Эндрю Кэмпбелл (специалист по информатике)

Эндрю Томас Кэмпбелл (родился 15 мая 1959 года) — компьютерный учёный , работающий в области вездесущих вычислений. Он наиболее известен своими исследованиями в области мобильного зондирования, прикладного машинного обучения, психического здоровья и моделирования поведения человека. ^[1]

Кэмпбелл — профессор компьютерных наук в Дартмутском колледже имени Альберта Брэдли 1915 года третьего века . Он присоединился к Dartmouth Computer Science в 2005 году, проработав 10 лет профессором электротехники в Колумбийском университете . До того, как стать преподавателем в Колумбийском университете, Кэмпбелл провел 10 лет в индустрии программного обеспечения, занимаясь исследованиями и разработками беспроводных сетей и операционных систем . Он работал над цифровым здравоохранением в качестве приглашенного научного сотрудника в группе Android в Google и в Verily Life Sciences. ^[2]

Кэмпбелл получил ряд наград, включая премию ACM SIGMOBILE Test of Time Paper Award за пионерские разработки в области сенсорики и машинного обучения на смартфонах и премию ACM Ubicomp 10-year Impact Award за прокладывание пути для многочисленных усилий в области обнаружения стресса с помощью сенсорных данных, а также за пионерскую интеграцию исследований психического здоровья с мобильным интеллектуальным анализом данных. ^{[3] [4] [5]}

Кэмпбелл родился в Ковентри , Англия, 15 мая 1959 года. Он получил степень бакалавра наук в области машиностроения в Университете Астон (1981), а затем степень магистра наук в области компьютерных наук в Сити, Лондонский университет . Он работал в индустрии программного обеспечения в течение десяти лет в Англии, Нидерландах и США, прежде чем вернуться в университет. Он получил степень доктора наук в области компьютерных наук в Университете Ланкастера (1996). ^[2]

Он начал работать доцентом кафедры электротехники в Колумбийском университете в 1996 году и был повышен до должности ассоциированного профессора с постоянным местом работы в 2003 году. После года академического отпуска в качестве приглашенного профессора в Кембриджском университете он присоединился к Дартмутскому колледжу в 2005 году. В 2018 году он был назван профессором третьего века имени Альберта Брэдли 1915 года в Дартмутском колледже. ^[2]

Кэмпбелл наиболее известен своей работой в области повсеместной вычислительной техники, где он и его студенты впервые реализовали алгоритмы распознавания и машинного обучения на iPhone , когда он был выпущен в 2007 году. ^{[6] [3]} Он также известен разработкой приложения StudentLife (2014). ^[7]

В Дартмуте он руководил исследованием StudentLife ^[8], отслеживая более 200 студентов бакалавриата на протяжении 4 лет обучения в колледже с использованием сенсоров смартфонов и визуализации мозга ^[9], чтобы лучше понять динамику психического здоровья студентов на протяжении их обучения в колледже. ^{[10] [11] [12] [13]} Это исследование также было первым, в котором использовались мобильные сенсоры для определения влияния COVID-19 на поведение студентов и результаты психического здоровья во время пандемии. ^[14] Он также изучал психическое здоровье и производительность на рабочем месте с использованием мобильных сенсоров. ^[15]

Кэмпбелл получил премию NSF CAREER Award, премию IBM Faculty Award, премию AT&T Faculty Award, премию Google Faculty Award и премию EPSRC Fellow Award. Его группа получила несколько наград за 10-летний вклад, включая премию ACM SenSys Test of Time Award (2018) ^[16] и премию ACM SIGMOBILE Test of Time Award (2019) за работу над приложением CenceMe (2008), ^[6] премию ACM Ubicomp 10 Year Impact Award (2022) за работу над приложением StressSense. ^[5] Совсем недавно его группа также получила премию ACM Ubicomp 10-Year Impact Award (2024) ^[4] за работу над исследованием StudentLife. ^[7] В награде за 10-летнюю премию «Влияние» говорилось: «Эта новаторская работа оказала исключительное влияние и значительное воздействие на эту область. Она положила начало интеграции исследований в области психического здоровья с мобильным интеллектуальным анализом данных, решая реальные проблемы инновационными способами. Доступность набора данных для сообщества также является примером образцовой исследовательской практики».

