睡眠类型、日常情感与社交接触:一项生态瞬时评估研究

该数据集来自荷兰抑郁与焦虑研究(NESDA),包含 279 名参与者(49 名当前抑郁、172 名缓解期、58 名健康对照),连续两周每天五次通过生态瞬时评估(EMA)记录日常积极情感、消极情感与社交接触(独处或与他人在一起)

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Chronotype, daily affect and social contact: An ecological momentary assessment study

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

睡眠类型、日常情感与社交接触:一项生态瞬时评估研究

Chronotype, daily affect and social contact: An ecological momentary assessment study

该数据集来自荷兰抑郁与焦虑研究(NESDA),包含 279 名参与者(49 名当前抑郁、172 名缓解期、58 名健康对照),连续两周每天五次通过生态瞬时评估(EMA)记录日常积极情感、消极情感与社交接触(独处或与他人在一起)。数据可用于分析睡眠类型(晚睡型)与日常情感、社交接触之间的关联,并考察社交隔离在睡眠类型与情感关系中的潜在作用,适用于纵向情感动态与抑郁相关研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):晚睡型与较低的日常积极情感(PA)相关。然而,文献中消极情感(NA)与睡眠类型之间的关系较不一致。晚睡型可能进一步以社交隔离增加为特征,这或许能解释睡眠类型与 PA/NA 之间的关联。在本项纵向研究中,我们使用生态瞬时评估(EMA)来考察当前和缓解期重性抑郁障碍(MDD)个体及健康对照中睡眠类型与日常 PA、NA 和社交接触的关联。作为荷兰抑郁与焦虑研究(NESDA)的一部分,279 名参与者(n = 49 抑郁,n = 172 缓解,n = 58 对照)在两周内每天五次监测日常 PA、NA 和社交接触(即独处 vs. 与他人在一起)。总体而言,晚睡型与较少的社交接触相关。这一效应

【主题与分类】

主题标签:Social Sciences、Depression、Eveningness、Positive affect、Negative affect、EMA。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/ZZ6JX3

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

晚睡型与较低的日常积极情感相关。然而,文献中消极情感与昼夜节律类型之间的关系较不一致。晚睡型可能还以社交隔离增加为特征,这或许能解释昼夜节律类型与积极情感/消极情感之间的关联。在本项纵向研究中,我们采用生态瞬时评估,考察了当前患有和已缓解重性抑郁障碍的个体以及健康对照者中,昼夜节律类型与日常积极情感、消极情感及社交接触之间的关联。作为荷兰抑郁与焦虑研究的一部分,279名参与者(n = 49名抑郁者,n = 172名缓解者,n = 58名对照者)在两周内每天五次监测日常积极情感、消极情感和社交接触(即独处还是与他人在一起)。总体而言,晚睡型与较少的社交接触相关。然而,在控制社会人口学变量(性别、年龄、教育程度、居住情况)后,这一效应变得不显著。昼夜节律类型与积极情感或消极情感无关。较少的社交接触与较低的积极情感和较高的消极情感相关,且独立于昼夜节律类型。

总之,我们未能重现晚睡型人群日常体力活动较低这一发现,但发现社交接触与日常体力活动和消极情感均有关联。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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