数据集概述
数据集包含22名健康年轻男性在24小时内连续监测的生理、心理和行为数据，数据采集时间跨度为两天，旨在研究个体对心理生理应激的反应及睡眠质量。数据由BioBeats公司与意大利比萨大学研究人员合作收集，BioBeats是一家专注于健康科学领域的物联网可穿戴设备公司。数据集涵盖心率、加速度计数据、睡眠质量、心理问卷评分、日常活动记录及唾液样本中的生物标记物信息，共生成约12万条记录，数据来源包括Polar H7心率监测器、ActiGraph wGT3X-BT活动记录仪及相关问卷和唾液样本分析。所有数据均经过匿名化处理，符合欧盟通用数据保护条例（GDPR）和赫尔辛基宣言（2013修订版），并获得比萨大学伦理委员会批准（#0077455/2018）。
数据内容
MMASH数据集由七个主要文件组成，涵盖22名参与者的详细记录，总计约119,390条记录。每个参与者提供两天的连续数据，包括心率、活动、睡眠、心理状态和唾液生物标记物。心率数据（RR.csv）包含约10万条心跳间期记录，活动数据（Actigraph.csv）记录每秒的加速度和步数信息，睡眠数据（sleep.csv）包含44条睡眠记录（每人两天）。心理问卷（questionnaire.csv）提供MEQ、STAI-Y、PSQI、BIS/BAS和DSI等评分，活动记录（Activity.csv）涵盖12种日常活动类别，唾液数据（saliva.csv）包含43条记录（User_21因样本问题缺失）。数据覆盖125个国家的参与者来源国，反映国际化特征。
字段定义
数据集包含以下核心字段类别：
- 用户信息（user_info.csv）：
- 性别：M（男性）或F（女性）
- 身高：以厘米（cm）为单位
- 体重：以千克（kg）为单位
- 年龄：以年为单位
- 睡眠信息（sleep.csv）：
- 入睡日期：1或2，表示第一天或第二天
- 入睡时间：入睡的当天时间（小时:分钟）
- 起床日期：1或2，表示第一天或第二天
- 起床时间：起床的当天时间（小时:分钟）
- 入睡潜伏期：入睡所需时间（分钟）
- 睡眠效率：睡眠时间占总卧床时间的百分比
- 总卧床时间：每晚卧床的分钟数
- 总睡眠时间（TST）：每晚睡眠的分钟数
- 入睡后觉醒时间（WASO）：首次入睡后觉醒的总时间
- 夜间觉醒次数：夜间觉醒的次数
- 平均觉醒时长：夜间每次觉醒的平均秒数
- 移动指数：无移动时间占移动阶段的百分比
- 碎片化指数：移动时间占静止阶段的百分比
- 睡眠碎片化指数：移动指数与碎片化指数的比率
- 心跳间期（RR.csv）：
- 心跳间期（ibi_s）：连续两次心跳之间的时间（秒）
- 日期：1或2，表示第一天或第二天
- 时间：心跳发生的时间（小时:分钟:秒）
- 心理问卷（questionnaire.csv）：
- MEQ：晨昏类型问卷评分（16-86，≤41为晚型，≥59为早型，42-58为中间型）
- STAI1：状态焦虑评分（20-80，50为高焦虑）
- STAI2：特质焦虑评分（20-80，50为高焦虑）
- PSQI：匹兹堡睡眠质量指数（0-21，<6为良好睡眠质量）
- BIS/BAS：行为抑制/激活指数，包含BIS（回避行为）、Drive（动机强度）、Reward（奖励反应）、Fun（寻求刺激）四个子维度
- Daily_stress：每日压力清单评分（0-406，值越高表示压力事件频率和强度越高）
- PANAS：正负情绪量表评分（5-50，包含10、14、18、22及次日9点五个时间点的正负情绪评分）
- 日常活动（Activity.csv）：
- 活动类别：12种活动（1:睡眠，2:躺卧，3:坐姿，4:轻度运动，5:中度运动，6:重度运动，7:进食，8:小屏幕使用，9:大屏幕使用，10:含咖啡因饮料，11:吸烟，12:饮酒）
- 开始时间：活动开始的时间（小时:分钟）
- 结束时间：活动结束的时间（小时:分钟）
- 日期：1或2，表示第一天或第二天
- 加速度计数据（Actigraph.csv）：
- Axis1：X轴加速度（牛顿-米）
- Axis2：Y轴加速度（牛顿-米）
- Axis3：Z轴加速度（牛顿-米）
- 步数：每秒步数
- 心率：每分钟心跳次数（bpm）
- 倾角计关闭：值为1表示倾角计未激活（每秒记录）
- 倾角计站立：值为1表示站立姿势（每秒记录）
- 倾角计坐姿：值为1表示坐姿（每秒记录）
- 倾角计躺卧：值为1表示躺卧姿势（每秒记录）
- 向量幅度：基于加速度数据的运动向量（牛顿-米）
- 日期：1或2，表示第一天或第二天
- 时间：记录时间（小时:分钟:秒）
- 唾液样本（saliva.csv）：
- 样本时间：睡前或醒后
- 褪黑素水平：每微克蛋白质的褪黑素含量（μg）
- 皮质醇水平：每100微克蛋白质的皮质醇含量（μg）
数据特征
数据集时间跨度为两天，连续记录了22名参与者的心率、加速度计、睡眠和心理状态数据，时间分辨率高（心率和加速度计数据精确到秒）。活动类别涵盖12种日常行为，全面反映参与者的生活模式。心理问卷评分提供多维度心理状态评估，包括焦虑、睡眠质量、情绪和压力水平。唾液样本数据提供生物标记物信息（如褪黑素和皮质醇），支持生理与心理关联分析。数据完整性高，除User_21的唾液数据因样本问题缺失外，其余字段缺失率极低。参与者来源国覆盖125个国家，体现国际化特征。所有数据均通过专业设备（Polar H7和ActiGraph wGT3X-BT）采集，确保测量精度。
适用场景
本数据集适用于以下分析与应用场景：
- 心理生理关联研究：探索心理状态（如焦虑、压力）与生理指标（如心率、睡眠质量）的关系
- 睡眠质量分析：比较主观（PSQI）与客观（睡眠效率、碎片化指数）睡眠质量
- 日常活动模式研究：分析个体活动类型、频率及其与心理生理状态的关联
- 压力响应建模：基于心率变异性、唾液生物标记物和压力评分构建应激预测模型
- 机器学习算法开发：利用加速度计和心率数据开发活动识别、情绪预测或压力检测模型
- 生物标记物研究：分析褪黑素和皮质醇水平与睡眠及压力的关系
- 跨学科研究：支持心理学、运动科学和健康科学领域的综合分析
- 健康监测技术开发：为可穿戴设备提供基准数据，优化日常健康评估算法
数据来源
BioBeats公司与意大利比萨大学合作，通过Polar H7心率监测器、ActiGraph wGT3X-BT活动记录仪及唾液样本分析收集数据。
