research.</a> Human mental workload. , 139-183 (1988).</li><li>Trudeau, M. B., Asakawa, D. S., Jindrich, D. L., Dennerlein, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Two-handed+grip+on+a+mobile+phone+affords+greater+thumb+motor+performance,+decreased+variability,+and+a+more+extended+thumb+posture+than+a+one-handed+grip.">Two-handed grip on a mobile phone affords greater thumb motor performance, decreased variability, and a more extended thumb posture than a one-handed grip.</a> Applied Ergonomics. 52, 24-28 (2016).</li><li>Turner, C. J., Chaparro, B. S., He, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Text+input+on+a+smartwatch+qwerty+keyboard:+tap+vs.+trace.">Text input on a smartwatch qwerty keyboard: tap vs. trace.</a> International Journal of Human Computer Interaction. 33 (1-3), 143-150 (2017).</li><li>Zhai, S., Kristensson, P. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+word-gesture+keyboard:+reimagining+keyboard+interaction.">The word-gesture keyboard: reimagining keyboard interaction.</a> Communications of the ACM. 55 (9), 91-101 (2012).</li><li>Azenkot, S., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Touch+behavior+with+different+postures+on+soft+smartphone+keyboards.">Touch behavior with different postures on soft smartphone keyboards.</a> Proceedings of the 14th international conference on Human-computer interaction with mobile devices and services. , (2012).</li><li>Yi, X., Yu, C., Shi, W., Shi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Is+it+too+small?:+Investigating+the+performances+and+preferences+of+users+when+typing+on+tiny+qwerty+keyboards.">Is it too small?: Investigating the performances and preferences of users when typing on tiny qwerty keyboards.</a> International Journal of Human Computer Studies. 106, 44-62 (2017).</li><li>Li, Y., You, F., Ji, M., You, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Smartphone+text+input:+effects+of+experience+and+phrase+complexity+on+user+performance,+physiological+reaction,+and+perceived+usability.">Smartphone text input: effects of experience and phrase complexity on user performance, physiological reaction, and perceived usability.</a> Applied Ergonomics. 80, 200-208 (2019).</li><li>Gerard, M. J., Jones, S. K., Smith, L. A., Thomas, R. E., Wang, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+ergonomic+evaluation+of+the+Kinesis+ergonomic+computer+keyboard.">An ergonomic evaluation of the Kinesis ergonomic computer keyboard.</a> Ergonomics. 37 (10), 1661-1668 (1994).</li><li>Van Galen, G. P., Liesker, H., Haan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+a+vertical+keyboard+design+on+typing+performance,+user+comfort+and+muscle+tension.">Effects of a vertical keyboard design on typing performance, user comfort and muscle tension.</a> Applied Ergonomics. 38 (1), 99-107 (2007).</li><li>Baker, N. A., Cham, R., Cidboy, E. H., Cook, J., Redfern, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kinematics+of+the+fingers+and+hands+during+computer+keyboard+use.">Kinematics of the fingers and hands during computer keyboard use.</a> Clinical Biomechanics. 22 (1), 34-43 (2007).</li><li>Soukoref, R. W., MacKenzie, I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metrics+for+text+input+research:+an+evaluation+of+MSD+and+KSPC,+and+a+new+unified+error+metric.">Metrics for text input research: an evaluation of MSD and KSPC, and a new unified error metric.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 113-120 (2003).</li><li>Mackenzie, I. S., Soukoreff, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phrase+sets+for+evaluating+text+entry+techniques.">Phrase sets for evaluating text entry techniques.</a> CHI'03 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. , 754-755 (2003).</li><li>Trudeau, M. B., Sunderland, E. M., Jindrich, D. L., Dennerlein, J. T., Federici, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+data-driven+design+evaluation+tool+for+handheld+device+soft+keyboards.">A data-driven design evaluation tool for handheld device soft keyboards.</a> Plos One. 9 (9), 107070 (2014).</li><li>Cao, S., Ho, A., He, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+and+predicting+mobile+phone+touchscreen+transcription+typing+using+an+integrated+cognitive+architecture.">Modeling and predicting mobile phone touchscreen transcription typing using an integrated cognitive architecture.</a> International Journal of Human-Computer Interaction. 34 (4-6), 544-556 (2018).</li></ol>

著者らは、財務上の開示や利益相反を宣言しなかった。

本研究では、スクリーン技術の発展に基づき、キーボード設計評価の概要と一般的なプロトコルを提示し、キーボード設計を体系的かつ正確に評価した。これまでの研究の既存の指標とメソッド、英語の文字と一致するペア、および2つのキー間の遷移時間が統合され、効果的なプロトコルを生成するように変更されます。
このプロトコルでは、いくつかの重要なポイン?...

