Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2023-06-28 |
タイトル |
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タイトル |
スマートフォンの利用履歴に着目したBig Five推定モデルの提案 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
実空間データ分析,AI |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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株式会社NTTドコモ |
著者所属 |
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株式会社NTTドコモ |
著者所属 |
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株式会社NTTドコモ |
著者所属 |
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株式会社NTTドコモ |
著者名 |
山下, 毅
濱谷, 尚志
土井, 千章
檜山, 聡
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,パーソナルデータの活用は進んでいるが,ユーザの性格 (パーソナリティ) を考慮した取り組みに関しては解決すべき課題がある.パーソナリティの 1 つとして広く用いられている Big Five は,質問紙やインタビューを通じて取得するのが一般的であるが,対象とするサービスの全ユーザから取得するには,ユーザやサービス提供者に多大なコストがかかり困難である.そのため本研究では,スマートフォンから取得可能な利用履歴を用いて,Big Five を推定する手法を提案する.本研究の貢献として,7,850 人を対象として,スマートフォンの利用履歴と Big Five に関するデータを収集し,Big Five の分布及び年齢や性差などの分析を行い,Big Five の各因子の得点を推定する機械学習モデルを構築したことが挙げられる.結果として,Big Five の 5 つの因子の観測値と本手法による予測値の相関係数に関して,.22-.41 を確認した. |
書誌情報 |
マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2023論文集
巻 2023,
p. 100-107,
発行日 2023-06-28
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |