マルチモーダル生理データおよび個人の慢性疾患を用いた明日の感情の客観的予測:2020年の大学生の幸福をモニタリングする研究【JST・京大機械翻訳】

Jafarlou Salar; Lai Jocelyn; Mousavi Zahra; Labbaf Sina; Jain Ramesh; Dutt Nikil; Borelli Jessica; Rahmani Amir

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201278730107 整理番号：22P0280390

マルチモーダル生理データおよび個人の慢性疾患を用いた明日の感情の客観的予測:2020年の大学生の幸福をモニタリングする研究【JST・京大機械翻訳】

Objective Prediction of Tomorrow's Affect Using Multi-Modal Physiological Data and Personal Chronicles: A Study of Monitoring College Student Well-being in 2020

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

感情状態のモニタリングと理解は,気分ベースの障害の健康な機能と治療の重要な側面である。ユビキタスウェアラブル技術の最近の進歩は,精神状態(例えば,気分,ストレスなど)を検出し,正確に推定し,時間にわたる個人の包括的な連続監視を提供する,そのようなツールの信頼性を高めた。個人の精神状態をモデル化する以前の試みは,主観的アプローチまたは少数のモダリティ(すなわち,電話,視聴)のみの包含に限られていた。したがって,本研究の目標は,多重市販デバイスを用いた完全自動的および客観的アプローチを通して,より正確に影響を予測する能力を調査することであった。1年間,スマートウェアラブルと電話を用いて大学生のサンプルから,感情の長期的生理学的データと毎日の評価を収集した。結果は,著者らのモデルが,最新の方法の状態と同程度の精度で,次の影響を予測できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

応用心理学 , 運転者 , 精神科の臨床医学一般

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