我们进行了系统的文献综述来回答我们的研究问题。系统评审及荟萃分析的首选报告项目程序[gydF4y2Ba 61gydF4y2Ba在适用的情况下，对研究目标进行了跟踪。数据采集分2期进行。第一阶段于2020年4月进行，涵盖2006年1月至2020年3月下旬。第二阶段于2021年6月进行，涵盖2020年4月至2021年5月底的时间框架，这使我们能够保持数据的最新状态。gydF4y2Ba

在这两个阶段，程序是相同的。我们使用了7个书目数据库:Scopus (Elsevier)、Web of Science (Clarivate)、EBSCOhost (EBSCO)、Social Science Premium Collection (ProQuest)、PsycINFO (Ovid)、PubMed (National Library of Medicine)和IEEE Xplore Digital Library (IEEE)，所有数据库都被选中。数据库中使用了以下搜索短语:(“环境辅助生活”或“环境智能”或“智能房屋”或“智能家居”或“智能环境”或“智能助手*”或“智能助手*”或传感器*或“物联网”或可穿戴设备*或机器人*或“人工智能”)和(eld*或age*或old*或geriatr*或senior*)和(lone*或“social* isolat*”)。gydF4y2Ba

搜索的目标是“标题”、“摘要”和“关键词”。在PsychINFO中，选择“关键概念”作为关键字。在社会科学特刊中，除了摘要和文献标题外，还使用了“所有主题和索引”，包括关键词和索引术语。EBSCOhost和Social Science Premium Collection的搜索被过滤，只包括同行评审的条目，IEEE Xplore数字图书馆的会议和期刊出版物被过滤，以管理不相关条目的数量。所有的检索都局限于英文出版物。gydF4y2Ba

在第一阶段，对7个不同数据库的搜索首先总共产生了1830个结果。删除重复结果后，数据由1001个条目组成。在第二阶段，搜索产生了559个条目。在删除与第一阶段数据重复和重叠的数据后，额外的数据由270个条目组成。在这两个阶段，所有的论文都是根据预先确定的纳入标准进行筛选的。这些研究是根据以下标准纳入的:gydF4y2Ba

因此，我们侧重于实证研究，其中研究老年人的物理ICT解决方案，并明确审查孤独或社会孤立。要列入名单，就必须切实利用和研究ICT解决方案，解决老年人的孤独和社会孤立问题，而不仅仅是为了调解或促进人与人之间的交流。在选定的研究中，所有被称为老年人的研究参与者都被认为符合我们的研究目的(从50岁以上的人开始)。由于是一个以技术为中心的研究课题，我们检索了所有相关的研究，包括同行评议的期刊和书籍文章，以及会议出版物。理论文章或文献综述被排除;如果是整本书、社论、评论、研究方案或专利;如果他们没有明确提到老年人、孤独、社会孤立或任何物理ICT解决方案;或者全文不是用英文写的。gydF4y2Ba

在第一检索阶段，两名编码员首先独立审阅论文的标题、摘要和关键词，然后根据预先设定的纳入标准进行选择。进行了判读信度测试，结果判读一致性平均为94.57%(平均Cohen κ=0.83，范围0.74-0.88)，表明一套标准是成功的。与研究小组成员讨论了边缘性病例和分歧。然后，由2名编码员根据预先设定的纳入标准筛选66篇全文论文，其中17篇论文被纳入数据集。gydF4y2Ba

在第二个搜索阶段，我们将数据收集延长至2021年5月底，并遵循相同的程序。判读者信度测试结果显示，判读者的一致性平均为94.67%(平均Cohen κ=0.79，范围0.48-1.00)，表明所设定的标准是成功的。2名编码员独立筛选了11篇全文，其中6篇被纳入数据集。因此，最终的数据集由23个实证研究组成。描述整个数据收集和数据选择过程的图表见gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

我们首先从社会技术的角度研究了使用物理信息通信技术解决方案的老年人孤独和社会孤立问题。对这些研究进行了描述性概述，包括以下研究的基本特征:研究方法(定量、定性或混合)、研究类型、时间框架、研究环境、老年人的样本量、年龄和性别信息、测量孤独或社会隔离的研究工具、物理信息通信技术的类型、以及论文的重点(检测或预测、缓解或其他)。然后，进行了内容分析，总结了新技术有助于克服老年人孤独和社会孤立问题的方式，以及根据纳入的研究所面临的主要开放式挑战。由于这些研究中使用的技术和方法存在异质性，因此未进行meta分析。此外，我们的方法选择受限于关于该主题的现有研究数量较少。gydF4y2Ba

