Bias detection and evaluation in personalized ubiquitous computing
Creators: name: Καραγιάννη, Χριστίνα Ευστρατίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Φορετή τεχνολογία
Πόλωση
Μηχανική μάθηση
Wearable technology
Bias
Machine learning

description: Η παρούσα εργασία διερευνά την ανίχνευση και αξιολόγηση των πιθανών προκαταλήψεων στην εξατομικευμένη φορετή τεχνολογία, εστιάζοντας στην παρακολούθηση της ψυχικής υγείας μέσω έξυπνων συσκευών. Οι έξυπνες συσκευές, όπως τα κινητά τηλέφωνα και τα έξυπνα ρολόγια, που χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση της υγείας σε πραγματικό χρόνο, κατέχουν τη δυνατότητα εξαγωγής συμπερασμάτων για καταστάσεις ψυχικής υγείας, συμπεριλαμβανομένου του άγχους και της κατάθλιψης. Ωστόσο, οι τεχνολογίες αυτές αντιμετωπίζουν προκλήσεις που σχετίζονται με τη χρήση, την εξατομίκευση και τις πιθανές προκαταλήψεις σε δεδομένα και αλγορίθμους. Η παρούσα εργασία αντιμετωπίζει αυτές τις προκλήσεις μελετώντας πραγματικά ανοιχτά σύνολα δεδομένων και εξετάζοντας το ρόλο της δικαιοσύνης σε εξατομικευμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη καταστάσεων ψυχικής υγείας για την εξαγωγή συμπερασμάτων. Τα βασικά ερευνητικά ερωτήματα περιλαμβάνουν κατά πόσο τα παθητικά συλλεγόμενα δεδομένα ανίχνευσης μπορούν να είναι αξιόπιστα στην πρόβλεψη καταστάσεων ψυχικής υγείας, αν η εξατομίκευση βελτιώνει την ακρίβεια πρόβλεψης και σε ποιο βαθμό υπάρχουν προκαταλήψεις στα σύνολα δεδομένων και στα μοντέλα που αναπτύσσονται. Εφαρμόζουμε προηγμένες μετρικές δικαιοσύνης για την αξιολόγηση μεροληψίας σε όλα τα δημογραφικά χαρακτηριστικά, διασφαλίζοντας ότι τα μοντέλα αποδίδουν με ακρίβεια και είναι δίκαια. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι οι εξατομικευμένες προσεγγίσεις βελτιώνουν την προγνωστική απόδοση σε συγκεκριμένα περιβάλλοντα, αλλά υπογραμμίζουν επίσης τη σημασία της αντιμετώπισης των προκαταλήψεων για την ενίσχυση της συμπεριληπτικότητας σε πανταχού παρούσες εφαρμογές υγείας. Η μελέτη αυτή παρέχει πληροφορίες για την ανάπτυξη δίκαιων και αποτελεσματικών μοντέλων στην προσωπική πληροφορική, υποστηρίζοντας ηθικές εξελίξεις στη φορετή τεχνολογία που χρησιμοποιείται για την υγεία.
description: This thesis investigates bias detection and evaluation in personalized ubiquitous computing, focusing on mental health monitoring through wearables. Wearable devices like smartphones and smartwatches, widely used for real-time health tracking, hold the potential for inferring mental health states, including stress and depression. However, these technologies encounter challenges related to user engagement, personalization, and potential biases in data and algorithms. This work addresses these challenges by utilizing real-world open-source datasets and examining the role of fairness in personalized machine learning models for mental health state inference. Key research questions include whether passively collected sensing data can reliably infer mental health states, if personalization improves predictive accuracy, and to what extent biases exist in datasets and deployed models. We apply advanced fairness metrics to assess biases across demographic attributes, ensuring the models perform well and are equitable. Experimental results demonstrate that personalized approaches improve predictive performance in specific contexts but also underscore the importance of addressing biases to enhance inclusivity in ubiquitous health applications. This study provides insights into developing fair and effective models in personal informatics, supporting ethical advancements in wearable health technology.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Ιατρικής, Μουσικών Σπουδών, Δημοσιογραφίας και Μέσων Μαζικής Επικοινωνίας