Stress measurement and regulation in real-life using affective technologies

Stres, günümüz dünyasında ciddi zihinsel ve fiziksel sağlık sorunlarına ana katkıda bulunanlardan biri haline gelmiştir. Literatürdeki mevcut çalışmalar, psikofizyolojik önlemleri kullanmış ve stresi tespit etmek ve kullanıcıların stresi düzenlemesine yardımcı olmak için geri bildirimi yönetmek için çok sayıda mekanizma önermiştir. Göze batmayan giyilebilir cihazların popülaritesi giderek artıyor, dijital sağlık kavramlarıyla iç içe geçiyor ve onları verimli, ucuz ve kolay erişilebilir etkili kendi kendine yardım teknolojileri yapıyor. Bu tez ilk olarak laboratuvar ve günlük ortamlarda stres algılama mekanizmalarını araştırmayı ve uygulamayı amaçlamaktadır. Bu bağlamda, laboratuvarda ve gerçek yaşam ortamlarında kullanılan farklı türde giyilebilir cihazlardan gelen çok modlu verileri verimli bir şekilde kullanabilen stres ölçüm modellerinin nasıl tasarlanacağı ve konuşlandırılacağı gibi çeşitli yolları araştırdık. Ayrıca günlük yaşamın stresli koşullarında duygu düzenleme için düşük maliyetli ve pratik yöntemler üzerinde çalışdık. Bir sonraki adımda, karma yöntemli bir çalışma yürütüldü. Bunun için birden fazla giyilebilir cihazdan gelen sinyaller ve kullanıcıların giyilebilirliğin farklı yönlerine ilişkin öznel görüşleri nicel ve nitel olarak analiz edildi. Bir sonraki adım, dokunsal geribildirimin duygu düzenleme üzerindeki etkilerini gösterdiğimiz derinlemesine bir çalışmadır. Kullanıcıların doğru cihazı seçmelerine yardımcı olmak için, farklı teknolojilerle giyilebilir cihazlarda stres algılama kalitesini karşılaştırmak için birkaç giyilebilir cihazı tamamen aynı koşullar altında değerlendirdik. Son olarak, modellerimizi son kullanıcılar ve özellikle psikologlar ve klinik uzmanlar için daha anlaşılır kılmak için Açıklanabilir Yapay Zeka'yı kullanıyoruz. Çalışmalarımızın sonuçları, günlük yaşamda stresi düzenlemek için güvenilir bir sistem sağlamak için entegre bir tespit, bildirim ve müdahale döngüsünün gerekli olduğunu göstermektedir.