第三章、 研究方法
3.2 場景說明
3.2.1 系統介面說明
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iPARIS-Helthy 也提供瀏覽的功能，我們希望使用者能夠透過瀏覽過去的紀錄以 及查詢營養狀況，更加了解自身的飲食習慣。
3.2.1 系統介面說明
使用者小英為使用本研究系統的受試者，而且使用本系統記錄飲食一段時間，
在打卡之前，系統會呈現飲食歷史紀錄的選擇器，我們可以在這裡瀏覽過去的歷 史紀錄，並選擇性的觀看自身歷史紀錄後，我們得以從右上角的地點選單中，選 擇所在地附近的餐廳(如圖 15)。
圖 13、歷史紀錄選擇器 圖 14、打開定位服務通知 圖 15、選擇所在的餐廳
資料來源：本系統截圖
在選擇餐廳之後，系統呈現當天的累積營養狀況，並且依據餐廳內的菜單，依據 餐點的食材內容，將菜單分為六大類別，例如魯肉飯便當有肉、飯，則魯肉飯便
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當會同時在五榖根莖類以及豆蛋魚肉類中出現，在使用者點選圖上的類別後，顯 示並呈現該餐廳所屬類別的菜單資訊。例如，使用者選了今天還沒攝取到的五榖 根莖類，則菜單列表上會顯示在該餐廳的五榖根莖類餐點(圖18)。使用者小英可 以選擇想要飲食的餐點，開始進行影像註釋記錄。
圖 16、選擇所在餐廳 圖 17、呈現當日累積營養 圖 18、欲進食餐點 資料來源：本系統截圖
在選取餐點之後，使用者可以拍下這一餐的飲食，並點擊影像進行註釋(圖21)。
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圖 19、拍攝影像 圖 20、文字選取 資料來源：本系統截圖
系統會根據所註釋的餐點，累積到營養份量內，並反饋給使用者(圖)。
圖 21、註釋完成圖 圖 22、營養累積回饋圖 資料來源：本系統截圖
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在應用程式中，使用者可以打開飲食記錄系統查看自己在過去在一段特定時間內 的飲食標準營養差異狀況，如圖 23 所示。為回顧、掌握飲食細節，小英可以根 據系統的照片瀏覽來幫助個人更了解自身的攝取實際狀況，在系統中，飲食照片 已經依據不同月份分類，方便藉此檢視自己在某月的飲食影像記錄、查看這段期 間的飲食。
圖 23、當月營養累積狀況 圖 24、每月飲食影像記錄 圖 25、每餐的飲食影像 資料來源：本系統截圖
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mini OS X 10.9.3 作為開發平台，手機應用程式平台是 iosa7.1.1，網頁應用框架 是 Django、食材資料庫為 Mongodb、資料庫對應系統為 Python、手機應用程式 使用語言為 Object-C。‧ 國
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3.4 飲食多樣性系統
為了計算與呈現可視化標準飲食營養差異圖，我們引入了供給率(式一)的概 念在系統中，依據台灣本地的每日標準攝取量為標準計算六大類個別的供給率作 為標準的營養攝取量；將使用者記錄的餐點除以每日標準所需攝取量。
供給率 ＝( 實際攝取量
標準攝取量) × 100% (式一、供給率)
在本研究中的每日標準所需攝取量以衛生署所提供的六類分類為評估基礎，
可以細分為全穀根莖、豆魚肉蛋類、低脂乳品類、蔬菜類、水果類、油脂與堅果 種子類。在衛生署公布的每日飲食指南中，標示有國人每天應該攝取的營養份量，
