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J-GLOBAL ID：202102281792744167   整理番号：21A2581113

精神衛生専門家を支援するためのパーベイシブモニタリングを用いた文脈意識型人間社会性パターンの認識【JST・京大機械翻訳】

Recognizing Context-Aware Human Sociability Patterns Using Pervasive Monitoring for Supporting Mental Health Professionals

著者 (6件)： Moura Ivan Rodrigues de (Laboratory of Intelligent Distributed Systems (LSDi), Federal University of Maranhao, 65080-805 Sao Luis, Brazil) ,  Teles Ariel Soares (Laboratory of Intelligent Distributed Systems (LSDi), Federal University of Maranhao, 65080-805 Sao Luis, Brazil) ,  Teles Ariel Soares (Federal Institute of Maranhao, 65570-000 Araioses, Brazil) ,  Endler Markus (Department of Informatics, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, 22453-900 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Coutinho Luciano Reis (Laboratory of Intelligent Distributed Systems (LSDi), Federal University of Maranhao, 65080-805 Sao Luis, Brazil) ,  Silva Francisco Jose da Silva e (Laboratory of Intelligent Distributed Systems (LSDi), Federal University of Maranhao, 65080-805 Sao Luis, Brazil)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 86  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的に,精神衛生専門家は,顔対面会議において主観的自己申告アンケートを適用することにより,患者の社会的行動をモニターする。通常,自己申告アンケートの応用は,認知バイアス(例えば,記憶バイアスと社会的望ましさ)によって制限される。代替として,ユビキタスデバイスデータから推論された社会的状況に基づくコンテキストアウェアネスパターンおよび行動変化を検出する解決策を提示した。この解決策は,精神状態の診断に焦点を合わせないが,専門家への関心の状況の同定に働く。提案した解決策は,個人が通常社会化する日周期を検出する頻出パターンマイニングと複雑なイベント処理に基づくアルゴリズムから成る。社会的日常認識は,通常の社会的習慣の変化から異常な社会的行動を区別するために,異なる文脈条件下で実行される。また,提案した解決策は異常な挙動と日常変化を検出することができる。この解決策は,行動変化の発生を同定するために必要な精神衛生専門家の知識をモデル化するためにファジー論理を使用する。評価結果は,同定されたコンテキストアウェアネスパターンの予測性能が,個人の社会的ルーチンと強い正の関係(ピアソン相関係数>70%)を持つことを示した。最後に,評価した評価は,異常な社会的行動と社会的日常変化の同定につながる提案解法が一貫して変化することを認識した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  日周期 ,  アンケート ,  *精神衛生 ,  バイアス ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： 社会的行動 ,  コンテキストアウェアネス ,  認知バイアス ,  頻出パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： メンタルヘルス ,  パーベイシブコンピューティング ,  文脈意識 ,  社会性 ,  社会行動 ,  社会性パターン

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (51件)：

• World Health Organization. Mental Health Action Plan 2013-2020; Technical Report; World Health Organization, WHO Document Production Services: Geneva, Switzerland, 2013; Available online: https://www.who.int/publications/i/item/9789241506021 (accessed on 29 March 2019).
• Clinic, M. Menatl Illness; Technical Report; Mayo Clinic: Rochester, NY, USA, 2018; Available online: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/mental-illness/symptoms-causes/syc-20374968 (accessed on 29 March 2019).
• Patel, V.; Saxena, S. Transforming lives, enhancing communities-Innovations in global mental health. N. Engl. J. Med. 2014, 370, 498-501.
• Depression-Key Facts. Available online: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression (accessed on 29 March 2019).
• Umberson, D.; Montez, J.K. Social Relationships and Health: A Flashpoint for Health Policy. J. Health Soc. Behav. 2010, 51, S54-S66.

タイトルに関連する用語 (6件)： 精神衛生 ,  支援 ,  文脈 ,  意識 ,  人間 ,  社会性