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從座標到語境：基於LLM的語義編碼框架實現隱私保護的移動感測壓力識別

arXiv - Human-Computer InteractionHoang Khang Phan, Nhat Tan Le

提出一種結合LLM與OSM的隱私保護語義編碼框架，能在不降低壓力識別準確度的前提下，提供可解釋且符合心理學文獻的特徵，並顯著提升資料隱私保護。

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框架同時兼顧隱私、效能與可解釋性，突破傳統隱私保護需犧牲準確度的觀念。

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這顯示在教育科技中，可在保護學生隱私的同時維持高準確度的壓力偵測，為遠距學習環境提供可靠的心理健康監測。
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利用LLM啟動的靜態地圖語義編碼，將座標轉化為符合心理學文獻的可解釋特徵，橋接技術與人文理解。

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此方法使教育工作者能以直觀方式理解壓力指標，提升數據透明度與信任度，進而促進個別化支援。

核心研究發現

  1. 1

    透過LOSO驗證，隱私感知模型在壓力識別準確度上與非隱私模型無統計顯著差異，證明隱私保護不損失效能。

  2. 2

    模型提取的特徵為人類友好且與心理學關於壓力的文獻相符，提升解釋性。

  3. 3

    在GeoLife資料集的消融實驗中，隱私框架將資料隱私提升2-3倍，顯著優於傳統方法。

  4. 4

    框架提供一條將原始座標轉換為隱私友好、可共享資料的流程，利於開源資料集的使用。

對教育工作者的啟發

此研究提供一套可落地的隱私保護流程，教育科技開發者可依此設計移動感測應用，使用自託管OSM與LLM生成語義特徵，確保資料可共享且不洩露個人位置；同時，透過LOSO驗證確保模型效能不受影響；最後，將解釋性特徵呈現給教師或心理諮商師，協助其快速判斷學生壓力狀況並制定個別化介入。

原始文獻資訊

英文標題：
From Coordinates to Context: An LLM-Bootstrapped Semantic Encoding Framework for Privacy-Preserving Mobile Sensing Stress Recognition
作者：
Hoang Khang Phan, Nhat Tan Le
來源：
arXiv - Human-Computer Interaction
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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