本期推荐一篇最新发表在PNAS上的论文《基于智能手机触摸屏交互动态的年龄相关行为韧性研究》。随着人口老龄化的加剧，研究人类行为与老龄化的关系变得尤为重要。传统的研究往往关注大脑和行为在长时间尺度上的变化，认为老龄化是一个渐进的、线性下降的过程。然而，越来越多的研究表明，老龄化过程可能更为复杂，尤其是在较短时间尺度内。该研究旨在探索个体在日常生活中的行为波动，特别是如何通过智能手机的触摸屏交互数据推测行为年龄，以及这些行为年龄如何在不同的时间尺度上呈现波动。通过分析这些数据，研究探讨了个体行为年龄是否存在不同的稳定状态，以及年龄增长是否会降低个体行为的韧性，使得老年人更容易受到外界扰动的影响。
研究团队使用了一款名为“TapCounter”的应用程序，收集了来自280名参与者的智能手机触摸屏交互数据，参与者年龄介于21至83岁，数据收集时长达4年。这些数据包括触摸事件的时间戳、使用的应用程序以及屏幕开启和关闭的时刻。研究使用了“联合间隔分布”（Joint Interval Distribution，JID）来捕捉触摸屏交互的间隔模式，这种模式能够量化触摸行为的变化，尤其是在不同时间段内快速或缓慢的触摸行为。基于这些数据，研究通过机器学习的决策树回归模型，推导出个体的“行为年龄”，即通过触摸屏交互行为预测个体的实际年龄。模型的预测精度较高，平均误差在6年左右。
研究结果表明，个体的行为年龄并非恒定，而是在日常生活中呈现显著波动，个体的行为状态可能会从“年轻”转变为“老龄”，这些状态之间由临界点分隔。随着年龄的增长，个体从年轻状态转向老龄状态的速度加快，而从老龄状态恢复到年轻状态的难度加大，表现出行为韧性的减弱。此外，研究还发现，快速连续的触摸行为更倾向于年轻状态，而缓慢的触摸行为则与老龄化状态相关。这些发现不仅为理解老龄化过程提供了新的视角，也为未来通过行为数据进行健康监测和干预提供了新的可能。
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