Integrating Behavioral Science and Data Science: A Behavioral Data Science Approach to the Process of Goal Achievement

• Project/Area Number: 24K03046
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 戸田 浩之 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (40973954)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 修平 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (80998443)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2025: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2024: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
• Keywords: 行動データサイエンス / 行動モデリング / 行動科学 / 数理モデリング

Outline of Research at the Start

人はダイエット中にも関わらずケーキを食べたり、締め切り直前まで仕事に着手しなかったりと、必ずしも合理的ではない行動を行う場合がある。これは人が持つ認知バイアスが原因と言われており、人の行動をより良い方向に導くためにはこのような人の特性の不合理性を考慮する必要がある。データ中心のアプローチにおいてこのような人の特性をモデル化するには大量のデータが必要になるが、実際は十分なデータが得られないことが多い。本課題では、実際の人の行動データと人の心理・行動に関わる行動科学の知見を活用することでデータ不足を補いつつ、人の目標達成過程を説明できる数理モデルおよび人の行動を支援する行動変容策の構築を目指す。