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美國東北大學研究顯示,機器學習模型可較準確地預測個體未來一天的情緒狀態(tài),個性化模型優(yōu)于群體平均水平。該技術有望實現(xiàn)前瞻性、個性化的心理健康干預,但受外部事件和“蝴蝶效應”制約,目前仍處于概念驗證階段。關注詳情。
閱讀文摘
天氣預報能告訴你明天帶不帶傘,股市預測能幫你決定買賣時機,那有沒有一種AI,能提前告訴你“明天下午你可能會感到焦慮”?這個看似科幻的問題,正被美國東北大學應用心理學和心理健康研究人員認真探索。
研究人員在計算臨床心理學實驗室開展了一項概念驗證研究。34名確診情緒障礙的參與者,在兩周內(nèi)每天五次報告自己當下的四種情緒:滿足、快樂、悲傷和焦慮(七分量表)。
研究團隊將這些數(shù)據(jù)輸入六種機器學習模型,包括基于歷史表現(xiàn)的預測模型、模擬大腦處理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡等,試圖找出情緒變化規(guī)律并預測未來。模型的準確性通過比對預測值與實際記錄值來評估。
初步結(jié)果令人鼓舞:個體化模型在預測約一天后的情緒方面,顯著優(yōu)于基于全組平均值的基準模型。有趣的是,不同情緒適用不同模型,滿足和快樂用“歷史表現(xiàn)模型”最準,悲傷和焦慮則更適合“集成模型”,綜合多個模型結(jié)果。這說明心理健康干預絕對不能“一刀切”,個性化才是方向。
那么,這項技術能用來做什么?最直接的應用是“前瞻性干預”。比如提前提醒某人:“明天下午你可能情緒較低落,可以提前安排散步或聯(lián)系朋友。”也可以基于情緒模式,幫助人們強化某些有益習慣、避免另一些行為,從而“給未來留出緩沖空間,提前應對可能發(fā)生的問題”。
當然,情緒預測遠比天氣復雜。研究人員強調(diào),無法預知某人兩周后是否會收到醫(yī)生的壞消息、三周后是否會遭遇職場挫折,這些外部事件會劇烈擾動情緒。此外,像“蝴蝶效應”一樣,今天微小的情緒差異也可能導致日后完全不可預測的行為。
因此,更務實的想法是,能提前一至兩周做出有參考價值的預測,就已經(jīng)很有幫助。就像天氣預報只是最佳推測,不可能是100%準確。目前該研究尚處早期階段,實驗室正擴大樣本量、延長觀察周期,并探索智能手機或可穿戴設備數(shù)據(jù)能否提升預測精度。
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