行動情報学とは? わかりやすく解説

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行動情報学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/10/01 00:44 UTC 版)

行動情報学(こうどうじょうほうがく、Behavior Informatics: BI)は、行動に関する情報を収集・解析し、その理解や洞察を得ることを目的とする情報学の一分野である [1][2]。BIは科学と工学的な技術を組み合わせた研究方法をもつ。BIの目的には、行動の即時的な分析だけでなく、将来的に起きうる行動の推論 も含まれる。 この推論は、パターン認識の技術をもとに行われる[3]

心理学的な立場に基づく応用行動分析とは異なり、BIは、個人・集団・組織の行動を定性的・定量的にモデル化・分析・管理する計算理論・システム・ツールを構築する[3][2]

BIは行動科学の古典的研究課題[4] である行動モデリング、応用行動分析行動経済学、 組織行動学をベースとする。典型的なBI課題には、介入と管理のための個人および集団の行動形成、表現[5]、計算モデリング[6]、分析[7]、学習[8]、シミュレーション[9]が含まれる。BIでは、認知的なデータと行動的なデータの両方を活用する。これらのデータを組み合わせることで、行動に関する意思決定やパターンに関する全体像を効果的に可視化されることが期待される。BIの目標の一つは、自己報告バイアスなどの問題を排除しながら人間行動を研究できることでもある。これにより、研究調査においてより信頼性が高く妥当性のある情報が得られる[10]

行動分析

行動情報学は、行動データの解釈と学習を行う行動分析をカバーする。

行動

情報学的な観点からみると、行動には3つの鍵となる要素が含まれる。

  1. 行為者(行動主体あるいは行動客体)
  2. 操作(行為、活動)
  3. 相互作用(関係)あるいはその属性

行動は上記を要素とするベクトルとしての表現が可能である。行為者あるいは行為者のグループによる行動は、時間的に連続するため、多次元の行動行列として表現される。以下の表は行動の要素を説明する[1]

用語 定義
主体 誰がその活動をおこなうのか
客体 誰にその活動が行われるのか
文脈 活動を取り囲む活動前後の環境。
行為 その活動主体によって行われる活動
目標 その活動を通して行為主体が達成したいと願っている意図された帰結

行動情報学は、ビジネスパターンの構築、あるいは組織の意思決定における情報収集活動 (intelligence) において「行動」を考慮に入れる。このことにより、データに含まれるパターンの社会的要因やそのパターンが推進される要因に関する重要な情報が得られる[11]

応用

行動情報学は、医療管理、通信マーケティングセキュリティなど、様々な分野で活用されている[1][2][3][12]。行動情報学は、個人の医療ニーズや意思決定に関わる多様な側面を分析・体系化する手法を提供する[3]。ビジネスにおいても、行動情報学が同様の役割を果たすことができる。行動情報学を導入することで、組織は理想的なビジネス判断あるいは状況への柔軟な対応が可能になる[1][2]

出典

  1. ^ a b c d Cao, Longbing (2010). “In-depth Behavior Understanding and Use: the Behavior Informatics Approach”. Information Science 180 (17): 3067–3085. arXiv:2007.15516. doi:10.1016/j.ins.2010.03.025. 
  2. ^ a b c d 森田 純哉、永吉 実武、金 鎭赫 編『行動情報学』共立出版、2025年4月3日。ISBN 9784320125834https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10131192.html 
  3. ^ a b c d Pavel, Misha (2015). “Behavioral Informatics and Computational Modeling in Support of Proactive Health Management and Care”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 62 (12): 2763–2775. doi:10.1109/TBME.2015.2484286. PMC 4809752. PMID 26441408. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4809752/. 
  4. ^ Hinkle, D.E.; Wiersma, W.; Jurs, S.G. (2002). Applied Statistics for the Behavioral Sciences: Applying Statistical Concepts. Wadsworth Publishing 
  5. ^ Wang, Can (2015). “Formalization and Verification of Group Behavior Interactions”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 45 (8): 1109–1124. Bibcode2015ITSMC..45.1109W. doi:10.1109/TSMC.2015.2399862etal 
  6. ^ Ilgen, D.R.; Hulin., C.L. (Eds.) (2000). Computational Modeling of Behavior in Organizations: The Third Scientific Discipline. American Psychological Association 
  7. ^ Pierce, W.D.; Cheney, C.D. (2008). Behavior Analysis and Learning. Psychology Press 
  8. ^ Xu, Y.S.; Lee, K.C. (2005). Human Behavior Learning and Transfer. CRC Press 
  9. ^ Zacharias, G.L.; MacMillan, J. (Eds.) (2008). Behavioral Modeling and Simulation: From Individuals to Societies. National Academies Press 
  10. ^ Ghosh, Isha (2020). “Behavior Informatics”. In Gellman, Marc D. (英語). Encyclopedia of Behavioral Medicine. New York, NY: Springer New York. doi:10.1007/978-1-4614-6439-6. ISBN 978-1-4614-6439-6. https://link.springer.com/10.1007/978-1-4614-6439-6 
  11. ^ Cao, Longbing (2008). “Behavior Informatics and Analytics: Let Behavior Talk”. 2008 IEEE International Conference on Data Mining Workshops. pp. 87–96. doi:10.1109/ICDMW.2008.95. hdl:10453/10879 
  12. ^ Lane, R.O.; State-Davey, H.M.; Taylor, C.J.; Holmes, W.J.; Boon, R.A.; Round, M.D. (7 September 2023). Behavioural Analytics: Mathematics of the Mind (PDF). 7th IMA Conference on Mathematics in Defence and Security. Institute of Mathematics and its Applications.



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