手机屏幕内容的日常情感波动预测焦虑和抑郁症状
人机交互
2026-03-17 v1
摘要
数字媒体使用与心理健康之间的关系仍不清楚，部分原因是现实世界的数字行为规模上几乎未被捕获。该强迫纵向研究追踪了 145 名成年受试者全天然智能手机互动，持续一年。我们每 5 秒从受试者处收集屏幕截图（产生 1.1 亿张屏幕截图），并与每两周一次的焦虑和抑郁评估相伴随（平均 24 份调查）。使用深度学习情感模型评估每个屏幕截图的价值和唤醒程度。个体显示出高度特定化的媒介模式，对焦虑和抑郁的方差贡献主要来自个体内部而非个体间。天际值的波动和屏幕内容的唤醒程度预测随后在焦虑和抑郁中的变化，而个体间差异则不行。具体而言，暴露于低唤醒负面内容与更高的抑郁和焦虑相关联。这些发现凸显了数字消费的动态、特定化本质，以及针对性测量和干预的必要性。
引用
@article{arxiv.2603.13511,
title = {Daily Affect Fluctuations in Phone Screen Content Predict Anxiety and Depressive Symptoms},
author = {Christopher A. Kelly and Yikun Chi and Nicholas Haber and Byron Reeves and Mu-Jung Cho and Thomas N. Robinson and Nilam Ram and Johannes C. Eichstaedt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13511},
year = {2026}
}