最终的数据集包括从2006年到2021年5月底进行的23项研究。除1项研究外，其他均发表于2012年以后。这表明，在过去十年中，研究的数量有所增加，如gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba．研究主要在美国(n=10)、德国(n=2)和新加坡(n=2)进行。其他国家包括澳大利亚、加拿大、爱尔兰、墨西哥、荷兰、新西兰和台湾。其中2项研究包含跨国数据，1项研究的参与者来自英国、意大利和爱尔兰，另一项研究的参与者来自英国和日本。大多数研究采用定量方法(n=13)或混合方法(n=7)，很少研究采用定性方法(n=3)。大多数纳入的研究都是针对老年人的孤独(n=17)，而其余的研究则是针对社会孤立或两者兼而有之(n=6)。gydF4y2Ba

审查的研究的两个主要领域包括利用物理信息和通信技术"发现和预测"和"减轻"老年人的孤独和社会孤立。在这里，检测和预测类别是指假设某些活动或日常习惯(属性)的潜力的研究，包括在房屋的某些房间和户外花费的时间，以推断老年人的孤独或社会隔离程度。在审查的研究中，通过物理信息通信技术，即智能家居解决方案，或智能家居和智能手机的组合，实时跟踪某些日常活动。然后，算法从收集到的数据中得出行为模式。之后，这些事实得分与主观标准测量相关联，以确定与孤独或社会隔离有意义相关的属性。此外，研究还使用不同的评价方法和指标对其预测模型进行了验证。gydF4y2Ba

缓解研究包括审查技术的使用是否会减少老年人的孤独感或社会孤立，或者如果不能作为一种实际干预措施，物理信息通信技术在消除老年人的孤独感和社会孤立方面可能发挥的作用。此外，有一篇论文被归类为“其他”，指的是一项研究，该研究调查了感知孤独与接受机器人之间的关系。它也被包括在最终的数据集中，因为它从相反的角度对克服孤独有影响;如果不接受减少感知孤独的干预，就不可能治愈。gydF4y2Ba

不到一半的研究(n=7)的重点是检测和预测，而大多数考虑的研究(n=15)的重点是减轻孤独或社会隔离。没有一项研究直接考察了这两个方面。纳入研究的基本资料载于gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

在所审查的关于孤独和社会隔离的检测和预测的研究中，通常使用几种基于传感器的技术平台，即智能家居解决方案。Austin等[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba]， Goonawardene等[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba]， Petersen等[gydF4y2Ba 64gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]， Walsh等人[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]明确评估了智能家居解决方案，而Huynh等人[gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba分析了有传感器的家庭。Martinez等[gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba在他们的研究中结合了智能家居和智能手机。在关注孤独和社会隔离缓解的综述研究中，老年人最常被介绍给社交机器人[gydF4y2Ba 69gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba]。研究亦调查了智能家居解决方案的使用情况[gydF4y2Ba 80gydF4y2Ba]、VR系统[gydF4y2Ba 81gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 82gydF4y2Ba]，以及包括活动传感器(al - vu系统)的环境活动系统[gydF4y2Ba 83gydF4y2Ba]。此外，1项研究重点关注孤独感与物理信息通信技术接受度之间的关系，利用社交机器人Paro和Giraff [gydF4y2Ba 84gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

回顾的研究采用了各种研究设计，从探索性试点研究到随机对照实验。一些研究采用了纵向设计[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]， 3项研究遵循随机对照试验方案[gydF4y2Ba 69gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 76gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]。在这23项应用定量测量的研究中，大多数使用了经过验证的量表来主观测量孤独和社会隔离:加州大学洛杉矶分校(UCLA)孤独量表(n=12)、Dong Jong Gierveld孤独量表(n=4)或Lubben社会网络量表(n=2)的原始、修订或简短版本。然而，大多数研究的样本量相对较小，由于使用了新技术和研究的实验性质，这也是可以理解的。许多研究的目标是没有认知障碍的健康老年人，Appel等人除外[gydF4y2Ba 81gydF4y2Ba，重点关注有认知和身体障碍的老年人;Robinson等[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]， 40名参与者中有19人有认知障碍;Fields等[gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba]，其中大约一半的参与者患有痴呆症;和Casey等人[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba专注于痴呆症患者。此外，Chen等[gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba研究对象是患有抑郁症的老年人，Hudson等人[gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba]和Tkatch等人[gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba注意到他们的参与者比那些拒绝参与研究的人有更高的抑郁程度。研究在老年人自己的家中、不同形式的护理设施、装有传感器的房屋和公寓以及医院进行。gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba给出所考虑的研究的描述性概述。gydF4y2Ba

