专栏首页arxiv.org翻译专栏霍克斯模型的电信模式揭示了人际关系的动态和个性特征(社会和信息网络)

霍克斯模型的电信模式揭示了人际关系的动态和个性特征(社会和信息网络)

我们的手机包含了大量关于我们的私人信息,这不是新闻,这也是为什么我们要尽量保证手机的安全。但即使是我们通信方式的痕迹,也能看出不少关于我们的信息。在这项工作中,我们从参加网信研究的200名学生的通话和短信记录入手,将其与学生与同龄人的关系类型,甚至与他们的性格特征联系起来。首先,我们表明,具有幂律衰减核的霍克斯点过程可以准确地模拟同伴之间的通话活动。其次,我们表明霍克斯模型的拟合参数可以预测关系的类型,并且霍克斯过程的泛化误差可以被用来检测关系类型的变化,因为它们正在发生。最后,我们通过共同对研究中的学生发起的一系列交流进行建模,为他们建立描述符。我们发现,霍克斯建模的通信模式可以预测学生的Big5心理特征,其准确度几乎与用户填写的有关兴趣爱好、活动、幸福感、成绩、健康状况和阅读书籍数量的调查一样。这些结果具有重要意义,因为它们表明,通常驻留在个人控制之外的信息(如通话和短信记录)揭示了他们的关系,甚至他们的个性特征的信息。

原文题目: Hawkes-modeled telecommunication patterns reveal relationship dynamics and personality traits (Social and Information Networks)

原文:It is not news that our mobile phones contain a wealth of private information about us, and that is why we try to keep them secure. But even the traces of how we communicate can also tell quite a bit about us. In this work, we start from the calling and texting history of 200 students enrolled in the Netsense study, and we link it to the type of relationships that students have with their peers, and even with their personality profiles. First, we show that a Hawkes point process with a power-law decaying kernel can accurately model the calling activity between peers. Second, we show that the fitted parameters of the Hawkes model are predictive of the type of relationship and that the generalization error of the Hawkes process can be leveraged to detect changes in the relation types as they are happening. Last, we build descriptors for the students in the study by jointly modeling the communication series initiated by them. We find that Hawkes-modeled telecommunication patterns can predict the students' Big5 psychometric traits almost as accurate as the user-filled surveys pertaining to hobbies, activities, well-being, grades obtained, health condition and the number of books they read. These results are significant, as they indicate that information that usually resides outside the control of individuals (such as call and text logs) reveal information about the relationship they have, and even their personality traits.

原文作者:Mateusz Nurek, Radosław Michalski, Marian-Andrei Rizoiu

原文地址https://arxiv.org/abs/2009.02032

原文链接:https://arxiv.org/abs/2009.02032

原文作者:Mateusz Nurek, Radosław Michalski, Marian-Andrei Rizoiu

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 片状静止任意稀疏网络序列中所有可检测变化点的一致性检测和优化定位(社会和信息网络)

    我们考虑了在片状静止网络的背景下的离线变化点检测和定位问题,其中可观测的是一个有限的网络序列。我们开发了基于观测网络自适应修剪邻接矩阵的一些适当修改的CUSUM...

    Jillchen996
  • 关于推特上关于羟氯喹治疗COVID-19疗效的两极化对话的立场数据集(社会信息网络)

    在本研究进行时,引起COVID-19大流行的SARS-CoV-2病毒已经在全球范围内显著扩散。考虑到政策的不确定性、健康风险、财政困难等因素,网络媒体,尤其是推...

    Jillchen996
  • 用于分析股票所有权网络的Dirichlet网络分布的非对角线混合物(社会和信息网络)

    在对复杂网络的研究中,块模型被广泛应用。基石模型是随机块模型(SBM),在过去几十年中被广泛使用。然而,SBM在分析复杂网络时受到限制,因为该模型实质上是一个随...

    Jillchen996
  • Social networks and health: Communicable but not infectious

    Harvard Men’s Health Watch Poet and pastor John Donne famously proclaimed “No ma...

    互联网金融打杂
  • 记录一次Stack上关于“数学之美”的brainstorm

    math.stackexchange.com是stackExchange上一个和数学有关的论坛, 有点类似我们的贴吧, 当然质量肯定不可相提并论的.

    Jean
  • 片状静止任意稀疏网络序列中所有可检测变化点的一致性检测和优化定位(社会和信息网络)

    我们考虑了在片状静止网络的背景下的离线变化点检测和定位问题,其中可观测的是一个有限的网络序列。我们开发了基于观测网络自适应修剪邻接矩阵的一些适当修改的CUSUM...

    Jillchen996
  • 网络系统的可扩展多智能体强化学习(CS AI)

    长期以来,人们已经认识到,由于状态和操作空间的大小在代理程序数量中呈指数级增长,因此多代理程序强化学习(MARL)面临着重大的可伸缩性问题。在本文中,我们确定了...

    刘子蔚
  • C++核心准则C.134:确保所有非常量数据成员具有相同的访问权限‍

    C.134: Ensure all non-const data members have the same access level

    面向对象思考
  • 自主人工思维系统的视角与伦理(cs AI)

    自主式人工思维系统的可行性需要将人类获取信息和发展思维的方式与当前自主式信息系统的能力进行比较。我们的模型使用了四个层次:信息系统层次、认知层次、语言层次和数字...

    RockNPeng
  • 伸展树的先序和后序

    摘要:设T是二叉搜索树。我们证明了关于Splay算法行为的两个结果(Sleator和Tarjan 1985)。我们的第一个结果是通过按照T的预订或T的后序的顺序...

    罗大琦

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券