使用唤醒任务来改变早晨的行为:开发和可用性研究

介绍

背景

人们对高效利用清晨时间的兴趣越来越大，认为从醒来到开始日常工作之间的清晨行为可以发展成高效的习惯(称为奇迹早晨)[1，2]。这些习惯可以改善健康和生活质量[3.]。例如，晨练可以有效地提高身体机能，如肌肉力量[4]，厌氧动力[5]和耐力[6]，同时改善血糖[7]和荷尔蒙水平[8]。此外，清晨的情绪会影响一整天的情绪[9]。

许多研究人员研究了人类行为的变化[10]。例如，有意识的目标可以诱发预期的行为[11]。洛克和莱瑟姆[12发现了一种线性关系，即目标的适当难度会产生高水平的努力和表现。福格(13，14]从动机、能力、触发三个因素对目标行为的启动进行了解释，并提出了行为网格，根据行为类型和维持程度将行为改变分为35种情况。Prochaska等[15，16]描述了行为改变的6个阶段(预考虑、考虑、准备、行动、维持和终止)。这些理论可以为开发干预方法提供有价值的见解，但往往不足以解释健康领域的具体行为变化[17，18]。

在这些行为理论下，研究试图为行为改变和说服提供计算支持[19-21]。Oinas-Kukkonen等[21]将说服系统原则分为4类(主要任务、对话、系统可信度和社会支持)。例如，隧道可以通过允许进程不中断地进行来促进目标行为。福格(19提出了说服系统作为社会行动者的社会线索。Oulasvirta等[22从习惯形成的角度调查了智能手机的使用情况。Consolvo等人[23通过设计一款利用社会支持来培养健康行为的手机应用程序，研究了行为改变的组成部分。也有关于移动工具对行为改变影响的研究。例如，ReVibe [24使用从手机或传感器自动收集的上下文信息来改进瞬时生态评估。FoodPrint [25是一个以照片为基础的饮食日记，帮助患者和健康专家交流知识，专注于合作目标。Costa等[26提出了一种通过智能手表的触觉反馈来调节情绪的方法。

然而，有必要考虑与一般情况下的研究不同的早晨行为改变的上下文独特特征。例如，在睡眠惯性状态下，身体和认知能力会下降。一个人的决策能力尤其如此[27，28这表明先前的行为改变机制可能在早上不起作用。因此，本研究的重点是早晨行为的改变，并试图理解考虑到早晨时间的上下文特征的设计含义。

我们特别注意到睡眠惯性[29]，指的是人们醒来后的能力明显低于正常情况下的现象，这是清晨行为的特征。一些研究调查了经历睡眠惯性时的身体和精神状态，以了解睡眠惯性的背景特征[28，30.，31]。例如，经历睡眠惯性的人需要更多的时间来进行算术计算[32，33]和识别物体[34，35]。虽然睡眠惯性通常在醒来后几分钟内自然消失，但其持续时间因个人和环境而异[34，35]。在一个可预测的时间内有效地完成早上的目标行为是至关重要的，因为预先安排好的日常事务开始得更快(例如，去上班)。因此，睡眠惯性将是一个人早晨行为表现的关键因素。

各种各样的研究旨在确定如何快速有效地摆脱睡眠惯性[36]。例如，McFarlane等[37-39]探索了听觉因素，如闹钟声音，以减少睡眠惯性的影响，Hilditch等[40]试图用特定频率的光诱导唤醒。此外，体育活动已被认为是对抗睡眠惯性的主要措施。例如，Kaplan等人[41提出了一种通过进行一系列日常体育活动来减少睡眠惯性持续时间和严重程度的方法。Kovac等[42在实验参与者完成醒后循环和冲刺后，他们也测量了困倦程度。

我们的研究在帮助摆脱睡眠惯性方面与这些研究一致。尽管这些研究侧重于开发快速有效地摆脱睡眠惯性的方法，但我们的研究旨在帮助用户保持特定的睡眠惯性行为，通过将其与移动闹钟相关联来改变早晨的行为。

