利用个人大数据收集改进时间利用测量——2019年欧洲大数据黑客松的经验
计算机与社会
2020-04-28 v1
摘要
本文评估了在由欧盟统计局组织的、作为新技术与统计会议(NTTS)卫星活动的2019年欧洲大数据黑客松上使用i-Log的经验。i-Log是一个可从智能手机内部传感器捕获个人大数据以用于时间利用测量的系统。它允许收集异构类型的数据，为社会学城市田野研究带来新的可能。与用户位置或运动相关的传感器数据可用于调查时间日记回答并洞察之，评估其整体质量。核心思想是用户的回答用于训练机器学习算法，使系统能从用户习惯中学习并生成新的时间日记回答。反过来，这些新标签可用于评估现有标签的质量，或在用户未提供回答时填补空白。本文旨在介绍该试点研究、i-Log系统及调查中产生的 methodological 证据。
引用
@article{arxiv.2004.11940,
title = {Improving time use measurement with personal big data collection -- the experience of the European Big Data Hackathon 2019},
author = {Mattia Zeni and Ivano Bison and Britta Gauckler and Fernando Reis Fausto Giunchiglia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11940},
year = {2020}
}