Luna

Datainnsamling

Observasjon:

For ? starte observasjonen ble det brukt flue-p?-veggen observasjon p? forskjellige treningssentre i Oslo. Fokus under observasjonen var forholdet mellom personer som trente alene, trente sammen med andre eller som brukte PT. Videre har fokuset ogs? ligget p? hvilke artefakter som har blitt tatt i bruk. Resultater herifra viser at de fleste trener alene, men at antall som trener i grupper eller alene ogs? avhenger av tid p? d?gnet. Av utstyr har tiln?rmet alle med seg vannflaske og telefon, mens mange ogs? har med headsett.

Intervjuer:

For ? triangulere datainnsamlingen ble det utf?rt intervjuer for ? videre unders?ke det vi fant ut i observasjonen, men ogs? for ? hjelpe med ? definere krav, behov og en klar m?lgruppe. Intervjuene ble gjort med fem treningsinteresserte over to runder. I tillegg ble domeneekspert intervjuet to ganger, men var bidro ogs? med ekspertevaluering. Intervjuet var semi-strukturert og intervjuobjektene var treningsinteresserte mellom 23 og 33 ?r gamle. Videre var to av disse jenter, resten gutter. Treningsmengde varierte, men l? p? mellom 3 til 6 ganger i uka over tid. Etter brukerintervjuer ble det gjort intervju med domeneekspert. Dette var ikke for ? definere krav og behov, men heller for veiledning vedr?rende utvikling av l?sninger. Her fikk vi ogs? generelle problemomr?der mange sliter med ved utf?relse av markl?ft, og mye av dette ligger til grunn for hva som ble adressert ved utvikling av prototypene.

Krav og behov:

Analyse av observasjon:

Analyse fra observasjonen baserte seg mye p? kvantitativ data. Det ble sett p? forholdet mellom hvor mange som trente alene eller sammen med andre, men ogs? et fokus p? hvilke artefakter som ble brukt under trening. Her kom det frem at rundt en av ti trener med en venn, en av tjue bruker PT og resten trener alene. Dette ble samlet inn fra treningsstudio p? Storo og Bj?rvika, og man s? variasjoner i form av at st?rre andel brukte PT p? Bj?rvika enn p? Storo. Flere trener ogs? sammen p? kveldstid enn p? dagtid. Videre har tiln?rmet alle med seg vannflaske og mobil p? trening, mens rundt halvparten ogs? hadde med hodetelefoner.

Analyse av intervju:

Gjennom flere workshops brukte gruppa induktiv analyse ved hjelp av ?pen koding for ? skrive ned relevante svar p? post-IT-lapper som ble festet til et whiteboard. Disse ble gruppert i forskjellige kategorier og brukt for ? danne et Affinitiy Diagram. Dette kan sees under.

Her har vi en hovedkategori som omhandler hvorfor brukere trener. Denne kan videre deles inn i to underkategorier som vi kalte for effektivitet og godf?lelse. Videre har vi ogs? delt inn i kategoriene "Utstyr", "Faste ?velser", "Inspirasjon", "Teknikk", "Vanskelig", "Hyppighet", "Treningsform" og "Irritasjon".

Under "Effektivitet", som ogs? kunne blitt kalt "M?loppn?else", ligger utsagn relevant til forbedring, et underliggende behov for mange som trener. Her ligger ting som ? g? ned i vekt, st?rre muskler eller "Sommerkroppen 2018". Felles er treningen er et middel for ? n? et m?l, og effektivitet er viktig for ? n? det. "Godf?lelse" derimot omhandler ofte treningen i seg selv. Her ligger punkter om avkobling og et ?nske om ? bruke kroppen for ? f? en god f?lelse, b?de underveis, men ogs? etter trening. Her blir treningen ogs? et m?l i seg selv.

Under "Vanskelig" og "Faste ?velser" ser vi ogs? at markl?ft g?r igjen. Dette enten som en ?velse de sliter med, eller som en ?velse som blir unng?tt nettopp fordi den er vanskelig eller i frykt for skade.

Ellers er det verdt ? merke seg at mange enten irriterer seg over ? trene med folk rundt seg, eller at de trener p? tidspunkter hvor de kan unng? andre. Forklaringen ligger i at brukerne ikke vil vente p? at maskiner skal bli ledige, samtidig som det ogs? kan v?re distraherende. Kun ¨¦n bruker fant det motiverende ? trene rundt andre, resten foretrakk ? trene alene.