目标

本研究提出了一种基于手机闹钟唤醒任务的早晨行为改变机制。唤醒任务是一项简单的任务，用户需要先完成它才能解除闹铃，比如拍摄特定物体的照片或解决数学问题。它在准时醒来方面的有效性已经得到了分析[43，44]。在这项研究中，我们设计并实现了一个基于唤醒任务的移动闹钟应用程序，以促进早晨的目标行为。我们还进行了形成性研究，以了解唤醒任务对早晨行为的影响，考虑以下目标:(1)探索与早晨行为表现相关的关键因素，包括唤醒任务的使用;(2)了解通过实施唤醒任务影响早晨行为改变的一般做法。

方法

装置

设计要求

我们进行了一项初步调查，以了解早起行为的实践和意图。我们的调查包括几个开放式问题，分为三个部分。第一部分包括2个开放式问题，关于受访者通常的早晨行为和对高效早晨行为的意图。第二部分要求受访者描述他们以前的努力和策略，为富有成效的早晨行为。最后，调查要求所有受访者评估他们过去早上的行为，并描述他们遇到的任何困难。该调查是通过互联网进行的，并发布在韩国的社交网络服务上。本次调查共有40名参与者(平均年龄30.32岁，SD 3.87岁)，其中男性17人(平均年龄31.64岁，SD 4.16岁)，女性23人(平均年龄29.34岁，SD 3.04岁)。受访者获得了价值约4美元的电子代金券作为补偿。我们根据Braun和Clarke [45]。两名研究人员重新阅读了这些回答的文本，并生成了初始代码。接下来，他们检查了代码之间的相似性来定义最终的主题。调查对象用R1-R40表示。

首先，研究结果显示，早上醒来后立即就会有正常的行为。例如，60%(24/40)的受访者表示，他们通常会在醒来后查看智能手机。具体来说，在表示经常查看智能手机的受访者中，41.6%(10/24)的人使用社交网络服务或即时通讯应用，另有41.6%(10/24)的人查看时间，16.6%(4/24)的人在网上阅读新闻。其他受访者(16/ 40,40 %)也报告了其他活动，包括喝水，上厕所，铺床和伸展。

此外，87.5%(35/40)的受访者表示，他们希望在早上做出更有成效的行为。例如，一个受访者说，“我至少可以做一些简单的运动。我认为这对我的健康有好处。”(R10)。另一位受访者提到，“我想如果我在这段时间里效率更高，我就能以良好的心情开始新的一天。”(R25)。一些受访者还谈到了利用清晨时间提高工作效率的好处。例如，一个参与者说，“在晚上抽出时间做点什么是很困难的。但是，在早上，只要我早起，我就可以有额外的时间做一些有意义的事情，比如伸展运动。”(R12)。另一方面，5名受访者表现出消极态度，主要是因为他们早上太忙了。例如，一位与会者说:“我忙着准备工作，所以我没有太多时间做有意义的活动。”(R32)。

此外，75%(30/40)的受访者曾尝试过高效的早晨行为。有针对性的早晨行为大多与身体活动有关，如伸展或简单的运动(如深蹲)。其他活动如阅读、写作、学习、冥想和祈祷也被提及。这些受访者解释了他们保持理想行为的策略，早起是最常见的策略。受访者还表示，他们倾向于花相当大的精力来记住目标行为，比如强迫自己在群体环境中执行该行为。接下来，几位受访者表示，他们曾试图找到适合上午时间的行为，并根据情况和表现修改了目标。例如，一些受访者彻底计划了他们的早晨时间，以确保目标行为及时完成，而另一些人则试图找到简单的伸展运动。

然而，每天早上保持目标行为是具有挑战性的。大多数回答与较低的觉醒水平有关，82.5%(33/40)的受访者表示他们经常醒得很晚或过度地处于半睡眠状态。还有其他与觉醒有关的评论，比如失去动力。例如，“当我早上起床时，我不想做任何事情，犹豫着开始锻炼，尽管我计划好了。”(R4)。