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/61796">An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones</a>. The Authors section was&#160;updated.
Yincheng Wang1 
Ke Wang1 
Yuqi Huang1 
Di Wu2 
Jian Wu3 
Jibo He4,1 
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University 
2Department of Computer Science, Beijing Normal University 
3Haier Innovation Design Center, Haier Company 
4Key Laboratory of Emotion and Mental Health in Chongqing, User Experience and Human-computer Interaction Technology Institute, Chongqing University of Arts and Sciences
to:
Yincheng Wang1 
Ke Wang1 
Yuqi Huang1 
Di Wu2 
Jian Wu3 
Jibo He1 
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University 
2Department of Computer Science, Beijing Normal University 
3Haier Innovation Design Center, Haier Company

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/61796">An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones</a>. The Authors section was&#160;updated.

Erratum: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

キーボード入力は、人間とスマートフォンの相互作用の主流の方法である 1,2, スマートフォンの普及に伴い, キーボード入力は、ユーザーの数十億を取得します.2019年の世界のスマートフォン普及率は41.5%3に達し、最も普及率が高い米国は79.1%4に達した。2020年第1四半期まで、Sogouモバイルキーボードは、毎日約4億8000万人のアクティブユーザー5を持っていました。2020年5月6日まで、Google Gboardは10億回以上6回ダウンロードされていました。
携帯電話の画面の拡大に伴って、不十分なキーボード入力の経験が増加します。拡大画面は視聴体験の向上を目的としたものの、スマートフォンの重力、サイズ、重量が変化し、ユーザーが遠隔地(右手のユーザー向けのボタンAやQなど)に到達するように姿勢を繰り返し変更し、入力の非効率性を引き起こします。筋肉のストレッチは、筋骨格系障害、手の痛み、および異なるタイプの疾患(例えば、手根管症候群、親指変形性関節症、および親指テノソノビティス7、8、9、10)に苦しむ可能性があります。片手で使用を好むユーザーは、より悪い条件の下で 11,12.
そのため、キーボード設計の評価と最適化は、心理学的、技術的、人間工学的研究のホットな話題となっています。可変的なキーボード設計と概念は、入力操作性を最適化するために入力操作性と効率を最適化するために、常に提案されてきました。
キーボード設計の既存の評価方法は、いくつかの高い評価指標を除いて研究者によって異なり、より正確な指標が提案されています。しかし、さまざまな指標では、キーボード設計の評価と分析のプロセスを実証するために提供される要約された体系的なプロトコルはありません。フィットの法則17と人間とコンピュータの相互作用を記述したその拡張バージョン FFitts 法18は広くキーボードのパフォーマンスを評価するために採用されました19,20,21,22.また、親指の機能領域はキーボード設計を改善するために提案され、入力タスク23を快適に完了させる親指の湾曲運動領域を説明した。これらの理論に基づいて、1分あたりの単語、単語エラー率、および主観的フィードバック(知覚されたユーザビリティ、知覚されたパフォーマンス、知覚された速度、主観的な作業負荷、知覚された運動と痛み、および使用する意図など)を含む指標は、以前の研究24、25、26、27、28、29で部分的に使用されました。 モデリングとシミュレーションの方法を除く。また、タッチポイントのフィット楕円を各ボタンとそのオフセット30,31に合わせて、入力イベントの正確な性能を調査するために近年使用されました。また、ガルバニック皮膚応答、心拍数、筋電図活動、手のジェスチャー、および身体運動32、33、34、35は、直接的または間接的にユーザーの筋肉疲労、快適性、および満足度を評価するために採用された。しかし、これらの様々な方法は、使用される指標の適切性に反映されていない、と初心者の研究者は、彼または彼女の研究のための適切な指標を選択するために混乱する可能性があります。
キーボード設計に関する研究も容易に行い、操作し、分析することができます。画面技術のブームにより、より多くの行動データを簡単に収集してキーボード設計を詳細に評価することができます(例えば、2つのキー間の遷移時間と各タッチポイントの座標データ)。上記のデータに基づいて、研究者はキーボード設計の詳細を正確に探求し、その欠点と利点を分析することができました。他の人とコンピュータの相互作用研究と比較すると、ポータブルスマートフォンのキーボード設計の研究は、高価な機器、複雑な材料、または必要な巨大な実験室スペースを持たない広大なユーザーベースのための高いアプリケーション価値を持っています。調査に関するアンケート、スケール、および Python スクリプトはオープンソースで、簡単にアクセスできます。
本研究の目的は、スマートフォンでのキーボード設計を評価し分析するための体系的、正確、一般的なプロトコルを実証するための、これまでの方法を要約することです。例示的な実験と結果は、サイズ調整可能なボタンを備えた湾曲したQWERTYキーボードが、従来のQWERTYキーボードと比較して5インチスマートフォン上の片手入力の入力体験を最適化できるかどうかを示し、データ分析の視覚化方法とPythonスクリプトを共有することを目的としています。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Changxiang 6S smartphone</td>
			<td>Huawei</td>
			<td></td>
			<td>Smartphone used in the examplar study</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Curved QWERTY keyboard software</td>
			<td>Tsinghua University</td>
			<td></td>
			<td>Developed by authors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPSS software</td>
			<td>IBM</td>
			<td></td>
			<td>Data analysis software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>G*Power software</td>
			<td>Heinrich-Heine-Universit&#228;t D&#252;sseldorf</td>
			<td></td>
			<td>Sample size calculation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>E4 portable wireless wristband</td>
			<td>Empatica</td>
			<td></td>
			<td>Recording galvanic skin response and heart rate</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Arqus</td>
			<td>Qualysis</td>
			<td></td>
			<td>Motion capture camera platform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Passive marker</td>
			<td>Qualysis</td>
			<td></td>
			<td>Appropriate sizes: 2.5 mm, 4 mm, and 6.5 mm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Trigno sEMG</td>
			<td>Delsys</td>
			<td></td>
			<td>Recording electromyographic activity</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Visual Studio Code</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td>Python editor</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an assessment method and toolkit to evaluate keyboard design on smartphones

