摘要：情境感知多模态抑郁症数据集是一个面向抑郁状态识别、情绪行为分析与多模态心理健康研究的数据集。
数据集概述
情境感知多模态抑郁症数据集是一个面向抑郁状态识别、情绪行为分析与多模态心理健康研究的数据集。数据以参与者的日常生活记录为基础，同时整合文本、音频、图像以及行为情境信息，用于描述个体在不同时间、活动环境和社交状态下的心理与行为变化。每条记录对应一次具体观察，并包含睡眠、压力、情绪和社交互动等信息，同时设置抑郁症状态标签，可用于研究自然生活场景中行为模式与抑郁状态之间的关系。
数据结构与关键特征
数据集通过 Participant_ID 和时间戳记录不同参与者的连续观察信息，主要包括文本条目、活动类型、环境类型、社交互动方式、社交参与程度、睡眠时长、压力水平和情绪评分等特征，同时可关联音频和图像数据形成多模态记录。其中活动可包括坐着、步行、工作和锻炼，环境可涵盖室内、室外、家庭和办公室，社交状态则包括独处、与家人或朋友互动、在线交流以及人群环境。Depression_Label 作为目标变量，将样本划分为抑郁状态与正常状态，为监督学习和多模态分类任务提供标签基础。
应用价值与研究方向
该数据集适用于抑郁状态分类、情绪变化分析、行为模式识别、心理健康风险评估和智能辅助监测等研究。文本数据可采用 BERT、RoBERTa 等模型提取语义和情感特征，音频可利用 Wav2Vec 2.0、HuBERT 等模型分析语音情绪，图像可结合 CNN、ViT 等方法提取视觉行为特征，再通过多模态 Transformer 或注意力融合方法联合上下文、行为与情绪信息。进一步可研究长期情绪趋势预测、睡眠与压力对心理状态的影响、社交行为与抑郁风险关联、个体化风险预警以及面向数字健康场景的情境感知心理状态分析系统。
数据集来源
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-526
文件大小：84M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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