旨在通过检测和预测克服孤独和社会孤立的研究是在这样的假设框架内进行的，即早期诊断老年人的孤独和社会孤立可以防止他们的身体和心理社会学衰退。所有7篇论文都报告了相关结果，并对其实验进行了有意义的定量或定性评价。所有的解决方案至少在一定程度上显示出能够检测和预测老年人的孤独或社会孤立;因此，通过认识到这些现象的存在，它们有助于克服这种情况。总的来说，研究人员认为这些检测系统是克服孤独和社会隔离的有前途的研究途径。gydF4y2Ba

在实践中，研究评估了各种老年人的行为属性，并将其与主观测量进行比较。其中5项研究测量了老年人的户外习惯gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba]被认为是推断孤独和社会隔离的相关属性。因此，跟踪与外出相关的属性(外出的时间、外出的次数和去过的地方的数量)似乎始终与不显眼的模型相关，以检测孤独或社会隔离。然而，在这些研究中分析的其他属性就其与检测的相关性而言，在所有研究中并不一致。不同的研究报告表明，在使用这种技术的预测模型中应该考虑不同的变量。在一项研究中，呆在家里的时间通常是相关的[gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba]，而在另一个[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba]。其他报告的重要变量包括在客厅度过的时间[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]，在不同地点度过的时间[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]，行走速度[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba]，夜间活动[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]，白天打盹[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

研究根据系统的开发阶段而有所不同。Martinez等[gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba]提出了一种智能手机应用程序，使用户和护理人员能够互动并从系统接收反馈，而Huynh等人[gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba]和Walsh等人[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba详细说明潜在的接口。一些研究扩展了孤独和社会隔离推理的核心问题。Huynh等[gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba也在他们的研究中评估了独立生活的老年人的抑郁症。Petersen等[gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba专注于监测老年人广泛的认知、身体和情绪状态，Walsh等人[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]还探讨了焦虑、认知、抑郁、独立生活技能、睡眠质量和生活质量。gydF4y2Ba

论文还报告了一些与研究相关的问题，如样本量小[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba]，学习时间[gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba]和非最佳研究设计[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]。同样，一些研究报告了技术问题，例如确保传感器配置连续工作[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]，评估多个人住在一所房子里的情况[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba以及智能手机机型的侵入性[gydF4y2Ba 68gydF4y2Ba]。此外，2项研究指出了关于隐私、尊重或同意等问题的一般伦理挑战[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

关于减轻孤独感的研究表明，一些物理信息通信技术解决方案可以根据自我报告的措施减少老年人的孤独感，从而帮助克服孤独感。没有一项研究报告在物理信息通信技术的帮助下完全消除了老年人的孤独感，但它们报告了缓解孤独感的成功。研究报告了统计上显著的结果，减少了老年人的孤独感，包括使用社交机器人的干预[gydF4y2Ba 69gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba]和包括活动传感器的环境活动系统[gydF4y2Ba 83gydF4y2Ba]。此外，2项研究报告了使用社交机器人缓解孤独感的定性证据[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba];此外，一项研究报告了意想不到的定性证据，表明使用智能家居解决方案干预孤独感的积极影响[gydF4y2Ba 80gydF4y2Ba]。没有统计学上的显著结果证明社交孤立会减少，但两项研究表明，社交机器人可以通过与机器人进行社交接触和与人进行视频通话来帮助对抗社交孤立[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 73gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

由于缓解孤独感研究中使用的物理信息通信技术种类繁多，干预设计或技术特征方面的共同特征有限。然而，成功的解决方案的一个共同特征是它们可以以某种方式与用户交互。成功使用的社交机器人(Paro, AIBO, NAO, MARIO, temi，以及动画或机器人宠物)都是为了与用户互动而设计的，因此提供了与设备本身交互的手段。除了说话、活动和娱乐功能外，马里奥和泰米机器人还提供了与其他人进行视频交流的主要功能。在环境活动刺激系统中[gydF4y2Ba 83gydF4y2Ba]，虚拟教练会根据用户当天的活动计划和活动传感器的数据向用户提供建议。智能家居解决方案[gydF4y2Ba 80gydF4y2Ba也通过消息与用户交互。gydF4y2Ba

