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Capire la solitudine e l'isolamento sociale

Esaminando l'impatto della solitudine e dell'isolamento sociale sulla salute.

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La Solitudine e l'Isolamento sociale sono problemi seri che colpiscono molte persone. Anche se spesso si parla di questi temi insieme, non sono la stessa cosa. La solitudine è come si sente una persona quando pensa di non avere connessioni con gli altri, anche se è circondata da persone. L'isolamento sociale, invece, è quando qualcuno ha poco o nessun contatto con gli altri, il che significa che gli mancano reti sociali e interazioni.

Le ricerche mostrano che sia la solitudine che l'isolamento sociale possono portare a seri problemi di salute. Sono collegati a tassi più elevati di malattia e possono persino portare a una morte prematura. Le preoccupazioni su questi problemi sono aumentate notevolmente durante la pandemia di COVID-19, quando le persone sono state indotte a restare a casa e limitare i contatti per rallentare la diffusione del virus.

Durante la pandemia, molti giovani adulti, in particolare studenti universitari e persone con livelli di reddito più bassi, hanno riferito di sentirsi più soli che mai. Anche se ci sono stati studi su come la solitudine è cambiata nel tempo, l'impatto psicologico completo dei lockdown non è ancora del tutto compreso. Alcuni studi recenti suggeriscono che i sentimenti di solitudine erano significativamente diversi prima e dopo la pandemia, indicando un cambiamento che merita attenzione.

I ricercatori hanno notato che la solitudine potrebbe avere effetti maggiori sulla Salute Mentale, mentre l'isolamento sociale potrebbe prevedere in modo più significativo i cali nella salute fisica. Tuttavia, sia la solitudine che l'isolamento sociale sono associati a rischi per la salute, come malattie cardiache e maggiori possibilità di morte. Quindi, è importante affrontare entrambi i problemi e capire meglio quando e come sorgono.

Misurare la Solitudine e l'Isolamento Sociale nella Vita Quotidiana

È stato fatto un lavoro significativo per dimostrare come la solitudine influisce sulla salute. Tuttavia, la maggior parte di questi studi si basa su persone che segnalano i propri sentimenti su un periodo più lungo, come le ultime due settimane. Questo metodo di autovalutazione può essere complicato, poiché i sentimenti attuali delle persone possono cambiare il modo in cui ricordano le emozioni passate.

Nuove ricerche si stanno concentrando su come la solitudine appare nei momenti quotidiani. Studiando la solitudine in tempo reale, i ricercatori sperano di avere un quadro più chiaro di come si relaziona alla salute mentale e fisica. Gli studi hanno trovato che quando le persone sperimentano la solitudine giorno per giorno, spesso si collega a sentimenti negativi e a meno interazioni sociali positive.

Diversi ricercatori hanno anche tentato di misurare la solitudine attraverso la raccolta di dati nel mondo reale. I metodi tradizionali spesso richiedono che le persone si impegnino ripetutamente, il che può essere stancante. Un nuovo approccio utilizza la tecnologia come smartphone e altri dispositivi per tracciare automaticamente le persone mentre vivono le loro vite quotidiane.

Gli smartphone possono raccogliere vari tipi di dati senza che gli utenti debbano fare nulla di extra. Questi dispositivi possono registrare molti dettagli, come dove va una persona, quanto è attiva e persino il suo utilizzo del telefono. Questo tracciamento automatico può fornire informazioni sulla solitudine senza richiedere che le persone compilino moduli più volte al giorno.

Ad esempio, gli studi hanno utilizzato tecnologia intelligente per comprendere come l'invio di messaggi, le chiamate e l'uso dei social media si relazionano ai sentimenti di solitudine. Alcuni ricercatori hanno testato modi per prevedere la solitudine usando dati raccolti da dispositivi intelligenti.

Anche se alcuni studi hanno mostrato che usare la tecnologia può aiutare a capire meglio la solitudine, ci sono ancora aree inesplorate. Una limitazione dell'uso solo degli smartphone è che si basano molto sul fatto che gli utenti si ricordino di portare i propri dispositivi con sé. Con l'evoluzione della tecnologia, diversi dispositivi come tablet e smartwatch potrebbero fornire una visione più completa delle esperienze quotidiane di una persona.

Panoramica della Ricerca Attuale

Il crescente legame tra salute mentale e tecnologia offre opportunità interessanti per studiare meglio la solitudine. Questa ricerca mira a trovare modi migliori per monitorare continuamente la solitudine usando tecnologie indossabili quotidiane e smartphone. Combinando le informazioni provenienti da questi diversi dispositivi, i ricercatori possono imparare molto su come il comportamento di una persona e il suo stato fisico si collegano ai suoi sentimenti.

