Investigador principal: Oresti Baños
Investigadores: Carlos Bailón, Ángel Correa, Miguel Damas, Carmen Goicoechea, Jesús González, Pandelis Perakakis, Héctor Pomares, Daniel Sanabria y Claudia Villalonga
Institución responsable: Universidad de Granada
Instituciones colaboradoras: Universidad Complutense de Madrid, Universidad Internacional de La Rioja
MONITOR-COVID tiene como objetivo desarrollar una herramienta que permita monitorizar el seguimiento y evolución del comportamiento físico, social y emocional de la población española, con la intención principal de ayudar a las administraciones a proporcionar una respuesta de salud pública más informada durante el contexto de la pandemia causada por el coronavirus SARS-CoV-2.
MONITOR-COVID plantea combinar datos conductuales de la ciudadanía, registrados de forma anónima a través de tecnologías móviles, con técnicas de inteligencia artificial de vanguardia que permitan analizar tendencias de comportamiento poblacional durante el proceso de confinamiento y desescalada. Dichos análisis se estiman de especial trascendencia para entender mejor la dimensión, impacto y efectividad de las medidas adoptadas durante el curso de la pandemia, así como para ayudar a la planificación y adecuación de recursos para procurar evitar posibles rebrotes de la misma.
MONITOR-COVID espera contribuir con un novedoso mecanismo de evaluación y análisis inteligente del contexto de la vida cotidiana a nivel individual y colectivo a partir de datos de sensores móviles anónimos. Dicho mecanismo puede dar lugar a alertas tempranas de desregulación conductual, muy importantes para evaluar el efecto de medidas de confinamiento y desescalamiento. Su uso es especialmente destacado en entornos y situaciones como la que estamos atravesando actualmente con la pandemia del COVID-19, donde la capacidad de recuperación emocional, social y física no sólo son cruciales para la salud individual, sino además tienen una repercusión fundamental sobre la recuperación del funcionamiento social y laboral. Asimismo, MONITOR-COVID elaborará una base de datos de dominio público que representará en sí misma un hito científico sin precedentes. Dichos datos servirán para fomentar la investigación internacional, básica y aplicada, en este área, facilitando el desarrollo de nuevos modelos psicosociales así como la validación de muchas de las teorías existentes. Asimismo, la naturaleza heterogénea y masiva de la base de datos registrada podrá servir de banco de pruebas para el desarrollo y testeo de nuevas técnicas de inteligencia artificial por parte de otros grupos y centros de investigación.
A diferencia de otros estudios parecidos que han investigado el comportamiento de la población a través de simples cuestionarios esporádicos, MONITOR-COVID tiene un enfoque mucho más granular y longitudinal, orientado a la monitorización de los efectos de la pandemia en la población y su evolución de forma diaria. Para ello, MONITOR-COVID utiliza registros móviles activos (cuestionarios digitales de tipo experience sampling) y pasivos (basados en sensores móviles como acelerómetros, bluetooth, etc.) de cada participante, los cuales requieren una intervención mínima por parte de los mismos.
Se espera que MONITOR-COVID contribuya al desarrollo de nuevos enfoques metodológicos y técnicos para estudiar los cambios comportamentales en el contexto diario de las personas y obtener nuevos conocimientos teóricos sobre la regulación conductual. A la vez, se prevé que MONITOR-COVID promueva el desarrollo de aplicaciones móviles innovadoras para el seguimiento y el diagnóstico temprano de alteraciones conductuales patológicas con independencia de su origen.
Carlos Bailon, Miguel Damas, Hector Pomares, Oresti Banos. Multilevel methodological approach to the context-aware analysis of longitudinal behavioral data. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2022. (ENVIADO)
Carmen Giocoechea, Pandelis Perakakis, Daniel Sanabria. A review of affect dynamics from a complex systems perspective. Emotion. 2022. (ENVIADO)
Carlos Bailon, Carmen Giocoechea, Oresti Banos, Miguel Damas, Hector Pomares, Angel Correa, Daniel Sanabria, Pandelis Perakakis. CoVidAffect, real-time monitoring of mood variations following the COVID-19 outbreak in Spain. Scientific Data, vol. 7, no. 365, pp. 1-10 (2020)
Carlos Bailon, Carmen Giocoechea, Daniel Sanabria, Hector Pomares, Miguel Damas, Oresti Banos, Pandelis Perakakis. The Conversation. 2021. (https://theconversation.com/como-evolucionan-nuestras-emociones-durante-una-pandemia-150467)
El conjunto de datos registrado en el proyecto está disponible para su descarga aquí. En breve se hará público en un repositorio oficial en OSF.
Este proyecto está financiado por FEDER/Junta de Andalucía-Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades, Proyecto CV20-29556.