Vi tar itu med problemet med att automatiskt upptäcka deltagarens influenssnivåer vid möten. Påverkan och social psykologisk bakgrund diskuteras. Ju mer inflytelserik en deltagare är, desto mer påverkar han eller hon resultatet av ett möte. Experiment på 40 möten visar att användning av statistiska (både dynamiska och statiska) modeller samtidigt som man enkelt kan få fram funktioner resulterar i en bästa förutsägelse prestanda på 70.59% när man använder en statisk modell, ett balanserat träningsset, och tre diskreta klasser: hög, normal och låg. Tillämpning av de detekterade nivåerna visas på olika sätt d.v.s. i en virtuell mötesmiljö samt i ett möteswebbläsaresystem.
I ett nyare verk, Rienks m.fl. REF tog itu med problemet med att automatiskt upptäcka deltagarens påverkansnivåer vid möten med hjälp av statiska modeller (dvs. SVM) och en dynamisk modell, team-player påverka modellen (ett dynamiskt Bayesian nätverk med en två-nivå struktur: spelarens nivå och lagnivå).
Detection and application of influence rankings in small group meetings
{'venue': "ICMI '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}