A supporting mechanism to reduce guilt emotion for addiction behaviour based on the avoidance of harmful environmental factors

基于避免有害环境因素的减少成瘾行为内疚情绪的支持机制

• 批准号: 22K19837
• 负责人: 河合 由起子
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Kyoto Sangyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19837/
• 关键词: ヘルスケア; 認知バイアス; 機械学習; 情報推薦; 経路推薦; 環境要因分析; 物質依存症

中軽度の物質依存症者は、数ヶ月以上の長期にわたる心理的治療が必要となる。心理的治療におけるリスク因子には、年齢・性別、家庭環境、他の精神疾患に加え、依存物質の宣伝広告との接触や入手のし易さという「環境要因」が知られており、これらリスク因子を回避することが有用な治療になる。本研究では、対象物質への依存症リスクの高いSNSデータと周囲の環境情報を取得し、その情報から認知バイアスを分析することで、リスク因子の一つである環境要因が物質依存症者の罪悪感に与える影響の解明を目的とする。本研究により、物質依存症者の行動と環境が依存物質欲求と罪悪感に与える影響をエビデンスとして検証できれば、医師による常時支援が困難であった依存物質回避の行動支援策を提供できる。本研究課題では、Google Street View(GSV)の画像から酒類提供店等の明示的な環境要因を抽出するだけではなく、提供店のツイート・レビューおよび風景画像から「賑やかさ」や「日差し」といった雰囲気を潜在的な環境要因として認知バイアスを抽出することで、患者の依存物質欲求度と罪悪感との関係性の解明を目指す。具体的には、アルコール依存症・ニコチン依存症を対象とし、5年分の位置情報付きツイート・店舗レビューデータ・画像データ・地図や地物を含む地理データから、心理的なリスク因子の一つである環境要因を抽出し、3種類の認知バイアスの学習モデルを生成する。そして、物質依存症者または物質依存要求の高い被験者らによる評価実験を実施し、被験者から得られたフィードバックから認知バイアスが罪悪感に与える影響を検証する。

For those with moderate substance dependence, long-term psychological treatment is necessary for more than a few months. Psychological treatment factors such as age, gender, family environment, mental illness, dependent substance, publicity, contact, and easy to start with. This study aims to obtain environmental information on substance dependence, analyze cognitive factors, and clarify the environmental factors affecting substance dependence. This study aims to provide support for substance-dependent behavior, substance-dependent desire, and substance-dependent behavior. This research topic includes extracting explicit environmental factors such as Google Street View(GSV) images, liquor stores, etc., extracting potential environmental factors such as patient dependence, guilt, and desire, and clarifying the relationship between patient dependence and guilt. Specifically, we extract environmental factors, three kinds of cognitive factors, and three kinds of learning factors from the 5-year-old location information, including geographic information, and psychological factors. For example, the material dependence of the patient requires a high degree of evaluation of the patient's behavior, and the patient's perception of the patient's behavior and the patient's behavior.

项目成果

A Graph Neural Network-based Map Tiles Extraction Method Considering POIs Priority Visualization on Web Map Zoom Dimension

• DOI: 10.1109/access.2022.3182497
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Access
• 影响因子: 3.9
• 作者: Huaze Xie;Da Li;Yuanyuan Wang;Yukiko Kawai

Investigating the use of Spatialized Audio Augmented Reality to enhance the outdoor running experience

研究使用空间化音频增强现实来增强户外跑步体验

• DOI: 10.1016/j.entcom.2022.100534
• 发表时间: 2023
• 期刊: Entertainment Computing
• 影响因子: 2.8
• 作者: Siriaraya Panote;Kiriu Takumi;She Wan Jou;Mittal Mohit;Kawai Yukiko;Nakajima Shinsuke
• 通讯作者: Nakajima Shinsuke