流动行为可以预测的关键,促进个人幸福

DSI博士后Sandrine穆勒使用智能手机的传感器数据来研究人类的行为。

穆勒领导的研究小组,数据科学研究所博士后研究员,海因里希·彼得斯,哥伦比亚商学院(CBS)博士生,流动行为与健康联系在一起探索不同类型的流动行为之间的关联(如在途时间、地点访问,和总距离)和几个幸福指标(如抑郁、孤独和压力)。

穆勒,彼得斯,和他们的合作者,包括桑德拉·Matz副教授大卫·w·Zalaznick业务在哥伦比亚广播公司(CBS);王魏晨,两个σ定量研究;和加布里埃尔,斯坦福大学的助理教授沟通,他们的研究结果发表在一个特殊的问题行为个性时代的科学大数据的欧洲个性杂志。

检查流动行为和健康之间的联系,穆勒,彼得斯,et al .,调查问卷和GPS数据从2319年心理学学生从一个大大学在美国。初的研究中,研究者收集了学生报告他们的孤独和抑郁的一般水平。此外,学生使用智能手机来回答问题对他们的焦虑,影响,压力,和能源一天四次在接下来的两个星期。

一个独特的方面的研究是全球定位系统(GPS)也在此期间收集的数据。GPS数据变成了若干措施的流动行为,而被浓缩进三大类型的移动模式:距离(行为与一个人旅行的距离),熵(分布的时间一个人在不同的地方),和常规(一个人的移动模式的规律)。

”这些流动模式与参与者的健康得分,我们发现流动与幸福在日常层面,以及一个聚合的水平在整个研究期间,”穆勒说。“这表明流动行为不仅是重要的理解人们如何感觉在某一天,但也可能预测时间的感觉。”

距离和熵相关具体时间在社交场所是更积极的幸福。日常行为与抑郁和孤独。总的来说,这些发现表明个人的流动性行为可能确实是有用的在预测它们的健康。

”虽然不是我们研究的目标是要做,我认为这肯定给思想为未来的干预措施和实际应用的研究,”穆勒说。“有学习潜力个人模式和显示的日子,人们去某些地方,他们感觉更好。通过给他们建议尝试某些东西,我们可以试着让他们感觉更好。”