• Эмилиано Милуццо, Николас Д. Лейн, Кристоф Фодор, Рональд А. Петерсон, Хонг Лу, Мирко Мусолеси, Шейн. Б. Айзенман, Сяо Чжэн, Эндрю Т. Кэмпбелл, Sensing Meets Mobile Social Networks: The Design, Implementation and Evaluation of the CenceMe Application. Proc. of 6th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys '08), Роли, Северная Каролина, США, 5–7 ноября 2008 г. Премия ACM SIGMOBILE Test of Time Award
• Руй Ван, Фанлинь Чэнь, Чжэньюй Чэнь, Тяньсин Ли, Габриэлла Харари, Стефани Тигнор, Ся Чжоу, Дрор Бен-Зеев и Эндрю Т. Кэмпбелл, StudentLife: оценка поведенческих тенденций, психического благополучия и академической успеваемости студентов колледжей, использующих смартфоны, Международная совместная конференция ACM по всепроникающим и повсеместным вычислениям (UbiComp 2014), сентябрь 2014 г. Премия ACM Ubicomp за 10-летний вклад
• Хакинс Дж., Дасилва А., Ван В., Хедлунд Э., Роджерс К., Непал С., Ву Дж., Обучи М., Мерфи Э., Мейер М., Вагнер Д., Хольцхаймер П., Кэмпбелл А. Психическое здоровье и поведение студентов колледжей на ранних этапах пандемии COVID-19: продольное исследование смартфонов и мгновенной экологической оценки, Журнал медицинских интернет-исследований. 2020 г.
• Harari GM, Lane ND, Wang R, Crosier BS, Campbell AT, Gosling SD. Использование смартфонов для сбора поведенческих данных в психологической науке: возможности, практические соображения и проблемы. Перспективы психологической науки. 2016
• Хонг Лу, Дениз Фрауендорфер, Машфики Рабби, Марианна Шмид Маст, Гокул Т. Читтаранджан, Эндрю Т. Кэмпбелл, Дэниел Гатика-Перес и Танзим Чоудхури. 2012. StressSense: обнаружение стресса в неограниченных акустических средах с помощью смартфонов. В материалах конференции ACM 2012 года по повсеместной вычислительной технике (UbiComp '12). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, США, 351–360. Премия ACM Ubicomp за 10-летний вклад
• Rui Wang, Min SH Aung, Saeed Abdullah, Rachel Brian, Andrew T. Campbell, Tanzeem Choudhury, Marta Hauser, John Kane, Michael Merrill, Emily A. Scherer, Vincent WS Tseng и Dror Ben-Zeev. 2016. CrossCheck: к пассивному считыванию и обнаружению изменений психического здоровья у людей с шизофренией. В материалах Международной совместной конференции ACM 2016 года по всепроникающим и повсеместным вычислениям (UbiComp '16). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, США, 886–897
• Шаян Мирджафари, Кизито Масаба, Тед Гровер, Вайчен Ван, Пино Аудиа, Эндрю Т. Кэмпбелл, Нитеш В. Чавла, Ведант Дас Свейн, Мунмун Де Чоудхури, Анинд К. Дей, Сидни К. Д'Мелло, Ге Гао, Джули М. Грегг, Критика Джаганнатх, Кайфэн Цзян, Сувэнь Линь, Цян Лю, Глория Марк, Гонсало Дж. Мартинес, Стивен М. Мэттингли, Эдвард Москаль, Рагху Мулукутла, Субигья Непал, Кари Нис, Маниканта Д. Редди, Пабло Роблес-Гранда, Кустув Саха, Ануша Сиригири и Аарон Стригел. 2019. Дифференциация высококвалифицированных и низкоквалифицированных работников на рабочем месте с использованием мобильных датчиков. Proc. ACM Interact. Моб. Носимые вездесущие технологии. 3, 2, статья 37 (июнь 2019 г.)
• Микио Обучи, Джереми Ф. Хакинс, Вайчен Ван, Алекс даСильва, Кортни Роджерс, Эйлис Мерфи, Элин Хедлунд, Пол Хольцхаймер, Шаян Мирджафари и Эндрю Кэмпбелл. 2020. Прогнозирование функциональной связанности мозга с использованием мобильных датчиков. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 4, 1, Статья 23, 2020
• Subigya Nepal, Wenjun Liu, Arvind Pillai, Weichen Wang, Vlado Vojdanovski, Jeremy F. Huckins, Courtney Rogers, Meghan L. Meyer и Andrew T. Campbell. 2024. Запечатление студенческого опыта: четырехлетнее исследование психического здоровья, устойчивости и поведения студентов колледжей с помощью мобильных датчиков во время пандемии. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 8, 1, статья 38 (март 2024 г.)