論文の概要: Predicting Relationship Labels and Individual Personality Traits from Telecommunication History in Social Networks using Hawkes Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02032v3
• Date: Wed, 25 Jan 2023 12:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 20:52:51.990191
• Title: Predicting Relationship Labels and Individual Personality Traits from Telecommunication History in Social Networks using Hawkes Processes
• Title（参考訳）: ホークス過程を用いたソーシャルネットワークにおけるテレコミュニケーション履歴から関係ラベルと個性特性の予測
• Authors: Mateusz Nurek, Rados{\l}aw Michalski, Omar Lizardo, Marian-Andrei Rizoiu
• Abstract要約: 携帯電話には豊富な個人情報が含まれているので、安全を保とうとしています。 我々は、匿名のコミュニケーショントレースから、個人の心理的プロファイルとその仲間との関係を予測できるという大規模な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.668126716715423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile phones contain a wealth of private information, so we try to keep them secure. We provide large-scale evidence that the psychological profiles of individuals and their relations with their peers can be predicted from seemingly anonymous communication traces -- calling and texting logs that service providers routinely collect. Based on two extensive longitudinal studies containing more than 900 college students, we use point process modeling to describe communication patterns. We automatically predict the peer relationship type and temporal dynamics, and assess user personality based on the modeling. For some personality traits, the results are comparable to the gold-standard performances obtained from survey self-report data. Findings illustrate how information usually residing outside the control of individuals can be used to reconstruct sensitive information.
• Abstract（参考訳）: 携帯電話には個人情報が豊富にあるので、安全を保とうとしています。 サービス提供者が定期的に収集する通話ログやテキストメッセージログなど、一見匿名のコミュニケーショントレースから個人の心理的プロファイルと仲間との関係を予測できるという、大規模な証拠を提供する。 900人以上の大学生を含む2つの広範囲な縦断研究に基づいて,通信パターンを記述するために点過程モデリングを用いた。 ピア関係タイプと時間ダイナミクスを自動的に予測し,モデルに基づいてユーザパーソナリティを評価する。 パーソナリティ特性によっては、調査自己報告データから得られた金本位パフォーマンスに匹敵する結果が得られる。 その結果、個人の制御外に存在する情報がどのようにセンシティブな情報を再構築できるかが明らかになった。

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