银行等[gydF4y2Ba 69gydF4y2Ba评估了导致孤独感变化的机制，并报告说，通过对机器狗(AIBO)或一只活狗的依恋，干预并没有成功地减轻孤独感。Hudson等[gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba的研究报告称，许多参与者表示，机器人宠物的存在对他们的孤独感产生了积极影响。Curumsing等[gydF4y2Ba 80gydF4y2Ba也有报道称，老年人在卸载智能家居系统时，会想念家里那个“某人”的声音。Casey等[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba描述他们的参与者认为马里奥减少了他们的孤独感，因为机器人提供了分心，让他们参与各种活动，并与家庭成员互动。gydF4y2Ba

然而，这些研究发现的证据必须谨慎解读。研究承认，样本量越大，结果越有效[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 76gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]，而缺乏对照或对照组限制了对干预措施有效性的解释[gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba]。学者们也认识到研究人员的存在对他们的结果可能产生的影响[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 76gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba并引起人们对老年人因健康问题而退出研究的关注[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]。Robinson等[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]进行了唯一一项进行小组会议的研究，他们在随后的研究中反思了小组设置对干预的可能影响[gydF4y2Ba 85gydF4y2Ba]。银行等[gydF4y2Ba 69gydF4y2Ba注意到机器狗AIBO在研究中没有充分发挥作用，这可能影响了结果。此外，6项使用社交机器人的研究纳入了认知障碍的参与者[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]，痴呆[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba]和抑郁[gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba]，在解释结果时也必须承认这一点。Curumsing等[gydF4y2Ba 80gydF4y2Ba]在最初的学习计划中并没有把重点放在缓解孤独感上，但在调查过程中这个话题出现了，导致了意想不到的结果。gydF4y2Ba

一项研究揭示了感知孤独和接受机器人之间的联系。Baisch等[gydF4y2Ba 84gydF4y2Ba研究了情感孤独作为社会心理功能的一个组成部分，以及它与使用社交机器人Paro和Giraff在两个不同的用户-技术匹配场景中的意图之间的联系。结果显示，当用户-技术契合度较差时，心理资源(包括感知到的情感孤独)较低的参与者对长颈鹿机器人的接受度较低。同伴机器人没有得到同样的结果。然而，研究人员警告说，由于样本量小且不具有代表性，因此不要将结果普遍化。gydF4y2Ba

根据所审查的研究，主要的共同开放式挑战与需要更强大的研究样本和研究设计有关。在研究中，研究人员建议未来的研究使用更大的研究样本，也可以更加多样化。gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]和更广泛的地理分布[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 82gydF4y2Ba]，包括更多不同情况的人[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]，而生活环境的差异则更大[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 82gydF4y2Ba为推广增加统计能力，验证对结果的解释，并了解技术最适合谁。然而，研究人员承认，实际获取更大的样本包括挑战，如老年人的健康问题[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba]并寻找孤立的成年人进行招募[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 78gydF4y2Ba]。此外，对于未来的研究来说，将对照组和对照组以及混杂因素纳入研究设计中，以帮助解释干预措施的有效性是至关重要的[gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 76gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba]。最后，学者们指出，更长的学习时间将有利于研究[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 76gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 84gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在检测和预测研究中，Goonawardene等[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba]和Petersen等人[gydF4y2Ba 64gydF4y2Ba]建议引入潜在的混淆变量(如抑郁或流动性)，并建立它们之间的因果关系，应用多变量估计模型来提高准确性。为了准确起见，Walsh等[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba建议跟踪数据收集的确切日期，而不是依赖于平均测量，彼得森等人[gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]鼓励实施详细的环境变量(例如，天气条件、季节变化、资源邻近程度、交通便利程度、独居或住在社区内，或邻里人口统计)。gydF4y2Ba

关于缓解干预措施，需要更多的知识来了解小组会议对干预结果的影响[gydF4y2Ba 77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 85gydF4y2Ba]以确定是单独进行研究还是以小组为单位进行研究[gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba]。需要先进及低成本的机器人装置作研究用途[gydF4y2Ba 72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 75gydF4y2Ba对不断增长的机器人市场构成了公开的挑战。Lazar等的研究[gydF4y2Ba 75gydF4y2Ba挑战了将宠物机器人视为缓解孤独或社会隔离的“技术解决方案”的看法;相反，它建议重新设想它们的潜力，以适应特定的需求和现有的社会生活。Brandenburgh等[gydF4y2Ba 83gydF4y2Ba]指出，未来的发展除了应该改变哪些行为外，还可能关注如何改变人类行为。gydF4y2Ba

