Resumen

En la actualidad, los dispositivos inteligentes como parte de la vida diaria recopilan datos sobre sus usuarios con la ayuda de sensores colocados en ellos. Los datos del sensor suelen ser datos físicos, pero las aplicaciones móviles recopilan más que datos físicos, como los hábitos de uso del dispositivo e intereses personales. Los datos recopilados suelen clasificarse como personales, pero contienen información valiosa sobre sus usuarios cuando se analizan e interpretan. Uno de los principales propósitos del análisis de datos personales es hacer predicciones sobre los usuarios. Los datos recopilados pueden dividirse en dos categorías principales: datos físicos y datos conductuales. Los datos conductuales también se conocen como datos neurofísicos. Se recopilan parámetros físicos y neurofísicos como parte de este estudio. Los datos físicos contienen mediciones de los usuarios como latidos cardíacos, calidad del sueño, energía, parámetros de movimiento/movilidad. Los datos neurofísicos contienen patrones de pulsaciones de teclas como velocidad de escritura y errores de escritura. También

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Dispositivos inteligentes; Recopilación de datos; Datos físicos; Datos de comportamiento; Parámetros neurofísicos; Modelos de aprendizaje profundo
• Keywords:Smart devices; Data collection; Physical data; Behavioral data; Neurophysical parameters; Deep learning models