设计启示:通过唤醒任务来结束和推动

大多数影响目标早晨行为的失败都与早晨时间的特点有关，比如时间有限，被调查者由于睡眠惯性导致的能力下降。因此，我提出了2个晨间行为支持的要求。首先，确保用户按时醒来并尽快恢复到正常状态是至关重要的。其次，有必要在醒来和开始目标行为之间建立一个桥梁，以防止忘记执行它并避免分心。

本研究提出了一种通过执行唤醒任务来改变早晨行为的新机制，如图所示图1。唤醒任务是指使用者必须执行一项简单的任务来解除闹铃(例如拍照或解题)[44]。完成唤醒任务可以帮助用户快速恢复正常能力，让用户有足够的时间进行目标行为。具体来说，所提出的机制分为两个阶段:(1)通过执行唤醒任务来摆脱睡眠惯性;(2)在完成任务后轻推以诱导目标行为。

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实现

我们实现了一个闹钟应用程序，它提供基于任务的闹钟解除功能，如下所示图2。该应用程序提供了三种闹钟解除方法:一种是常规方法(即按下按钮)，另一种是唤醒任务(拍照和解决数学题)。它们分别表示为non_task、picture_task和math_task。本研究选择深蹲运动作为目标行为。根据初步研究，这是因为简单的运动是最受欢迎的早晨行为。此外，做深蹲相对容易，不需要额外的设备。该应用程序的功能如下:

首先，该应用程序提供了标准的闹钟功能，例如控制闹钟声音，将闹钟切换到振动模式，以及从内置声源中选择铃声。值得注意的是，用户必须从non_task、math_task和picture_task中选择一个警报解除方法。此外，picture_task和math_task分别是需要身体和认知能力的代表性任务。为了设置picture_task，用户必须输入一个参考映像，以便以后进行身份验证。这款应用鼓励用户选择一张远离床的照片作为参考。对于math_task，用户指定问题的数量和难度级别。游戏共有6个难度等级。用户需要计算的位数随着难度的增加而增加，并且从第4级开始包含乘法操作。用户默认需要解决3个问题，但允许更改数字。

接下来，当闹钟响起时，用户必须完成每个解散方法所要求的任务;这是帮助摆脱睡眠惯性的收尾阶段。在许多闹钟应用程序中，Non_task是一种传统的解除方法。使用non_task，用户只需按下解除按钮就可以解除警报。Math_task需要执行算术计算来解除警报，并且警报将一直响，直到用户正确回答问题。使用picture_task，用户必须拍摄与注册的参考图像相同的图像。应用程序根据Android OpenCV提取的图像特征(即颜色、形状)来判断输入图像和参考图像是否相同[46]。在解除警报后，轻推阶段开始，弹出一个对话框，询问用户是否会立即开始目标行为。如果用户接受，应用程序就会显示帮助用户进行所需深蹲练习的功能。

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最后，在app提供的支持功能下，用户开始执行目标行为。用户可以查看自己最近7天的执行记录。在深蹲练习过程中，该应用还会统计用户做深蹲的次数，并将数据显示在智能手机屏幕上。当用户拿起智能手机看着屏幕做蹲姿时，应用程序就会通过内部惯性测量单元传感器识别过去2秒内的上下运动。我们使用TensorFlow构建了一个基于长短期记忆单元的简单深度学习模型，并将训练好的模型转换为TensorFlow- lite格式，使其能够在移动设备上运行。当用户按下“完成”按钮完成练习后，应用程序会要求用户输入准确的次数，以纠正错误计数。有36名参与者的主实验发现，自动计算的深蹲次数与用户输入的次数没有显著差异(自动:平均值13.5，标准差6.8;手动:平均值14.6，标准差4.4)。他们的Pearson相关系数=0.636，平均绝对误差(MAE)为2.65，表明2或3个错误计数代表。当3个用户从一开始就一直报告频繁的错误计数(可能是由于设备或操作系统问题)时，这种趋势变得更强(MAE=1.99， =0.717)。