在技术特征方面，Appel等[gydF4y2Ba 81gydF4y2Ba提到了未来VR研究面临的挑战，即通过多显示器设置应用联合或多用户体验来更好地缓解孤独感。Lin等[gydF4y2Ba 82gydF4y2Ba]指出，其他与虚拟现实相关的系统和技术也可以进行审查，但他们没有具体说明系统的类型。Casey等[gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba表明，用于痴呆症护理的机器人将来可能会拥有更像人类的特征，以及更好的沟通和理解语言的能力。Chen等[gydF4y2Ba 71gydF4y2Ba]提倡一种可靠的方法来测量交互时间，例如在Paro中内置功能。Tkatch等人[gydF4y2Ba 79gydF4y2Ba提出了养真正的宠物和养机器宠物、养机器猫和养机器狗之间的效果比较。Hudson等[gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba建议在未来的干预措施中增加机器人宠物的互动性;然而，他们也提出了一个潜在的道德问题，即老年人变得依赖他们的宠物。Sidner等[gydF4y2Ba 78gydF4y2Ba]补充说，与其使用预定的方法在系统中引入活动，不如寻求更灵活和可教的方法来防止将来活动使用过程中的失败。gydF4y2Ba

Baisch等[gydF4y2Ba 84gydF4y2Ba]建议对接受机器人的心理机制和人类特征以及老年人生活环境的多样性进行更全面的研究。这一阶段也为提高老年人对用户技术契合度的看法的新想法敞开了大门。gydF4y2Ba

本文对AAL时代老年人孤独感和社会隔离以及物理ICT解决方案的研究进行了系统的文献综述。其目的是深入了解技术如何在不促进与人的社会交流的情况下帮助克服这种情况，以及根据所纳入的研究，主要的开放式挑战是什么。结果表明，老年人的孤独和社会孤立问题不能通过使用实体信息通信技术消除，但实体信息通信技术可用于帮助发现和预测或缓解此类情况。智能家居等信息通信技术解决方案可以帮助预测和检测孤独感和社会隔离，机器人宠物和其他一些社交机器人等技术可以在一定程度上帮助缓解孤独感。根据所审查的研究，主要的共同开放式挑战与需要更强大的研究样本和研究设计有关。此外，研究报告了一些特定于技术和主题的开放式挑战。gydF4y2Ba

根据我们的研究结果，所有被审查的智能家居和房屋解决方案在检测和预测领域都被认为能够在一定程度上检测和预测老年人的孤独或社会孤立。跟踪外出活动，包括在户外度过的时间、外出次数和访问的地方数量，在不引人注目的模型中作为一项相关活动被检查出来。总的来说，这些方法显示了克服孤独和社会隔离的有希望的研究路径。gydF4y2Ba

检测和预测领域的开放式挑战包括更灵活地调整预测模型以适应突发事件和上下文情况，以及开发学习算法，使系统能够准确地响应老年人不断变化的环境。此外，监测系统对老年人生活的干扰所造成的伦理问题以及经济问题仍有待评估。此外，正如其中一项研究所指出的[gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba]，研究人员继续寻找一种方法，在他们的实验中实现生活空间的复杂性和多样性，如果他们寻求准确性的结果和解决方案，以克服孤独和社会隔离，这是相关的。很明显，环境塑造了个人，因此，这些技术可以进一步被利用来“调谐”[gydF4y2Ba 86gydF4y2Ba]具有“典型人文环境”的建筑环境[gydF4y2Ba 87gydF4y2Ba为增加老年人的社会包容性和减轻孤独感做出贡献。gydF4y2Ba

结果表明，某些形式的物理信息通信技术在缓解老年人的孤独感方面具有很好的价值。在使用社交机器人、包括活动传感器的环境活动系统和智能家居解决方案的干预中获得了显著的积极结果。这些解决方案的一个共同特点是，它们能够以一种或另一种方式与用户互动，这可能是它们成功的关键，因为它们促进了设备和用户之间的互惠关系，从而为老年人提供了更多的社交机会。一些研究表明，社交机器人还可以通过为老年人提供社交接触和活动来帮助减少社会隔离，但仍需要更有力的证据来证明社交接触正在增加，而不是被技术所取代。一项经过审查的研究表明，孤独感本身作为心理功能的一部分，在用户-技术适配性差的情况下，与远程呈现机器人的接受度较低有关。未来的研究应继续纵向调查主观孤独感在技术接受和采用中的作用，以得出全面的结论。gydF4y2Ba

