通过移动传感指标检测社交焦虑个体虚拟交互中的社交情境

移动传感是一种普遍且有用的工具，可根据个体的生理和行为模式推断其心理健康状况。除了与心理健康直接相关的传感特征外，检测社交情境的不同特征也很有价值，这有助于了解不同环境下的社交互动模式。本研究假设被动检测社交情境对社交焦虑研究特别有用，因为它可能最终帮助识别社交焦虑状态的变化以及社交回避和退缩模式。为此，我们招募了一组高度社交焦虑的大学生样本（N=46），以研究是否可以通过腕带传感器检测实验操控的虚拟社交情境。使用多任务机器学习管道，我们利用被动感知的生物行为流来检测与社交焦虑相关的情境，包括：（1）人们是否处于社交情境中，（2）社交群体规模，（3）社交评价程度，以及（4）社交情境阶段（预期、正在体验或刚参与完体验）。结果表明检测大多数虚拟社交情境是可行的，在检测个体是否处于社交情境中以及情境阶段时预测准确性更强，而在检测社交评价水平时预测准确性较弱。研究还表明，感知流对预测的重要性因预测的情境而异。我们的发现还提供了与被动情境检测相关的有用设计元素信息，包括最佳传感时长、不同传感模态的实用性以及个性化的必要性。我们讨论了这些发现对未来的情境检测工作的影响（例如，即时自适应干预开发）。