Interpreting Models of Social Group Interactions in Meetings with Probabilistic Model Checking
Interpreting Models of Social Group Interactions in Meetings with Probabilistic Model Checking
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用概率模型检查解释会议中社会群体互动的模型
DOI：
10.1145/3279981.3279988
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Andrei O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Andrei O
计算社会科学的一个主要挑战在于对人类交流的时间动力学进行建模和解释。了解小群体互动有助于阐明与人类交流有关的社会学和社会心理学问题。以前的工作表明，马尔可夫奖励模型可以用来分析会议中的群体互动。我们通过将交互上的查询描述为概率时态逻辑属性，并使用概率模型检测来分析它们，进一步探索了这些模型的潜力。在这项研究中，我们分析了来自情景和非情景会议的标准语料库的数据集，并展示了我们的方法的表现力，以验证预期的交互和确定感兴趣的模式。
A major challenge in Computational Social Science consists in modelling and explaining the temporal dynamics of human communication. Understanding small group interactions can help shed light on sociological and social psychological questions relating to human communications. Previous work showed how Markov rewards models can be used to analyse group interaction in meeting. We explore further the potential of these models by formulating queries over interaction as probabilistic temporal logic properties and analysing them with probabilistic model checking. For this study, we analyse a dataset taken from a standard corpus of scenario and non-scenario meetings and demonstrate the expressiveness of our approach to validate expected interactions and identify patterns of interest.
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作者：
Andrei O
通讯作者：
Andrei O
用于分析群体互动的马尔可夫奖励模型
DOI：
10.1145/3136755.3136778
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction
影响因子：
--
作者：
Gabriel Murray
通讯作者：
Gabriel Murray
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DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
Journal of Artificial Societies and Social Simulation
影响因子：
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作者：
Frantisek Kalvas
通讯作者：
Frantisek Kalvas
使用马尔可夫奖励分析对小组社交序列中的参与进行建模
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
NLP+CSS@ACL
影响因子：
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作者：
Gabriel Murray
通讯作者：
Gabriel Murray
影响因子：
2.7
作者：
Carletta, Jean
通讯作者：
Carletta, Jean