用于家庭位置检测的个体级真值数据集
计算机与社会
2020-10-20 v1 物理与社会
摘要
家庭检测，即将手机设备指派给其家庭天线，是大多数移动手机数据文献研究中普遍存在的一个环节。尽管其被广泛使用，家庭检测依赖于一些难以在没有真值（即设备所有者所居住的地方）的情况下检验的假设。在本文中，我们对六十五名参与者的家庭检测算法准确性进行了前所未有的评估，这些参与者的确切家庭地址以及可能为其服务天线均为已知。此外，我们不仅分析了呼叫详细记录（CDRs），还分析了另外两种手机数据流：扩展详细记录（XDRs，即“数据”信道）与控制平面记录（CPRs，即网络流）。这些数据流不仅在时间粒度上不同，而且其数据生成机制也有差异，例如 CDRs 纯由人为触发，而 CPR 为纯机器触发事件。最后，我们量化了每种数据流成功进行家庭检测所需的数据量。我们发现数据流与算法的选择严重影响家庭检测，其中针对 XDRs 的时段算法表现最佳，而 CPRs 在所需数据量方面表现最佳。我们的工作有助于研究人员与从业者最小化数据请求并最大化家庭天线定位的准确性。
引用
@article{arxiv.2010.08814,
title = {An individual-level ground truth dataset for home location detection},
author = {Luca Pappalardo and Leo Ferres and Manuel Sacasa and Ciro Cattuto and Loreto Bravo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08814},
year = {2020}
}