Smartphone-meddelanden avbryter ofta vårt dagliga liv, ofta på olämpliga tillfällen. Vi föreslår en modell för informationsinsamling, som utvidgar den befintliga konventionen om insamling av uppgifter till att på ett implicit sätt fånga upp en rad avbrytbarhetsbeteenden. Genom en sex månader lång in-the-vild studie av 11,346 anmälningar, finner vi att detta tillvägagångssätt fångar upp till 125% fler avbrytbarhetsfall. För det andra finner vi olika korrelerande kontextuella funktioner för olika beteenden med hjälp av metoden och finner att prediktiva modeller kan byggas med >80% precision för de flesta användare. Vi noterar dock skillnader i prestanda mellan olika metoder för märkning, utbildning och utvärdering, vilket skapar designöverväganden för framtida system.
Turner och Al. I REF föreslogs en modell för informationsgain för att förstå användarnas mikrobeslut mot anmälningar.
Reachable but not Receptive : Enhancing Smartphone Interruptibility Prediction by Modelling the Extent of User Engagement with Notifications
{'venue': 'Pervasive Mob. Comput.', 'journal': 'Pervasive Mob. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}