Использование программы Child-Tracker для научных исследований
Child-Tracker вносит вклад в мировую систему Компьютерного Наблюдения начиная с 2001-го года когда он впервые был опубликован как бесплатная программа-кейлогер, которая не только записывала текст набранный на клавиатуре, но и хронологию использованных программ. Позднее в 2010 году Child-Tracker уже был представлен как онлайн служба Родительского Контроля для наблюдения за использованием компьютеров и смартфонов. Начиная с 2016 года программное обеспечение Child-Tracker уже используется научным сообществом в экспериментах с машинным обучением где необходимы большие наборы данных (датасеты) о поведении людей за компьютером.
Сейчас ученые всего мира используют приложение Child-Tracker для исследования психометрических моделей поведения людей на основе цифровых отпечатков, которые создаются при использовании компьютера (клавиатура, нажатие клавиш мыши, длительность и очередность использования программ и сайтов). Основные проблемы заключаются в том, чтобы определить, как временной аспект компьютерной активности человека соотносятся с определенными показателями личности. Имеются в виду индивидуальные личностные показатели из Большой Пятерки (англ. FFM, OCEAN или CANOE), которые можно описать как «открытость опыту», добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм.
Кроме того, определение различных эффектов, влияющих на многозадачность работы за компьютером и их связь со стрессом, представляет собой большую область для исследований. Негативное влияние социальных сетей на настроение студентов как фактор отвлечения внимания также является одним из важных выводов исследователей, что означает, что в будущем следует продолжить исследование влияния социальных сетей на поведение человека.
С другой стороны измерение цифровых показателей позволяет обнаружить влияние других факторов на работников информационной сферы. К ним относятся показатели продолжительности сна, физиологические или когнитивные причины, мотивация вне офиса и др.
Научное сообщество также работает над обнаружением эффективных методов сбора и лучшей оценки информации об использовании компьютерных приложений пользователем, с целью последующего изучения моделей поведения.
Различные отрасли также крайне заинтересованы в разработке модели измерения решений, принимаемых с учетом человеческого фактора, а также измерения поведенческой модели привилегированных пользователей в критически важных информационных инфраструктурах. Подобная информация крайне важна в области информационной криминалистики, расследования инцидентов информационной безопасности, а также в технологиях непрерывной аутентификации.
В образовательной сфере также были попытки отслеживать цифровые следы, чтобы найти пробелы в учебном процессе, а также, чтобы определить профессиональную этику для переводчиков.
Программа Child-Tracker позволяет записывать все типы цифровой активности пользователя за компьютером либо смартфоном в хронологическом порядке в журнал действий. Эти данные используются в машинном обучении в качестве признаков. Список признаков для создания цифрового отпечатка включает:
- Время начала и завершения использования компьютера с момента его включения.
- Время использования программ, время переключения между программами;
- Время активации заголовка окна(Window title activation time);
- Начало, продолжительность и завершение пауз во время ввода данных;
- Использование Web-сайтов, переключение и время активности;
- Перемещение мыши и клики;
- События возникающие при вводе данных с клавиатуры, с именем активного приложения или адреса web-сайта;
- Коммуникация: входящие и исходящие сообщения Skype;
- Плагин для Web браузера с подробным отслеживанием активности на веб-страницах: прокрутка, щелчок, навигация при наведении, время ожидания ответа пользовательского интерфейса;
- Данные отслеживания движений глаз (при помощи ИК камеры, только в Windows 10);
- Периодическое создание снимков экрана;
- Периодическое получение снимков с Web-камеры;
- Запись звука микрофоном для определения голосовой активности;
Child-Tracker позволяет предоставить данные журнала действий в форматах CSV, JSON, HTML с точностью до миллисекунд;
Изучение группы пользователей при помощи Child-Tracker возможно в локальном облачном сервисе Child-Tracker, которое позволяет собирать и анализировать данные по всей школе или университету. Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.
Как настроить Child-Tracker для создания датасета
С помощью Child-Tracker очень легко создать свой датасет для машинного обучения и выбрать какие признаки вам необходимы для дальнейшего анализа.
