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基于Flutter的记录情绪日记APP软件设计与实现

2022-10-20陈家乐董雪莲谭静元方慧桧

现代信息科技 2022年13期
关键词:页面情绪心理

陈家乐,董雪莲,谭静元,方慧桧

(南华大学,湖南 衡阳 421001)

0 引 言

当一个人在奋斗的过程中面临压力确无法诉说释放时,他面临的压力将对他的身心造成极大的伤害。当人们有烦恼发生的时候,研究者发现可以通过用笔和纸或者其他方式来进行倾诉也能达到缓解心理压力的效果,可以帮助在倾诉的过程中释放自己的情绪。因此使用本文开发的软件可以帮助用户在倾诉的过程中释放自己的情绪。软件内容利用认知行为疗法和正念技巧,引导用户重新审视当下的身体感受、想法、情绪,正视自己的压力和挑战,并记录用户与压力共存的过程。

当有烦恼发生的时候,我们发现可以通过用笔和纸或者其他方式来进行倾诉也能达到缓解心理压力的效果,可以帮助在倾诉的过程中释放自己的情绪。因此我们构思,或许可以通过特定的一些方式引导用户人群重新审视当下的身体感受、想法、情绪,正视自己的压力和挑战,并记录用户与压力共存的过程,这种过程我们考虑到可以设计一个应用平台。同时用户还可以把烦恼分享给陌生人,与他人引起共鸣,得到他人(专家)的指导。

此外我们希望通过设计与开发一套软件系统,给不同的人群提供一定的辅助指导,如何主动地抵抗外力所导致的心理压力。并提供一些主动推送的知识去引导大家来学习和掌握相关的心理知识,从而实现自我疏导,尽可能减少学习生活中所面对的不良情绪对人们的一系列影响。

1 研究现状

目前国内的一些研究表明,50%以上的终生精神障碍的发作都发生在青春期,而在大学时代,从广义上讲,青春期的最后阶段在这方面值得关注。大学生的心理健康状况不仅会影响他们的学业和职业成就,而且会影响整个社会的发展。而国内的研究大多是停留在调查研究,并没有过多的实体产品与相应的实践方法。

此外,一些研究发现,大学生都面临着多种类型的压力角色的转变,学习任务,人际关系,就业等。如果不能及时缓解这种压力,那么这种情绪压抑很容易导致精神错乱。反过来,这些负面的情绪可能影响学生的身体健康,学习成绩,学习效率,以及生活方式,或者甚至引发社会隔离和错误行为。更糟糕的是,寻求心理帮助,这无疑加剧了他们的心理健康问题,因为极有可能被判为精神病污名阻碍了自身发展。

而国外的研究表明,上大学对50%以上的学生来说可能是一个压力大的时期。除了应付学术压力外,有些学生还必须处理与原籍家庭分离和个性化的压力性任务,而另一些学生则可能要承担许多工作和家庭责任。在这种情况下,存在大学生第一次出现心理健康和药物滥用问题,或者症状加剧。酒精和非法药物的使用在成年期(大学阶段)达到高峰,并随着年龄的增长而逐渐下降。因此,不足为奇的是,大学生中最普遍的问题是物质使用障碍的存在。

此外,国外的者研究在对274 家机构的调查中,有88%的咨询中心工作报告中分别提到,在过去5年中,“严重”的心理问题有所增加,包括学习障碍,自残事件,饮食失调,吸毒和性侵犯。因此,对咨询和专业服务的需求增加了。

在治疗有心理健康问题的大学生时,要考虑的重要治疗方式,例如让父母参与治疗,与其他心理咨询提供者沟通以及采用技术以增加依从性的重要性。结论是,通过熟悉大学生处于发展阶段和环境中的独特问题,一些相关的从业者将能够更好地为他们服务,并采用技术来增加依从性。

2 项目组成框架

记录情绪日记APP 软件共以下8 个用例:记录烦恼历程、写下烦恼、写下开心事、回复陌生人分享、学习心理技巧、引导化解决烦恼、匿名分享、查看陌生人回复。如图1所示。

图1 软件用例图

3 项目的创新点和特色

3.1 设计风格清新治愈

APP 中加入一些自主设计的可爱的小动物图案,为用户提供一个相对暖心的、治愈的环境。以动画或者静态图片的展示方式展示出相应的情绪,让使用群体感受到自己的情绪是有人产生共鸣的。

3.2 数据处理

参考分布式的工作原理,以此实现多设备中的数据互联,并且实现自动备份效果,实现用户的数据不丢失。

3.3 支持智能推荐算法拓展接口

自动根据先前的用户数据进行用户心理知识学习推荐,让用户在倾诉之余预留接口为后续可接入的人工智能提供方便。

4 关键技术

4.1 数据同步

用户可能有多台移动设备,因此也产生了数据在不同设备上的同步问题。在初期,团队打算直接使用服务器来进行数据存储解决此问题,但是在用户没有联网的情况下,无法进行数据存储。我们参考分布式原理,将数据分散在不同的移动终端设备上,在每一个设备上单独设置数据库,以存储本地的数据。用户身份验证通过后,应用将用户的数据上传到服务器进行备份以及整合。应用在合适的时间对本地数据和服务器中的数据进行比对,若有不同,会对数据进行整合统一处理,并存放到本台设备中。以解决用户对多设备同步的需求。确定了思路以后,开发过程中我们又遇到的问题就是如何确定同步的时间段,我们在是“先上传本地数据再从服务器数据拉取比对更新”还是“先拉取再上传”进行了充分的讨论。经过多次测试和实际使用,“先上传再拉取”是一种大概率情况下不会造成缺失数据的方法。而先拉取再上传有可能导致本地修改的数据会被服务器的老数据覆盖。

