文献

J-GLOBAL ID：201902293143941815   整理番号：19A2841923

時空間的なスマートフォンログ分析に基づく利用者のストレス推定手法

著者 (10件)： 濱谷尚志 (NTTドコモ) ,  落合桂一 (NTTドコモ) ,  山本直樹 (NTTドコモ) ,  深澤佑介 (NTTドコモ) ,  木本勝敏 (NTTドコモ) ,  上西康平 (東大) ,  太田順 (東大) ,  寺澤悠理 (慶応大) ,  沖村宰 (慶応大) ,  前田貴記 (慶応大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： ITS-79  ページ： Vol.2019-ITS-79,No.21,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月13日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年わが国ではスマートフォンの普及が進んでおり,スマートフォ...

シソーラス用語： *スマートフォン ,...
準シソーラス用語： *メンタルヘルスケア ,...

ログイン（無料）して見る     続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=19A2841923&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=U0451A") }}

分類 (1件)： 産業衛生,産業災害  (GB05000S)

引用文献 (14件)：

• Palmius, N. et al.: Detecting bipolar depression from geographic location data, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, Vol. 64, No. 8, pp. 1761-1771 (2016).
• Saeb, S. et al.: The relationship between mobile phone location sensor data and depressive symptom severity, PeerJ, Vol. 4, p. e2537 (2016).
• Bogomolov, A. et al.: Daily stress recognition from mobile phone data, weather conditions and individual traits, Proc. of the 22nd ACM international conference on Multimedia, ACM, pp. 477-486 (2014).
• Sano, A. and Picard, R. W.: Stress recognition using wearable sensors and mobile phones, Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2013 Humaine Association Conference on, IEEE, pp. 671-676 (2013).
• Canzian, L. and Musolesi, M.: Trajectories of depression: unobtrusive monitoring of depressive states by means of smartphone mobility traces analysis, Proc. of the 2015 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing, ACM, pp. 1293-1304 (2015).

タイトルに関連する用語 (7件)： 時空間 ,  スマートフォン ,  ログ ,  分析 ,  ストレス ,  推定 ,  手法