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Know thyself through data: Improving whatsapp interaction awareness with data-driven visualizations
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OA
AI
DOI：10.1016/j.chb.2025.108867.png)
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摘要
En 中文
• 超越屏幕时间指标：我们通过量化社交相关方面的短信习惯（如信息平衡和响应速度），利用捐赠的WhatsApp数据推进了数字行为分析。
• 客观与主观评估的比较：在短信行为的某些方面（如高峰活动时间），自我报告合理一致，而在其他方面（如聊天间的信息分布）则存在差异。
• 个性化可视化的影响：探索对自身短信行为的反馈有助于参与者调整其自我报告的方面，尤其是对于原本准确性不高或不准确的领域（如信息平衡和响应速度）。
• 对参与者情绪的影响：针对潜在的反刍关注，个性化见解并未对参与者的情绪产生负面影响。
• 意义：数据驱动的可视化有望增强社会行为的自我感知，帮助个体识别并纠正认知偏差。
Keyword:
Data donation
Personal informatics
WhatsApp data
Texting behavior
Self-reports
Social interactions
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
