Sammanfattning I denna artikel undersöker vi förhållandet mellan automatiskt extraherade beteendeegenskaper som härrör från rika smartphone data och självrapporterade Big-Five personlighetsdrag (extraversion, angenämhet, samvetsgrannhet, emotionell stabilitet och öppenhet för erfarenhet). Våra data härrör från smartphones av 117 Nokia N95 smartphone-användare, samlas in under en kontinuerlig period av 17 månader i Schweiz. Av analysen visar vi att flera aggregerade funktioner som erhålls från smartphone användningsdata kan vara indikatorer på Big-Five egenskaper. Därefter beskriver vi en maskininlärningsmetod för att upptäcka personlighetsdrag hos en användare baserat på smarttelefonanvändning. Slutligen undersöker vi fördelarna med att använda könsspecifika modeller för denna uppgift. Bortsett från ett psykologiskt perspektiv underlättar denna studie ytterligare forskning om automatisk klassificering och användning av personlighetsdrag för personalisering av tjänster på smartphones.
Upphovsmän till REF har visat att aggregerade funktioner som erhållits från smartphones användningsdata (t.ex. appanvändning, telefonsamtal, platsinformation, etc.) är indikatorer på de stora fem personlighetsegenskaperna (dvs. extraversion, angenämhet, samvetsgrannhet, emotionell stabilitet och öppenhet för erfarenhet).
Mining large-scale smartphone data for personality studies
{'venue': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'journal': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}