可穿戴设备与大型语言模型结合的压力管理：一项双民族志研究

本研究通过双民族志方法，探讨可穿戴设备集成的大型语言模型（LLM）聊天机器人如何助力个性化压力管理，填补了即时和量身定制干预需求的空白。研究发现，虽然大多数可穿戴设备触发的事件都有意义，但只有五分之一需要干预，并且附有简要事件描述的干预措施比通用措施更有效，从而为开发更有效的用户中心心理健康工具贡献了重要的见解。