Data som samlas in från mobiltelefoner har potential att ge insikt i individers relationsdynamik. I detta dokument jämförs observationsdata från mobiltelefoner med standarddata från självrapportering. Vi finner att informationen från dessa två datakällor är överlappande men distinkt. Till exempel, självrapporter av fysisk närhet avviker från mobiltelefon register beroende på recensency och hälsa i interaktionen. Vi visar också att det är möjligt att exakt härleda 95% av vänskapen baserat enbart på observationsdata, där vändyader uppvisar distinkta temporala och rumsliga mönster i sin fysiska närhet och anropsmönster. Dessa beteendemönster, i sin tur, tillåter förutsägelse av individuella-nivå resultat såsom arbetstillfredsställelse. engineering-sociala system  en relationell inference  på sociala nätverk analys. reality mining relational scripts T han fält ägnas åt studien av systemet för mänskliga interaktioner-sociala nätverk analys-har begränsats i noggrannhet, bredd och djup på grund av sin tillit till självrapportera data. Studier i sociala nätverk som bygger på självrapportering av relationsdata omfattar vanligtvis både ett begränsat antal personer och ett begränsat antal tidpunkter (vanligtvis ett). Som ett resultat av detta har analysen av sociala nätverk i allmänhet begränsats till att undersöka små, väl avgränsade populationer, med ett litet antal ögonblicksbilder av interaktionsmönster (1). Även om viktigt arbete har gjorts under de senaste 30 åren för att analysera förhållandet mellan självrapporterat och observerat beteende, skrivs en stor del av den sociala nätverkslitteraturen som om självrapporterade data är beteendedata. Det finns dock en liten men framväxande tråd av forskning som undersöker sociala kommunikationsmönster baserat på direkt observerbara data såsom e-post (2, 3) och samtalsloggar (4, 5). Här visar vi kraften i att samla inte bara kommunikationsinformation utan också lokalisering och närhetsdata från mobiltelefoner under en längre period, och jämför det resulterande beteende sociala nätverket med självrapporterade relationer från samma grupp. Vi visar att par av individer som rapporterar sig själva som vänner uppvisar distinkta beteendesignaturer som mäts endast av mobiltelefondata. Dessutom, dessa rent objektiva mått av beteende visar kraftfulla relationer med viktiga resultat av intresse på individuell nivå särskilt, tillfredsställelse. Reality Mining-studien följde 94 personer som använde mobiltelefoner förinstallerade med flera delar av programvara som inspelade och skickade forskarens data om samtalsloggar, Bluetooth-enheter i närheten av cirka fem meter, mobiltorns-ID, applikationsanvändning och telefonstatus (6, 7). Försökspersonerna observerades med hjälp av dessa mätningar under nio månader och inkluderade studenter och fakulteter från två program inom en större forskningsinstitution. Vi samlade också in självrapporterande relationsdata från varje individ, där försökspersoner tillfrågades om deras närhet till, och vänskap med, andra. De tillfrågades också om deras tillfredsställelse med sin arbetsgrupp Fullständiga uppgifter om datainsamling och variabel konstruktion finns i SI-texten. Vi kommer nedan att hänvisa till uppgifter som samlats in enbart från mobiltelefoner som "beteendeuppgifter" i motsats till "självrapporteringsdata". Vi gjorde tre analyser av dessa data. Först undersökte vi sambandet mellan självrapportering och beteendedata. För det andra analyserade vi om det fanns beteenden som identifierades i mobiltelefondata som var karakteristiska för vänskap. För det tredje studerade vi förhållandet mellan beteendedata och individuell tillfredsställelse. Beteende kontra självrapporteringsdata. Tillförlitligheten av befintliga åtgärder för relationer har varit föremål för skarp debatt under de senaste 30 åren, börjar med en rad banbrytande studier där det konstaterades att beteendeobservationer var förvånansvärt svagt relaterade till rapporterade interaktioner (8-10). Det finns flera lager av kognitiva filter som påverkar om ett ämne rapporterar ett beteende (11). Befintlig forskning tyder på att människor är bra på att minnas långsiktiga, men inte kortsiktiga, sociala strukturer (12). Vi undersöker om det finns systematiska förutfattade meningar i minnet som har observerats i andra områden med avseende på mänskligt minne (13), särskilt om det finns recensus och hälsa fördomar i erinran om fysisk närhet. En slumpmässig fördomsfullhet är en fråga där minnen är fördomsfulla mot den senaste tidens händelser. En fördomsfull inställning är att minnen är fördomsfulla mot mer levande händelser. Här fångar vi recensens genom mängden interaktioner under en bestämd period före undersökningen, och hälsa genom om individen i fråga är en vän eller icke-vän. Vi testar för recensus och hälsa fördomar genom att jämföra självrapporterad närhet till observerad närhet, undersöka om självrapporter var partiska mot nyligen och framträdande närhet. Närmare bestämt tillfrågades försökspersonerna om deras typiska närhet till de andra individerna i studien. Dessa självrapporter jämfördes med genomsnittlig daglig närhet baserad på Bluetooth-skanningen. Även om de flesta (69%) observerade närhet  på 0 rapporterades som icke-närhet, när närhet rapporterades, var det typiskt överskattat: Den genomsnittliga rapporterade närheten var 87 min per dag medan den genomsnittliga observerade närheten var endast 33 min per dag. Vi fann också att för närheten 0, vänner var mycket mer exakt på rapportering närhet än icke-vänner. I detta fall fanns det en statistiskt signifikant men liten korrelation mellan observerad och rapporterad närhet bland individer som arbetade tillsammans men inte tog hänsyn till varandra vänner (r.155, P  på 0.001), medan det fanns en betydligt starkare relation för vänner (r  på 412, P på 0,001). Dessutom fann vi att när ämnen tillfrågades om långsiktiga närhetsmönster, hade den senaste närhet en stor och betydande (P 0.001)
Projektet Reality Mining vid MIT REF använde hundra mobiltelefoner till användare under ett läsår (9 månader).
Inferring friendship network structure by using mobile phone data
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}