마우스 클릭의 시간적 패턴 (클릭 시간 목록)만을 기반으로 컴퓨터 사용자의 활동을 예측할 수 있습니까?
예를 들어 작업 중 : Facebook에서 시간을 보내고 vs. 사진을보고 vs. 컴퓨터 게임을합니다.
그들이 더 세밀한 예측 (예 : 스타 크래프트 vs 카운터 스트라이크 vs SimCity 재생)이라면 나도 관심이 있습니다.
(논쟁 적으로) 누군가가 (빠르고 파열 한 클릭으로 인해) 재생 중이거나 사진 (동일한 간격으로 클릭 한 것)을보고 있지만, 그 문제에 대해 더 객관적인 조사 결과 (게시물, 블로그 연구 등)가 있는지 관심이 있습니다. .
편집하다:
키보드 클릭 (키를 누르는 것을 구별하지 않고) 또는 결합 된 접근법 (마우스 + 키보드)에 똑같이 관심이 있습니다.
답변
내가 조사 할 시간이 있었으면 좋겠다는 큰 의문. 나는 그것이 다루기 쉽다고 확신합니다. 데이터가 있습니까?
궤적을 근사화하고 효율적으로 인코딩 (요청시 참조)하고 마우스 클릭 빈도의 첫 번째 차이를 취함으로써 (즉, 클릭 빈도가 변경되지 않으면 0을 저장하여) 차원을 줄일 수 있습니다. 또한 클릭의 도착 간 도착 시간 분포를 추정하여 분류 할 수 있는지 확인할 것입니다.
문헌을 살펴 보려면 시선 운동과 전통적인 상호 작용을 사용한 활동 인식을 참조하십시오 . “유비쿼터스 / 퍼베이시브 컴퓨팅”및 “인간-컴퓨터 상호 작용”커뮤니티에서 더 많은 리드를 찾아야합니다.
데이터를 얻으려면 keylogger를 사용하여 직접 생성하는 것이 좋습니다 . 컴퓨터 보안 또는 해킹과 관련된 포럼에서 도움을 요청하는 것이 좋습니다. 대부분 키보드를 기록하지만 마우스 용으로도있을 수 있습니다. 실패하면 자신의 소프트웨어를 작성할 수 있습니다 .