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Twitter, Sensors and UI: Robust Context Modeling for Interruption Management

机译：Twitter，传感器和UI：用于中断管理的可靠上下文建模

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In this paper, we present the results of a two-month field study of fifteen people using a software tool designed to model changes in a user's availability. The software uses status update messages, as well as sensors, to detect changes in context. When changes are identified using the Kullback-Leibler Divergence metric, users are prompted to broadcast their current context to their social networks. The user interface method by which the alert is delivered is evaluated in order to minimize the impact on the user's workflow. By carefully coupling both algorithms and user interfaces, interruptions made by the software tool can be made valuable to the user.
机译：在本文中，我们展示了使用一种软件工具对十五个人进行的为期两个月的实地研究的结果，该软件工具旨在对用户可用性的变化进行建模。该软件使用状态更新消息以及传感器来检测上下文的变化。当使用Kullback-Leibler Divergence度量标识更改时，将提示用户向其社交网络广播其当前上下文。评估通过其传递警报的用户界面方法，以最大程度地减少对用户工作流程的影响。通过仔细耦合算法和用户界面，可以使软件工具产生的中断对用户有价值。

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