除了導(dǎo)航，GPS跟蹤另一個臭名昭著的用途是，商家通過本地“特殊交易”通知從消費者錢包中吸金。這些通知也會消耗我們電池的壽命。誰能想到，同樣的GPS技術(shù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以用來悄無聲息地監(jiān)視我們的情緒，并檢測——甚至預(yù)測——人們的抑郁狀態(tài)?

　　這是英國伯明翰大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院正在開展的研究課題的前景。如果設(shè)計人員能夠?qū)⒀芯砍晒麘?yīng)用于智能手機，或者甚至是具有GPS功能的個人健康監(jiān)視器，它們將有助于啟動干預(yù)——并有可能拯救生命。

　　“悄無聲息”這個詞很重要：向任何一個開心著的健康監(jiān)視器佩戴者或智能手機用戶詢問他們的心理狀態(tài)很容易，但當(dāng)抑郁情緒襲來時，得到響應(yīng)的可能性會迅速降低。這時就很難獲得足夠的數(shù)據(jù)來作出準(zhǔn)確的判定，而必須通過另外一種不要求直接用戶交互的方式進行監(jiān)視。

　　這正是GPS和運動跟蹤的切入點，因為抑郁的另外一種癥狀就是移動活動的減少。當(dāng)然，不活動的原因可能有很多：生病了，扭到腳了，在新產(chǎn)品發(fā)布的前幾周有高強度的工作，或只是天氣不好并癡迷于連續(xù)劇《權(quán)力的游戲》。

　　或者，也許——只是也許——那個人已經(jīng)完全從世界上隱退，正在郁郁寡歡地經(jīng)過沒有回頭路的那個點。一個黑暗之地，他們在那里冒著風(fēng)險危害著他們自己或其他人。在一個人的生命中值得留出一段時間來弄明白狂歡作樂和郁郁寡歡之間的區(qū)別，然后預(yù)測出后者(圖1)。

　　圖1：這個團隊試圖找出THIST期間活躍與抑郁之間的關(guān)系，以及活動與2月28日獲得的PHQ分值之間的關(guān)系。

　　當(dāng)然，指出腳扭和郁悶之間的區(qū)別是很棘手的。這正是這項研究工作如此具體和復(fù)雜的原因，它涉及到空間統(tǒng)計、GPS跟蹤和運動模式。它還要求參與者充分合作，回答廣泛用于量化抑郁狀態(tài)的“PHQ-8”抑郁測試所提出的問題。

　　一款叫做MoodTraces的安卓應(yīng)用被開發(fā)出來與28位用戶一起完成了這項任務(wù)，現(xiàn)在你仍然可以用這款應(yīng)用親自試一試。一些有趣的事是，他們專注于節(jié)省智能手機的電量，因為基于GPS的位置數(shù)據(jù)獲取相當(dāng)耗能。為了有助于節(jié)能，這款安卓應(yīng)用采用了三種主要機制來最大程度地減少電池能量消耗：

　　1.只有在用戶從一個地方移動到另一個地方時這款應(yīng)用才取樣(假設(shè)應(yīng)用設(shè)備有某種移動觸發(fā)機制)。見圖2a。

　　2.應(yīng)用可以使用真實的GPS數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商提供的位置數(shù)據(jù)，而后者消耗更少的能量。如果其中一個信號丟失時還可以來回切換(圖2b)。

　　3.MoodTraces向“無源定位提供商”申請，這樣它就能在其它應(yīng)用或服務(wù)申請定位更新時無源接收這些更新。這種方法獨立于兩個狀態(tài)機的狀態(tài)。

　　圖2：狀態(tài)機用來選擇定位采樣率(a)和定位提供商(b)。S = 靜態(tài)，M = 移動中，U = 不確定

　　上圖文字解釋：具有高把握的兩種動態(tài)活動

　　定位發(fā)生很大變化

　　定位沒有發(fā)生很大變化

　　具有高把握或者位置不改變的兩個“靜止”狀態(tài)

　　自從上次嘗試GPS以來過了很長時間

　　網(wǎng)絡(luò)（右圖）

　　不能獲得GPS定位

　　基于狀態(tài)的采樣率

　　基于狀態(tài)的提供商

　　我們在這里不打算討論數(shù)學(xué)和統(tǒng)計知識，不過你可以通過閱讀這個團隊去年(2015年)9月份在日本大阪舉行的ACM國際聯(lián)合大會提交的有關(guān)計算無處不在的論文來理解這方面的內(nèi)容。這篇論文的標(biāo)題是：《抑郁的軌跡：通過智能手機移動軌跡分析方法隨時監(jiān)視抑郁狀態(tài)》(“Trajectories of Depression: Unobtrusive Monitoring of Depressive States by means of Smartphone Mobility Traces Analysis”)(L Canzian, M. Musolesi.)

　　然而，研究成果特別鼓舞人心：

　　進一步的評估表明，對于大多數(shù)用戶來說，這些個性化的模型能夠精確地檢測出只代表移動指標(biāo)的PHQ分值的變化。值得指出的是，在經(jīng)過一段時間訓(xùn)練后，這些模型不要求人與設(shè)備進行直接交互就能夠監(jiān)視人的抑郁狀態(tài)。

　　這是很偉大的成果。目前在非常流行乃至無處不在的計算社區(qū)中已經(jīng)開展了很多研究工作，期待找出使用智能手機數(shù)據(jù)檢測和預(yù)測心理狀態(tài)與心理健康狀況的方法。很多作者在他們的參考文獻(xiàn)中提到了許多方法，包括檢測和監(jiān)視躁郁癥。然而，這些作者說出了他們目前的工作和以前的研究之間4點明顯區(qū)別：

　　1.以前的研究很多注重的是情緒或壓力檢測，而不是“分析和預(yù)測個人抑郁狀態(tài)的變化”。

　　2.大多數(shù)引用的工作要求用戶交互。

　　3.這次研究是預(yù)測性的，提出了一種根據(jù)移動數(shù)據(jù)預(yù)測抑郁狀態(tài)的機制。

　　4.在躁郁癥研究中，對象是確診了的。這些對象是從普通人群中挑選出來的，只有少數(shù)患有嚴(yán)重的抑郁癥，因此這種技術(shù)可以用來監(jiān)視沒有抑郁癥的人的PHQ分值，并在癥狀出現(xiàn)時留意早期診斷。

　　下一步：實際應(yīng)用

　　這些成果只是一個起點：下一步是在現(xiàn)場數(shù)字移動干預(yù)中面向應(yīng)用的項目。這些干預(yù)可能來自衛(wèi)生保健院的電話交談，或更加“傳統(tǒng)的”身體干預(yù)。

　　這個團隊還設(shè)想整合進更強的周邊環(huán)境意識，不管是通過其它傳感器(如加速度計)還是通過短消息記錄。當(dāng)然，這會引起常見的隱私問題，以及抑郁癥患者才有的特定問題，這些問題使得情況更加隱晦：患者實際上不想被監(jiān)視，也不想互動，特別是不想被“干預(yù)”?？朔@些障礙是需要研究的另外一類課題了。

　　與此同時，如果你正在考慮可以應(yīng)用這項研究成果的一款應(yīng)用或一個設(shè)計，它們以建立在所采集數(shù)據(jù)上的普通訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)，可能用來消除在應(yīng)用部署中對訓(xùn)練階段的需求。數(shù)據(jù)當(dāng)然越多越好，但與閃爍提示“現(xiàn)在在……方面節(jié)省20%”相比，這也許是更好地使用GPS技術(shù)和電池能量的一種方式。