The Development of Explicit and Implicit Game-Based Digital Behavioral Markers for the Assessment of Social Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Social relationships are essential for humans; neglecting our social needs can reduce wellbeing or even lead to the development of more severe issues such as depression or substance dependency. Although essential, some individuals face major challenges in forming and maintaining social relationships due to the experience of social anxiety. The burden of social anxiety can be reduced through accessible assessment that leads to treatment. However, socially anxious individuals who seek help face many barriers stemming from geography, fear, or disparities in access to systems of care. But recent research suggested digital behavioral markers as a way to deliver cheap and easily accessible digital assessment for social anxiety: As earlier work shows, players with social anxiety show similar behaviors in virtual worlds as in the physical world, including tending to walk farther around other avatars and standing farther away from other avatars. The characteristics of the movement behavior in-game can be harnessed for the development of digital behavioral markers for the assessment of social anxiety. In this paper, we investigate whether implicit as well as explicit digital behavioral markers, proposed by prior work, for social anxiety can be used for predicting the level of social anxiety. We show that both, explicit and implicit digital behavioral markers can be harnessed for the assessment. Our findings provide further insights about how game-based digital behavioral markers can be used for the assessment of social anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».