面向未来中心的个人信息学：预期压力事件并为压力管理准备个性化干预

压力是由我们日常生活中各种各样的事件引起的。通过预见压力情境，我们可以在实际发生时做好准备并更好地应对压力源。然而，许多以过去为中心的个人信息学（PI）工具专注于捕捉已经发生的事件并分析数据。在这项工作中，我们探讨了如何利用预期——一种以未来为中心的自我追踪实践——来管理日常压力水平。为了解决这个问题，我们构建了MindForecaster，这是一个日历介导的压力预期应用程序，允许用户提前预期压力事件，生成减轻压力的活动，并将实际的压力水平与先前估计的压力水平进行比较。在为期30天的部署中，有47名用户参与，那些明确计划并执行应对干预措施的用户报告的压力比那些只预期压力事件的用户要低。我们建议将预期的特性纳入当前的PI模型中，以设计压力管理的含义。