快乐的朋友圈(股票图片)。
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可穿戴健身追踪器让我们很容易对自己的健康状况做出假设。我们可以通过心率来判断自己是否真的在今天早上的工作中感到了演讲的压力，或者根据一天结束时所采取的步骤来判断自己是否更健康。
但根据《公共科学图书馆杂志》(Public Library of Science journal)上的一项新研究，为了更好地了解你的整体健康状况，你最好看看朋友圈的强度和结构， 《公共科学图书馆?综合》。
虽然之前的研究已经表明信仰、观点和态度是如何在我们的社交网络中传播的，但圣母大学的研究人员对社交网络的结构如何反映健康、幸福和压力状态很感兴趣。
“我们感兴趣的社交网络的拓扑,什么我的位置在我的社交网络预测我的健康和福祉呢?”Nitesh诉拉说,弗兰克·m·Freimann圣母院大学的计算机科学和工程教授,跨学科中心主任网络科学和应用程序和该研究的第一作者。“我们发现，社交网络结构大大提高了个人健康状况的可预测性，而不仅仅是使用来自可穿戴设备的数据，比如步数或心率。”
在这项研究中，参与者佩戴fitbit是为了获取健康行为数据——比如步数、睡眠、心率和活动水平——并完成关于他们的压力、幸福和积极情绪的调查和自我评估。随后，舒拉和他的团队利用机器学习，结合个人的社交网络特征(包括度、中心度、聚类系数和三角形数量)，分析并建模了这些数据。这些特征反映了社交网络中的连接性、社交平衡性、互惠性和亲密性等属性。研究表明，社交网络结构、心率、步数和活动水平之间存在很强的相关性。
与只看Fitbit上的健康行为数据相比，社交网络结构在预测一个人的健康和幸福方面提供了显著的改善。例如，当社交网络结构与可穿戴设备的数据相结合时，机器学习模型在预测幸福感方面提高了65%，在预测自我评估的健康预测方面提高了54%，在预测积极态度方面提高了55%，在预测成功方面提高了38%。
舒拉说:“这项研究表明，如果没有社交网络的信息，我们对一个人的健康状况只有一个不完整的看法，要想完全预测或得出干预措施，了解社交网络的结构特征也至关重要。”
这一发现可能为雇主提供一些洞见，他们希望通过可穿戴健身设备来激励员工改善健康状况。仅仅给某人提供一种方法来跟踪他们的脚步并监控他们的健康状况，希望他们的健康状况有所改善，可能不足以看到有意义或有意义的结果。舒拉说，这些雇主将受益于鼓励员工建立一个平台，互相发布和分享他们的经验。社会网络结构有助于完善健康和幸福的图景。
舒拉说:“我确实认为，我们在工作中制定的这些激励措施是有意义的，但是我也认为，我们没有看到效果，因为我们可能没有以我们应该的方式利用这些措施。”“当我们听说卫生和健康项目由衣物的地方就业不工作,我们应该问,是因为我们只采取单一维度视图,我们给员工这套,忘掉它,而把一步理解健康的社交网络扮演的角色吗?”
这项研究由波兰国立卫生研究院国家心肺血液研究所(NHLBI)和国家科学中心资助。
