Core Concepts
ビッグデータとディープデータを統合的に収集し、人間の行動と経験をより包括的に理解することを目的とした、i-Logシステムの提案。
Abstract
本論文では、ビッグデータとディープデータを統合的に収集するi-Logシステムについて述べている。
i-Logシステムの主な特徴は以下の通りである:
- 研究者が実験計画を立て、参加者にセンサーデータと自己報告データの収集を依頼する。
- 参加者は自身のスケジュールに合わせて実験計画を修正することができる。
- 機械学習を用いて、参加者の状況に応じた適切な質問タイミングを判断する。
- 収集されたデータは長期メモリデータベースに保存され、ダッシュボードで可視化される。これにより、実験の進捗状況を監視し、洞察を得ることができる。
このシステムにより、ビッグデータとディープデータを統合的に収集し、人間の行動と経験をより包括的に理解することが可能となる。今後の課題としては、実世界での評価と、倫理的・プライバシーの問題への対応が挙げられる。
Stats
スマートフォンセンサーを使って大量のデータを収集できる
人間の主観的な経験と行動を理解するためにディープデータが必要
ビッグデータとディープデータを統合することで、人間の行動と経験をより包括的に理解できる
Quotes
"Big-Thick data enables a machine understanding of human behavior and activities, as well as the human interpretation of what they are doing, i.e., their own personal descriptions of the why, what, and how."
"When both are integrated to form Big-thick data, they render a more holistic view of human needs and preferences to machines."