基于SMOTEENN算法的音乐APP听歌习惯与大学生抑郁倾向的相关性研究

目的 探究基于音乐APP听歌习惯的大学生抑郁倾向影响因素,构建预测模型并进一步优化。方法 2023年4~5月采用方便抽样对1 157份在校大学生进行问卷调查,利用单因素分析和Logistic回归分析筛选影响因素,在此基础上构建预测模型;采用SMOTEENN过抽样算法改进数据集,构建预测模型。结果 Logistic回归分析发现性别:女性(OR=1.730,95%CI:1.257~2.396),年级:大四和研究生(OR=2.649,95%CI:1.198~7.506)、(OR=2.041,95%CI:1.231~3.885),专业:理科(OR=1.573,95%CI:1.052~2.350),每天听歌时长:0.5~2 h(OR=1.661,95%CI:1.011~2.695),听歌曲风:“伤情”和“怀旧”(OR=2.668,95%CI:1.701~4.226)、(OR=1.751,95%CI:1.086~2.837),留言频率:“0~5%”的歌曲留言(OR=2.938,95%CI:1.018~8.417)是抑郁倾向的独立危险因素。开始听歌的年限:1~3年内(OR=0.547,95%CI:0.347~0.872),听歌时间段:14:00~18:00和18:00~21:00(OR=0.375,95%CI:0.167~0.845)、(OR=0.313,95%CI:0.148~0.671),“国风”类歌曲:喜欢(OR=0.711,95%CI:0.541~0.941)是抑郁倾向的独立保护因素。预测效果最优的模型为基于SMOTEENN算法的Logistic预警模型,AUC为0.923。结论 构建Logistic回归模型得到大学生抑郁倾向的9个独立影响因素。基于SMOTEENN算法所构建的预警模型能更准确地预测大学生的抑郁倾向。