Diese Dissertation folgt der Frage, ob und wie die Erkennung des Charakters von Konversationen helfen kann, proaktive Aktionen, insbesondere Benachrichtigungen, auf Smartphones weniger störend zu gestalten. Wir stellen ein System vor, welches Gespräche des Nutzers erfasst und hinsichtlich in Sprache eingebetteter affektbezogener und sozialer Merkmale analysiert. Letztendlich zeigt sich, dass Information beider Arten die Genauigkeit von persönlichen Modellen der Benachrichtigungspräferenz signifikant verbessern.
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Diese Dissertation folgt der Frage, ob und wie die Erkennung des Charakters von Konversationen helfen kann, proaktive Aktionen, insbesondere Benachrichtigungen, auf Smartphones weniger störend zu gestalten. Wir stellen ein System vor, welches Gespräche des Nutzers erfasst und hinsichtlich in Sprache eingebetteter affektbezogener und sozialer Merkmale analysiert. Letztendlich zeigt sich, dass Information beider Arten die Genauigkeit von persönlichen Modellen der Benachrichtigungspräferenz signifi...
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