Prototyping:

Etter analysen ble det tenkt p? to forskjellige prototyper som skulle v?re konseptuelt klare frem mot presentasjon 2. Den ene et k?system som skulle hjelpe folk som trente med ? stelle seg i k? for maskiner. Da ville man unng?tt ? m?tte v?re i n?rheten av maskinen hele tiden for ? kunne ta den n?r den ble ledig, og man ville samtidig ha en pekepinn p? hvor lenge det var til maskinen ville blitt ledig, slik at man kunne planlegge andre ?velser. Her ble det tenkt ? ta i bruk RFID i en basestasjon for ? scanne seg inn i k?en. Tanken var ? ta bruk av armb?ndene mange treningssentre bruker for ? scanne seg inn, eventuelt at vi kunne festet denne p? vannflaska, en artefakt omtrent alle har med seg. Denne id¨¦en falt kort mot l?sningen vi etter hvert gikk for, flexsensoren.

Prototype:

Prototypen som til slutt ble valgt baserer seg p? m?loppn?else-delen rundt en ?velse mange av intervjuobjektene slet med, markl?ft. For ? forst? hva som ble gjort feil og hvordan dette kunne hjelpes, ble det gjort intervju med domeneekspert som ga fire generelle problemomr?der mange har med markl?ft.

Disse er som f?lger:
- Krummet rygg (for d?rlig spenn).
- Kn?rne faller langt fram s? stanga blir f?rt lenger fram - som f?rer til et forflytta tyngdepunkt hvor korsryggen m? jobbe mer for ? stabilisere vekta.
- F?rer stanga for langt vekk fra bena, mye pga forrige eksempel.
- Klarer ikke bruke l?rene i f?rste del av l?ftet, s? korsryggen er n?dt til ? jobbe gjennom hele l?ftet.
Ellers vil ogs? en potensiell l?sning m?tte ta h?yde for at bruker har p? magebelte eller kalk p? henda, noe flere har n?r de driver med markl?ft.

L?sningen som ble valgt er et system som skal hjelpe med tre av de fire problemene ovenfor. Den ene delen er en flexsensor. Denne festes p? ?vre del av ryggen og m?ler krumming gjennom l?ftet, for ? jobbe mot problemomr?de nummer en, at brukere har for krum rygg i l?ftet. I utgangspunktet var planen ogs? ? se p? svai i ryggen, men dette ble valgt bort som f?lge av lite hensiktsmessig plassering av flexsensoren. Hvis m?let skulle v?re ? m?le svai ville flexsensoren ha m?ttet bli plassert lenger nede p? ryggen, nede ved korsryggen. Dette ville dog v?re i veien for et potensielt belte. Videre utdypet ogs? PT at krumming i ?vre del av ryggen over tid er mer skadelig enn for mye svai i korsryggen. Denne flexsensoren endrer elektrisk motstand ved bruk av karbonimpregnert folie i form av velostat-plast under b?y. Som feedback gir den et nummerisk tall for hvordan b?yen p? ryggen er, og hvor mye press som legges p? den.

Den andre delen er en ultralyd-sensor for ? adressere proble

met med at armene g?r for langt fram foran kn?rne, eller at kn?rne g?r for langt frem. Denne er plassert p? bakken og best?r av en Arduino Uno koblet til to ultralyd-sensorer. Disse m?ler vertikalt oppover og sjekker om stanga krysser sensoren. Dersom stanga krysser sensorene p? en side vil en r?d LED-p?re lyse til du skrur den av ved ? trykke p? en knapp. Dette vil fortelle en bruker at vedkommende har hatt for mye horisontal bevegelse under l?ft.

For ? vise feedback blir det brukt en mobilterminal. Lightblue Beanen festet til flexsensoren kj?rer en kode som sjekker tallet den f?r inn fra flexsensoren og fastsl?r om ryggen er for krum eller ikke. Dersom den er for krum sier den at ryggen er krum, og hvor langt ut i settet dette skjedde. ? bruke mobilterminal kan ogs? begrunnes med at nesten alle har med seg en mobil p? treningssenter, dermed ville denne l?sningen v?rt tilgjengelig for de fleste.

Disse prototypene skal med andre ord hjelpe en bruker ? utf?re et godt markl?ft. Dette gj?res ved ? hindre krumming av rygg og ved ? hindre horisontal bevegelse, slik at man slipper ? skade korsryggen ved at ryggen m? jobbe mye ekstra for stabilisering.