Keskeiset käsitteet
Passive Sensordaten können genutzt werden, um soziale und emotionale Einsamkeit bei Studenten zu unterscheiden und vorherzusagen.
Tiivistelmä
Die Studie untersuchte die Nutzung von digitalen Biomarkern aus passiv erfassten Sensordaten, um soziale und emotionale Einsamkeit bei Studenten zu differenzieren. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede zwischen den beiden Einsamkeitsgruppen in Bezug auf Standortverhalten, Smartphone-Nutzung, Bluetooth-Interaktionen, körperliche Aktivität und Schlafmuster. Maschinelle Lernmodelle, insbesondere XGBoost, konnten diese Unterschiede nutzen, um die Einsamkeitskategorien mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Die wichtigsten Prädiktoren waren Merkmale wie Standortvarianz, Anzahl der besuchten signifikanten Orte, Smartphone-Nutzungsdauer und -häufigkeit sowie Schlafmuster. Diese Erkenntnisse zeigen das Potenzial passiver Sensordaten, um ein differenziertes Verständnis von Einsamkeit zu entwickeln und gezielte Interventionen zu ermöglichen.
Tilastot
Die Socially Lonely (SL) Gruppe hatte eine geringere Standortvarianz [Mittelwert: 2,301 (KI: 1,864, 2,875)] im Vergleich zur Emotionally Lonely (EL) Gruppe [Mittelwert: 3,751 (KI: 3,284, 4,324)], mit einem Mittelwertunterschied (MDiff) von -1,452 und einer Effektgröße (Cohen's d) von -0,715 (KI: -0,964, -0,514).
Die SL-Gruppe besuchte auch weniger signifikante Orte und hatte weniger Standortwechsel als die emotional einsame Gruppe.
Bei der Smartphone-Nutzung verwendete die SL-Gruppe [Mittelwert: 400,204 (KI: 384,163, 416,432)] ihr Smartphone für eine kürzere Dauer im Vergleich zur EL-Gruppe [Mittelwert: 495,535 (KI: 480,862, 510,303)], mit einem signifikanten MDiff von -95,351 und einer kleinen Effektgröße von -0,535 (KI: -0,758, -0,313).
Lainaukset
"Passive Sensordaten stehen als möglicherweise revolutionäres Instrument da, nicht nur um Einsamkeit rechtzeitig und präzise zu erkennen, sondern auch um Einblicke in die nuancierten Arten zu gewinnen, in denen sich Einsamkeit im täglichen Leben manifestiert."
"Die Identifizierung von Schlüssel-Biomarkern ebnet den Weg für gezielte Interventionen, die darauf abzielen, Einsamkeit in dieser Bevölkerungsgruppe abzumildern."