TY -的盟梅尔文莎拉盟——贾马尔,阿曼达AU -希尔,凯特林盟——王,魏盟——年轻,肖恩·D PY - 2019 DA - 2019/12/6 TI -确定睡眠不足的推文的作者:前瞻性研究乔- JMIR表示“状态”健康SP - e13076六世- 6 - 12 KW -可穿戴电子设备KW -安全KW -自然语言处理KW -信息存储和检索KW -睡眠剥夺KW -神经网络(计算机)千瓦-睡眠KW -社会媒体AB -背景:社交媒体数据可以作为检测睡眠不足的工具。第一学期的一年级本科生被邀请佩戴睡眠追踪设备(基础;英特尔)，让我们在Twitter上关注他们，并完成关于他们睡眠的每周调查。目的:本研究旨在确定社交媒体数据是否可以用于监测睡眠剥夺。方法:利用从该设备获得的睡眠数据创建一个疲劳模型，帮助标记推文在发布时是否睡眠不足。标记数据用于训练和测试门控循环单元(GRU)神经网络，以确定研究参与者在发布时是否睡眠不足。结果:GRU神经网络的结果表明，可以将推文作者的睡眠剥夺状态分类为曲线下的平均面积为0.68。结论:利用社交媒体识别学生睡眠剥夺是可行的。该研究结果进一步表明，应进一步探索社交媒体数据作为监测健康的潜在来源。 SN - 2368-7959 UR - https://mental.www.mybigtv.com/2019/12/e13076 UR - https://doi.org/10.2196/13076 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31808747 DO - 10.2196/13076 ID - info:doi/10.2196/13076 ER -