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Circadian Cycles and Work Under Pressure: A Stochastic Process Model for E-learning Population Dynamics

  • Christian Backhage
  • César OjedaEmail author
  • Rafet Sifa
Conference paper

Zusammenfassung

Internetanalysetechniken, konzipiert zur Quantifizierung von Internetnutzungsmustern, erlauben ein tieferes Verständnis menschlichen Verhaltens. Neueste Modelle menschlicher Verhaltensdynamiken haben gezeigt, dass im Gegensatz zu zufällig verteilten Ereignissen, Menschen Tätigkeiten ausüben, die schubweises Verhalten aufweisen. Besonders die Teilnahme an Internetkursen zeigt häufig Zeiträume von Inaktivität und Prokrastination gefolgt von häufigen Besuchen kurz vor den Prüfungen. Hier empfehlen wir ein stochastisches Prozessmodell, welches solche Muster kennzeichnet und Tagesrhythmen menschlicher Aktivitäten einbezieht. Wir bewerten unser Modell anhand von realen Daten, die während einer Zeitspanne von zwei Jahren auf einer Plattform für Universitätskurse gesammelt wurden. Anschließend schlagen wir ein dynamisches Modell vor, welches sowohl Prokrastinationszeiträume als auch Zeiträume des Arbeitens unter Zeitdruck berücksichtigt. Da Tagesrhythmen und Prokrastination-Druck-Kreisläufe wesentlich für menschliches Verhalten sind, kann unsere Methode auf andere Tätigkeiten ausgeweitet werden, wie zum Beispiel die Auswertung von Surfgewohnheiten und Kaufverhalten von Kunden.

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Literatur

  1. [1] A. L. Barabasi, “The origin of bursts and heavy tails in human dynamics,” Nature, vol. 435, no. 7039, pp. 207–211, 2005.Google Scholar
  2. [2] F. Wu and B. Huberman, “Novelty and collective attention,” PNAS, vol. 104, no. 45, pp. 17 599–17 601, 2007.Google Scholar
  3. [3] R. Sifa, F. Hadiji, J. Runge, A. Drachen, K. Kersting, and C. Bauckhage, “Predicting Purchase Decisions in Mobile Free-to-Play Games,” in Proc. of AAAI AIIDE, 2015.Google Scholar
  4. [4] C. Ojeda, K. Cvejoski, R. Sifa, and C. Bauckhage, “Variable Attention and Variable Noise: Forecasting User Activity,” in Proc. of LWDA KDML, 2016.Google Scholar
  5. [5] R. D. Malmgren, D. B. Stouffer, A. E. Motter, and L. A. N. Amaral, “A Poissonian explanation for heavy tails in e-mail communication,” PNAS, vol. 105, no. 47, pp. 18153–18158, 2008. [Online]. Available: http://www.pnas.org/content/105/47/18153.abstract
  6. [6] R. G. Gallager and R. G. Gallager, Discrete stochastic processes. Kluwer Academic Publishers Boston, 1996, vol. 101.Google Scholar
  7. [7] M. A. Alvarez, D. Luengo, and N. D. Lawrence, “Latent force models,” in Proc. AISTATS, 2009.Google Scholar
  8. [8] T. Gunter, C. Lloyd, M. A. Osborne, and S. J. Roberts, “Efficient bayesian nonparametric modelling of structured point processes,” arXiv preprint arXiv:1407.6949, 2014.
  9. [9] C. Bauckhage, “Insights into internet memes.” in Proc. ICWSM, 2011.Google Scholar
  10. [10] Y. Matsubara, Y. Sakurai, B. A. Prakash, L. Li, and C. Faloutsos, “Rise and fall patterns of information diffusion: model and implications,” in Proc. KDD, 2012.Google Scholar
  11. [11] C. Bauckhage, K. Kersting, and F. Hadiji, “Mathematical models of fads explain the temporal dynamics of internet memes,” in Proc. ICWSM, 2013.Google Scholar
  12. [12] R. Sifa, C. Bauckhage, and A. Drachen, “The Playtime Principle: Largescale Cross-games Interest Modeling,” in Proc. of IEEE CIG, 2014.Google Scholar
  13. [13] D. R. Cox, “Some statistical methods connected with series of events,” J. Royal Statistical Society B, vol. 17, no. 2, pp. 129–164, 1955.Google Scholar
  14. [14] P. A. Lewis and G. S. Shedler, “Simulation of nonhomogeneous poisson processes by thinning,” Naval Research Logistics Quarterly, vol. 26, no. 3, pp. 403–413, 1979.Google Scholar
  15. [15] R. P. Adams, I. Murray, and D. J. MacKay, “Tractable nonparametric bayesian inference in poisson processes with gaussian process intensities,” in Proc. ICML, 2009.Google Scholar
  16. [16] S. Kirkpatrick, M. Vecchi et al., “Optimization by simmulated annealing,” science, vol. 220, no. 4598, pp. 671–680, 1983.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2017

Authors and Affiliations

  • Christian Backhage
    • 1
    • 2
  • César Ojeda
    • 1
    Email author
  • Rafet Sifa
    • 1
    • 2
  1. 1.Fraunhofer IAISSt. AugustinDeutschland
  2. 2.University of BonnBonnDeutschland

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