伊藤言の研究・教育活動について
2018/10/08 by Gen

[随時更新] スマホのESMデータとセンサーデータからいかに心を推定するか

経験サンプリング法とmobile sensingに関する書籍を執筆中なので,サーベイした最近の研究について備忘録としてメモをしていきます。

  • Place, S., Blanch-Hartigan, D., Rubin, C., Gorrostieta, C., Mead, C., Kane, J., Marx, B. P., Feast, J., Deckersbach, T., Pentland, A. S., Nierenberg, A., & Azarbayejani, A. (2017). Behavioral Indicators on a Mobile Sensing Platform Predict Clinically Validated Psychiatric Symptoms of Mood and Anxiety Disorders. Journal of Medical Internet Research, 19, e75.
    • スマホで測定したセンサーデータから抑うつとPTSDの症状を予測可能
    • 測定したセンサーデータは,以下のものの合成値:どれだけ電話をかけたか,テキストメッセージ数,移動距離,声の大きさの分散,会話の速度,声の質

 

  • Harari, G. M., Gosling, S. D., Wang, R., Chen, F., Chen, Z., & Campbell, A. T. (2017). Patterns of behavior change in students over an academic term: A preliminary study of activity and sociability behaviors using smartphone sensing methods. Computers in Human Behavior, 67, 129-138.
    • 48人の大学生をStudentLifeという作ったアプリで10週間追跡
    • 日々の活動量(加速度系センサーで測定)と社会性(マイクセンサーで測定)がどう変動するかを解明

 

  • Stachl, C., Hilbert, S., Au, J.-Q., Buschek, D., De Luca, A., Bischl, B., Hussmann, H., Bühner, M., & Wrzus, C. (2017). Personality Traits Predict Smartphone Usage. European Journal of Personality, 31, 701-722.
    • 137名が参加。90分間の尺度回答⇒60日間のmobile sensing。
    • 尺度で測定したパーソナリティ特性は,その後60日間のスマホの利用ログ(communication, photography, gaming, transportation and entertainment)を予測した。
      • 外向性が高い⇒電話頻度が多い・よく写真アプリを使う
      • 協調性が高い⇒交通系アプリの利用頻度が高い(自分から相手先に出向きやすい)
      • 誠実性が高い⇒ゲームアプリをあまり利用しない
      • 開放性と神経症傾向⇒結びつくスマホ使用履歴は特になし
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