猎云网9月7日报道 （编译：小白）
给你的无所不能的智能手机加一个“无聊探测器”。
最近一个研究小组声称他们设计出了一个可以通过观察手机活动来推测你是否无聊的算法，比如用户最近接听电话或查收短信的时间，每天使用手机的时间和频率。
这项研究工作由几位在巴塞罗那的西班牙电信研究所的研究员主持，并将于下周在日本举行的UbiComp（全球普适计算大会）上展示。
研究人员发现通过分析这些数据可以可靠地预测83%的无聊时间。为了进一步验证研究结果的准确性，研究人员给无聊的智能手机用户发送了一个去查看BuzzFeed（新闻聚合网站）上文章的提醒——通常无聊的人群在这个网站上的点击次数远大于普通人。
让机器学习来推测人类的精神状态有一定难度，然而用智能手机准确地做到推测用户的无聊状态是一个了不起的进步。比如，如果某个应用能够推测你是否无聊，以及知道你所处位置，它就可以给你推荐一些可能感兴趣的活动消磨时间。
事实上，至少已经有一家创业公司正在做相似的尝试。这家公司叫Triggerhood，专门设计帮助应用收集用户数据的软件。这些收集的数据与手机使用情况有关，通过这些数据应用可以预测出给用户化推送消息的最佳时机。
起初，这群电信研究人员通过Android应用让参与研究的用户在两周时间内每天多次评估他们的无聊程度。然后将这些数据与其他数据——用户使用的应用数量，手机使用强度等等做比较。
为了保证结果算法的准确性，研究人员又设计了另一个Android应用，独立判断用户是否感到无聊。当这个应用认为用户现在很无聊时，就给用户发送一个消息，询问他们现在是否愿意打开BuzzFeed浏览一些新闻内容。另一批参与研究的用户被安排使用这个独立应用两周。
然后研究人员发现被认为无聊的人们更倾向于在收到提醒之后阅读新闻内容，而且在上面所花的时间也比随机打开BuzzFeed的人更久。
Tilman Dingle，德国斯图加特大学的一名毕业生，也是该论文的共同作者，去年以访问研究员的身份参与了该项研究。他说，现在我们打算找出人们在无聊的时候更喜欢用什么方式打发时间，以及这些方式中是否包括自我学习——比如提高西班牙语之类的。
然而让人们允许一个应用或服务收集分析大量个人手机使用行为的信息数据，又是一件无比困难的事情。
除此之外人们还会质疑，研究人员通过采集这些不断让用户反馈自己无聊程度而得到原始数据，对预测无聊到底能有多精确。
Ehsan Hoque，罗彻斯特大学计算机科学员的一位助理教授，他同时也共同负责学校人机交互实验室。他说，上述研究中所捕捉到的无聊或许并非“真正的无聊”，因为我们的大脑存在着潜意识。
他认为一个能够更加客观地衡量无聊的方式应该是不断询问用户是否想在手机上玩游戏，然后记录下肯定回答次数和每次玩游戏的时间。
尽管如此，Hoque仍对这项研究十分推崇，因为它向人们展示了利用智能手机数据预测人类情感状态的美好前景。
“众所周知，无聊会导致低落情绪产生。所以，如果你能预测无聊，你就可以提前消除这些负面情绪的隐患。”Hoque最后说道。
Source: Mashable
