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为探究自闭症谱系障碍（ASD）患者交流偏好，研究人员监测手机数据，发现其偏好书面交流，助力社交融入。
在现代社会，人们每天都通过各种方式进行交流，智能手机更是成为了交流的重要工具。但对于自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）患者来说，交流却并非易事。ASD 是一种复杂的神经发育障碍，核心诊断标准包括社交互动和交流受损，以及存在重复和 / 或限制性的行为。他们在社交交流方面面临诸多挑战，比如语言发展问题会导致社交焦虑和社交隔离，进而形成独特的交流风格。
以往研究表明，ASD 患者可能会采用更明确、顺序性的交流方式，来弥补直观应对复杂面对面交流的困难，书面交流对他们而言或许是一种能更好控制社交复杂性和人际距离的策略。不过，此前关于 ASD 患者交流偏好的研究存在方法学局限，多依赖临床观察或自我及护理人员报告，这些方法容易产生偏差，且生态效度有限。
为了更准确地了解 ASD 患者的交流偏好，德国于利希研究中心（Research Centre Jülich）等机构的研究人员开展了一项研究。研究成果发表在《npj Digital Medicine》上，为该领域带来了新的突破。
研究人员采用了多种关键技术方法。他们招募了 44 名临床诊断为 ASD 的成年患者（智商在 70 以上）和 54 名神经发育正常（Typical Neurodevelopment，TD）的对照组人员。利用 “JTrack Social” 应用程序进行被动数据收集，该程序能在四个月内持续收集参与者的应用使用信息，包括时间戳、使用时长和应用名称等。数据收集完成后，研究人员进行了数据预处理和特征提取。由于 iOS 系统无法提供特定应用名称，他们排除了所有 iOS 用户，同时只保留了贡献数据超过研究时长一半（至少 60 天）的用户，最终 60 名参与者（27 名 ASD 患者，33 名 TD 人员）的数据进入进一步分析。研究人员根据安卓应用商店的描述，将相关交流应用分为言语、书面或混合交流类别，并计算各类别的总交流时间。在统计分析阶段，运用 Jamovi 软件中的一般线性混合效应模型，测试 ASD 组和 TD 组在不同交流类别上的偏好差异，还计算了 Cohen's d 效应量和进行符号检验，同时探究了自闭症商数（Autism Quotient，AQ）得分与应用使用时长的相关性。
在研究结果方面，首先是人口统计学特征，两组在年龄、性别分布、智商上无显著差异，但 AQ 得分差异显著，ASD 组明显高于 TD 组。在交流时间对比上，研究发现两组参与者平均每天使用智能手机交流的时间都约为 27 分钟，且大部分交流发生在具有混合交流功能的应用中，ASD 组约 80%，TD 组约 66%。不过，ASD 组的言语交流时间显著低于 TD 组（p=0.042，d=?0.36），书面交流时间则显著高于 TD 组（p=0.025，d=0.46），平均来看，ASD 组言语交流时间约为 TD 组的 2.6 倍低，书面交流时间约为 2.3 倍高，且这种差异在研究期间高度一致。而两组在总交流时间和混合交流时间上并无显著差异。另外，年龄、性别、智商对交流偏好没有显著影响，AQ 得分与各交流方式的交流时间也无显著相关性。
研究结论和讨论部分具有重要意义。该研究证实了 ASD 患者对书面交流方式的偏好，这与之前基于自我报告的研究结果相符，也符合自闭症的人际距离理论，即这种偏好可能源于对人际空间的非典型调节，有助于 ASD 患者更好地管理社交复杂性和距离。虽然 AQ 得分与交流方式的相关性不显著，但仍提示了潜在的模式，未来需要更详细的评估。同时，研究表明利用基于智能手机的被动数据收集方法，能有效量化日常交流行为，为研究 ASD 患者的交流偏好提供了生态效度较高的方法。然而，研究也存在一些局限性，如样本量相对较小、仅关注智能手机交流可能遗漏其他相关技术、应用分类方法存在局限以及无法确定记录时间中实际交流的占比等。
总体而言，这项研究利用基于智能手机技术的数字生物标志物，长期客观地监测了 ASD 患者在日常生活中的交流偏好，为创建个性化的监测、交流和支持策略提供了依据，有助于推动对 ASD 患者更具包容性和有效性的支持，在自闭症研究领域迈出了重要一步，也为后续研究指明了方向，期待未来能有更多深入且全面的研究，进一步揭开 ASD 患者交流偏好的神秘面纱。
