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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Validating Self-reported Trends Using WiFi Tracking

verfasst von : Daniel Ebeling, Zach Luker, Seth Pacheco, Angela Payne, Nikki Rae

Erschienen in: HCI International 2018 – Posters' Extended Abstracts

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Observational data gathering is expensive as it traditionally relies on human intervention and intuition. However, with advances in Artificial Intelligence (AI) machines are gaining the capacity in making sense of the unstructured data observational methods yield [1]. With these advances in technology there is a new push to create innovative ways of gathering observational data to give context to self-reported user feedback.

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Literatur
1.
2.
3.
Sills, S., Song, C.: Innovations in Survey Research: An Application of Web-Based Surveys. Soc. Sci. Comput. Rev. 20(1), 22–30 (2002)CrossRef
4.
5.
6.
7.
Metadaten
Titel
Validating Self-reported Trends Using WiFi Tracking
verfasst von
Daniel Ebeling
Zach Luker
Seth Pacheco
Angela Payne
Nikki Rae
Copyright-Jahr
2018
Buch
HCI International 2018 – Posters' Extended Abstracts

Print ISBN: 978-3-319-92284-3

Electronic ISBN: 978-3-319-92285-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-92285-0_32

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