Установите программу Child-Tracker, откройте опции программы и закладку Format. Установите формат времени в миллисекундах и совокупные события для регистрации которые будут играть роль признаков в вашей модели машинного обучения.
По умолчанию программа Child-Tracker не требует подключения к облачному сервису и возможно управлять мониторингом и хранить данные локально на компьютере.
Как записать датасет в файлах CSV или JSON
Child-Tracker позволяет выводить собранные данные и признаки в файлы CSV или JSON для последующей обработки. Данные т.е. будущие признаки, включают дату и время события, тип, название, заголовок, продолжительность и атрибуты события.
События мыши, 'mouse' tag:
mouse,13:24:00:526,notepad, Move ,1437:945
mouse,13:24:00:558,notepad, Move ,1354:849
mouse,13:24:00:590,notepad, Move ,1313:806
mouse,13:24:00:621,notepad, Move ,1295:776
mouse,13:24:00:646,notepad, Move ,1278:738
mouse,11:08:53:474,notepad, Scroll ,689:728
mouse,11:16:23:698,notepad, Click ,144:30
где 'notepad' это название активного процесса.
События клавиатуры, 'keystroke' tag:
keystroke,13:19:34:7,notepad,t
keystroke,13:19:34:91,notepad,y
keystroke,13:19:34:459,notepad,p
keystroke,13:19:34:932,notepad,i
keystroke,13:19:34:940,notepad,n
keystroke,13:19:34:992,notepad,g
Выбор текущего программного UI, 'app' tag:
app,13:25:47:854,notepad,Untitled - Notepad
В указанное время пользователем была выделена программа с заголовком 'Untitled - Notepad' .
Выбор пользователем Web-сайта( URL selection), 'url' tag:
url,11:16:23:625,0,https://mail.google.com/mail/u/0/#inbox,Incomming (96) - test@gmail.com - Gmail - Google Chrome
Другие теги: system, folder, mp3, idle, jpg, chat
Локальный сервер Child-Tracker
Позволяет централизованно собирать данные с множества устройств расположенных в школах или отделах организации;
Можно собрать данные для одного человека загруженные с нескольких устройств, таких как телефоны и компьютеры, и объединить их в одну запись журнала. Это упрощает проведение контекстных исследований на нескольких устройствах.
Экспорт данных: таблицы SQL с данными мониторинга.
Инструмент мониторинга с открытым исходным кодом
Мы всегда открыты для сотрудничества с образовательными организациями и готовы предоставить новейший исходный код приложений Child-Tracker, Сервера и поддержать исследования с помощью наших экспериментальных пользовательских функций.
Список ссылок
Этот список поможет вам лучше определить направления, предметные области и достижения прошлых исследований проведенных при помощи программы Child-Tracker и Child-Tracker Server. Список исследований, проводимых в данной области:
Обнаружение многозадачной работы и негативных процедур в компьютерных журналах
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-40397-7_52
Строго по Facebook: ненавязчивый метод для дифференциации пользователей
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2698996
Цифровые следы: прогнозирование личности по временным схемам использования технологий
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3123139
Стресс и многозадачность в повседневной жизни студента колледжа: эмпирическое исследование онлайн-активности
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2557361
Роль сна в жизни студента: фокус внимания, Facebook и настроение
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2858437
Разработка программы для мобильных устройств для записи взаимодействия учащихся с объектами обучения проводимого через Интернет
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6268085
Collecte, traitement et analyse de traces pour identifier la circulation de pratiques numériques des lycéens (Исследование поведения старшеклассников при работе онлайн)
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01460633/
Аналитика рабочей станции в распределенном эксперименте в боевых условиях.
http://www.dodccrp.org/events/19th_iccrts_2014/post_conference/papers/060.pdf
Больше друзей, больше взаимодействий? Связь между размером сети и активностью в Facebook
https://journals.uic.edu/ojs/index.php/fm/article/view/8195
"LA TRADUCCIÓN DE FRASEOLOGISMOS EN EL AULA DE TRADUCCIÓN GENERAL "
Gisela Marcelo Wirtnizer José Jorge Amigo Extremera
http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:942582
Изучение моделей использования мобильных устройств с помощью библиотеки нейронной сети FANN
