Autor/autores:
Regan Lee Mandryk1 y Max Valentin Birk
La evaluación de la salud mental la realizan expertos que utilizan técnicas de entrevista, cuestionarios y baterías de prueba y siguen manuales estandarizados; sin embargo, habría innumerables beneficios si los correlatos de comportamiento pudieran predecir la salud mental y se usaran para la evaluación de la población o las estimaciones de prevalencia. U...
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La evaluación de la salud mental la realizan expertos que utilizan técnicas de entrevista, cuestionarios y baterías de prueba y siguen manuales estandarizados; sin embargo, habría innumerables beneficios si los correlatos de comportamiento pudieran predecir la salud mental y se usaran para la evaluación de la población o las estimaciones de prevalencia.
Una variedad de fuentes digitales de datos (por ejemplo, datos de búsqueda en línea y publicaciones en redes sociales) se han propuesto previamente como candidatos para biomarcadores digitales en el contexto de la salud mental. Jugar juegos en computadoras, consolas de juegos o dispositivos móviles (es decir, juegos digitales) se ha convertido en una actividad de ocio líder en la elección y produce datos ricos de una variedad de fuentes.
En este documento, argumentamos que los datos basados en juegos de los juegos comerciales disponibles tienen el potencial de ser utilizados como biomarcadores digitales para evaluar y modelar la salud mental y el deterioro de la salud.
Aunque existe un gran potencial en los juegos desarrollados específicamente para la evaluación de la salud mental (por ejemplo, Sea Hero Quest), nos centramos en los datos recopilados "en el medio natural" de los juegos comerciales listos para el uso diseñados principalmente para el entretenimiento.
Argumentamos que los rastros de actividad dejados por las interacciones naturales con los juegos digitales se pueden modelar utilizando enfoques computacionales para big data.
Para respaldar nuestro argumento, presentamos una investigación de las fuentes de datos existentes, una categorización de rasgos observables a partir de datos de juegos y ejemplos de biomarcadores digitales basados en juegos potencialmente útiles derivados de los rastros de actividad.
Nuestra investigación revela diferentes tipos de datos que se generan a partir del juego y las fuentes desde las cuales se puede acceder a estos datos. Basándonos en estos conocimientos, describimos cinco categorías de biomarcadores digitales que pueden derivarse de datos basados en juegos, incluidos el comportamiento, el rendimiento cognitivo, el rendimiento motor, el comportamiento social y el afecto.
Para cada tipo de biomarcador, describimos el tipo de datos, las fuentes basadas en juegos a partir de las cuales se puede derivar, su importancia para el modelado de salud mental y cualquier asociación estadística existente con la salud mental que se haya demostrado en trabajos anteriores.
Terminamos con una discusión sobre las limitaciones y el potencial de los datos de los juegos comerciales disponibles para su uso como biomarcadores digitales de la salud mental.
Cuando las personas juegan juegos digitales comerciales, producen volúmenes significativos de datos de alta resolución que no solo están relacionados con la frecuencia de juego, sino que también incluyen datos de rendimiento que reflejan el procesamiento cognitivo y motor de bajo nivel; datos basados en texto que son indicativos del estado afectivo; Datos sociales que revelan redes de relaciones. datos de elección de contenido que implican géneros preferidos; y datos contextuales que divulgan dónde, cuándo y con quién juegan los jugadores.
Estos datos proporcionan una fuente de biomarcadores digitales que pueden indicar la salud mental. Los datos de juegos, producidos por un comportamiento humano comprometido, pueden aprovecharse para el cribado de la población o las estimaciones de prevalencia, lo que lleva a una evaluación a gran escala y no invasiva de la salud mental.
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