参与者

一项组间研究要求使用者在两周的时间里，每天清晨用这种器械做深蹲练习。这项研究的目标行为是在设定的起床时间10分钟后进行15次深蹲。在本研究中，我们采用广义估计方程(GEE)模型来测量连续和重复的行为变化。我们考察了以往使用GEE模型作为统计方法的研究，并参照以往研究的实验配置来确定本研究的样本量[47-49]。因此，我们招募了36名参与者(21名男性和15名女性)，他们可以使用移动闹钟，每天早上通过社交网络服务发布深蹲。这些使用者的平均年龄为27.5岁(SD为7.68岁)，以上班族(20/36,55.6%)和学生(16/36,44.4%)居多。我们用P1-P36表示这些参与者。

过程

首先，参与者被要求回答一项调查。该调查询问了他们的人口统计数据和工作日通常的起床时间。值得注意的是，调查包括计划行为理论[50]，由7点李克特量表上的20个项目组成，用于评估传统的行为因素(即意图、态度、主观规范和控制)。接下来，参与者被分成3组，通过分配个人到一种解雇方法(non_task: 12, picture_task: 12和math_task: 12)。我们证实，调查测量的所有变量(即年龄、性别和TPB评分)在组间没有显著差异。调查的详细结果载于多媒体附录1。

接下来，为期两周的实验开始了，每个参与者都被指示使用已实现的应用程序和指定的解雇方法设置一个早晨的闹钟。研究人员鼓励参与者将闹钟提前5分钟，以改善早晨的行为。每个警报都被单独检查，以确保它按预期工作;所有用户都使用了解雇法，他们在应用程序的计数器下进行深蹲练习。最后，参与者被要求连续两周自愿在每个工作日的早晨做15次深蹲。我们强调，他们可以跳过或拒绝他们选择的行为，我们向他们保证，无论他们的表现如何，他们都会得到同样的补偿。

实验完成后进行了一项后期调查，以了解清晨行为与唤醒任务的详细背景。这项调查首先询问了他们对应用程序的一般使用和体验，包括有用的功能和失败案例。调查的下一部分询问了他们的闹钟设置，并通过美国宇航局任务负荷指数问卷(NASA-Task Load Index，简称tlx)测量了清晨解除闹钟的工作量。51]。我们使用了原始的NASA-TLX问卷，它是由评分条组成的图形形式[51]。评分条为实验被调查者直观地理解和回答问卷提供了有效的帮助，因此我们判断语言因素对实验结果的影响不显著。最后，调查要求用户解释实验后他们日常生活的变化。

分析方法

量化早晨行为表现

行为表现从两个角度进行量化:(1)成功率和(2)用户在成功的试验中开始第一次深蹲所花费的时间。如果用户完成了15个深蹲，则认为当天的目标行为成功。这被表示为一个二项式变量，成功，当成功时它的值为1，否则为0。如果用户在早晨闹钟响起后的10分钟内完成了15次深蹲，则这个案例被称为early_success(注意，success是一个包含early_success的变量)。

与行为改变的其他领域不同，早起在早上的几个小时是很重要的，因为频繁的早晨延迟会导致失败，因为耗尽了可用的早晨时间。结果，通过测量警报响后成功试验中开始第一个深蹲的时间来评估目标行为(ET_ring2success)。还测量了警报响起和解散之间的时间(et_ring2解散)，以及用户在成功的试验中解散警报和开始第一次蹲下之间的时间(et_解散2success)。

探索影响早晨行为表现的因素

下一个是GEE [52]分析，以确定唤醒任务和闹钟的使用是否以及如何影响早晨的行为表现。这项研究对同一参与者使用了重复测量(例如，成功、经过的时间)。因此，采用广泛用于处理重复测量或聚类数据的GEE方法[53，54]。GEE分析也适用于本研究(与其他重复测量分析相比，包括重复测量方差分析)，因为它可以使用2个以上不同的预测因子。TPB行为因素通过与闹钟唤醒任务的使用配合，可以更好地解释行为变化。具体来说，使用了与性能相关的2个因变量，即early_success和ET_ring2success。根据变量类型，分别对early_success和ET_ring2success分别采用logit链接函数和高斯估计建立了二项GEE模型。总共有9个自变量。代表解雇方法的3组用2个虚拟变量表示(例如，picture_task=1, others=0;Math_task =1, others=0)。我们考虑了与警报使用相关的两个变量:警报触发的时间(ringing_time)和ET_ring2dismiss。采用TPB_intention(意向)、TPB_attitude(态度)、TPB_subjective_norm(主观规范)、TPB_control(控制)四个分量表。 Finally, we used the elapsed days (ET_days) as the last independent variable to handle repeatedly measured data.