In un recente studio, i ricercatori hanno esaminato studenti universitari a tempo pieno di età compresa tra 18 e 22 anni per vedere come la solitudine influisce sulla salute mentale. I partecipanti sono stati selezionati in base alla loro capacità di comprendere e coinvolgersi nello studio su uno smartphone Android. Lo studio ha escluso intenzionalmente individui con determinate circostanze, come gravi problemi di salute mentale o cambiamenti significativi nella vita, per mantenere il focus su un gruppo specifico di giovani adulti.

Gli studenti sono stati reclutati tramite annunci in classe e social media. Coloro che volevano partecipare dovevano compilare un questionario di screening per assicurarsi di essere in uno stato mentale sano per partecipare.

Una volta approvati, i partecipanti hanno attraversato una fase iniziale che includeva una valutazione della salute mentale e una breve introduzione ai dispositivi che avrebbero utilizzato per lo studio. Gli studenti indossavano dispositivi che tracciavano le loro attività e monitoravano la loro salute per circa due mesi, mentre rispondevano anche a domande sui loro sentimenti e interazioni durante la giornata.

Metodi di Raccolta Dati

Per garantire che i dati fossero raccolti in modo efficiente, i ricercatori hanno creato un sistema per monitorare e archiviare le informazioni provenienti dai partecipanti. La configurazione consentiva un accesso costante ai dati, facilitando il monitoraggio di come ciascun partecipante stava andando durante lo studio.

I dati sono stati categorizzati in tre principali tipi: dati sulla salute fisica, Dati Comportamentali e valutazioni personali. I dati sulla salute fisica provenivano da smartwatch e anelli che tracciavano il sonno e l'attività. I dati comportamentali sono stati raccolti tramite un'app per smartphone che monitorava con quale frequenza i partecipanti utilizzavano i loro telefoni. Infine, le autovalutazioni sono state raccolte utilizzando un'app speciale progettata per chiedere ai partecipanti dei loro sentimenti e delle loro esperienze.

Dati sulla Salute Fisica:

Dispositivi indossabili come l'Oura Ring sono stati utilizzati per raccogliere informazioni sui modelli di sonno e attività degli utenti. Anche se questi dispositivi forniscono informazioni preziose, a volte i dati possono essere rumorosi o imprecisi a causa del loro utilizzo. Durante lo studio, i ricercatori si sono concentrati sulla raccolta di dati affidabili relativi alla frequenza cardiaca durante il sonno e a vari livelli di attività durante il giorno.

Dati Comportamentali:

L'app per smartphone monitorava il comportamento dei partecipanti, come quanto spesso usavano i loro telefoni e quali app interagivano. Raccogliere queste informazioni ha aiutato i ricercatori a comprendere meglio la relazione tra l'uso del telefono e i sentimenti di solitudine.

Valutazioni Personali:

Attraverso notifiche sullo smartphone, ai partecipanti è stato chiesto di fornire informazioni sui loro sentimenti più volte al giorno. Hanno compilato brevi questionari che chiedevano dei loro stati emotivi, inclusi i sentimenti di solitudine e connessione con gli altri.

Analizzare i Dati

Con i dati raccolti, i ricercatori avevano bisogno di trovare un modo per analizzarli correttamente. Hanno sviluppato protocolli per garantire di poter estrarre informazioni significative dai vari tipi di dati raccolti.

Estrazione di Caratteristiche:

I ricercatori hanno estratto pezzi chiave di informazioni dai dati sulla frequenza cardiaca e dai registri di utilizzo del telefono per comprendere meglio come ogni tipo di dato contribuisse a rilevare la solitudine. Poiché i dispositivi indossabili a volte possono fornire dati imprecisi, è stato adottato un approccio attento per filtrare e pulire i dati prima dell'analisi.

L'obiettivo generale era trovare modelli che potrebbero indicare quando una persona è probabile che si senta sola. Prestando attenzione sia ai segnali comportamentali che fisiologici, i ricercatori speravano di creare un quadro più completo della solitudine nella vita di ciascun partecipante.

Gestione dei Dati Mancanti:

Come in qualsiasi studio che coinvolge partecipanti reali, alcuni dati sono stati persi a causa di vari problemi come ricarica o problemi tecnici. I ricercatori hanno implementato una strategia per affrontare qualsiasi informazione mancante in modo efficace. Hanno usato valori medi per colmare le lacune basandosi sui dati disponibili per garantire che i risultati rimanessero accurati.

