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J-GLOBAL ID：202202266555307316   整理番号：22A0732427

ソーシャルメディア行動からの時間選好の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting time preference from social media behavior

著者 (4件)： Kurz Christoph F. (Munich School of Management and Munich Center of Health Sciences, Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen, Geschwister-Scholl-Platz 1, 80539 Munich, Germany) ,  Kurz Christoph F. (Institute of Health Economics and Health Care Management, Helmholtz Zentrum Muenchen, Ingolstaedter Landstrasse 1, 85764 Neuherberg, Germany) ,  Konig Adriana N. (Munich School of Management and Munich Center of Health Sciences, Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen, Geschwister-Scholl-Platz 1, 80539 Munich, Germany) ,  Konig Adriana N. (Institute of Health Economics and Health Care Management, Helmholtz Zentrum Muenchen, Ingolstaedter Landstrasse 1, 85764 Neuherberg, Germany)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 130  ページ： 155-163  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間選好または遅延割引は,健康および生活関連選択をどのように行うかにおいて重要な役割を果たす。より小さな,即時報酬をより大きく,遅延した報酬に優先する傾向の変化は,付加的,経済的,および犯罪的行動と強く関連していることがわかった。社会的メディア(即ち,顔ブック)から一般ディジタルフットプリントを用いて,個人の双曲線割引率を予測し,その尤度を共有し,金銭的割引タスクに関するアンケートを完了する2,378人の参加者のサンプルを用いて,個人の双曲線割引率を予測した。予測タスクのための自動機械学習手法を採用した。著者らは,高いおよび低い時間選好の両方と強い相関を持つ様々な容易に解釈可能な話題を同定した。できるだけ高いランダム精度(r=0.30)で個々の割引率を予測することができた。著者らは,より現在のバイアスされた人から,公正な精度(65%まで)で,将来の指向の人を識別することができた。予測子としてFacebook Likesを使用することは,個人の物質使用行動に関する情報を使用するよりも非常に正確であるが,両予測子の組合せは予測精度をわずかに増加させた。社会的メディア行動からの割引率の予測は,個々の意思決定を改善する重要な機会を提供するが,また,潜在的マニピュレーションとプライバシー関連落とし穴ももたらす。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  経済 ,  行動 ,  情報 ,  情報サービス ,  双曲線 ,  犯罪 ,  プライバシー ,  個人 ,  アンケート ,  *情報メディア ,  機械学習
準シソーラス用語： 予測子 ,  予測精度 ,  尤度 ,  *ソーシャルメディア ,  Facebook , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Facebook ,  遅延割引 ,  機械学習 ,  ソーシャルメディア ,  時間選好

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルメディア ,  行動 ,  時間選好 ,  予測