Исследователи из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработали систему искусственного интеллекта, которая определяет ежедневный уровень стресса по привычным действиям человека в смартфоне.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies. Представить работу планируется на конференции ACM UbiComp/ISWC 2026, которая проходит в Шанхае с 13 по 15 октября.
Она анализирует не то, какими приложениями пользуется владелец устройства, а то, что именно он делает: переписывается, ищет информацию в интернете, оплачивает покупки или работает с электронной почтой.
Как сообщили в KAIST 15 октября, команда под руководством профессора кафедры вычислений в области искусственного интеллекта Уичина Ли разработала технологию SHIRBT-MMF. Она выявляет регулярно повторяющиеся действия и учитывает их продолжительность, частоту и особенности ввода текста.
Прежние методы оценки стресса по данным смартфона основывались преимущественно на времени использования устройства, количестве запусков приложений и активности в отдельных категориях программ.
Однако при смене приложений или обновлении их интерфейсов характер собираемых данных мог меняться, снижая надежность долгосрочного наблюдения.
Новая система анализирует повторяющиеся поведенческие сценарии независимо от конкретного приложения. Например, переход с KakaoTalk на LINE или WhatsApp не меняет сам характер действия — переписку в мессенджере. С помощью разработанного исследователями метода поиска последовательных закономерностей система выявляет такие сценарии за несколько дней, а большая языковая модель присваивает им понятные названия: «переписка в мессенджере», «просмотр веб-страниц», «финансовые операции» и «работа с электронной почтой». При проверке классификации действий в разных приложениях точность превышала 95%.
Для оценки связи повседневных привычек со стрессом исследователи проанализировали данные 26 студентов и офисных работников в возрасте от 20 до 39 лет. В краткосрочной группе 16 участников предоставили в среднем 30,5 дня наблюдений, а в долгосрочной группе из 10 человек средний период составил 105,1 дня. Участники ежедневно самостоятельно оценивали свое состояние, а исследователи обучали индивидуальные модели различать дни со стрессом и без него.
Всего удалось выделить 29 типов повторяющихся действий. В среднем каждый участник регулярно выполнял около семи из них. Лучшая модель определяла наличие стресса с точностью 75,9% в краткосрочной группе и 73,8% в долгосрочной. Это на 5,5 и 3,5 процентного пункта соответственно выше результатов традиционного подхода, основанного на анализе использования приложений.
Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter