Vorhersage des persönlichen 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 einer Person eine Woche im Voraus vorhersagt, indem es objektive Daten von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebucheinträge kombiniert. Das Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: Tagebuchfunktionsextraktion: 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: Feinjustierung von DistilBERT, um es besser an die Affektvorhersage 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 Einbeziehung von Tagebuchdaten verbessert die Genauigkeit im Vergleich zu rein objektiven Modellen. Die Erklärbarkeit des Modells wird durch Shapley-Wert-Analysen der Merkmale und Aufmerksamkeitsanalysen 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 durchschnittliche Herzfrequenzvariabilität am Tag 6 ist ein wichtiger Prädiktor für den positiven Affektstatus. Die Häufigkeit der Tagebucheinreichungen ist ein wichtiger Prädiktor für den Affektstatus.

Quotes

"Worte, die emotionale Zustände ausdrücken, wie 'beschämt', 'leicht' und 'scheiße', erhalten höhere Aufmerksamkeitswerte." "Schlüsselwörter, die sich auf bestimmte Lebensereignisse oder Aktivitäten beziehen, wie 'gefahren', 'getröstet', 'trainiert' und 'Regen', werden ebenfalls als wichtig für die Vorhersage des Affektstatus eingestuft."

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 könnte man das Modell erweitern, um auch andere Aspekte der psychischen Gesundheit, wie Stress oder Einsamkeit, vorherzusagen?

Um das Modell zu erweitern und auch andere Aspekte der psychischen Gesundheit vorherzusagen, wie Stress oder Einsamkeit, könnten zusätzliche Datenquellen und Merkmale integriert werden. Zum Beispiel könnten Stressindikatoren wie Herzfrequenzvariabilität, Hautleitfähigkeit oder Bewegungsmuster in stressigen Situationen berücksichtigt werden. Einsamkeit könnte durch soziale Interaktionen, Kommunikationsmuster oder Aktivitäten mit anderen Personen erfasst werden. Durch die Integration dieser zusätzlichen Daten und Merkmale könnte das Modell eine umfassendere Vorhersage der psychischen Gesundheit ermöglichen.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn Teilnehmer ihre Tagebücher nicht freiwillig, sondern auf Anweisung führen müssten?

Wenn Teilnehmer ihre Tagebücher nicht freiwillig, sondern auf Anweisung führen müssten, könnte dies die Qualität der Daten beeinträchtigen. Zwang zur Tagebuchführung könnte dazu führen, dass Teilnehmer weniger ehrlich oder detailliert über ihre Gefühle und Erfahrungen berichten. Dies könnte die Genauigkeit der Vorhersagen des Modells beeinträchtigen, da die Daten möglicherweise nicht authentisch sind. Darüber hinaus könnte der Zwang zur Tagebuchführung negative Auswirkungen auf das Wohlbefinden der Teilnehmer haben, da sie sich möglicherweise unter Druck gesetzt fühlen oder die Tagebuchführung als lästig empfinden.

Wie könnte man das Modell nutzen, um Interventionen zur Verbesserung der psychischen Gesundheit zu entwickeln und zu testen?

Das Modell könnte genutzt werden, um personalisierte Interventionen zur Verbesserung der psychischen Gesundheit zu entwickeln und zu testen. Basierend auf den Vorhersagen des Modells könnten individuell zugeschnittene Interventionen erstellt werden, die darauf abzielen, positive Affect-Status zu fördern und negative Affect-Status zu reduzieren. Diese Interventionen könnten verschiedene Ansätze umfassen, wie z.B. Verhaltensänderungen, Stressbewältigungstechniken, soziale Unterstützung oder kognitive Verhaltenstherapie. Durch die Implementierung und Überwachung dieser Interventionen könnte die Wirksamkeit bei der Verbesserung der psychischen Gesundheit bewertet werden.