除此之外，衛生署更進一步的指出年齡與運動強度每日所花費的熱量，及在固定 的消耗熱量中所對應攝取的六大類需求量表；本實驗將這些衛生署提供的建議數 據，建構個人化模組的每日標準所需攝取量，傳入使用者年齡、性別以及活動強 度即可輸出相對應的六大類需求量。例如，25 歲的女性運動量適中，每天應該 攝取的奶類 2 份，則若當天攝取 1 份，則奶類攝取為 50%。有了各個類別的供給 率之後，本研究透過 Google Chart API 進行六大類別標準營養素攝取的可視化繪 製，其可視化製圖流程如下。
當日六大類
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將使用者真正食物的食材與個人標準攝取量作為供給率的輸入，經過供給率的計 算後，得出六大類的比例，再利用 Google 提供的 API 繪製標準攝取差異雷達圖。
3.5 系統資料來源
本研究小節的系統資料來源介紹，分為三部分，個別是餐廳資料、餐點資料、以 及食材對應營養類別的資料。
3.5.1 餐廳資料來源
本研究的餐廳資料是在實驗前事先蒐集在政大附近的店家，並手動建立的餐 廳名稱與菜單資訊，在本次的實驗中蒐集了 32 家餐廳資訊。
3.5.2 餐點資料來源
本研究依據不同餐廳的餐點，手動建立每家餐廳的實際餐點內容與份量，共 計 733 筆餐點資訊；其中，資料庫對應系統以餐點全名作為輸入，輸出為該餐點 所包含的食材與重量。
3.5.3 食材對應六大營養類別資料來源
食材對應對應資料的來源我們採用行政院衛生署衛生福利部食品藥物管理 署於 2013所公布的資基本成分表之分類為基礎，登錄食物品相包括榖物類、澱 粉類、蛋類、堅果及種子類、水果類、蔬菜類、豆類、等等十二大主類，此成分 表提供了類別與相對應的食材的。而衛生署每日指南分為六大類：五榖根莖類、
豆蛋魚肉類、蔬菜類、水果類、堅果油脂類、乳類。其中蔬菜類(156)、水果類(30)、
乳品類(66)與六大類相符，本研究將榖物類、澱粉類放入全穀根莖的類別中，而
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蛋類、豆類、肉類、放入豆魚肉蛋類，而將低脂乳品類歸類為乳類。表一列出六 大類別之相關訊息。
六大分類 營養素 描述 食物範例 食材數
豆魚肉蛋類 蛋白質 構成身體器官、促進身體發展 豆、魚、肉、蛋 463
乳類 鈣 幫助骨骼及牙齒的生長 牛奶、起司 66
全穀根莖類 醣類 產生能量 米、麵食 136
蔬菜類 維生素、礦物質 維持新陳代謝、調節身體機能 鮮豔蔬菜 155 水果類 維生素、礦物質 維持新陳代謝、調節身體機能 蘋果、橘子、柳丁 30 油脂類堅果及種
子類
脂肪 器官的保護層、能量來源 堅果、豬油、牛油 71
表 3、六大類細項 資料來源：本研究整理
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本研究實驗經以訪談法與評估量表進行。在本實驗問卷部分，問卷內容設計分為 三個部分，各為受試者基本資料、前測問卷、後測問卷。詳細問卷內容如附件。
4.2 實驗對象
正式實驗共計 6 名受試者，主要活動範圍在政治大學附近，女性 5 名，男性 1 名，年齡介於 21 至 29 歲之間，平均年齡為 22.3，受試者對飲食管理有興趣並且 經常外食。
4.3 研究限制
為模擬資料庫健全的狀況，使用者被限制實驗期間內，只能去有餐點資料的餐廳 用餐，也由於資料庫的緣故，受試對象主要以生活在政大附近為主，受訪者的年 齡分布主要還是偏重大學生這個年齡層。而願意對飲食健康管理有興趣、願意提 供個人飲食資料，門檻有一定的難度，導致受訪者的樣本不多。也由於無法確切 得知實驗前使用者的攝取狀況，因此我們讓使用者以回想的方式作為飲食前的粗 估基準，也許這不是最好的方式，但是卻能提供給我們粗略的資訊。
4.4 實驗環境
本研究的實驗環境為使用者飲食所在地，且該空間為能接收行動網路或具有無線 網路的空間。本系統是基於 iOS 系統進行開發，因此實驗儀器為 iphone 5s，容
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4.5 評估方法
