本文档属于类型b（综述/理论性论文），以下是学术报告内容：

作者及机构

本文由Karin Bogdanova、Nazli Cila、Olya Kudina和Alessandro Bozzon合作完成，均来自荷兰代尔夫特理工大学（TU Delft）的AI Demos Lab及工业设计工程学院。论文发表于2025年的CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25)，标题为《Digital Phenotyping as Felt Informatics: Designing AI-Based Mental Health Diagnostic Tools Through Aesthetics》。

主题与目标

本文聚焦于数字表型分析（digital phenotyping, DP）在心理健康领域的应用，批判性地反思当前技术设计的局限性，并提出一种基于实用主义美学（pragmatist aesthetics）的替代框架——“感受信息学（felt informatics）”。核心目标是：
1. 揭示DP技术如何通过算法感知和表征心理健康数据，及其对用户体验的潜在影响；
2. 论证心理健康诊断工具的设计需从“客观数据驱动”转向“感受体验为中心”，关注用户的美学感知与情境化需求。

主要观点与论述

1. 当前DP技术的局限性

DP技术通过智能手机、可穿戴设备等被动采集行为数据（如步态、屏幕使用时间、语音特征等），声称能客观检测抑郁、焦虑等精神障碍症状。但作者指出其存在三大问题：
- 过度简化心理过程：DP将复杂的精神状态简化为可量化的“数字生物标志物（digital biomarkers）”，忽视症状的文化与情境多样性（如不同群体对“抑郁”的表达差异）。
- 诊断标签的僵化性：精神疾病的治疗常需动态调整，而DP的静态分类可能加剧污名化（如误诊或过度病理化日常行为）。
- 忽视用户体验：现有工具多为临床需求设计，未考虑患者对数据的理解、情感反应及实际管理需求。

支持论据：
- 引用Insel（2015）等DP倡导者的观点，指出其假设“患者主观经验不可信”，但未解决算法偏见问题（如语音分析模型可能忽视文化差异）。
- 案例：商业应用Behavidence和Kintsugi将临床量表（如PHQ-9）嵌入界面，却未解释数据如何转化为诊断建议，可能导致用户困惑或焦虑。

2. 美学视角的必要性

作者提出，DP设计应从实用主义美学出发，关注以下四个方面：
1. 感知（Perception）：算法不仅是“客观工具”，更是“美学代理（aesthetic agent）”，其设计决定了哪些行为被感知为“异常”（如眨眼频率与自闭症的关联）。
2. 表征（Representation）：数据可视化需避免病理化隐喻（如将语音迟缓直接映射为抑郁），而应提供反思性交互（如允许用户注释数据背景）。
3. 体验（Experience）：心理健康是具身化的（embodied），DP应支持用户发展对自身状态的美学敏感性（aesthetic sensibility）（如通过身体地图辅助觉察情绪变化）。
4. 关系性（Relationality）：DP需嵌入护理生态（ecologies of care），协调患者、医生与算法的多元能动性。

理论支持：
- 引用Dewey（1934）的“艺术即体验”理论，强调美学经验源于主体与环境的动态交互。
- 援引Soma设计（如Kristina Höök的研究），说明技术可通过身体感知增强自我理解。

3. 感受信息学（Felt Informatics）的设计框架

作者提出以“感受生活（felt life）”为核心的设计原则，具体建议包括：
- 条件创造：设计应允许用户探索数据的模糊性（如阈值可调），而非强制分类。
- 体验参与：结合质性方法（如微现象学访谈）理解用户对数据的解读方式。
- 敏感性培养：通过交互设计（如时间轴回溯）帮助用户识别症状模式。
- 护理生态整合：支持非正式护理网络（如家人）参与数据协作，而非仅限临床场景。

案例对比：
- 现有工具（如Sonde语音分析App）仅提供抽象指标（如“声音清晰度”），而理想设计应像“数字日记”一样支持叙事性反思。

论文的价值与意义

1. 理论贡献：首次将美学理论与DP结合，挑战了精神病学中“数据至上”的范式，强调技术需服务于患者的意义建构（sense-making）而非仅诊断。
   
2. 实践指导：为HCI（人机交互）领域提供具体设计准则（如避免黑箱算法），推动更具伦理意识的心理健康工具开发。
   
3. 跨学科启发：融合医学人类学、现象学与技术批判理论，为数字心理健康研究开辟新路径。
   

亮点与创新

• 批判性视角：指出DP的“客观性”实为一种美学判断，需公开其价值负载。
  
• 方法论创新：提出“感受信息学”作为连接临床需求与用户体验的桥梁。
  
• 案例实证：通过分析现有App的界面设计，揭示其隐含的医学化逻辑。
  

（全文约2000字，涵盖原文核心论点及学术脉络）