論文の概要: TILES-2018, a longitudinal physiologic and behavioral data set of hospital workers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08474v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 19:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 19:55:35.942232
• Title: TILES-2018, a longitudinal physiologic and behavioral data set of hospital workers
• Title（参考訳）: 病院職員の縦断的生理行動データセットTILES-2018
• Authors: Karel Mundnich, Brandon M. Booth, Michelle L'Hommedieu, Tiantian Feng, Benjamin Girault, Justin L'Hommedieu, Mackenzie Wildman, Sophia Skaaden, Amrutha Nadarajan, Jennifer L. Villatte, Tiago H. Falk, Kristina Lerman, Emilio Ferrara, and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 病院の職場における臨床提供者から収集した生理的・行動的データの経時的多モーダルコーパスについて報告する。 本研究は,作業性能や対人インタラクション,幸福感など,個人固有の構成要素を理解するために,市販のウェアラブルおよび環境センサを用いた研究を設計した。 データセットの既定使用に加えて、マルチモーダルおよびマルチタスクの振る舞いモデリング、バイオメトリックスによる認証、プライバシ認識およびプライバシ保護機械学習など、いくつかの新しい研究機会と潜在的な応用を想定しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.23595343167787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel longitudinal multimodal corpus of physiological and behavioral data collected from direct clinical providers in a hospital workplace. We designed the study to investigate the use of off-the-shelf wearable and environmental sensors to understand individual-specific constructs such as job performance, interpersonal interaction, and well-being of hospital workers over time in their natural day-to-day job settings. We collected behavioral and physiological data from $n = 212$ participants through Internet-of-Things Bluetooth data hubs, wearable sensors (including a wristband, a biometrics-tracking garment, a smartphone, and an audio-feature recorder), together with a battery of surveys to assess personality traits, behavioral states, job performance, and well-being over time. Besides the default use of the data set, we envision several novel research opportunities and potential applications, including multi-modal and multi-task behavioral modeling, authentication through biometrics, and privacy-aware and privacy-preserving machine learning.
• Abstract（参考訳）: 病院における直接臨床提供者から収集された生理的・行動的データの縦型マルチモーダルコーパスを提案する。 本研究は,市販のウェアラブルと環境センサを用いて,日々の業務環境において,業務パフォーマンスや対人関係,病院職員の幸福感など,個人固有の構造を理解するために設計した。 私たちは、Bluetoothデータハブ、ウェアラブルセンサー(リストバンド、バイオメトリックス追跡服、スマートフォン、オーディオ機能レコーダーを含む)、そして、個性特性、行動状態、仕事パフォーマンス、健康状態などを評価するための調査のバッテリーから、n = 212$の参加者から、行動データと生理的データを収集しました。 データセットのデフォルト使用に加えて、マルチモーダルおよびマルチタスク動作モデリング、バイオメトリックスによる認証、プライバシアウェアおよびプライバシ保護機械学習など、いくつかの新しい研究機会と潜在的な応用を想定しています。

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