スマートフォンアプリ利用シーケンスから社会メディア利用を予測する: LSTMおよびTransformerニューラルネットワークを用いた習慣的行動のモデル化

Główne pojęcia

スマートフォンアプリ利用シーケンスから社会メディア利用を予測できることを示し、個人差があることを明らかにした。

Streszczenie

本研究は、スマートフォンアプリ利用の時系列データを用いて、社会メディア利用の予測可能性を検討した。

• 長短期記憶(LSTM)およびTransformerニューラルネットワークを用いて、個人レベルおよび集団レベルでの社会メディア利用の予測を行った。
• 社会メディア利用は個人差が大きいものの、全体としては一定程度予測可能であることが示された。
• 個人別モデルと一般モデルの比較から、一般モデルが多様な個人の行動パターンを捉えられていることが明らかになった。
• 社会メディア利用の予測可能性は、利用頻度とは関連が低く、習慣的行動の別の側面を捉えていることが示唆された。
• 先行アプリ利用シーケンスの長さと予測精度の関係から、3-10個程度の直近の利用履歴が重要であることが明らかになった。
• 本研究の知見は、ユーザーモデリングや習慣的行動の理解に貢献し、健全なテクノロジー利用の促進につながる可能性がある。

Statystyki

スマートフォンユーザーは1日平均4.5時間スマートフォンを使用している。
スマートフォンアプリ利用の平均は1日2,856回、社会メディアアプリ利用の割合は25.33%である。

Cytaty

なし

Kluczowe wnioski z

Social Media Use is Predictable from App Sequences: Using LSTM and Transformer Neural Networks to Model Habitual Behavior

by Heinrich Pet... o arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16066.pdf

Głębsze pytania

スマートフォンアプリ利用の予測可能性と、ユーザーの心理的特性や well-being との関係はどのようなものか。

この研究では、スマートフォンアプリ利用の予測可能性が、ユーザーの習慣や行動パターンに関連していることが示されています。特に、社会メディア利用が習慣的な行動であることが強調されており、前の行動に基づいて次の行動が予測されることが重要であるとされています。このような習慣的な行動パターンは、ユーザーの心理的特性や well-being に影響を与える可能性があります。例えば、過度なスマートフォン利用が孤独感やうつ病に関連していることが示唆されています。したがって、スマートフォンアプリ利用の予測可能性が高いユーザーは、より健康的な利用パターンや well-being を維持する可能性が高いと考えられます。さらに、この予測可能性の高さは、ユーザーの認知的負荷や注意配分にも影響を与える可能性があります。例えば、予測可能な行動パターンがあることで、ユーザーはより効果的に時間を管理し、スマートフォン利用にかかる認知的負荷を軽減することができるかもしれません。

スマートフォンアプリ利用以外の特定のアプリ利用についても、同様の予測モデルを適用できるだろうか。

この研究では、スマートフォンアプリ利用の予測可能性をモデル化するために、LSTMやtransformerニューラルネットワークを使用しています。これらのモデルは、特定のアプリ利用に限らず、さまざまな行動パターンの予測に適用可能です。したがって、特定のアプリ利用に関する予測モデルを構築することは可能であり、他の行動や習慣にも同様のアプローチを適用することができます。例えば、特定の健康習慣や学習習慣など、さまざまな行動パターンを予測するために同様の予測モデルを使用することが考えられます。このようなアプローチは、個々の行動や習慣の理解を深め、より効果的な介入や予測を可能にすることができます。

スマートフォンアプリ利用の予測可能性は、ユーザーの認知的負荷や注意配分にどのような影響を及ぼすのだろうか。

スマートフォンアプリ利用の予測可能性が高い場合、ユーザーの認知的負荷や注意配分にいくつかの影響を与える可能性があります。まず、予測可能な行動パターンがあることで、ユーザーはより効果的に時間を管理し、スマートフォン利用をより効率的に行うことができるかもしれません。これにより、ユーザーはより集中して作業を行ったり、より効果的にタスクを遂行したりすることができるかもしれません。また、予測可能性が高い場合、ユーザーは自分の行動や習慣により意識的になり、より健康的な利用パターンを確立する可能性があります。さらに、予測可能性が高いことで、ユーザーはより適切なタイミングで通知を受け取ったり、特定のアプリを利用したりすることができるため、認知的負荷を軽減することができるかもしれません。つまり、スマートフォンアプリ利用の予測可能性は、ユーザーの認知的負荷や注意配分にポジティブな影響を与える可能性があります。