キーボード入力は、膨大なユーザーベースとの人間とコンピュータの相互作用に不可欠な役割を果たしており、キーボードの設計は常にスマートデバイスに関する研究の基本的なオブジェクトの1つとなっています。スクリーン技術の開発により、より正確なデータと指標をスマートフォンで収集し、キーボードの設計を詳細に評価することができました。携帯電話の画面の拡大は、特に片手入力のために、不十分な入力経験と指の痛みにつながっています。入力効率と快適さが研究者やデザイナーの注目を集めており、親指の生理学的構造とほぼ一致するサイズ調整可能なボタンを備えた湾曲したキーボードは、大画面スマートフォンでの片手使用を最適化するために提案されました。しかし、その本当の効果はあいまいなままでした。そこで、このプロトコルは、5インチスマートフォンにおける曲面型QWERTYキーボード設計の効果を、客観的な行動データ、主観的フィードバック、各タッチポイントの座標データなどの詳細な変数を持つ自己開発ソフトウェアを通じて評価する一般的かつ要約的な方法を実証しました。仮想キーボードの評価には十分な既存の文献があります。しかし、そのうちのほんの一部だけが体系的に要約し、評価方法とプロセスを反映しました。したがって、このプロトコルはギャップを埋め、分析と可視化のために利用可能なコードを持つキーボード設計の体系的な評価のプロセスと方法を提示します。それは追加または高価な装置を必要としないし、実施し、作動しやすい。さらに、このプロトコルは、設計の欠点の潜在的な理由を得るのに役立ち、設計の最適化を啓発します。結論として、オープンソースのリソースを持つこのプロトコルは、初心者に研究を開始するよう促すクラス内実証実験であるだけでなく、ユーザーエクスペリエンスと入力方式エディタ企業の収益の向上にも貢献する可能性があります。

代表的な研究は、主に、上記のプロトコルに従っています。この研究では、2(キーボードレイアウト:湾曲QWERTY対伝統的なQWERTY)×2(ボタンサイズ:大きく、6.3mm×9mm対小、4.9mm×7mm)を採用し、曲面QWERTYが従来のQWERTYと比較して従来のQWERTYと比較して入力効率と快適性を向上させることができるかどうかを評価します。).この研究は、高価な生理学的検出器装置やモーションキ?...

