哥倫比亞大學探究項目

睡眠與悲傷：睡眠障礙與抑郁癥的網絡分析

課題簡介

現代社會很多人受工作學習、生活壓力、應酬社交多重因素的影響處于睡眠不健康狀態，尤其是很多人喜歡睡前玩手機，這不僅會導致睡眠時相延遲，還會引起生物節律紊亂，最終影響睡眠及情緒健康。

抑郁癥和睡眠障礙就是兩種高度共病的精神障礙。事實上，睡眠問題通常被認為是抑郁癥的一大癥狀。然而，睡眠時長、睡眠時間變化性、入睡時間、睡眠藥物使用等不同問題和抑郁癥關系不盡相同，且抑郁和睡眠問題在核心癥狀的確認和治療順序上有較大爭議。

本課題旨在運用網絡分析技術對中國工人睡眠和抑郁問題的數據進行分析，探究睡眠質量、入睡時間、睡眠時長、睡眠效率、睡眠障礙程度、藥物使用和日間功能障礙的影響，了解其與抑郁癥諸多癥狀的關系，并運用統計回歸、網絡分析等方法對數據做進一步分析處理，力求獲得對疾病診斷、治療靶確認等有指導意義的結論。

本課題是跨心理學和數據科學的綜合研究，是數據挖掘相關技術的實際應用。研究者將獲得使用R進行數據分析的技能和對抑郁與睡眠障礙診斷和病因的深入了解。

 

科研方法

AI+X數據驅動型科研

AI＋X數據驅動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例?；蚪M與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：
（1）具備基本的學術英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

 

2. 數學：
（1）概率統計基礎知識；
（2）線性回歸；
（3）線性代數基礎（行列式、矩陣運算等）；

 

3. 計算機：
（1）R編程基礎