分析清晨行为与唤醒任务的实践

最后，我们的目标是根据应用程序的使用日志和调查后的反应，了解清晨行为与唤醒任务的做法。我们进行了定量和定性分析。首先，唤醒任务的NASA-TLX评分按照其原始指南进行汇总[51]，它确定工作负载维度的权重，并计算它们的加权平均值。我们采用单因素方差分析比较三组间的NASA-TLX评分，并采用Tukey honest显著差异检验作为事后检验。其次，与前期研究类似，两位研究者合作对调查后的反馈进行了专题分析。

道德的考虑

所有受试者均自愿参与，每人获得43美元的补偿。所有的研究数据都被识别。该研究已获得汉阳大学机构审查委员会(HYUIRB-202205-011)的豁免。

结果

用户数据

成功率

图3描述成功率。picture_task组获得了最高的早期成功率(94.2%)，其次是math_task组(87.5%)。这表明这些用户组在2周内几乎每个工作日都保持着目标行为。然而，非任务组的参与者，使用传统的解雇方法，在同一时期完成每日深蹲任务的时间只有75.8%。当把成功次数加到数量上时，也出现了类似的趋势。忽略时间限制时，picture_task组(97.5%)和math_task组(94.2%)的成功率高于90%。

非任务组的成功率也随着成功而增加，但仍然是最低的(80.8%)。如图所示图4，我们无法发现所有群体都有明显的趋势。然而，non_task (SD 11.64)组在每日成功率方面比picture_task (SD 6.72)组和math_task (SD 6.01)组表现出相对较高的变异性。

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在一个成功的试验中开始第一个深蹲所花费的时间

图5说明在每个用户组的成功试验中，从警报响起到用户开始第一次蹲下的时间轴。请注意，该图仅显示了用户成功进行深蹲至少15次的试验。我们发现，在警报响起后，picture_task组的成功时间最短(84.4秒)。math_task组(268.6秒)排在第二位，其次是non_task组(334.4秒)。math_task和picture_task组要比non_task组多花19-45秒来解除它们的警报。这可能是因为用户需要移动到指定位置来捕获预注册的图像或执行给定的算术运算。

然而，在成功的试验中，math_task组和picture_task组中开始第一次蹲下所需的时间往往比non_task组短得多。特别是，picture_task组在解除警报后，在7.7秒的极短时间内开始蹲下。另一方面，non_task组的et_驳回成功时间相对较长，说明non_task组在驳回报警后往往会延迟目标行为。

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结果1:影响早晨行为表现的因素

图6显示8个变量的描述性统计。平均而言，86%的参与者成功完成了每日目标行为。在一次成功的试验中，开始第一次深蹲的平均时间约为4.5分钟。意向和态度得分都大于5分(总分7分)，这表明参与者倾向于对清晨做深蹲感兴趣(并对深蹲持积极态度)。参与者似乎也有信心在清晨做深蹲运动。TPB_subjective_norm得分相对较低，表明参与者倾向于不感受到外部压力或对这种行为的期望。最后，根据ringing_time和ET_ring2dismiss的数据，参与者大多将叫醒闹钟设置在早上7点左右，平均花费2.2分钟，在闹钟响了之后才把它打发掉。

表1显示了GEE分析结果中各个自变量的系数。首先，我们发现报警解除方法显著影响early_success的实现。与non_task相比，picture_task与早晨行为的成功显著相关(优势比[OR] 47.1, 95% CI 2.154-5.554)。同样，math_task组的概率比non_task组高3.99倍(95% CI 0.423-2.347)。我们还发现，当用户更早地解除警报时，成功的几率增加更多(OR 0.652, 95% CI - 0.685至- 0.172)。