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An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

提示されたプロトコルは、さまざまな評価方法を統合し、スマートフォンでキーボードの設計を評価する方法を示しています。英字で一致するペアが入力材料として提案され、2つのキー間の遷移時間が従属変数として使用されます。

スマートフォンでのキーボード設計評価の評価方法とツールキット

Keyboard input has played an essential role in human-computer interaction with a vast user base, and the keyboard design has always been one of the ...

an-assessment-method-toolkit-to-evaluate-keyboard-design-on

Research

JoVE Journal

Behavior

3.1K ビュー.  Tsinghua University. 提示されたプロトコルは、さまざまな評価方法を統合し、スマートフォンでキーボードの設計を評価する方法を示しています。英字で一致するペアが入力材料として提案され、2つのキー間の遷移時間が従属変数として使用されます。

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Recording Mouse Ultrasonic Vocalizations to Evaluate Social Communication

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies for modeling the genetic bases of vocal communication deficits. Characterizing the vocal behavior of mouse models carrying mutations in genes associated with neuropsychiatric disorders such as autism spectrum disorders will help to understand the mechanisms leading to social communication deficits. We provide here protocols to reliably elicit ultrasonic vocalizations in pups and in adult mice. This standardization will help reduce inter-study variability due to the experimental settings. Pup isolation calls are recorded throughout development from individual pups isolated from dam and littermates. In adulthood, vocalizations are recorded during same-sex interactions (without a sexual component) by exposing socially motivated males or females to an unknown same-sex conspecific. We also provide a protocol to record vocalizations from adult males exposed to an estrus female. In this context, there is a sexual component in the interaction. These protocols are established to elicit a large amount of ultrasonic vocalizations in laboratory mice. However, we point out the important inter-individual variability in the vocal behavior of mice, which should be taken into account by recording a minimal number of individuals (at least 12 in each condition). These recordings of ultrasonic vocalizations are used to evaluate the call rate, the vocal repertoire and the acoustic structure of the calls. Data are combined with the analysis of synchronous video recordings to provide a more complete view on social communication in mice. These protocols are used to characterize the vocal communication deficits in mice lacking ProSAP1/Shank2, a gene associated with autism spectrum disorders. More ultrasonic vocalizations recordings can also be found on the mouseTube database, developed to favor the exchange of such data.

Mouse ultrasonic vocalizations are used as proxies to model the genetic bases of vocal communication deficits in mouse models for neuropsychiatric disorders. The present protocol describes three experimental contexts that reliably elicit ultrasonic vocalizations from pups (throughout development) and adult mice (same-sex interactions, male-estrus female interactions).

ソーシャル・コミュニケーションを評価するためにマウスの超音波発声を記録

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies ...

行動学

Multi-Modal Signals for Analyzing Pain Responses to Thermal and Electrical Stimuli

The assessment of pain relies mostly on methods that require a person to communicate. However, for people with cognitive and verbal impairments, existing methods are not sufficient as they lack reliability and validity. To approach this problem, recent research focuses on an objective pain assessment facilitated by parameters of responses derived from physiology, and video and audio signals. To develop reliable automated pain recognition systems, efforts have been made in creating multimodal databases in order to analyze pain and detect valid pain patterns. While the results are promising, they only focus on discriminating pain or pain intensities versus no pain. In order to advance this, research should also consider the quality and duration of pain as they provide additional valuable information for more advanced pain management. To complement existing databases and the analysis of pain regarding quality and length, this paper proposes a psychophysiological experiment to elicit, measure, and collect valid pain reactions. Participants are subjected to painful stimuli that differ in intensity (low, medium, and high), duration (5 s / 1 min), and modality (heat / electric pain) while audio, video (e.g., facial expressions, body gestures, facial skin temperature), and physiological signals (e.g., electrocardiogram [ECG], skin conductance level [SCL], facial electromyography [EMG], and EMG of M. trapezius) are being recorded. The study consists of a calibration phase to determine a subject&#8217;s individual pain range (from low to intolerable pain) and a stimulation phase in which pain stimuli, depending on the calibrated range, are applied. The obtained data may allow refining, improving, and evaluating automated recognition systems in terms of an objective pain assessment. For further development of such systems and to investigate pain reactions in more detail, additional pain modalities such as pressure, chemical, or cold pain should be included in future studies. Recorded data of this study will be released as the &#8220;X-ITE Pain Database&#8221;.

