53、利用机器学习预测网络成瘾

利用机器学习预测网络成瘾

1. 引言

互联网技术如今已成为每个人生活中不可或缺的一部分。它在教育、研究、医疗、娱乐、商业和通信等多个领域的便捷访问和广泛应用，使其成为人类各种活动的核心组成部分。然而，网络成瘾已成为网络技术革命带来的一个不良副产品，如今已成为一个广为人知的问题。过度使用社交媒体导致越来越多的人患上抑郁症、焦虑症、压力症等心理问题，这些问题在前几代人中并不普遍。儿童和年轻人尤其容易沉迷于电子设备，患上许多与他们年龄不相符的疾病。

在印度和全球范围内，由于电子技术、电子商务、电子学习、电子银行等的迅猛发展，年轻人中网络成瘾的现象较为普遍。过度使用互联网会引发情绪和身体问题，导致心理和生理上的不良后果，需要临床和专业干预。

2. 研究目的

本研究旨在构建一个分类模型，以预测一个人是否可能患有网络成瘾。该研究基于多个相关特征，如压力、焦虑和抑郁水平、兄弟姐妹数量、是否使用隐身模式浏览等。在初步调查中，我们发现分类模型在训练集和测试集上的表现不一致，因此我们探索了平衡数据集的技术，以构建一个高效、一致的高性能监督学习模型。

3. 文献综述

网络成瘾障碍在全球范围内急剧增加。心理学家和精神病学家的研究表明，网络成瘾与焦虑、抑郁和更高程度的孤独感呈正相关。此外，网络成瘾还与情绪技能差、社交适应能力弱、自尊心降低以及心理健康状况不佳等问题有关。在印度，对大学生的统计研究也显示，网络成瘾与抑郁、压力和焦虑之间存在显著的正相关关系。

机器学习可以成为预防保健，特别是心理障碍（如网络成瘾、网络游戏成瘾等）的有力工具。一些学者使用贝叶斯网络来预测网络成瘾障碍发生的概率。在许多研究中，抑郁症是网络成瘾的