論文の概要: A Formative Study of Brief Affective Text as a Complement to Wearable Sensing for Longitudinal Student Health Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14360v1
- Date: Thu, 14 May 2026 04:36:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.621423
- Title: A Formative Study of Brief Affective Text as a Complement to Wearable Sensing for Longitudinal Student Health Monitoring
- Title（参考訳）: 学生の健康モニタリングにおけるウェアラブルセンシングの補完としての一考察
- Authors: Tamunotonye Harry, Johanna Hidalgo, Matthew Price, Yuanyuan Feng, Kathryn Stanton, Connie Tompkins, Peter Sheridan Dodds, Mikaela Irene Fudolig, Laura Bloomfield, Christopher Danforth,
- Abstract要約: テキストが受動センシングのスケーラブルな補完として機能するかどうかを検討した。
学術的な懸念によって支配された週は、フレーミングは身体活動の低下と関連していた。
感情的疲労言語は睡眠の質が悪く、心拍変動が低かった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.343264019207053
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wearable devices capture physiological and behavioral data with increasing fidelity, but the psychological context shaping these outcomes is difficult to recover from sensor data alone, limiting passive sensing utility for digital health. We examined whether ultra-brief naturalistic concern text could serve as a scalable complement to passive sensing. In a year-long study of 458 university students (3,610 person-waves) tracked with Oura rings, participants responded bimonthly to an open-ended prompt about what concerned them most; responses had a median length of three words. We compared dictionary-based, general pretrained, and domain-adapted NLP approaches using within-person mixed-effects models across nine sleep and physical activity outcomes. Weeks dominated by academic concern framing were associated with lower physical activity; weeks characterized by emotional exhaustion language were associated with poorer sleep quality and lower heart rate variability. General pretrained embeddings outperformed domain-adapted models for most outcomes, with domain adaptation showing relative advantage for autonomic outcomes. Zero-shot classification of concern topics produced no significant associations, while affective dimensions across all three methods were consistently associated with outcomes, indicating emotional register rather than topical content carries the signal. These findings offer design guidance: ultra-brief affective prompts enrich the psychological interpretability of passive physiological data at minimal burden.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルデバイスは、忠実度を高めて生理的・行動的なデータをキャプチャするが、これらの結果を形成する心理的コンテキストは、センサデータのみから回復することは困難であり、デジタルヘルスに対する受動的センシングユーティリティを制限している。
テキストが受動センシングのスケーラブルな補完として機能するかどうかを検討した。
オラリングで追跡した458人の大学生(3,610人の人体波)を対象に、参加者は2ヶ月に1度、最も関係のあるものについてオープンなプロンプトに回答した。
我々は,9つの睡眠および身体活動結果の内面混合効果モデルを用いて,辞書ベース,一般事前訓練,ドメイン適応NLPアプローチを比較した。
感情的疲労言語を特徴とする週は、睡眠の質の低下と心拍変動の低下に関係していた。
一般に事前学習された埋め込みは、ほとんどの結果に対してドメイン適応モデルよりも優れており、ドメイン適応は自律的な結果に対して相対的に有利である。
関心トピックのゼロショット分類では有意な関連性は得られなかったが、3つの方法のすべての感情的次元は一貫して結果と関連付けられており、話題の内容よりも感情的登録がシグナルを伝達していることを示している。
これらの知見は, 受動的生理的データの心理的解釈性を最小限の負担で向上させる, 超微妙な感情的刺激を与える設計指針を提供する。
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