发表机构
Hasso Plattner Institute; riedel.wtf GmbH; University of Potsdam; Stanford University; University of Cambridge; Max-Planck Institute for Human Development（哈索·普拉特纳研究所; riedel.wtf有限公司; 波茨坦大学; 斯坦福大学; 剑桥大学; 马克斯·普朗克人类发展研究所）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本研究通过分析4,571,252个应用事件，证明事件级应用活动日志比屏幕时间更能揭示用户行为差异，并支持15-22%的参与者重识别，为HCI研究提供方法论与隐私启示。
AI 中文摘要
关于智能手机使用的研究仍然零散，不同研究在测量方法、研究方法和平台上存在差异，限制了我们对日常行为的了解。我们认为，事件级别的应用活动日志应成为研究实际而非回忆性智能手机使用行为的基础。我们对来自三个纵向队列的1,972名参与者的4,571,252个应用事件进行了二次分析，这些队列在年龄、国家、招募方式和平台方面各不相同，并辅以一个已发表的参考队列。我们重现了既有的聚合和使用微观测量指标，并考察了时间结构、应用组成、转换模式以及个体独特性。聚合使用量的变化小于活动组织的差异：例如，青少年的使用围绕学校作息时间组织，而其他队列的日内模式较弱。应用和转换模式揭示了被屏幕时间掩盖的行为差异；一项干预措施减少了每日使用量，同时增加了平均会话时长。活动痕迹还实现了15-22%的top-1参与者重新识别。我们讨论了这些发现对HCI领域在方法论、可重复性和隐私方面的影响。
英文摘要
Research on smartphone use remains fragmented, with studies differing in measures, methods, and platforms, limiting what we know about everyday behavior. We argue that event-level app activity logs should form the backbone of research on actual rather than recalled smartphone use. We conduct a secondary analysis of 4,571,252 app events from 1,972 participants across three longitudinal cohorts differing in age, country, recruitment, and platform, complemented by a published reference cohort. We reproduce established aggregate and micro-usage measures and examine temporal structure, application composition, transitions, and individual distinctiveness. Aggregate usage varies less than the organization of activity: adolescent use, for example, is structured around school schedules, while other cohorts show weaker within-day patterns. Application and transition patterns reveal behavioral differences obscured by screen time; an intervention reduced daily usage while increasing mean session duration. Activity traces also enabled 15-22% top-1 participant re-identification. We discuss methodological, reproducibility, and privacy implications for HCI.
Comments25 pages, 10 figures, 6 tables
