A machine learning approach to model subjective well-being from a psychological perspective

Günlük hayatta yaygın olarak kullanılan teknoloji ve cihazların gelişmesi, birçok sensör yardımıyla bireylerin kişisel sağlıklarıyla ilgili verilerin toplanmasını sağlamaktadır. Bununla birlikte, insan davranışı modellemesi ve analizi, özellikle de öznel iyi oluşun nicelleştirilmesi, tanımı ve ölçümünde farklılıklar olduğu için zorluğunu korumaktadır. Psikoloji literatürü, öznel iyi oluş için hedonik ve eudaimonik gibi farklı bakış açılar altında tanımlamalar içerir. Tez çalışmasında, akıllı bileklikler aracılığıyla toplanan günlük aktiviteler, akıllı telefonlar aracılığıyla izlenen sosyal ilişkiler ve anketlerden elde edilen kişilik özellikleri verileri kullanılarak bireyin öznel iyi oluşunu psikoloji perspektifinden tahmin etmeye yönelik bir model yapılmıştır. Model, Notre Dame Üniversitesi'nden 577 öğrencinin katılımıyla oluşan heterojen bir veri seti olan NetHealth çalışmasına uygulandı. Yaygın olarak kabul gören makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak bir sınıflandırma tahmin modeli geliştirilmiştir. Sonuçlar, bir bireyin öznel iyilik halini yaklaşık %80 doğrulukla tahmin etmemizi sağlamaktadır. Günlük hayatın her anında kullandığımız teknolojilerle kişiselleştirilmiş bir iyi hal asistanı uygulamasının bir anlamda fizibilitesini göstermektedir.