你能根据一个人走路的方式来判断他是否焦虑吗？这是克拉克森大学的学生们想知道的。现在他们的研究已经发表在《传感器》上。这是生物医学信号和物理行为传感特刊分析的一部分，用于开发监测、培训、控制和提高生活质量的系统。

这篇题为“利用步行步态和安静平衡来识别当前报告焦虑情绪的个人：一项利用机器学习的探索性研究”的文章探讨了计算机是否可以根据步行来识别某人是否焦虑。

这项研究由校友玛吉·斯塔克（MaggieStark）、现任学生瑞安·麦卡锡（RyanMcCarthy）和艾米丽·洛克（EmilyLocke）、博士后艾哈迈德·阿里·托拉德（AhmedAliTorad）、艾哈迈德·马哈茂德·卡德里（AhmedMahmoudKadry）和莫斯塔法·阿里·埃尔万（MostafaAliElwan）以及纽约州立大学（SunyCanton）学生迪伦·布拉德利（DylanBradley）进行。学生们与理疗副教授阿里·博拉尼一起参与了这个项目。

Emily和Ryan表示非常感谢与Ali合作。艾米丽说她很努力，她学会了“承担大型研究项目，从不停止提问。”Ryan表示，在与团队合作时，他总是通过“接受挑战以扩大自己的技能组合”来学习新东西

此前许多已发表的研究报告称，焦虑情绪会影响人的步态和平衡。因此，这组人有兴趣使用机器学习来确定他们是否能够根据平衡和走路的方式来识别焦虑的参与者。

每个参与者都填写了一份问卷来测量他们的焦虑情绪。然后，他们必须在佩戴传感器的情况下完成平衡测试和两分钟的步行。根据这些数据，研究小组确定了那些报告走路焦虑的年轻人，他们的走路方式与害怕摔倒的老年人非常相似。他们发现，年轻、焦虑的成年人在走路时不断地从一边扫描到另一边的威胁，并且很难转身。研究人员还报告说，焦虑的人比不焦虑的人平衡能力差。

然而，当研究人员试图确定他们是否能在研究中识别出焦虑的个体时，他们发现识别焦虑个体的最佳方法是步行。该团队成功地以75%的准确率确定了焦虑的人，这与之前发表在这项研究中的其他两项研究一致。根据他们的发现，研究人员认为，如果他们能够收集更多个人的数据，他们的模型将更加准确。阿里和他的研究团队目前正在完成一项更大规模研究的数据收集，以观察他们是否能获得更好的结果。