휴대전화 사용 습관으로 스트레스 징후 포착…KAIST, 앱보다 행동 분석

스마트폰 사용 기록은 시간에 따른 일상 행동의 변화를 담기 때문에 스트레스나 우울 같은 정신건강 상태를 살피는 디지털 지표로 활용되고 있다. 다만 화면을 얼마나 오래 켰는지, 어떤 앱을 사용했는지만 보면 앱을 바꿨을 때 기록의 일관성이 떨어질 수 있다. 카카오톡에서 왓츠앱이나 라인으로 옮겨도 하는 일은 메신저 대화다.

KAIST 전산학부 연구팀은 앱 이름보다 휴대전화에서 반복하는 행동에 초점을 맞춰 스트레스가 높은 날을 판별하는 인공지능 모델을 개발했다.

연구에는 20~30대 대학생과 직장인 26명이 참여했다. 16명은 평균 30.5일, 나머지 10명은 평균 105.1일간 스마트폰 기록을 제공하고 매일 스트레스 정도를 스스로 평가했다. 연구팀은 두 자료를 바탕으로 개인별 모델을 만들었다.

가장 성능이 좋았던 모델은 단기 참여자 집단에서 스트레스가 높은 날과 그렇지 않은 날을 평균 75.9% 정확도로 구분했고, 장기 참여자 집단에서는 평균 73.8%의 정확도를 보였다.

연구팀은 메시지 내용은 수집하지 않고 타이핑 빈도와 화면 사이를 이동하는 방식 등을 기록했다. 소통뿐 아니라 정보 검색과 금융 활동처럼 스마트폰에서 되풀이되는 행동을 분석 대상으로 삼은 것이다. 이 결과는 휴대전화 사용 습관과 스트레스 사이의 관련성을 보여주며, 특정 습관이 스트레스를 일으킨다는 뜻은 아니다.

참여자가 20~30대 대학생과 직장인 26명으로 한정된 만큼, 제시된 정확도를 다른 연령대나 전체 인구에 그대로 적용하기는 어렵다. 이의찬 KAIST 전산학부 교수는 복잡한 스마트폰 기록을 이해하기 쉬운 행동 단위로 바꾸는 방식이 정신건강의 장기 변화를 더 신뢰성 있게 분석하는 기반이 될 수 있다고 설명했다.