从理论到行为：迈向参与度的通用模型

参与度是一个模糊的概念。在本文中，我们通过将参与度直接与人类行为相联系来机制化地操作化该概念，并表明参与度的构念可用于塑造和解释数据驱动方法。首先，我们概述了参与度建模的形式化框架。其次，我们在先前受理论启发的数据驱动方法基础上进行扩展，通过提出一种新的建模技术——Melchoir 模型，以更好地建模参与过程。第三，我们说明了如何通过模型比较与检视，将机器学习模型与底层理论框架相联系。最后，我们结合理论驱动的假设讨论结果，并强调我们工作在工业中的潜在应用。