Theme 2: Smart Exercise and Digital Well-Being


This theme explores human–computer interaction and digital well-being through smart bikes and interactive exercise systems. It investigates how data visualization, wearable integration, UI design, and group-ride experiences influence motivation and social connection. By combining UX metrics and survey data, the research aims to improve sustainability and well-being in digital fitness environments. Platforms like Zwift illustrate how smart trainers and immersive design make cycling efficient, engaging, and data-driven. Features such as badges, rewards, and leaderboards enhance motivation and participation, providing insights into digital feedback, community interaction, and habit formation—a rich setting at the intersection of technology, sport, and UX.

この研究テーマでは、スマートバイクやインタラクティブな運動システムを通じて、人間とコンピュータの相互作用とデジタル・ウェルビーイングを探究します。 パフォーマンスデータ、ウェアラブルセンサー、UIデザイン、グループライド体験が ユーザーの動機づけや社会的つながりにどのような影響を与えるかを検討します。 また、UX指標と態度調査を組み合わせ、デジタル運動環境における持続性とウェルビーイング向上に貢献します。 Zwift のようなバーチャルトレーニングは、スマートトレーナー没入型環境によって 効率的かつ社会的に魅力的な体験を実現します。 天候や時間に左右されず安定した運動が可能で、トレーニング効率モチベーション維持にも効果があります。 バッジ・報酬・リーダーボードといったゲーミフィケーション要素継続的な参加を促し、 コミュニティ交流と習慣化の研究にもつながります。

Project 5 : スマートバイク、UX 設計、パフォーマンスメトリクス

Smart Bike, UX Design, and Performance Metrics

  • 本研究は、スマートバイクのパフォーマンスデータ(出力・心拍・ケイデンス)の可視化インターフェースが モチベーションや心理的ウェルビーイングに与える影響を検討します。Human-Computer Interaction (HCI) の観点から、 データ提示デザイン(シンプル表示・詳細統計・ゲーミフィケーション)がユーザー体験や態度指標に与える効果を明らかにします。 参加者は Zwift を利用し、異なる UI 条件でライドを行います。測定はパフォーマンスデータに加え、 SUS、AttrakDiff、IMI、心理的ウェルビーイング尺度を用います。SEM により 「UI 設計 → UX 満足度 → モチベーション・継続意欲」の構造モデルを分析します。
  • This study examines how UI visualization of performance metrics (power, heart rate, cadence) influences motivation and wellbeing. From an HCI perspective, it evaluates how visualization designs (simple, detailed, gamified) affect UX and attitudinal outcomes. Participants complete Zwift rides under varied UI conditions, with measures including SUS, AttrakDiff, IMI, and wellbeing scales. SEM will test the model: UI design → UX satisfaction → motivation & adherence. Real-time, intuitive UIs are hypothesized to boost UX ratings, thereby enhancing motivation and sustained exercise engagement.

Project 6 : スマートバイク、スマートウォッチ、ストレスモニタリング

Smart Bike, Smartwatches, and Stress Monitoring

  • 本研究は、スマートウォッチ由来の心拍変動(HRV)やストレス指標をスマートバイクの運動負荷データと統合し、運動ストレスが心理的疲労に与える影響をモデル化します。HCI とデジタルヘルスの観点から、ストレス検知とUXの関連性を明らかにします。被験者は Zwift で異なる強度のライドを行い、HRV、ストレス指数、主観的疲労感(VAS)、UX質問紙(NASA-TLX、SAM)を収集します。SEM により 「運動負荷 → HRV低下 → UXストレス評価 → 主観的疲労感」の因果関係を分析します。本研究は、ウェアラブルデータと UX 測定を統合し、HCI 的アプローチによるストレス管理の可能性を示します。
  • This study integrates smartwatch-derived HRV and stress indices with smart bike workload data to model how exercise stress influences perceived fatigue. Within HCI and digital health frameworks, it examines the relationship between stress detection and UX. Participants ride Zwift sessions at varied intensities; data collected include HRV, smartwatch stress indices, VAS fatigue ratings, and UX stress appraisals (NASA-TLX, SAM). SEM will test the causal path: workload → HRV decline → UX stress rating → perceived fatigue. This research demonstrates the potential of HCI-based stress monitoring by integrating wearable data and UX measures. It hypothesizes that HRV decline mediates the link between workload and perceived fatigue through UX stress ratings.

Project 7 : スマートバイク、グループライド体験、HCI と社会的ウェルビーイング

Smart Bike, Group Ride Experience, HCI and Social Wellbeing

  • 本研究は、スマートバイクを用いた Zwift グループライドにおける HCI 要素(順位表示・パワー比較・音声チャット)が社会的臨場感やモチベーションに与える影響を検討します。UX と態度的評価を組み合わせ、社会的ウェルビーイングのモデルを構築します。参加者はソロライドとグループライドを体験し、パフォーマンスデータ、UX 評価(SPS・GPQ)、態度的評価(IMI・SWLS)を収集します。SEM により 「HCI 要素 → 社会的臨場感 → モチベーション/満足度 → パフォーマンス」を分析します。社会的フィードバックを強調した UI は社会的臨場感とモチベーションを高め、パフォーマンス向上につながると予測されます。
  • This study examines how HCI elements in Zwift group rides (ranking, power comparison, voice chat) influence social presence and motivation. UX and attitudinal surveys are combined to model effects on social wellbeing. Participants complete both solo and group rides; data collected include performance, UX measures (SPS, GPQ), and attitudinal measures (IMI, SWLS). SEM will model: HCI features → social presence → motivation/satisfaction → performance. It is hypothesized that UIs emphasizing social feedback enhance social presence and motivation, improving performance.

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