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接下来，如图所示表1，有显著的因素影响成功所需的时间。TPB的主观规范与消耗时间显著正相关，表明压力较小的人倾向于更快地开始深蹲练习。由于用户更早地解除了警报，因此到达成功所需的时间往往显著缩短。此外，在picture_task和成功运行时间之间发现了一个略微显著的关系，这表明用户在使用picture_task时倾向于更快地完成目标行为。其他变量与成功所需时间之间没有显著的关系。

结果2:通过唤醒任务改变早晨行为的一般做法

定量分析结果

如图所示图7三组患者TLX总分均在50分以下，各方法均不存在心理负担。non_task组的工作负载最低，其次是picture_task组和math_task组。我们发现三组的TLX得分差异非常显著且很大(F_2、33= 3.106,P=。6， =0.158)，后验结果显示，非任务组与图片任务组之间存在显著差异(调整后)P=。048年和d= 1.164)。在6个子量表中，所有3组的表现都是最高的，可能是因为这项研究的任务包括早上准时起床，这可能让参与者感到满意。我们还发现唤醒任务的类型似乎与每个子量表有关。例如，math_task组用户倾向于感知到相对较高的心理需求。另一方面，picture_task组认为他们的任务对体力要求很高，令人沮丧。

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定性分析结果

早晨行为支持

这项研究的参与者表示，他们很欣赏支持早晨行为的应用程序功能。首先，按时起床完成唤醒任务被认为是有帮助的。例如，一位与会者评论道:有时我只是关掉闹钟，然后躺下。但是，在闹钟响起后解一道数学题帮助我轻松地醒来”(意思是)。另一位图片任务组的参与者说:“我必须起身调整目标物体的位置和角度。我想这肯定会让我清醒，做深蹲也变得更容易了”(P15)。此外，大多数失败案例与晚起有关。例如，一位与会者提到:我关掉闹钟，只想再睡一会儿。但当我醒来后，已经过去了20多分钟”(第七页)。其次，超过一半的参与者(22/ 36,61.1%)提到轻推对话框是一个有用的应用程序功能，支持他们成功地改变行为。它提醒并激励他们去完成目标行为，一个参与者说，“当我刚醒来的时候，我经常忘记深蹲。但是，对话信息每次都激励我开始深蹲”(P18)。同样，另一位与会者说:“即使我拍完照片，有时我也想拒绝做深蹲。但是，在看到对话框信息后，我感到很有动力，然后那个按钮引导我做深蹲”(P16)。最后，让应用程序自动计算深蹲次数被用户认为是有帮助的。一位与会者说，“应用程序计算深蹲的次数很方便，我不需要花太多精力来计算”(P36)。一些参与者还提到，想象每天的动作鼓励他们继续做深蹲。例如，一位与会者评论道:我当我看到我没有完成深蹲的日期时，会有动力做得更努力吗”(P27)。

报警设置

我们调查了参与者的闹钟设置和他们的感知工作量。所有参与者都将闹钟设置在早上7点左右，很少改变闹钟时间。大多数参与者将闹钟设置为正常或提前5-10分钟。一位与会者说:“为了完成任务和下蹲，我早起了一点，这样我就可以像以前一样保持日常生活，比如吃早餐和按时上班”(P26)。一些参与者报告说，由于日程安排的改变，需要改变闹钟时间，但这种情况并不常见。接下来，我们分析了math_task组的使用。考虑到算术运算中的个体差异，我们最初允许具有math_task设置的参与者调整难度级别和问题数量。在math_task组中，75%(9/12)的用户执行2到3个算术运算，这些运算涉及对2个或多个2位数的数字进行加减。其他人则喜欢更困难的算术运算(如乘法)或更多的问题。一位与会者说:“例题对我来说太简单了，所以我提高了难度。picture_task组的用户通常在卧室外3到5米的地方选择他们的参考图片，比如客厅或浴室。作为参考图像的首选对象是一个洗脸盆。

