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

Core Concepts

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

Abstract

Die Studie präsentiert ein multimodales Deep-Learning-Modell, das den Affektstatus eine Woche im Voraus vorhersagt, indem es objektive Daten von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert. Das Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: Tagebuch-Merkmalsextraktion: Tagebuch-Inhalt: Verwendung von DistilBERT, einem vortrainierten Sprachmodell, um Erkenntnisse aus den Tagebucheinträgen zu extrahieren. Tagebuch-Einreichungshäufigkeit: Berechnung der Häufigkeit der Tagebucheinreichungen in einem Zeitfenster von einer Woche. Vorhersagemodell: Transformer-Encoder zur effizienten Aggregation der Merkmale aus verschiedenen Modalitäten. Zweischichtige Multi-Layer-Perzeptron-Schicht zur Projektion der komplexen Einbettungen in einen interpretierbaren Affektstatus-Wert. Das Modell wird in zwei Schritten trainiert: Feinjustierung von DistilBERT, um es an die Affektvorhersage-Aufgabe anzupassen. End-to-End-Training des gesamten Vorhersagemodells. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell eine Genauigkeit von 82,50% für positive Affekte und 87,76% für negative Affekte eine Woche im Voraus erreicht. Die Einbeziehung von Tagebuchdaten verbessert die Genauigkeit im Vergleich zu rein objektiven Modellen. Die Erklärbarkeit des Modells wird durch Shapley-Wert-Analyse der Merkmale und Aufmerksamkeitsanalyse der Schlüsselwörter in den Tagebüchern demonstriert. Schlüsselfaktoren sind Schlafqualität, körperliche Aktivität und emotionale Schlüsselwörter in den Tagebüchern.

Stats

Die Dauer des Tiefschlafs am Tag 7 ist ein wichtiger Prädiktor für den positiven Affektstatus. Die Dauer des leichten Schlafs am Tag 7 ist ein wichtiger Prädiktor für den negativen Affektstatus. Die Häufigkeit der Tagebucheinreichungen steht in Zusammenhang mit dem positiven Affektstatus.

Quotes

"Worte, die emotionale Zustände ausdrücken, wie 'beschämt', 'leicht' und 'scheiße', erhalten höhere Aufmerksamkeitswerte." "Schlüsselwörter, die sich auf tägliche Aktivitäten beziehen, wie 'gefahren', 'getröstet' und 'trainiert', sind ebenfalls wichtig für die Vorhersage des Affektstatus."

Key Insights Distilled From

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

by Zhongqi Yang... at arxiv.org 03-22-2024

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

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um präventive Maßnahmen für die psychische Gesundheit in größerem Maßstab umzusetzen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie bieten eine vielversprechende Grundlage für die Implementierung präventiver Maßnahmen im Bereich der psychischen Gesundheit auf breiterer Ebene. Durch die Kombination von Daten aus tragbaren Geräten und selbstberichteten Tagebüchern konnte ein multimodelliertes tiefes Lernmodell entwickelt werden, das eine beeindruckende Genauigkeit bei der Vorhersage des Affektstatus aufweist. Diese prädiktive Genauigkeit, insbesondere wenn sie um persönliche Daten ergänzt wird, kann dazu beitragen, frühzeitig potenzielle emotionale Schwankungen oder Probleme zu erkennen. Aufgrund der Personalisierung des Modells, die auf individuellen Verhaltens- und emotionalen Mustern basiert, könnten präventive Maßnahmen gezielter und effektiver gestaltet werden. Indem präventive Interventionen auf der Grundlage der Vorhersagen dieses Modells implementiert werden, könnten Gesundheitsdienstleister und Organisationen in der Lage sein, frühzeitig einzugreifen und individuelle Unterstützung anzubieten, um das Risiko von psychischen Gesundheitsproblemen zu verringern.

Welche zusätzlichen Datenquellen, wie soziale Medien oder Umgebungssensoren, könnten das Modell weiter verbessern?

Um das Modell weiter zu verbessern und die Vorhersagegenauigkeit zu steigern, könnten zusätzliche Datenquellen in Betracht gezogen werden. Soziale Medien könnten eine wertvolle Ergänzung darstellen, da sie Einblicke in das emotionale Wohlbefinden und Verhalten einer Person bieten. Durch die Analyse von Social-Media-Beiträgen könnten Stimmungsschwankungen, soziale Interaktionen und Stressfaktoren erfasst werden, die das Verständnis des Affektstatus vertiefen könnten. Darüber hinaus könnten Umgebungssensoren, die Umweltdaten wie Lärmpegel, Luftqualität und Temperatur erfassen, weitere Kontextinformationen liefern, die in die Vorhersagemodelle integriert werden könnten. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Datenquellen könnte das Modell eine ganzheitlichere und präzisere Analyse des Affektstatus ermöglichen.

Inwiefern unterscheiden sich die Schlüsselfaktoren für die Vorhersage von positivem und negativem Affekt, und wie können diese Erkenntnisse für ein ganzheitliches Verständnis der mentalen Gesundheit genutzt werden?

Die Schlüsselfaktoren für die Vorhersage von positivem und negativem Affekt können sich in ihren Auswirkungen und Gewichtungen unterscheiden. In der Studie wurden tiefer Schlaf, körperliche Aktivität und Kalorienaufnahme als wichtige Faktoren für die Vorhersage des Affektstatus identifiziert. Für positiven Affekt waren längere Phasen des tiefen Schlafs und körperliche Aktivität von Bedeutung, während für negativen Affekt kürzere Phasen des leichten Schlafs und bestimmte Aspekte der Kalorienaufnahme eine Rolle spielten. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um ein umfassendes Verständnis der mentalen Gesundheit zu fördern, da sie aufzeigen, wie verschiedene Faktoren unterschiedliche Auswirkungen auf das emotionale Wohlbefinden haben. Durch die Integration dieser Erkenntnisse in präventive Maßnahmen und Interventionen könnte ein ganzheitlicher Ansatz zur Förderung der mentalen Gesundheit entwickelt werden, der sowohl positive als auch negative Aspekte des Affekts berücksichtigt.