关于感知碳足迹的用户研究
机器学习
2019-12-05 v2 计算机与社会
机器学习
物理与社会
摘要
我们提出一种统计模型以理解人们对其碳足迹的感知。鉴于很少有人以绝对量考量CO2影响，我们设计了一个系统，通过对其行为相对碳足迹的简单成对比较来探查人们的感知。该模型的构建使我们能够采用主动学习方法来选择对模型参数最具信息量的行为对。我们定义了18种行为，并在一个大学校园内从176名用户收集了2183条比较的数据集。早期结果揭示了改进气候传播和加强气候减缓的有前景方向。
引用
@article{arxiv.1911.11658,
title = {A User Study of Perceived Carbon Footprint},
author = {Victor Kristof and Valentin Quelquejay-Leclère and Robin Zbinden and Lucas Maystre and Matthias Grossglauser and Patrick Thiran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11658},
year = {2019}
}