4.2 底层适配

Flutter 框架支持iOS 与Android 移动平台,甚至Mac、Win 以及Linux 平台。在支持大量平台的背景下,各个平台的适配必然是个问题。使用AndroidStudio 以及XCode 协同开发,对于各个平台单独添加细节代码以达到充分适配。目前针对一些权限、图标等问题,在iOS 的底层我们写了一小段的Swift 代码并对infolist 列表进行配置,对于Android,改写Manifast 文件、Gardle 打包文件,把目标版本直接对接Android API 30,更好地适配目前主流的设备。

4.3 设计架构

采用最新的MVVM 架构(View-ViewModel-Model)以支持后续功能拓展,降低代码量。Flutter 作为近年兴起的移动开发框架,暂无开源的现成的MVVM 框架。我们重点学习了MVVM 的思想,在View 与ViewModel 中采用Stream流进行数据绑定更新,而一些数据操作都放在了Model 中,并且ViewModel 与Model 进行一一绑定,在后台数据发生变化以后,UI 界面也可以同步进行数据更新。使用MVVM设计模式,将视图 UI 和业务逻辑分开,高度抽象,互相独立,方便复用。架构图如图2所示。

图2 本文所用MVVM 架构

5 记录情绪日记APP 软件的实现

5.1 倾诉烦恼

当遇到烦恼时,点击主界面(如图3所示)动物(一只不开学的兔子)或“+”以倾诉烦恼。在倾诉的界面(如图4所示),将自己的烦恼输入表达,以缓解压力。

图3 APP 主页面

图4 倾诉烦恼页面

5.2 认识烦恼

在用户填写完烦恼的事情后,鼓励用户填写三栏表(如图5所示),用于帮助用户改善对此烦恼的认知。

图5 进一步记录页面

5.3 记录烦恼历程

用户点击自己创建的烦恼(如图6所示),再次记录对于该烦恼的感受,包括:“继续倾诉该烦恼”“我又烦恼了”“我不再烦恼啦”。

图6 再次记录对于该烦恼的感受页面

用户在“继续倾诉该烦恼”完后/点击“我又烦恼了”后,该烦恼时间线会增加,如图7所示。用于记录用户继续倾诉的内容和时间以及对应的动物安慰动画,并对烦恼过程数量给予统计,充分满足用户的倾诉欲望。

图7 烦恼时间线页面

用户选择“我不再烦恼啦”后,给与该动物的微笑表情动画,把该烦恼添加到“忆往昔”中。

5.4 与陌生人分享和回复

用户写下烦恼后,选择将该烦恼“分享”,该烦恼将匿名随机发送给若干名陌生人。

陌生人在分享列表中查看其他人分享的内容,如图8所示,选择某个烦恼解答,如图9所示,帮助用户打开思路。用户将收到回复。

图8 查看其他人分享的内容页面

图9 选择某个烦恼解页面

5.5 写下开心的事情

同样,除了日常生活中有烦恼,开心的事情也能够随时记录(如图10所示)、分享、并记录开心历程,用于用户的美好回忆。

图10 随时记录开心的事情页面

5.6 查看心情统计

APP 将根据用户最近的操作内容,统计在每个日期中的烦恼次数(如图11所示),供用户查看和思考。

图11 查看统计在每个日期中的烦恼次数页面

6 结 论

通过开发面向用户的工具平台,可以更加地接近我们的研究群体,并以此为契机,更亲近地去了解用户群体的真实想法以及他们的真实心理想法。通过设计相关可爱的阳光动物图标,让用户在使用过程中得到治愈,进一步的释放压力。此外,免费提供云端数据存储,让用户的数据在所有的设备中可以无缝衔接。

为保证项目的科学性,我们参考了部分心理医学文献,请教专业心理教师进行咨询,同时,参考资料主要来自于《2020 中国大学生健康调查报告》《心理学报》《中国心理卫生杂志》等。

针对动画,我们找到了熟悉Adobe AfterEffects 和Adobe Illustrator 的数字媒体技术专业的同学承担动画设计和动效设计,设计的动效结合了卡通等元素进行简约式的动态拟人化设计,完美的切合了当下人们的审美喜好。

开发这个项目的时候,我们也研究了Flutter 中的Lottie动画。由于应用使用的是新晋的Flutter SDK 进行开发,出现兼容性问题时,需要结合Android、iOS 开发文档,对多部手机设备进行测试,比较耗时耗力,需要一定时间和精力完善。

在项目的后续过程中,我们希望在用户同意的前提下,收集并研究用户的心理数据,做好隐私保护工作,完成一份完整的用户心理数据报告。未来系统能够自动根据先前的用户数据进行用户心理知识学习推荐,让用户在倾诉之余可以尝试着学习一些心理小技巧,对自己的心理活动有更深刻的认识。在条件允许的情况下,根据用户心理数据,训练人工智能模型,根据用户的文字倾诉,智能化地提供一些解压方式。

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