情境感知多模态抑郁症数据集：每日短信和行为记录

摘要情境感知多模态抑郁数据集是一个专门用于抑郁症研究的情境感知多模态数据集包含文本条目、音频记录和图像数据捕捉参与者的日常活动、社交互动和情绪模式。每条记录包含情境信息如活动类型、环境、互动水平、睡眠时长、压力和情绪评分以及抑郁标签抑郁/正常二分类。数据集采用11个字段记录参与者信息参与者ID、时间戳、文本条目日记、聊天消息或访谈记录反映参与者的想法或感受、情境活动坐着/走路/工作/运动等、情境环境室内/户外/家/办公室等、情境互动独处/与家人/与朋友/在线聊天/在人群中、社交互动水平低/中/高、睡眠小时数、压力水平1-10、情绪评分1-10和抑郁标签。数据集专门设计用于支持真实生活、自然环境下的研究能够跨多种模态研究行为和情感模式为结合行为、文本、音频和图像数据分析抑郁相关模式的研究提供支持。数据集简介数据集概述数据集的核心创新在于其情境感知设计将传统的多模态数据文本、音频、图像与丰富的情境信息深度整合。情境维度包括三个层面活动情境记录参与者进行的具体活动如坐着、走路、工作、运动反映生活状态和行为模式、环境情境记录参与者所处的物理环境如室内、户外、家、办公室环境因素对情绪和心理状态有重要影响、社交情境记录社交互动类型如独处、与家人、与朋友、在线聊天、在人群中以及社交参与强度的低/中/高分类社交孤立是抑郁症的重要特征。生理与主观评估维度包括睡眠时长前一晚睡眠小时数睡眠障碍是抑郁症常见症状、压力水平1-10自我报告量表和情绪评分1-10自我报告量表。文本模态捕捉参与者的语言表达和认知模式日记条目、聊天消息和访谈记录能够反映思维内容、情感状态和认知风格音频模态虽然描述中提到但具体特征未详述可能包含语音韵律、语速、音调等情感线索图像模态同样提到但未详述可能包含面部表情、身体姿态等视觉情感信息。这种将多模态数据与情境信息结合的设计使得研究人员能够在真实生活场景中理解抑郁症的行为和情感表现而非仅依赖实验室环境的受控数据。情境感知多模态抑郁数据集为抑郁症智能检测、情境化情绪分析和心理健康监测研究提供了独特的数据资源在临床心理学、精神病学、人工智能医疗和数字心理健康领域具有重要应用价值。研究人员可利用该数据集开展抑郁症二分类检测、情境因素与抑郁关联分析、多模态特征融合、日常行为模式识别、社交孤立检测、睡眠-情绪-压力关系研究、文本情感分析、跨情境抑郁表现差异研究等多个方向的工作。数据集的情境感知特性使其特别适合研究”何时、何地、何种情况下抑郁症状更明显”这类问题例如独处时vs社交时的情绪差异、不同活动类型下的压力水平、环境对情绪的影响等这些情境化的洞察对于开发个性化、情境适应的心理健康干预系统至关重要。该数据集对于开发智能手机或可穿戴设备上的抑郁监测应用、情境感知的心理健康预警系统、个性化情绪管理建议、数字治疗干预在特定情境触发支持性内容、远程心理健康服务等具有直接的技术支撑作用有助于实现抑郁症的早期发现、持续监测、情境化干预和预防性管理特别是通过自然环境中的被动和主动数据采集降低了传统临床评估的负担提高了心理健康服务的可及性和时效性为构建更智能、更人性化、更有效的数字心理健康生态系统提供了数据基础和技术路径。数据集来源本数据集包含文本、音频和图像多模态数据通过11个字段记录参与者信息包括文本条目、情境活动/环境/互动、社交水平、睡眠时长、压力和情绪评分1-10、抑郁标签专门设计用于真实生活自然环境下捕捉日常活动、社交互动和情绪模式支持情境化抑郁检测、跨模态行为情感分析和个性化心理健康干预系统研究。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-32文件大小67M原创声明本数据集为整理作品