给你那台看似无所不能的智能手机加一个“无聊探测器”。一组研究人员表示，他们已经开发了一种算法，通过了解用户的手机活动，并纳入相关因素考量，比如上次打电话或发短信的间隔时间、每天使用手机的时间和手机使用频率等，推断用户是否处于无聊状态。

主持该项研究的是位于西班牙巴塞罗那的西班牙电信研究所（Telefonica Research）。这项由该所多名研究人员共同完成的成果在本月7日于日本开始举办的“普适计算大会”（Ubiquitous Computing Conference）上亮相。研究人员发现，依据这些数据可以推出可靠的预测结果，“无聊”准确度可以达到83%。此外，他们还更进一步，向“处于无聊状态”的智能手机用户发送提醒信息，推荐点击BuzzFeed网站文章。相比之下，无聊用户比非无聊用户更容易点击相关链接。

利用机器学习技术推断人的心理状态非常困难，但换作智能手机，却颇为可靠和有力。举例来说，如果一个应用可以推断你是否处于无聊状态，且了解你所处的位置，那么它就可以向你推送你在当时情境下可能感兴趣的内容。目前，至少已有一家初创公司正在尝试类似业务：Triggerhood开发了一款可供各种应用收集手机使用数据的软件，以确定向用户推送通知的最佳时间。

在这项研究中，西班牙电信研究所研究人员首先通过一款安卓应用确定无聊的特征：在为期两周的时间里，参与人员每天都需要对自身的无聊程度进行多次评估。反馈结果会与其他测试数据作比较，比如他们使用的应用的数量和手机的使用频率（在无聊的时候，这两个测试数据都呈上升趋势）。

为确保算法的准确性，研究人员又开发了另外一款可独立判定用户是否无聊的安卓应用，而在用户无聊时，它会发送一条提醒信息，询问是否愿意阅读BuzzFeed新闻应用的某篇文章。另外一组人员参加了该项为期两周的测试。研究人员发现，相比于随机用户，那些被判定为“处于无聊状态”的人更愿意点击推送链接，也更愿意花时间阅读推送内容。

斯图加特大学（University of Stuttgart）毕业生、论文的联合作者蒂尔曼·丁格勒（Tilman Dingler）去年曾以客座研究人员的身份参与西班牙电信研究院的这项研究。他说，现在研究人员希望弄清楚，人们在无聊时最想看什么样的内容，这是否包括学习活动，比如提高自己的西班牙语水平。

然而，要说服人们允许一款应用或服务分析他们的大量手机行为数据，并不是一件容易的事。

另外，这里还存在一个问题：研究人员对无聊推断的准确率到底有多高？毕竟，他们收集的原始数据是通过反复询问被测试者的无聊程度得出的。罗彻斯特大学计算机科学助理教授、该校人机交互实验室联合主任M·伊赫桑·霍克（M. Ehsan Hoque）表示，这可能不会捕捉到“真正的无聊”，因为我们的精神状态通常都是潜意识的。他说，更客观的测试方式应该是反复询问测试者是否想玩手机游戏，要注意他们说“是”的频率，以及他们玩游戏的时间。

不过，霍克也表示，他对该项研究的前景感到振奋，因为研究人员正在利用智能手机数据探索人们的精神世界。

“我们知道无聊会导致抑郁，而如果你能够推断出一个人处于无聊状态，那么你就可以采取相应的行动。”他说。

翻译：陈召强

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