Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
764006		Stress measurement and regulation in real-life using affective technologies / Duygusal teknolojilerle gerçek hayatta stres ölçümü ve regülasyonu Yazar:NIAZ CHALABIANLOO Danışman: PROF. DR. CEM ERSOY Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2022 168 s.
Stres, günümüz dünyasında ciddi zihinsel ve fiziksel sağlık sorunlarına ana katkıda bulunanlardan biri haline gelmiştir. Literatürdeki mevcut çalışmalar, psikofizyolojik önlemleri kullanmış ve stresi tespit etmek ve kullanıcıların stresi düzenlemesine yardımcı olmak için geri bildirimi yönetmek için çok sayıda mekanizma önermiştir. Göze batmayan giyilebilir cihazların popülaritesi giderek artıyor, dijital sağlık kavramlarıyla iç içe geçiyor ve onları verimli, ucuz ve kolay erişilebilir etkili kendi kendine yardım teknolojileri yapıyor. Bu tez ilk olarak laboratuvar ve günlük ortamlarda stres algılama mekanizmalarını araştırmayı ve uygulamayı amaçlamaktadır. Bu bağlamda, laboratuvarda ve gerçek yaşam ortamlarında kullanılan farklı türde giyilebilir cihazlardan gelen çok modlu verileri verimli bir şekilde kullanabilen stres ölçüm modellerinin nasıl tasarlanacağı ve konuşlandırılacağı gibi çeşitli yolları araştırdık. Ayrıca günlük yaşamın stresli koşullarında duygu düzenleme için düşük maliyetli ve pratik yöntemler üzerinde çalışdık. Bir sonraki adımda, karma yöntemli bir çalışma yürütüldü. Bunun için birden fazla giyilebilir cihazdan gelen sinyaller ve kullanıcıların giyilebilirliğin farklı yönlerine ilişkin öznel görüşleri nicel ve nitel olarak analiz edildi. Bir sonraki adım, dokunsal geribildirimin duygu düzenleme üzerindeki etkilerini gösterdiğimiz derinlemesine bir çalışmadır. Kullanıcıların doğru cihazı seçmelerine yardımcı olmak için, farklı teknolojilerle giyilebilir cihazlarda stres algılama kalitesini karşılaştırmak için birkaç giyilebilir cihazı tamamen aynı koşullar altında değerlendirdik. Son olarak, modellerimizi son kullanıcılar ve özellikle psikologlar ve klinik uzmanlar için daha anlaşılır kılmak için Açıklanabilir Yapay Zeka'yı kullanıyoruz. Çalışmalarımızın sonuçları, günlük yaşamda stresi düzenlemek için güvenilir bir sistem sağlamak için entegre bir tespit, bildirim ve müdahale döngüsünün gerekli olduğunu göstermektedir.
Stress has become one of the main contributors to serious mental and physical health issues in today's world. Existing works in the literature have used Psychophysiological measures and proposed numerous mechanisms to detect stress and administer feedback to help users regulate it. Unobtrusive wearables' popularity is increasingly growing, intertwined with digital health notions, making them efficient, inexpensive, and easily accessible affective self-help technologies. This thesis first aims to investigate and implement stress detection mechanisms in the laboratory and everyday environments using unobtrusive wearable devices. In this regard, we investigate various scenarios, such as how to design and deploy stress measurement models that can efficiently use multi-modal data coming from different types of wearables used in the laboratory and real-life settings. We also study low-cost and practical methods for emotion regulation in stressful conditions of everyday life. In the next step, a mixed-methods study is conducted. For this, signals from multiple wearables and users' subjective opinions regarding different aspects of wearability were analyzed quantitatively and qualitatively. The next step is an in-depth study in cooperation with HCI researchers, in which we demonstrate the effects of haptic feedback on emotion regulation. As a next step for helping users choose the right device, we evaluate several wearables under completely identical conditions to compare the stress detection quality in wearables with different technologies. Finally, we utilize Explainable AI (XAI) to make our models more understandable for the end users, and in particular for the psychology and clinical experts. The results of our studies indicate that an integrated detection, notification, and intervention cycle is required to ensure a reliable system for regulating stress in daily life.