У Вас был плохой день. Последняя вещь, в которой Вы нуждаетесь, состоит в том, чтобы войти в аргумент, когда Вы возвращаетесь домой, потому что у Вашего партнера также был плохой день. Что, если технология могла бы автоматически послать Вам уведомление, советуя Вам сделать короткий медитационный модуль, чтобы восстановить Ваше психическое состояние?
Как это могло бы затронуть качество Ваших взаимодействий с Вашим партнером?В ближайшем будущем исследователи из Школы USC Viterbi Разработки и Колледжа USC Dornsife Искусств, Писем и Наук полагают, что технология могла бы использоваться, чтобы помочь сократить любые потенциальные конфликты среди пар. В сотрудничестве между Лабораторией Анализа и Интерпретации Сигнала (ПАРУС) в Отделе Мин Се Электротехники и Семейным Проектом Исследований в Отделе Психологии в USC Dornsife, исследователи использовали многомодальные амбулаторные меры, чтобы разработать систему, чтобы обнаружить, если конфликт произошел между парой – своего рода сейсмометр встрясок, пугает и сыплет отношения.
Исследование, зарегистрированное в «Используя Многомодальную Носимую технологию, чтобы Обнаружить Конфликт среди Пар», Аделой К. Тиммонс, Теодорой Часпэри, Сохюном К. Ен, Лорой Перроун, Шрикэнт С. Нэраянэн и Гейла Марголин, изданы Обществом эпохи компьютеризации IEEE в этом месяце.Чтобы обнаружить конфликт внутрипары, исследователей при поддержке Национального научного фонда, разработал алгоритмы, чтобы оценить, присутствовал ли конфликт среди пар. Этот алгоритм сплотил физиологические данные из различных источников включая носимые компьютеры, мобильные телефоны, и физиологические сигналы (или биосигналы), чтобы оценить эмоциональные состояния пар.
Данные собрали включенную температуру тела, сердечную деятельность, пот, аудиозаписи, оценку языкового содержания и вокальной интенсивности. Алгоритм, анализируя эти данные, оказалось, был на до 86 процентов точен в его способности обнаружить эпизоды конфликта (на основе почасовых самоотчетов участников о том, когда конфликт произошел). Авторы исследования полагают, что это – первая инстанция, в которой пассивное модальное вычисление собирается и используется, чтобы обнаружить поведение конфликта в повседневной жизни.Теодора Часпэри, Электротехнический доктор философии студентка в лаборатории ПАРУСА Шри Нэрьянэна в USC Viterbi, говорит о том, почему это конкретное сотрудничество обратилось к ней и группе ПАРУСА: «Мы могли помочь вне чистых технических областей, обеспечив больше количественных показателей поведения человека».
Победите автора Аделу К. Тиммонс, доктора философии психологии, студент в Семейной Проектной группе Исследований Гейлы Марголина в USC Dornsife, вместе с Chaspari управляет Парой USC Мобильный Проект Ощущения (homedata.github.io) с «возможной целью развивающихся вмешательств улучшить функционирование пары». В дополнение к понятию помощи парам, которые не могут часто копировать вмешательства и поведенческие стратегии, которые они изучают и практика в офисе терапевта, Тиммонс говорил о важности этого исследования в обнаружении, и возможно наличие пар минимизируют конфликт в их отношениях. Она указывает, что обратные зависимости (или отсутствие позитивных отношений) долго признавались риском для здоровья. Качество отношений, Тиммонс сказал, может обеспечить пользу для здоровья.
Далее, она указывает, что исследование показало, что у тех со здоровыми отношениями есть меньше напряжения и что хронический стресс, как известно, вызывает «износ» на теле.Авторы говорят, что следующий шаг в исследовании использует такие незаметные, пассивные технологии, чтобы ожидать конфликт – возможно, за пять минут до того, как это могло бы произойти, позволив программному обеспечению определить вероятность, что конфликт произойдет.
Другая часть предупреждения конфликта развивает ранние вмешательства – возможные вмешательства в реальном времени или поведенческий вызывают, такие как текстовые уведомления о психологическом состоянии партнера или вести человека, чтобы размышлять перед приведением домой того конфликта.Каспари признает, что это не подход, «каждый соответствует всем». Программное обеспечение машинного обучения может изучить то, что является самым полезным в человеке. Например, для любого данного человека, у определенных факторов могло бы быть больше веса в предсказании конфликта.
Как только эта система была доказана, авторы ожидают, что она может использоваться к другим важным отношениям, таким как динамичный родительский ребенок.