Vorhersage des persönlichen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher

Conceptos Básicos

Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.

Resumen

Die Studie präsentiert ein multimodales Deep-Learning-Modell, das den Affektstatus einer Person eine Woche im Voraus vorhersagt, indem es objektive Daten von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebucheinträge kombiniert.
Das Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten:

Tagebuchfeatureextraktion:

Tagebuchinhalt: Verwendung von DistilBERT, einem vortrainierten Sprachmodell, um die zugrunde liegenden Stimmungen aus den Tagebucheinträgen zu extrahieren.
Tagebucheinreichungshäufigkeit: Berechnung der Häufigkeit der Tagebucheinreichungen in einem einwöchigen Zeitfenster als zusätzliches Feature.

Vorhersagemodell:

Transformer-Encoder zur effizienten Aggregation der multimodalen Merkmale.
Zweischichtige Mehrschicht-Perzeptron-Schicht zur Vorhersage des Affektstatus.

Das Modell wurde in zwei Schritten trainiert:

Feineinstufung von DistilBERT, um es an die Affektvorhersageaufgabe anzupassen.
Gemeinsames Training des gesamten Vorhersagemodells.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell eine Genauigkeit von 82,50% für positive Affekte und 82,76% für negative Affekte eine Woche im Voraus erreicht. Die Erklärbarkeit des Modells wird durch die Analyse der Shapley-Werte der Merkmale und der Aufmerksamkeitswerte der Schlüsselwörter in den Tagebüchern demonstriert.

Estadísticas

Die Dauer des Tiefschlafs am Tag 7 hat einen starken Einfluss auf die Vorhersage des positiven Affektstatus.
Die Dauer des leichten Schlafs am Tag 7 hat einen starken Einfluss auf die Vorhersage des negativen Affektstatus.
Die durchschnittliche Herzfrequenzvariabilität am Tag 6 trägt stark zur Vorhersage des positiven Affektstatus bei.
Die Menge der inaktiven Zeit am Tag 2 und Tag 4 ist ein wichtiger Prädiktor für den negativen Affektstatus.

Citas

"Ashamed", "easily" und "shitty" sind Schlüsselwörter mit hohen Aufmerksamkeitswerten bei der Vorhersage des negativen Affektstatus.
"Bark", "fairly" und "exercise" sind Schlüsselwörter mit hohen Aufmerksamkeitswerten bei der Vorhersage des positiven Affektstatus.

Ideas clave extraídas de

Integrating Wearable Sensor Data and Self-reported Diaries for Personalized Affect Forecasting

by Zhongqi Yang... a las arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13841.pdf

Consultas más profundas

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um präventive Maßnahmen zur Verbesserung der psychischen Gesundheit zu entwickeln?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie bieten eine Grundlage für die Entwicklung präventiver Maßnahmen zur Verbesserung der psychischen Gesundheit. Durch die Integration von Daten aus Wearable-Geräten und selbstberichteten Tagebüchern können personalisierte Modelle zur Vorhersage des Affektstatus erstellt werden. Diese personalisierten Modelle ermöglichen eine genauere Prognose und können frühzeitig auf Veränderungen im emotionalen Zustand einer Person hinweisen. Präventive Maßnahmen könnten auf diesen Vorhersagen basieren, um rechtzeitig Interventionen anzubieten, die das Wohlbefinden und die psychische Gesundheit verbessern. Indem individuelle Muster und Auslöser für positive und negative Affekte identifiziert werden, können gezielte Maßnahmen entwickelt werden, um das Risiko für negative Auswirkungen auf die psychische Gesundheit zu reduzieren.

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In zukünftigen Studien könnten zusätzliche Datenquellen wie soziale Medien oder Umgebungssensoren integriert werden, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern. Soziale Medien bieten Einblicke in das emotionale und soziale Verhalten einer Person, die zur Verbesserung der Affektvorhersage genutzt werden können. Durch die Analyse von Social-Media-Beiträgen, Interaktionen und Stimmungen können weitere Einblicke in den emotionalen Zustand einer Person gewonnen werden. Umgebungssensoren, die Umweltdaten wie Lärmpegel, Luftqualität und Lichtintensität erfassen, können ebenfalls wichtige Informationen liefern, die mit dem emotionalen Zustand einer Person in Verbindung gebracht werden können. Die Integration dieser zusätzlichen Datenquellen könnte die Vorhersagegenauigkeit des Modells verbessern und ein umfassenderes Verständnis der Faktoren ermöglichen, die den Affektstatus beeinflussen.

Wie können die Erkenntnisse aus der Analyse der Schlüsselwörter in den Tagebüchern genutzt werden, um das Verständnis der Zusammenhänge zwischen Sprache und Affekt zu vertiefen?

Die Erkenntnisse aus der Analyse der Schlüsselwörter in den Tagebüchern können genutzt werden, um das Verständnis der Zusammenhänge zwischen Sprache und Affekt zu vertiefen, indem sie Einblicke in die emotionalen Zustände und Auslöser einer Person bieten. Durch die Identifizierung von Schlüsselwörtern mit hohen Aufmerksamkeitswerten in der Affektvorhersage können spezifische Wörter und Ausdrücke identifiziert werden, die mit positiven oder negativen Affekten korrelieren. Dies ermöglicht eine genauere Analyse der Sprache und des emotionalen Ausdrucks einer Person. Darüber hinaus können die Schlüsselwörter Hinweise auf bestimmte Lebensereignisse, Aktivitäten oder Emotionen liefern, die einen signifikanten Einfluss auf den Affektstatus haben. Durch die Vertiefung des Verständnisses dieser Zusammenhänge können präzisere Modelle zur Vorhersage des Affektstatus entwickelt werden, die die Sprache als wichtigen Indikator für emotionale Zustände berücksichtigen.