小规模研究发现：智能手机聊天与支付习惯可帮助 AI 识别日常压力

KAIST研究团队开发SHIRBT-MMF，通过智能手机聊天、支付等重复行为识别用户每日压力状态。在26名参与者的评估中，表现最佳的个性化模型对短期与长期组的平均准确率分别为75.9%和73.8%，较传统应用使用分析方法高5.5和3.5个百分点。研究仅显示行为与压力的关联，未证明因果关系。