日常生活中的积极变化

首先，一些参与者注意到他们的觉醒程度有所提高。例如，一个参与者说，“我觉得早上比平时更清醒。”(P19)。其他参与者报告说，他们在床上的半睡眠状态显著减少。一个说:“我可以花更少的时间躺在床上磨蹭。”(第29页)。其次，一些参与者评论说，该应用程序帮助他们保持规律和高效的日常生活。这些反应大多与准时起床有关。通过在目标时间定期醒来，参与者觉得他们在早上有更多的空闲时间，他们的日常生活更加一致。一位与会者说，“当我经常早起时，我希望我能有更多的时间准备工作或照顾孩子。”(P25)。另一位与会者说:“通常，我在那一天会根据时间表不规律地醒来。但在过去的两周里，我可以过更有规律的生活。”(第9)。最后，一些参与者提供了有意义的评论，说他们以更积极的心情开始了新的一天。一位与会者说:“当我以简单的运动开始新的一天时，我在早上感到神清气爽。”(P35区域)。

讨论

主要结果

唤醒任务对早晨行为改变的有效性

本研究的结果表明，唤醒任务可以帮助用户有效地利用可用的早晨时间，并保持他们的目标行为。在GEE分析结果中，唤醒任务与目标行为成功显著正相关。尽管唤醒任务组的警报解除延迟了30-40秒，但唤醒任务组的成功时间往往不会比非任务组长很多。当唤醒任务完成后，节省的早晨时间减轻了执行目标早晨行为的负担，特别是对于那些早上很忙的人(参考R32的评论)。此外，参与者对为这项研究开发的闹钟应用程序的关键组件(即闹钟、唤醒任务和轻推对话框)表示赞赏。手机闹钟帮助参与者及时醒来，之后的唤醒任务通过打扰他们带来了一种“发条效应”。最后，应用程序中的轻推对话框似乎有助于让参与者快速开始深蹲锻炼。

这些结果与Fogg的MAP (motivation, ability, and prompt)理论一致[13]。MAP理论概述了三个因素(动机、能力和提示)来解释行为结果。在早上，目标行为的动机和能力可能比平时低，这可能会破坏行为的启动。因此，带有唤醒任务的手机闹钟可以通过唤醒、预热、激励等方式，有效地恢复用户正常的动机和能力状态，起到有效的晨间行为提示作用。

此外，我们的结果显示了一个不方便交互的实际用例[55[或不舒服的互动]56，57])。虽然大多数人机交互研究的重点是提高效率，但以前的一些研究解决了不方便和不舒服的交互的必要性和价值。具体来说，Rekimoto和Tsujita [55表明不方便的设计可以在行为改变领域发挥作用。例如，直到用户微笑才打开的冰箱，以及需要用户在操作过程中进行体育锻炼的不方便的微波炉，都是不方便互动的例子[55]。唤醒任务的独特使用环境与不方便交互原理密切相关。尽管用户可能会对唤醒任务感到不方便，但这些任务提供了即时和长期的好处(例如，有规律的日常生活，积极的情绪和身体健康)，激励用户保持这种行为。

唤醒任务类型

这项研究发现了这两种唤醒任务之间的一些差异。首先，使用math_task的用户往往比使用picture_task的用户花更短的时间来解除警报。早前一项基于任务型闹钟应用程序使用日志的研究报告了2个唤醒任务的闹钟使用情况的类似观察结果[44]。然而，在picture_task组中，解除警报和执行深蹲之间的时间往往比在math_task组中短得多。类似地，在GEE分析中，picture_task组与启动行为的运行时间有轻微的显著关系，但math_task组没有。最后，这两个任务的工作负载需求存在一些差异。picture_task组的总工作负载略高于math_task组。此外，尽管picture_task组经历了更多的体力需求和挫折，但math_task组经历了更苛刻的精神工作量。

