イギリスのマンチェスター・メトロポリタン大学とランカシャー大学の研究チームは、スマートフォンのセンサーを使って喫煙衝動を予測する実験を行いました。対象は17人の喫煙者で、3カ月半にわたりスマートフォンの加速度計、ジャイロスコープ、磁力計などのセンサーデータを収集しました。参加者は喫煙行動や禁煙後の欲求をアプリで報告し、その記録とセンサーデータを照らし合わせました。

分析には深層学習モデル「1D-CNN-BiLSTM」が用いられ、スマートフォンの微細な動きから5分以内の喫煙行動を85％の精度で予測できました。従来の時刻や場所といった誘因情報を使った場合の63％と比べて大幅に高い性能を示しました。また、禁煙後の3カ月間における喫煙欲求や再喫煙の予測精度は78％に達しました。

この研究の特徴は、特別な装着デバイスを使わず、日常で使うスマートフォンだけでデータを取得した点です。GPSはプライバシーと取得条件の偏りから除外されています。一方で、対象がイギリス人17人に限られていることや、喫煙記録が自己申告に依存している点が限界として挙げられています。研究チームは、この技術を禁煙支援アプリに活用し、衝動直前に家族写真や目標画像を提示する即時支援の可能性を示しています。