«PuffPacket» может помочь исследователям узнать, когда, как и почему люди парят
Парение имеет две стороны: у него, безусловно, есть свои недостатки, но в большинстве случаев это фантастическая помощь курильщикам в отказе от сигарет. Дело в том, что пока ученые не узнают немного больше о том, какие люди парят, когда, сколько и еще несколько других деталей, – использование электронных сигарет будет оставаться чем-то загадочным. Вот тут и приходит на помощь PuffPacket.
Разработанный инженерами Cornell, PuffPacket представляет собой небольшое устройство, которое подключается к электронным сигаретам и точно измеряет каждое их использование, передавая информацию на приложение для смартфона пользователя и, возможно, в базу исследователей.
Некоторые электронные сигареты уже имеют похожие настройки. Например, устройство подает сигнал, когда заканчивается жидкость. Разница заключается в том, что эти сигналы подают информацию о состоянии самого устройства, а не на сопутствующие мобильные приложения.
«Отсутствие постоянного и объективного понимания поведения парильщиков привело к тому, что мы разработали PuffPacket для точного измерения, отслеживания и регистрации использования электронных сигарет.», – сказал аспирант Александр Адамс, который возглавлял создание устройства.
Устройство подходит для нескольких типов электронных сигарет, устанавливается между мундштуком и испарителем. Он выключен до момента, пока пользователь не вдохнет пар. Фиксируя напряжение, он может сообщить, сколько жидкости испаряется. А также показывает более простые измерения, такие как продолжительность и время вдоха.
Эти данные отправляются в приложение для смартфона через Bluetooth, где они сопоставляются с другой информацией, такой как местоположение, движение и другие метаданные. Это может определить конкретные модели поведения, – например, кто-то часто пьет, когда гуляет утром, а не днем, или же пьет после кофе, но не во время еды, или гораздо чаще в баре, чем дома. Возможно, даже (с соответствующими разрешениями) он может отслеживать использование определенных приложений – пользователь парит листая Instagram? Или использует электронную сигарету после партии игры?
Некоторые из моделей могут быть очевидны, другие – не очень, но в любом случае все это помогает создать схему реальных данных, а не просить человека рассказать об использовании. Пользователи могут даже не осознавать свои собственные привычки.
«Получение этих корреляций между временем суток, местом и деятельностью очень важно для понимания зависимости. Исследования показали, что если удержать людей от привычных действий, это может нарушить их», – сказал Адамс.
