論文の概要: Analysis of the Correlation between smartphone usage changes during the
COVID-19 pandemic and usage preferences on apps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01331v1
- Date: Mon, 4 Oct 2021 11:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:12:54.707630
- Title: Analysis of the Correlation between smartphone usage changes during the
COVID-19 pandemic and usage preferences on apps
- Title(参考訳): 新型コロナウイルスパンデミック時のスマートフォン使用状況の変化とアプリ利用嗜好との関連性の解析
- Authors: Yuxuan Yang and Maiko Shigeno
- Abstract要約: スマートフォンアプリケーションの利用状況の変化を利用して、パンデミックが人々の生活に与える影響を観察し分析する。
これは、将来のパンデミックや他の制限措置が実施されるときのスマートフォン活動の変化を予測するのに役立つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7832189413179361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the World Health Organization announced the COVID-19 pandemic in March
2020, curbing the spread of the virus has become an international priority. It
has greatly affected people's lifestyles. In this article, we observe and
analyze the impact of the pandemic on people's lives using changes in
smartphone application usage. First, through observing the daily usage change
trends of all users during the pandemic, we can understand and analyze the
effects of restrictive measures and policies during the pandemic on people's
lives. In addition, it is also helpful for the government and health
departments to take more appropriate restrictive measures in the case of future
pandemics. Second, we defined the usage change features and found 9 different
usage change patterns during the pandemic according to clusters of users and
show the diversity of daily usage changes. It helps to understand and analyze
the different impacts of the pandemic and restrictive measures on different
types of people in more detail. Finally, according to prediction models, we
discover the main related factors of each usage change type from user
preferences and demographic information. It helps to predict changes in
smartphone activity during future pandemics or when other restrictive measures
are implemented, which may become a new indicator to judge and manage the risks
of measures or events.
- Abstract(参考訳): 世界保健機関(who)は2020年3月に新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(covid-19)を発表した。
人々の生活に多大な影響を与えた。
本稿では,スマートフォンのアプリケーション利用の変化を利用して,パンデミックが人々の生活に与える影響を観察し分析する。
まず、パンデミック中の全利用者の日次利用変化傾向を観察することにより、パンデミック時の制限措置や政策が人々の生活に与える影響を理解し、分析することができる。
また、将来的なパンデミックの場合には、政府や保健省がより適切な規制措置を取ることも有益である。
第2に,使用変化の特徴を定義した上で,パンデミック時の使用変化パターンを,クラスタ毎に9つに分類し,日常的利用変化の多様性を示す。
パンデミックの異なる影響を理解し分析し、異なるタイプの人々に対する制限的な措置をより詳細に分析するのに役立つ。
最後に, 予測モデルにより, 利用者の好みや人口統計情報から, 各利用変化タイプの主な関連要因を見出す。
今後パンデミックや他の制限措置が実施されれば、スマートフォンのアクティビティの変化を予測するのに役立ち、措置やイベントのリスクを判断し、管理する新たな指標となる可能性がある。
関連論文リスト
- A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use
Mobile Health Applications [62.60524178293434]
本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を検討することである。
利用者のデジタルリテラシーは、個人情報を共有するオンライン習慣に続き、使用意欲に最も強い影響を与える。
居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T08:11:21Z) - Zero-shot causal learning [64.9368337542558]
CaMLは因果メタラーニングフレームワークであり、各介入の効果をタスクとしてパーソナライズした予測を定式化する。
トレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-28T20:14:11Z) - Living in a pandemic: adaptation of individual mobility and social
activity in the US [4.311304158111146]
新型コロナウイルスのパンデミックやNPIへの対応として、個人が日々の動きや対人接触パターンを時間とともに順応する方法について検討した。
地元の介入は、異なる会場への訪問数だけでなく、人々がそれらを体験する方法にも影響を与えていた。
個人は会場での時間を減らし、よりシンプルで予測しやすいルーチンを好み、対人接触活動を減らします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T14:27:22Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T17:46:03Z) - Work Online, Welfare Calls, and Wine Night: Effects of the COVID-19
Pandemic on Individuals' Technology Use [10.605485494744181]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、多くの人が計算システムを使う方法を変えた。
我々は,62人の米国住民による自由応答調査の質的,定量的分析を用いた実証的研究を行った。
ほぼ全ての参加者が4つのドメインのうち1つ以上のドメインでコンピュータの使用が増加した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T00:43:00Z) - Impact of Interventional Policies Including Vaccine on Covid-19
Propagation and Socio-Economic Factors [0.7874708385247353]
本研究の目的は、新型コロナウイルスの伝播と社会経済的影響をモデル化、予測、シミュレーションするための予測分析フレームワークを提供することである。
私たちは最近ローンチしたオープンソースのCOVID-19ビッグデータプラットフォームを活用し、公開研究を使用して潜在的に関連する変数を見つけました。
先進的な機械学習パイプラインは、現代的な機械学習アーキテクチャにデプロイされた自己進化モデルを用いて開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T15:08:07Z) - Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during
the COVID-19 Pandemic [77.34726150561087]
様々な政府機関による一連の政策変更は、フェイスマスクの偏光に寄与したと推測されている。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う米国でのマスクに対する国民の感情を正確に評価するための新しいアプローチを提案する。
2つの重要な政策シフトの出来事が、共和党と民主党の両方の感情の統計的に重要な変化に寄与している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-31T18:52:41Z) - Changes in mobility patterns in Europe during the COVID-19 pandemic:
Novel insights using open source data [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界的な健康危機を引き起こし、欧州のさまざまな戦略を使って対処してきた。
パンデミック時に導入した戦略によって、異なる郡で移動パターンが変化したことを示す。
われわれのデータによると、ヨーロッパの市民の大多数は、ロックダウンの間は歩けず、飛行機の頻度は低かったものの、激増した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T15:15:53Z) - Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。
一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T03:36:19Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T07:40:49Z) - The Pace and Pulse of the Fight against Coronavirus across the US, A
Google Trends Approach [0.0]
Google Trendsは、人々が考えていること、必要としていること、計画するためのプロキシとして使用できる。
新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックにおける情報探索パターンの、重要な変化の洞察と、潜在的な指標の両方を提供するために、私たちはそれを使用しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-05T20:55:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。