Prestazioni nel Rilevamento della Solitudine

La ricerca mirava a vedere quanto bene i metodi proposti potessero rilevare la solitudine. Lo studio ha trovato che utilizzare più fonti di dati insieme ha migliorato l'accuratezza del rilevamento della solitudine. Il modello addestrato poteva prevedere la solitudine con un'accuratezza di circa l'82%.

Questo livello di accuratezza è promettente rispetto ad altri metodi che sono stati testati in precedenza. Dimostrando che una combinazione di dispositivi potrebbe misurare efficacemente la solitudine in tempo reale, i ricercatori sperano di aprire la strada a un migliore monitoraggio della salute mentale in futuro.

Importanza delle Caratteristiche:

I ricercatori hanno anche esaminato quali specifici pezzi di dati erano più utili nel determinare i sentimenti di solitudine. Hanno scoperto che le informazioni sull'uso del telefono delle persone erano spesso le più significative.

Curiosamente, anche se sono stati raccolti dati sul sonno, non avevano lo stesso peso nel prevedere la solitudine come previsto. Questa osservazione suggerisce che potrebbe essere necessaria una ricerca più approfondita sulla relazione tra sonno e solitudine in future indagini.

Conclusione e Direzioni Future

I risultati di questo studio sono incoraggianti e suggeriscono che la tecnologia può svolgere un ruolo vitale nel monitorare e prevedere la solitudine. Utilizzando più dispositivi, i ricercatori sono stati in grado di ottenere una comprensione più approfondita di come la solitudine si manifesta nella vita quotidiana.

I risultati supportano l'idea che la solitudine non riguarda solo l'essere fisicamente soli, ma può essere fortemente influenzata dal modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia e con gli altri nelle loro vite. Man mano che la ricerca continua a evolversi, l'obiettivo sarà sviluppare strategie più personalizzate ed efficaci per affrontare la solitudine e migliorare il benessere mentale.

Inoltre, il lavoro svolto in questo studio si è concentrato principalmente sugli studenti universitari, indicando una necessità di ulteriori indagini tra diversi gruppi di età e demografie. Studi futuri potrebbero includere popolazioni più diversificate e potenzialmente periodi di tempo più lunghi per comprendere completamente le sfumature della solitudine e dell'isolamento sociale.

Abbracciare la tecnologia e gli strumenti di monitoraggio per la salute mentale può portare a approcci più preventivi piuttosto che reattivi. Osservando e analizzando continuamente i dati, i ricercatori e i fornitori di assistenza sanitaria possono intervenire in modo più rapido ed efficace per supportare le persone che sperimentano la solitudine.

Fonte originale

Titolo: Objective Monitoring of Loneliness Levels using Smart Devices: A Multi-Device Approach for Mental Health Applications

Estratto: Loneliness is linked to wide ranging physical and mental health problems, including increased rates of mortality. Understanding how loneliness manifests is important for targeted public health treatment and intervention. With advances in mobile sending and wearable technologies, it is possible to collect data on human phenomena in a continuous and uninterrupted way. In doing so, such approaches can be used to monitor physiological and behavioral aspects relevant to an individuals loneliness. In this study, we proposed a method for continuous detection of loneliness using fully objective data from smart devices and passive mobile sensing. We also investigated whether physiological and behavioral features differed in their importance in predicting loneliness across individuals. Finally, we examined how informative data from each device is for loneliness detection tasks. We assessed subjective feelings of loneliness while monitoring behavioral and physiological patterns in 30 college students over a 2-month period. We used smartphones to monitor behavioral patterns (e.g., location changes, type of notifications, in-coming and out-going calls/text messages) and smart watches and rings to monitor physiology and sleep patterns (e.g., heart-rate, heart-rate variability, sleep duration). We also collected participants loneliness feeling scales multiple times a day through a questionnaire app on their phone. Using the data collected from their devices, we trained a random forest machine learning based model to detect loneliness levels. We found support for loneliness prediction using a multi-device and fully-objective approach. Furthermore, behavioral data collected by smartphones generally were the most important features across all participants. The study provides promising results for using objective data to monitor mental health indicators, which could provide a continuous and uninterrupted source of information in mental healthcare applications.

Autori: Salar Jafarlou, I. Azimi, J. Lai, Y. Wang, S. Labbaf, B. Nguyen, H. Qureshi, C. Marcotullio, J. L. Borelli, N. D. Dutt, A. M. Rahmani

Ultimo aggiornamento: 2023-06-21 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.12.23291296

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.12.23291296.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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