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Automático juicio de visualización de videos en línea: sé si has visto o no

Autores: Yi, Eunseon; Lim, Heuiseok; Jo, Jaechoon

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Automático juicio de visualización de videos en línea: sé si has visto o no


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Videos
Watching
TIDAPQ
Performance
Judgement
Viewersvideos
Watching
TIDAPQ
Rendimiento
Juicio
Espectadores

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los videos han sido vistos durante mucho tiempo a través de la elección libre de los clientes, pero en algunos casos actualmente, verlos es absolutamente necesario, por ejemplo, en instituciones, empresas y educación, incluso si los espectadores prefieren lo contrario. En tales casos, el proveedor de video desea determinar si el espectador ha estado viendo honestamente, pero el sistema actual de evaluación de la visualización de videos tiene muchas lagunas; por lo tanto, es difícil distinguir entre espectadores honestos y falsos. El cuestionario emergente de respuesta diferente de intervalo de tiempo (TIDAPQ) se desarrolló para juzgar la visualización honesta. En este estudio, TIDAPQ inserta aleatoriamente cuestionarios emergentes especialmente desarrollados en el video. Los espectadores deben resolver el pase de intervalo de tiempo (RESULT 1) y respuestas correctas diferentes individualmente (RESULT 2) mientras ven. Luego, utilizando estos dos factores, TIDAPQ realiza inmediatamente un juicio integral sobre si el espectador vio honestamente el video. Para medir el rendimiento de TIDAPQ, se reclutaron 100 sujetos experimentales para participar en el experimento de verificación del modelo. El rendimiento del juicio en la visualización normal fue del 93.31%, y el rendimiento del juicio en la visualización inusual fue del 85.71%. Esperamos que este estudio sea útil en muchas áreas donde se necesitan juicios de visualización.

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