This article focuses on the experimental elicitation of pain through heat (thermal) and electrical stimulation while recording physiological, visual, and paralinguistic responses. It aims at collecting valid multimodal data for analyzing pain based on its intensity, quality, and duration.&#160;

熱および電気刺激に対する痛みの反応を分析するためのマルチ モーダル信号

The assessment of pain relies mostly on methods that require a person to communicate. However, for people with cognitive and verbal impairments, existing ...

A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment

Mild cognitive impairment (MCI) is the first sign of dementia among elderly populations and its early detection is crucial in our aging societies. Common MCI tests are time-consuming such that indiscriminate massive screening would not be cost-effective. Here, we describe a protocol that uses machine learning techniques to rapidly select candidates for further screening via a question-based MCI test. This minimizes the number of resources required for screening because only patients who are potentially MCI positive are tested further.
This methodology was applied in an initial MCI research study that formed the starting point for the design of a selective screening decision tree. The initial study collected many demographic and lifestyle variables as well as details about patient medications. The Short Portable Mental Status Questionnaire (SPMSQ) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) were used to detect possible cases of MCI. Finally, we used this method to design an efficient process for classifying individuals at risk of MCI. This work also provides insights into lifestyle-related factors associated with MCI that could be leveraged in the prevention and early detection of MCI among elderly populations.

This methodology produces decision trees that target population groups more prone to suffering from mild cognitive impairment and are useful for cost-effective selective screening of the disease.

軽度認知障害の効率的な選択的スクリーニングを設計するための機械学習アプローチ

Mild cognitive impairment (MCI) is the first sign of dementia among elderly populations and its early detection is crucial in our aging societies. Common ...

Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish reaching and grasping encodings, it is essential to present different object identities independent of their positions. Presented here is the design of an automatic apparatus that is assembled with a turning table and three-dimensional (3D) translational device to achieve this goal. The turning table switches different objects corresponding to different grip types while the 3D translational device transports the turning table in 3D space. Both are driven independently by motors so that the target position and object are combined arbitrarily. Meanwhile, wrist trajectory and grip types are recorded via the motion capture system and touch sensors, respectively. Furthermore, representative results that demonstrate successfully trained monkey using this system are described. It is expected that this apparatus will facilitate researchers to study kinematics, neural principles, and brain-machine interfaces related to upper limb function.

Presented here is a protocol to build an automatic apparatus that guides a monkey to perform the flexible reach-to-grasp task. The apparatus combines a 3D translational device and turning table to present multiple objects in an arbitrary position in 3D space.

3Dワークスペースで把握可能な物体を提示する装置の設計と使用

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish ...

Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization through marketing technology. The purpose of this study is to examine how to conduct consumer research using an online survey and analysis of data. This study examines consumers&#39;&#160;perceived benefits while customizing a product as well as emotional product attachment, attitudes toward a customization program, and loyalty intentions in the context of online retailing. In addition, this study investigates how consumer responses are different based on individual characteristics such as fashion innovativeness. An online survey company in South Korea recruited 290 female apparel shoppers who purchased apparel online. To enhance external validity, this study used an existing retail website with a well-established mass customization program. After completing the customization program, participants complete the online questionnaire. Structural equation modeling (SEM) and latent mean analyses (LMAs) are then performed for analyses. This study stresses the importance of testing measurement invariance for mean comparisons. Before the SEM and LMA, this study follows the hierarchy of invariance tests (configural invariance test, metric invariance test, and scalar invariance test), which are not considered by traditional approaches such as ANOVA. These statistical analyses provide applicability of the invariance test procedures and LMA to consumer behaviors. The conclusions of mean differences have integrity and validity because they are guided by a sophisticated statistical procedure to ensure measurement invariance.

Presented here is a protocol to examine consumer responses toward mass customization in the context of online retailing. The protocol details the online survey procedure and how to analyze data using structural equation modeling and group differences using latent mean analyses.

