给你那台看似无所不能的智能手机加一个“无聊探测器”。一组研究人员表示,他们已经开发了一种算法,通过了解用户的手机活动,并纳入相关因素考量,比如上次打电话或发短信的间隔时间、每天使用手机的时间和手机使用频率等,推断用户是否处于无聊状态。
主持该项研究的是位于西班牙巴塞罗那的西班牙电信研究所(Telefonica Research)。这项由该所多名研究人员共同完成的成果在本月7日于日本开始举办的“普适计算大会”(Ubiquitous Computing Conference)上亮相。研究人员发现,依据这些数据可以推出可靠的预测结果,“无聊”准确度可以达到83%。此外,他们还更进一步,向“处于无聊状态”的智能手机用户发送提醒信息,推荐点击BuzzFeed网站文章。相比之下,无聊用户比非无聊用户更容易点击相关链接。
利用机器学习技术推断人的心理状态非常困难,但换作智能手机,却颇为可靠和有力。举例来说,如果一个应用可以推断你是否处于无聊状态,且了解你所处的位置,那么它就可以向你推送你在当时情境下可能感兴趣的内容。目前,至少已有一家初创公司正在尝试类似业务:Triggerhood开发了一款可供各种应用收集手机使用数据的软件,以确定向用户推送通知的最佳时间。
在这项研究中,西班牙电信研究所研究人员首先通过一款安卓应用确定无聊的特征:在为期两周的时间里,参与人员每天都需要对自身的无聊程度进行多次评估。反馈结果会与其他测试数据作比较,比如他们使用的应用的数量和手机的使用频率(在无聊的时候,这两个测试数据都呈上升趋势)。
为确保算法的准确性,研究人员又开发了另外一款可独立判定用户是否无聊的安卓应用,而在用户无聊时,它会发送一条提醒信息,询问是否愿意阅读BuzzFeed新闻应用的某篇文章。另外一组人员参加了该项为期两周的测试。研究人员发现,相比于随机用户,那些被判定为“处于无聊状态”的人更愿意点击推送链接,也更愿意花时间阅读推送内容。
斯图加特大学(University of Stuttgart)毕业生、论文的联合作者蒂尔曼·丁格勒(Tilman Dingler)去年曾以客座研究人员的身份参与西班牙电信研究院的这项研究。他说,现在研究人员希望弄清楚,人们在无聊时最想看什么样的内容,这是否包括学习活动,比如提高自己的西班牙语水平。
然而,要说服人们允许一款应用或服务分析他们的大量手机行为数据,并不是一件容易的事。
另外,这里还存在一个问题:研究人员对无聊推断的准确率到底有多高?毕竟,他们收集的原始数据是通过反复询问被测试者的无聊程度得出的。罗彻斯特大学计算机科学助理教授、该校人机交互实验室联合主任M·伊赫桑·霍克(M. Ehsan Hoque)表示,这可能不会捕捉到“真正的无聊”,因为我们的精神状态通常都是潜意识的。他说,更客观的测试方式应该是反复询问测试者是否想玩手机游戏,要注意他们说“是”的频率,以及他们玩游戏的时间。
不过,霍克也表示,他对该项研究的前景感到振奋,因为研究人员正在利用智能手机数据探索人们的精神世界。
“我们知道无聊会导致抑郁,而如果你能够推断出一个人处于无聊状态,那么你就可以采取相应的行动。”他说。
翻译:陈召强
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