DiversityOne：面向日常生活行为建模的多国家智能手机传感器数据集
计算机与社会
2025-02-06 v1 社会与信息网络
摘要
通过个人设备(如智能手机和智能手表)理解年轻成年人的日常生活行为是实现多种应用的关键，从增强移动应用的用户体验到在数字健康应用中实现适当的干预。为了实现这一目标，先前的研究依赖于将被动传感器数据与人类提供的注释或自我报告相结合的数据集。然而，许多现有数据集范围受限，常常只关注全球北方的特定国家，涉及的参与者数量有限，或使用受限的传感器范围。这些限制restricts捕捉跨国家人类行为变异的能力，包括研究模型泛化和鲁棒性的可能性。为解决这一问题，我们引入DiversityOne数据集，覆盖八个国家(中国、丹麦、印度、意大利、墨西哥、蒙古、巴拉圭和英国)，包含来自782名大学生的四周数据。DiversityOne包含来自26种智能手机传感器模态和350K+自我报告的数据。截至目前，它是目前最大且最具多样性的公开数据集之一，具有详尽的人口学和心理社会调查数据。DiversityOne为研究 ubiquitous computing中的重要研究问题，特别是跨国家领域适应和泛化提供了可能，而这些研究领域由于缺乏足够数据集而长期未被充分探索。
引用
@article{arxiv.2502.03347,
title = {DiversityOne: A Multi-Country Smartphone Sensor Dataset for Everyday Life Behavior Modeling},
author = {Matteo Busso and Andrea Bontempelli and Leonardo Javier Malcotti and Lakmal Meegahapola and Peter Kun and Shyam Diwakar and Chaitanya Nutakki and Marcelo Dario Rodas Britez and Hao Xu and Donglei Song and Salvador Ruiz Correa and Andrea-Rebeca Mendoza-Lara and George Gaskell and Sally Stares and Miriam Bidoglia and Amarsanaa Ganbold and Altangerel Chagnaa and Luca Cernuzzi and Alethia Hume and Ronald Chenu-Abente and Roy Alia Asiku and Ivan Kayongo and Daniel Gatica-Perez and Amalia de Götzen and Ivano Bison and Fausto Giunchiglia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03347},
year = {2025}
}