消費者の利益を評価するための研究ツールとしてeMASSカスタマイズプログラムを適用する

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Assessment of Sexual Behavior of Male Mice

Sexual behavior is highly species-specific. Although rodents have slightly different sexual behaviors, mice and rats have a similar sexual behavioral pattern. The purpose of this article is to describe the hormone-induced estrus ovariectomized female model and the experimental procedure for the assessment of sexual behavior of male mice. The most important sexual behavioral elements are demonstrated in the video and illustrations. The critical steps, advantages, and limitations of the sexual behavior test are explained as well. Finally, the behavior parameters are presented, and mounting, intromission, and ejaculation processes in mating are distinguished. Behavioral parameters are assessed in terms of the occurred duration and counts during the test period.

This article describes how to perform sexual behavior tests in male mice.

雄マウスの性行動評価

Sexual behavior is highly species-specific. Although rodents have slightly different sexual behaviors, mice and rats have a similar sexual behavioral ...

An Inertial Measurement Unit Based Method to Estimate Hip and Knee Joint Kinematics in Team Sport Athletes on the Field

Current athlete monitoring practice in team sports is mainly based on positional data measured by global positioning or local positioning systems. The disadvantage of these measurement systems is that they do not register lower extremity kinematics, which could be a useful measure for identifying injury-risk factors. Rapid development in sensor technology may overcome the limitations of the current measurement systems. With inertial measurement units (IMUs) securely fixed to body segments, sensor fusion algorithms and a biomechanical model, joint kinematics could be estimated. The main purpose of this article is to demonstrate a sensor setup for estimating hip and knee joint kinematics of team sport athletes in the field. Five male subjects (age 22.5 &#177; 2.1 years; body mass 77.0 &#177; 3.8 kg; height 184.3 &#177; 5.2 cm; training experience 15.3 &#177; 4.8 years) performed a maximal 30-meter linear sprint. Hip and knee joint angles and angular velocities were obtained by five IMUs placed on the pelvis, both thighs and both shanks. Hip angles ranged from 195&#176; (&#177; 8&#176;) extension to 100.5&#176; (&#177; 8&#176;) flexion and knee angles ranged from 168.6&#176; (&#177; 12&#176;) minimal flexion and 62.8&#176; (&#177; 12&#176;) maximal flexion. Furthermore, hip angular velocity ranged between 802.6 &#176;&#183;s-1 (&#177; 192 &#176;&#183;s-1) and -674.9 &#176;&#183;s-1 (&#177; 130 &#176;&#183;s-1). Knee angular velocity ranged between 1155.9 &#176;&#183;s-1 (&#177; 200 &#176;&#183;s-1) and -1208.2 &#176;&#183;s-1 (&#177; 264 &#176;&#183;s-1). The sensor setup has been validated and could provide additional information with regard to athlete monitoring in the field.&#160;This may help professionals in a daily sports setting to evaluate their training programs, aiming to reduce injury and optimize performance.

Monitoring athletes is essential for improving performance and reducing injury risk in team sports. Current methods to monitor athletes do not include the lower extremities. Attaching multiple inertial measurement units to the lower extremities could improve monitoring athletes in the field.

フィールド上のチームスポーツ選手における股関節と膝関節運動学を推定する慣性測定ユニットベースの方法

Current athlete monitoring practice in team sports is mainly based on positional data measured by global positioning or local positioning systems. The ...

Flypub To Study Ethanol Induced Behavioral Disinhibition and Sensitization

Alcohol use disorder (AUD) remains a serious problem in our society. To develop effective interventions for addiction, it is important to understand the underlying neurobiological mechanisms, for which diverse experimental approaches and model systems are needed. The main ingredient of alcoholic beverages is ethanol, which causes adaptive changes in the central nervous system and behavior upon chronic intake. Behavioral sensitization (i.e., escalated responses) in particular represents a key adaptive change underlying addiction. Most ethanol-induced behavioral sensitization studies in animal models have been conducted on the locomotor activating effect of ethanol. A prominent effect of ethanol is behavioral disinhibition. Behavioral sensitization to the disinhibition effect of ethanol, however, is underrepresented. To address this issue, we developed the Flypub assay that allows measuring the escalated increase in disinhibited courtship activities upon recurring ethanol exposure in Drosophila melanogaster.&#160;Here, we report the step-by-step Flypub assay including assembly of ethanol exposure chambers, setup of the assay station, criteria for fly care and collection, ethanol delivery, quantification of disinhibited courtship activities, data processing and statistical analysis. Also provided are how to troubleshoot critical steps, overcome limitations and expand its utility to assess additional ethanol-induced behaviors. The Flypub assay in combination with powerful genetic tools in Drosophila melanogaster will facilitate the task of discovering the mechanism underlying ethanol-induced behavioral sensitization.

