【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】16K16112 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

行動文法 / 時系列 / ソーシャルデータ / ネットワーク / 複雑ネットワーク / 系列データ

【研究成果の概要】

本研究の目的は、行動系列の規則（行動文法）を分析するための新しいネットワーク手法を提案し、実データを用いて行動原理を定量的に理解することである。提案手法を鳥類のさえずりのデータおよびTwitterのデータを用いてその有効性を検証した。まず、オオムジツグミモドキを含む3種の鳥類のデータに提案手法を適用し、さえずりの系列規則を定量化するのに有効であることがわかった。さらに、Twitterの系列データを用いて、SNSユーザの属性推定やフェイクニュースの推定に応用したところ、どちらの場合も高い精度で推定できることがわかった。本研究によって、多様な行動データを分析するための基礎を確立することができた。

【研究の社会的意義】

人間や動物の行動は様々な行動要素が線形に組織化された系列データとして表現される。したがって、行動の複雑性や多様性を生み出すメカニズムを理解するためには、行動系列のもつ構造をいかに定量化するかが大きな鍵となる。しかし、既存の手法では適用に限界があった。そこで本研究では、行動文法の構造をモデル化するための新しいネットワーク手法を提案し、実データ（鳥類のさえずりとTwitterのデータ）を用いてその有効性を示した。DNAの構造理解が生命の理解に貢献したように、提案手法に基づく行動の構造理解は動物行動や人間行動の本質的理解に貢献することが期待できる。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)