与缓解有关的开放式挑战包括不确定干预措施是应该单独进行还是在群体环境中进行，以及技术成本高。至于VR等技术特征，未来可以探索多显示器设置的联合或多用户体验。对于社交机器人，学者们寻求增强的交互和语音识别能力，可能是内置的测量交互时间的手段，以及进一步比较不同机器人宠物的有效性。还需要为旨在减轻孤独感和发展有关如何利用技术改变人类行为的知识的系统提供更灵活和可教的方法。gydF4y2Ba

此外，我们发现在回顾的研究中，没有一个解决方案旨在明确地缓解、检测和预测老年人的社会孤立或孤独。有些解决方案也许能够做到这一点，但没有一项研究通过实证方法检查了这两个方面。迄今为止，与孤独相比，评估和消除社会孤立的解决办法的研究较少，而且特别需要。在2019冠状病毒病(COVID-19)时代，世界各地都在持续封锁和社会限制，数字化和信息通信技术的大规模快速采用也以前所未有的速度发生，这种需求显而易见[gydF4y2Ba 88gydF4y2Ba]。Christina R . Victor [gydF4y2Ba 89gydF4y2Ba]，学者们也可能从以问题为基础的关注转向预防方面，即加强健康的社会习惯。沿着这些思路，研究的理论框架可能会得到丰富，超越了将孤独视为偶然的、短暂的或长期的经验的考虑，通过拥抱其他哲学观点，认为孤独是我们每个人的存在条件;因此，孤独是意识活动所产生的一种永恒的、不可避免的状态[gydF4y2Ba 90gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

这项研究明确地集中在老年人的孤独和社会孤立上。因此，在老年人可能怀疑或已经存在孤独和社会孤立的情况下，它的作用最大，这可能被视为本研究的一个局限性。此外，现有的设置可以扩大，包括与孤独和社会隔离有关的其他维度，以及其他技术，以产生更大的数据集，供未来审查。例如，有研究使用智能手机来检测和预测老年人的孤独和社会孤立[gydF4y2Ba 91gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 92gydF4y2Ba];研究还考虑了许多不同于我们所考虑的技术系统的形式，旨在减少老年人的孤独感[gydF4y2Ba 93gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 94gydF4y2Ba]。还有其他关于孤独对技术采用的影响的研究[gydF4y2Ba 95gydF4y2Ba]，而那些既不利用物理信息通信技术的人[gydF4y2Ba 96gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 97gydF4y2Ba也不是直接评估技术与孤独或社会孤立的关系，而是根据相关因素来评估[gydF4y2Ba 98gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 99gydF4y2Ba];这些都超出了本文的讨论范围，但与本文密切相关。然而，我们并没有在我们的研究中包括所有可能的技术和方法来保持它的重点。gydF4y2Ba

这篇综述不同于其他关于信息通信技术评估老年人孤独和社会孤立的综述，其重点是调解人与人之间的互动。它涉及的信息通信技术是自行发挥作用的，并不以促进人际关系为其干预的主要目标。本研究还通过解决部分重叠的技术(即机器人和智能房屋)来补充其他一些系统文献综述;从而为这方面的研究提供了一个更全面的视角。此外，据我们所知，这篇综述是第一次汇编老年人孤独和社会孤立的检测和预测研究，这是一个新兴的领域，迄今为止很少受到关注[gydF4y2Ba One hundred.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

本文全面概述了利用物理信息通信技术(即机器人、可穿戴设备和智能家居)对抗老年人孤独和社会孤立的现有尝试。我们的研究结果表明，智能家居解决方案等物理信息通信技术可以帮助检测和预测孤独和社会隔离，而机器人宠物和其他一些社交机器人等技术可以在一定程度上帮助缓解孤独感。诸如社交机器人和一些可以对人类行为做出反应或与人互动的智能家居解决方案等技术很有前途，最近关于这些主题的文献有所增加。这些发现对讨论如何消除老年人的孤独感和社会孤立具有重要意义，这些讨论挑战了在这一敏感领域使用技术的偏见。通过积累研究证据和发现未来的研究目标，以及向其他专业人员和实践者通报当前的研究状况、开发的解决方案和实施的干预措施，这些结果使学术界受益。在新冠肺炎时代，寻找应对社会孤立和孤独的方法也非常重要。gydF4y2Ba