實驗邀請受測者進行兩週的手機應用程式系統測試，本研究評估之目標為：自我 效能、飲食行為，在自我效能方面，我們會透過問卷的方式對整體與細節進行評 估，而飲食行為，我們將以受試者在進行實驗前的飲食狀態，以及實驗中的飲食 歷程來進行評估。兩項評估目標之細項說明如下：
1. 自我效能：評估實驗前後，對自身營養狀況的自我效能是否有提昇。我們使 用成對樣本統計 T 檢定，藉由李克特量表 5 分制問卷進行分析，最高分為 5 分(非常有信心)、最低分為 1 分(非常沒有信心)；問卷主要分為兩部分，第一 部分為整體評估，主要探討使用者在實驗前後，對整體之自我效能是否有提 昇，設計的題目為”盡量每天飲食多樣性”。第二部分為細項評估，探討使用 者在實驗前後，對於六大類別攝取以及營養補償的自我效能之差異。
2. 實際行為的改變：根據調查問卷，以受試前兩週的飲食狀況調查為基礎，針 對使用者日誌(userlog)的記錄歷程變化，作為飲食行為改變的評估。
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第五章、結果討論
在實驗期間(兩週)，本研究總共蒐集323筆記錄資料，大多數的使用者幾乎三餐 都會記錄、記錄數平均達4筆左右，但其中，使用者B記錄的筆數太少、並且因 期末考的緣故中斷實驗，導致該使用者的資料，難以作為研究探討；因此在評估 探討中，我們僅以使用者A、C、D、E、F的資料為主。
受試者之記錄筆數
User A User B User C User D User E User F
總共 69 15 55 63 67 54
平均 4.928 1.071 3.928 4.500 4.785 3.857 表 5、受試者記錄筆數
5.1 自我效能評估
可用性評估是欲得知使用 iPARIS-Healthy 前後的自我效能差異，此部份將透過李 克特量表(Liker)五點尺度法來衡量，範圍從 1 至 5，並從自信的程度給予不同的
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M1 : 我至少每天喝一杯牛奶的量 M2 : 就算忙碌，我每天吃一份蔬菜 M3 : 就算忙碌，我每天吃一份水果
M4 : 如果我上一餐少蔬果，我會在下一餐補足
表 8、『我至少每天喝一杯牛奶的量』成對樣本 T 檢定
配對變數 平均分數 個數 標準差 顯著性
實驗前 2.4 5 0.8944
0. 0174*
實驗後 4 5 0.707
*表示為 < 0.05 之顯著差異 **表示為 < 0.01 之顯著差異
表 9、『就算忙碌，我每天吃一份蔬菜』成對樣本 T 檢定
配對變數 平均分數 個數 標準差 顯著性
實驗前 2.4 5 1.1407
0. 0015**
實驗後 4.4 5 0.547
*表示為 < 0.05 之顯著差異 **表示為 < 0.01 之顯著差異
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*表示為 < 0.05 之顯著差異 **表示為 < 0.01 之顯著差異
表 11、『如果我上一餐少蔬果，我會在下一餐補齊』成對樣本 T 檢定
配對變數 平均分數 個數 標準差 顯著性
實驗前 2.6 5 1.14
0. 0054**
實驗後 4.8 5 0.4472
*表示為 < 0.05 之顯著差異 **表示為 < 0.01 之顯著差異
從成對樣本 T 檢定的角度而言，在 M1 到 M4 的自我效能細項檢定中，每一個檢 測的項目在 5%的信賴水準之下，皆有達到統計顯著性；亦即系統除了整體自我 效能明顯提升之外，更深入讓每一個營養攝取環節都達到自我效能顯著。
5.2 飲食行為趨勢
飲食行為趨勢之基礎，是根據調查問卷，以受試前兩週的飲食狀況調查作為
飲食行為趨勢之基礎，是根據調查問卷，以受試前兩週的飲食狀況調查作為