arXiv cs.CL· Tamunotonye Harry, Johanna Hidalgo, Matthew Price, Yuanyuan Feng, Kathryn Stanton, Connie Tompkins, Peter Sheridan Dodds, Mikaela Irene Fudolig, Laura Bloomfield, Christopher Danforth·· 9 天前AI 评分22
超简短情感文本能否补充可穿戴传感？基于 Oura 戒指的 458 名学生一年期研究
A Formative Study of Brief Affective Text as a Complement to Wearable Sensing for Longitudinal Student Health Monitoring
AI 导读
一项为期一年、覆盖 458 名大学生（3,610 人次）的研究用 Oura 戒指追踪睡眠与身体活动，并每两月让参与者用中位数仅 3 个词的开放式文本写下最担忧的事。结果显示，以学业担忧为主的周次与更低身体活动相关，出现情绪耗竭措辞的周次与更差睡眠质量和更低心率变异性相关；通用预训练嵌入在多数结果上不逊于领域适配模型，零样本担忧主题分类则未见一致关联。
正文 · AI 翻译
摘要：可穿戴设备以越来越高的保真度捕捉生理和行为数据，但塑造这些结果的心理背景很难仅从传感器数据中恢复，这限制了被动感知在数字健康目标（如早期发现痛苦、个性化干预和及时临床外展）中的效用。我们研究了超简短的自然情境担忧文本能否作为被动感知的可扩展补充。在一项为期一年、对 458 名大学生（3,610 人波次）使用 Oura 戒指追踪的研究中，参与者每两个月回答一次关于他们最担忧什么的开放式提示；回答的中位长度为三个词。我们使用基于词典、通用预训练和领域自适应 NLP 方法，通过人内混合效应模型对九项睡眠和身体活动结果进行比较，以确定哪种方法最能从简短的自然情境文本中恢复生理相关信号。以学业担忧框架为主的周与较低的身体活动相关；以情绪耗竭语言为特征的周与较差的睡眠质量和较低的心率变异性相关。在大多数结果上，通用预训练嵌入的表现与领域自适应模型相当或更好，两者之间的差异通常很小，处于估计噪声范围内。担忧主题的零样本分类未显示与结果存在一致关联的证据；所有三种方法的情感维度显示出更多关联，尽管这些关联未通过多重比较校正，这提供了初步证据，表明情感基调可能比主题内容携带更多信号。这些发现提供了设计指导：超简短的情感提示以最小负担丰富了被动生理数据的心理可解释性。
| 主题： | 人机交互（cs.HC）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2605.14360 [cs.HC] |
| （或 arXiv:2605.14360v2 [cs.HC] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.14360 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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| 期刊 参考： | Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 10, 4, Article 219 (December 2026) |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1145/3857988
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来自：Tamunotonye Harry [查看电子邮件]
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2026年5月14日星期四 04:36:29 UTC（5,866 KB）
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2026年10月7日星期三 20:19:04 UTC（6,078 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org