Marco de reconocimiento de señales psicoecológicas para la predicción del comportamiento del usuario en plataformas...

Área de la Ciencia:

• Ciencia del comportamiento digital; Psicología computacional; Interacción humano-computadora

Sus antecedentes:

• Los medios digitales son omnipresentes, pero el uso excesivo o cargado emocionalmente, especialmente por la noche, plantea preocupaciones sobre el comportamiento y la salud mental.
• Los modelos predictivos actuales pasan por alto la compleja interacción entre los estados psicológicos de los usuarios y sus contextos ambientales.
• Comprender estas dinámicas es crucial para desarrollar estrategias efectivas de bienestar digital.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo novedoso de predicción de comportamiento que integre factores psicológicos y ecológicos para el uso de medios digitales.
• Identificar patrones de alto riesgo asociados con el uso inmersivo, la actividad nocturna y la susceptibilidad a la desinformación.
• Sentar las bases para estrategias de intervención en etapas tempranas en salud digital.

Principales métodos:

• Se propuso una Red de Atención Cruzada de Doble Canal (DCCAN) con capas de identificación de señales, modelado de interacciones y predicción de comportamiento.
• Se emplearon mecanismos de atención intermodal para fusionar datos psicológicos y ecológicos.
• Se entrenó y validó el modelo en un gran conjunto de datos de 9.782 usuarios y 51.264 secuencias de comportamiento.

Principales resultados:

• El modelo DCCAN superó significativamente a los modelos de referencia (LSTM, GRU, XGBoost) en la predicción del uso inmersivo, la actividad nocturna y la susceptibilidad a la desinformación.
• Se lograron métricas de alto rendimiento, incluyendo una puntuación F1 de 0.891 y un AUC de 0.913 para la predicción del uso inmersivo.
• Los estudios de ablación confirmaron la importancia de las señales psicológicas/ecológicas y el mecanismo de atención cruzada.

Conclusiones:

• La integración de datos psicológicos y ecológicos a través de la fusión basada en atención proporciona predicciones precisas e interpretables de los comportamientos de riesgo digital.
• El marco DCCAN ofrece un enfoque prometedor para la monitorización del comportamiento en tiempo real y la moderación adaptativa de contenido.
• Esta investigación avanza en la comprensión del impacto de los medios digitales en el bienestar mental y las posibilidades de intervención.