这些结果可能表明，引发行为改变的任务应该根据预期变化的方向来设计。在行为之间插入另一个任务可以以两种方式设计:防止特定行为或为下一个行为做准备。例如，一些研究使用中断任务来改变行为，例如输入数字来限制智能手机的使用[58]，但唤醒任务能让用户在早晨做出更高效的行为。任务功能和机制会因行为目标的不同而不同。此外，任务的工作量和类型对于基于任务的行为改变至关重要。在这项研究中，目标行为是一种身体活动，参与者可能不得不搬到一个可以做要求的深蹲练习的地方。因此，目标行为将更适合那些完成picture_task的人，这主要需要物理工作负载，并且类似地将用户移动到另一个地方(因为他们需要捕获目标图片)。为了更详细地了解唤醒任务与特定目标行为之间的关系，需要进一步的研究。如果对其他类型的唤醒任务(如解谜)和早晨行为(如阅读文章)进行进一步研究，也会非常有帮助。

影响早起行为的因素

我们还发现，一般行为改变的共同因素(即TPB变量)与早上的目标行为成功显著相关。例如，TPB_intention与早期成功密切显著正相关，TPB_subjective_norm的增加与行为表现的下降显著相关。然而，研究结果表明需要考虑早晨时间的上下文特征，因为这些一般变量往往对早晨的上下文有不同的贡献。例如，TPB_intention的大小小于其他因素(即任务使用情况和警报使用情况)。此外，TPB_subjective_norm的相关方向与回收等其他情境下的相关方向不同[59]或电子学习[60]。因此，这项研究与早期的研究一致，即考虑目标行为背景的必要性[61]。

睡眠惯性是清晨的特点。此外，人们在清晨通常没有多少空闲时间，因为他们的日常工作很快就开始了。因此，延迟唤醒和开始目标行为可能会使用户耗尽可用时间，并可能使他们失去动力。这项研究探讨了成功改变早晨行为的三个因素:(1)按时起床，(2)摆脱睡眠惯性，(3)迅速开始想要的目标行为。

首先，为了在清晨保持预期的行为，按时起床是很重要的。定性研究发现，当目标行为失败时，通常是由于用户睡过头(参考P7的评论)。此外，大多数有唤醒任务的参与者评论说，这些任务有助于他们按时醒来并开始目标行为(参考P15和P34的评论)。第二，为早上的目标行为做好准备对于摆脱睡眠惯性是必要的。GEE分析结果表明，早晨行为的表现随着下课时间的延长而下降，这可能是由于睡过头或起床延迟所致。即使参与者按时醒来并解除了他们的警报，一些人仍然在床上半睡半醒，未能完成期望的目标行为(深蹲)。晚起或睡眠惯性会对目标行为的成功产生负面影响。最后，快速开始是在早上完成目标行为的另一个关键。non_task组用户倾向于快速解除警报，但在解除警报后需要很长时间才能启动目标行为。因此，到目标行为的总运行时间与其他任务组相差不大(甚至比picture_task组略低)。 It also had a significantly lower success rate than the other task groups.

这些影响早晨行为的因素可以进一步扩展到早晨的例行程序中。先前一些关于行为改变的研究考察了一系列后续行为[62，63]，设计行为可以有效地诱导其他行为的改变[64，65]。基于这项研究的发现，主要集中在清晨的开始，我们预计将随后的早晨行为设计为早晨例行程序可能有助于完成高效的早晨时间，被称为奇迹的早晨。1]。

限制

这项研究应该被批判性地看待，因为它是在韩国的一个地点进行的，为期2周。

这项研究还使用了一个单一的目标行为类型，深蹲练习。在未来的研究中，可以对其他目标行为进行研究。例如，阅读被视为一种认知活动，可能是未来早晨行为研究的一个很好的候选对象。我们还收到了因COVID-19而远程办公的参与者的回复。然而，这被认为不会对研究结果产生重大影响，因为实验是在现场进行的，允许所有参与者按自己的意愿设置和使用闹钟。

结论

尽管许多人都有积极的早晨行为的意图，但环境特征，如睡眠惯性，使其变得困难。本研究提出了一种利用手机闹钟唤醒任务改变早晨行为的机制。唤醒任务提供了“发条”和“轻推”效果，帮助快速摆脱睡眠惯性，并在没有后续延迟的情况下启动目标行为。这项研究的定量和定性结果证实了唤醒任务在清晨持续完成目标行为方面的有效性。因此，这种唤醒任务机制有助于扩展现有的行为改变研究，通过阐明早晨行为来考虑早晨时间的背景。