マウス（またはキーボード）クリックのパターンとコンピューターユーザーのアクティビティの予測

マウスクリックの時間パターン（クリック時間のリスト）のみに基づいて、コンピューターユーザーのアクティビティを予測できますか？$[t_1,t_2,t_3,\ldots]$

例：Facebookでの作業、時間の使用、写真の視聴、コンピュータゲームの再生など。

それらがさらに細かい予測である場合（たとえば、StarCraft対Counter Strike対SimCityをプレイする場合）、私も同様に興味があります。

（間違いなく）誰かが遊んでいる（高速でバーストの多いクリックにより）か、写真を見ている（等間隔のクリック）のが聞こえますが、その件に関してさらに客観的な結果（出版物、ブログの調査など）があるかどうか興味があります。 。

編集：

私は、キーボードのクリック（どのキーが押されているかを区別せず）または組み合わせたアプローチ（マウス+キーボード）にも同様に興味があります。

自分を調査する時間があるといいのですが。扱いやすいと確信しています。データはありますか？

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軌道（要求に応じて参照）を概算して効率的にエンコードし、マウスのクリック頻度の最初の差を取ることで次元数を減らすことができます（つまり、クリックの頻度が変化しない場合は、ゼロを格納します）。また、クリックの到着時間の分布を推定して、そこから分類できるかどうかを確認します。

文献へのジャンプポイントについては、視線の動きと従来の相互作用を使用した活動認識を参照してください。「ユビキタス/パーベイシブコンピューティング」コミュニティや「人間とコンピュータの相互作用」コミュニティでは、さらにリードを見つける必要があります。

データを取得するには、キーロガーを使用して自分で生成することをお勧めします。コンピュータのセキュリティやハッキングに関連するフォーラムで助けを求めることをお勧めします。それらのほとんどはキーボードをログに記録しますが、マウスにも何かがあるかもしれません。これに失敗すると、独自のソフトウェアを作成できます。