Hanteringen av daglig stress kan förbättras avsevärt genom att leverera sensoraktiverade just-in-time-interventioner (JITI) på mobila enheter. Framgången för sådana JITIs beror kritiskt på att kunna minera tidsserien av bullriga sensordata för att hitta de mest lämpliga ögonblicken. I detta dokument föreslår vi en tidsseriemetod för gruvbrytning för att upptäcka betydande stressepisoder i en tidsserie av diskontinuerliga och snabbt varierande stressdata. Vi tillämpar vår modell på 4 veckors fysiologiska, GPS- och aktivitetsdata som samlats in från 38 användare i deras naturliga miljö för att upptäcka mönster av stress i verkligheten. Vi finner att varaktigheten av en tidigare stress episod förutser varaktigheten av nästa stress episod och stress på morgnar och kvällar är lägre än under dagen. Vi analyserar sedan förhållandet mellan stress och objektivt betygsatt sjukdom i det omgivande grannskapet och utvecklar en modell för att förutsäga stressiga episoder.
En nyligen genomförd studie av Sarker et al. REF använder sofistikerad tidsseriebrytning för att förutsäga betydande stressepisoder för just-in-time-insatser.
Finding Significant Stress Episodes in a Discontinuous Time Series of Rapidly Varying Mobile Sensor Data
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}