Analýza aktivity na počítači v pracovnom prostredí
Problém Skutočný time tracking je náročný Zamestnanec nevie koľko pracuje a na čom Zamestnávateľ nevie koľko zamestnanci skutočne pracujú Stratené 2 hodiny pracovného času denne [1] [1] článok
Riešenie Klasifikácia aktivít Pracuje/Nepracuje Kontext aktivity
Vieme určiť, kedy zamestnanec pracuje a kedy nie na základe stránok a aplikácií, ktoré si prezerá a používa Hypotéza 1
Metóda Klasifikácia stránok Podobné ako klasifikácia dokumentov
Klasifikácia Stránok Kategórie: Adult Content / News / Commercial / Work / Educational, Research / Discussion / Personal / Leisure / Media / Other Problem Typ: Pracovná vs. Nepracovná
Klasifikácia aktivít Kategórie: Multinomial Naive Bayes (Title/Title+Metadata/Title+Metadata+TfIdf) K-nearest (linky / linky + prepínania / prepínania) Typ: SVM
Dáta Logovátko unix/windows + chrome Časy a dĺžky aktivity v jednotlivých appkách Nadpisy, TF/IDF, metadáta Počet/ratio scrollov a klikov Vzájomné prepojenia jednotlivých stránok
Experiment Už existujúca klasifikácia, testovaná na 1000 anotovaných dátach (92% R2) Už vytvorené logovátko Už existujúce grafy Dokončuje sa experiment: manuálna klasifikácia 10 min týždenne / 5 min denne
Experiment – Vlastné logovanie ~80 hodín logovania sa ~90 aplikácií s aspoň 5 podstránkami ~400 aplikácií spolu ~1000 unikátnych stránok
Hľadajú sa dobrovoľníci Predpoklad: práca popri škole Odmena: pre 5 top - pivo Pekné real-time štatistiky o používaní PC Veľa optimalizačných feature v budúcnosti
Aplikovanie vedomostí Priebežné obmedzovanie únikov od práce na ~1h/deň Usmerňovať a systematizovať obdobia práce a oddychu obmedziť alerty, blikajúce taby nepracovných aplikácií Odporúčať prestávky ak vidím, že už sa nevie sústrediť Motivovať hláškami