I denna uppsats presenterar vi en studieanalys och analyserar ett offline socialt nätverk av deltagare på en storskalig musikfestival med 130.000+ deltagare, och med åtta dagars musikprogram på 6 scener. Spatio-temporala spår av deltagarnas rörlighet och interaktioner samlades in från 33 Bluetooth-skannrar placerade på strategiska platser i festivalområdet för att upptäcka Bluetooth-aktiverade mobiltelefoner som bars av deltagarna. Vi använde en Infinite Relational Model (IRM) för att analysera insamlade data och för att återställa strukturen i nätverket relaterade till deltagarnas musikpreferenser. Den erhållna strukturen i form av kluster av konserter och deltagare tolkas sedan med hjälp av meta-information om musikgenrer, bandursprung, scener och datum för föreställningarna. Vi visar att konserternas kluster kan beskrivas av en eller flera meta-features, som på ett effektivt sätt avslöjar deltagarnas preferenser. Slutligen diskuterar vi möjligheten att använda den beskrivna metoden och tekniken för att skapa användarorienterade tillämpningar och utöka avkänningsmöjligheterna under storskaliga händelser genom att införa användarengagemang.
I REF används statiska Bluetooth-sensorer i en musikfestival för att studera gruppbildning och deltagarnas musikpreferenser.
Crowds, bluetooth, and rock'n'roll: understanding music festival participant behavior
{'venue': "PDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}