大学生孤独感与抑郁的关系：基于被动感知数据的挖掘

孤独感与抑郁是相互关联的影响学生身心健康的心理健康问题。使用被动感知数据提供了一种新方法来考察区分孤独感与抑郁的细粒度行为指标，以及二者关系中的中介变量。本研究旨在调查学生行为特征与孤独感、抑郁之间的关联，探索这些心理健康状况与相关行为之间的复杂关系。本研究结合回归分析、中介分析和机器学习分析，利用被动感知数据探索行为特征、孤独感和抑郁之间的关系，捕捉诸如身体活动、手机使用、睡眠模式和社会互动等日常生活行为。结果揭示了行为特征与孤独感、抑郁之间的显著关联，强调了它们相互交织的本质。活动增加和睡眠时长被识别为保护因素。同时也发现了每种状况特有的行为特征。中介分析突出了孤独感与抑郁关系中显著的间接效应。XGBoost 模型在预测这些状况时取得了最高准确率。本研究证明了使用被动感知数据和多方法途径来理解孤独感、抑郁及相关行为之间复杂关系的重要性。识别特定的行为特征和中介变量有助于更深入理解影响学生孤独感和抑郁的因素。这一综合视角强调了跨学科合作对于更细致理解复杂人类经验的重要性。