Computergestützte Stressmessung

Akuter Stress ist ein wesentlicher Risikofaktor für die Entwicklung von körperlichen und seelischen Erkrankungen, einschließlich Bluthochdruck, Depressionen und Angststörungen.
Um Stress und seine Auswirkungen zu untersuchen, nutzen Psycholog*innen klassische Stressinduktionsparadigmen (Stresstests) wie den Trier Social Stress Test (TSST), die kosten- und zeitintensiv sind. Da skalierbare Lösungen zur Stressinduktion noch fehlen, haben wir einen Digitalen Stresstest (DST) Digitalen Stresstest (DST) entwickelt.
Bisherige Methoden zur (Früh-)Erkennung von akuten Stressreaktionen konzentrieren sich dabei zumeist auf die Messung von subjektivem Stress oder einzelne Parameter der physiologischen Reaktion, wie z.B. der Herzrate.
In verschiedenen Studien erfassen wir das nonverbale Verhalten von Probandinnen zusammen mit hormonellen, kardiovaskulären (zB. Herzschlag) und subjektiven Markern in Form von Fragebögen.
Basierend auf diesen multimodalen Daten entwickeln wir Algorithmen zur automatischen Stresserkennung und validieren diese in natürlichen Umgebungen.
Langfristig erhoffen wir uns, akuten Stress im alltagsnahen Setting objektiv und individuell messen und feedbacken zu können und so einen besseren Umgang mit individuellen Stressoren zu ermöglichen.

Diese Forschung wurde durch das Drittmittel "Empathische Künstliche Intelligenz" (EKI), FKZ 01IS20046, im Zeitraum vom 1.12.2020-30.11.2024 gefördert.