The Flypub assay measures the behaviors that the fruit fly Drosophila melanogaster displays under the influence of ethanol. The assay can be readily mastered by experimenters at all levels and applied to various vaporized stimuli, facilitating substance abuse and addiction studies.

フライパブ、エタノール誘導行動抑制と感作を研究

Alcohol use disorder (AUD) remains a serious problem in our society. To develop effective interventions for addiction, it is important to understand the ...

Assessment of Stress Effects on Cognitive Flexibility using an Operant Strategy Shifting Paradigm

Stress affects cognitive function. Whether stress enhances or impairs cognitive function depends on several factors, including the 1) type, intensity, and duration of the stressor; 2) type of cognitive function under study; and 3) timing of the stressor in relation to learning or executing the cognitive task. Furthermore, sex differences among the effects of stress on cognitive function have been widely documented. Described here is an adaptation of an automated operant strategy shifting paradigm to assess how variations in stress affect cognitive flexibility in male and female Sprague Dawley rats. Specifically, restraint stress is used before or after training in this operant-based task to examine how stress affects cognitive performance in both sexes. Particular brain areas associated with each task in this automated paradigm have been well-established (i.e., the medial prefrontal cortex and orbitofrontal cortex). This allows for targeted manipulations during the experiment or the assessment of particular genes and proteins in these regions upon completion of the paradigm. This paradigm also allows for the detection of different types of performance errors that occur after stress, each of which has defined neural substrates. Also identified are distinct sex differences in perseverative errors after a repeated restraint stress paradigm. The use of these techniques in a preclinical model may reveal how stress affects the brain and impairs cognition in psychiatric disorders, such as post-traumatic stress disorder (PTSD) and major depressive disorder (MDD), which display marked sex differences in prevalence.

Stressful life events impair cognitive function, increasing the risk of psychiatric disorders. This protocol illustrates how stress affects cognitive flexibility using an automated operant strategy shifting paradigm in male and female Sprague Dawley rats. Specific brain areas underlying particular behaviors are discussed, and translational relevance of results are explored.

オペラ戦略シフトパラダイムを用いた認知の柔軟性に対するストレス効果の評価

Stress affects cognitive function. Whether stress enhances or impairs cognitive function depends on several factors, including the 1) type, intensity, and ...

Tactile Vibrating Toolkit and Driving Simulation Platform for Driving-Related Research

Collision warning system plays a key role in the prevention of driving distractions and drowsy driving. Previous studies have proven the advantages of tactile warnings in reducing driver&#8217;s brake response time. At the same time, tactile warnings have been proved effective in take-over request (TOR) for partially autonomous vehicles.
How the performance of tactile warnings can be optimized is an ongoing hot research topic in this field. Thus, the presented low-cost driving simulation software and methods are introduced to attract more researchers to take part in the investigation. The presented protocol has been divided into five sections: 1) participants, 2) driving simulation software configuration, 3) driving simulator preparation, 4) vibrating toolkit configuration and preparation, and 5) conducting the experiment.
In the exemplar study, participants wore the tactile vibrating toolkit and performed an established car-following task using the customized driving simulation software. The front vehicle braked intermittently, and vibrating warnings were delivered whenever the front vehicle was braking. Participants were instructed to respond as quickly as possible to the sudden brakes of the front vehicle. Driving dynamics, such as the brake response time and brake response rate, were recorded by the simulation software for data analysis.
The presented protocol offers insight into the exploration of the effectiveness of tactile warnings on different body locations. In addition to the car-following task that is demonstrated in the exemplar experiment, this protocol also provides options&#160;to apply other paradigms to the driving simulation studies by making simple software configuration without any code development. However, it is important to note that due to its affordable price, the driving simulation software and hardware introduced here may not be able to fully compete with other high-fidelity commercial driving simulators. Nevertheless, this protocol can act as an affordable and user-friendly alternative to the general high-fidelity commercial driving simulators.

This protocol describes a driving simulation platform and a tactile vibrating toolkit for the investigation of driving-related research. An exemplar experiment exploring the effectiveness of tactile warnings is also presented.&#160;

走行関連研究のための触覚振動ツールキットとドライビングシミュレーションプラットフォーム

Collision warning system plays a key role in the prevention of driving distractions and drowsy driving. Previous studies have proven the advantages of ...