Om ons concept specifieker te maken en naar aanleiding van onze verkregen feedback hebben wij een stapje terug gedaan in ons proces.
We hebben ervoor gekozen om eerst nog meer doelgroep onderzoek uit te voeren om een doelgericht concept te kunnen creëren.
Om meer inzicht te krijgen in het gedrag van onze doelgroep, hebben ik (Emmy) en Robert een online enquête opgesteld, die er als volgt uit zag:
Tijdens onze eerste presentatie hebben we een aantal punten aan feedback ontvangen waarmee we ons onderzoek kunnen verduidelijken en meer de diepte in kunnen brengen. Hieronder zullen alle punten gewerkt staan, met het daarbij behoorde antwoord.
Een optie is om de spiegel alleen in gebruik te laten nemen door de persoon die er al eerst voor staat, zodat je “op je beurt moet wachten”, om je data in te kunnen zien. Een betere oplossing zou zijn, om de spiegel d.m.v. gezichtsherkenning op kunnen laten splitsen in twee delen (splitscreen). Zo heeft elk persoon een eigen interface met informatie.
De spiegel die we nu aan het maken zijn, gebruikt MagicMirror 2 als interface. Dit is een electron applicatie die bestaat uit verschillende modules, waardoor je een hoop zelf kan customizen. Een aantal developers hebben al verschillende modules gemaakt, waaronder een voor voice/face recognition. Deze modules kunnen we gebruiken om de spiegel “op slot te houden” voor mensen die geen gebruik maken van de spiegel.
Zoals hierboven al vermeld is, werkt de spiegel met modules. De persoon die de spiegel aanschaft, kan de modules zelf kiezen, dus hoeft de persoon niet te kiezen voor een module die te maken heeft met zijn of haar gezondheid.
Er zijn een hoop soorten data te vinden voor grotere groepen, zo heeft bijvoorbeeld https://www.healthdata.gov/ een API klaar staan waaruit je informatie kan halen over deze groepen. Hoewel, als je het voor individuelen personen informatie op wilt gaan halen, loop je al snel tegen dingen op zoals privacy, omdat niet iedereen wilt dat je bij hun data kan.
De MagicMirror 2 heeft een module klaar staan die je kan koppelen aan je FitBit, om daarvan de statistieken in te zien.
Het is mogelijk om via een Apple Watch data te halen, maar hiervoor zou je zelf een app en REST API moeten maken om dit in te kunnen zien.