リアルやWebにおける，観測可能な「人の行動データ」をもとに，以下3つの方針で研究を進めています．

1. 人文科学分野の知見を用いて人の行動メカニズムを解明
   研究テーマ例：行動経済学の知見に基づく行動原理の解明
   私達はなぜ，数量限定の商品に惹かれたり，〆切間近まで仕事を先延ばしにしてしまうのでしょうか？その理由の1つは，私達が認知バイアスを持つためであると考えられています．認知バイアスとは，先入観や直感に頼って非合理的な意思決定をする心理傾向のことです．では，認知バイアスはどんな状況で発生しやすいのでしょうか？この研究では，人の「行動」や「状況」をデータとして収集し，データ分析と行動経済学の知見を組み合わせて，認知バイアスの発生傾向を定量的に明らかにすることを目指します．
2. 情報科学の道具を用いて人の行動や意思決定をモデル化
   研究テーマ例：機械学習を用いたマルチモーダルデータ分析や検索
   人の行動予測や理解は，多くの産業分野で重要な技術です．例えば，交通の分野では人流予測によって混雑の回避策を検討できます．人の行動はマルチモーダルデータとして蓄積されます．マルチモーダルデータとは，テキストや画像，センサなど複数のデータ形式が組み合わさったデータ集合のことです．この研究では，マルチモーダルデータに対して，機械学習を用いてそれぞれのデータを適切に処理し，データ間の相互作用を最大化することで，人の行動予測や理解を実現する基礎技術の開発を目指します．
3. 人の行動を変容・支援するための技術や方法論の構築
   研究テーマ例：認知バイアスを考慮した個人適応型介入策の策定
   上記でも述べたような人の不合理な行動は，どのような方法で良い方向に変えることができるでしょうか？方法の１つとして，Nudgeという介入策が知られています．Nudgeとは，認知バイアスを利用して人々の行動を無意識に導くための手法で，特定の選択をするようにさりげなく促すものです．現状，多くのNudgeは人々に対して一律の介入方針を提供します．この研究では，より効果的に人々の行動を変容するため，個人の認知バイアスの強弱を考慮したNudgeシステムを構築することを目指します．

観測可能な人の行動データとして，教員は以下のようなデータを想定していますが，この限りではありません．
学生自身が主体的にデータを収集することも支援します．

学生研究室：7D140

テーマの決め方

• 学生の興味やスキルと教員の指導可能な研究領域を考慮して，相談しながら決定します．
• 研究室配属後に，先行研究の調査とアイデア出しを個別・全体打ち合わせを併用して実施します．

ゼミの頻度

• 教科書輪読（120分/隔週）：
  3年生の1月〜3月末にかけて，山本研の研究テーマに関係する専門書を輪読します．
• 個別打ち合わせ（30分/適宜）：
  研究の進捗状況や問題点を学生が教員に報告すると共に，次に取り組む課題を整理することを目的に行います．
• 全体打ち合わせ（120分/毎週）：
  研究の進捗状況を研究室メンバーに報告してもらい，フィードバックを受けることを目的に行います．
• 論文読み回（60分/隔週）：
  自身の研究に関連する論文を研究室メンバーに紹介し，情報共有や自身の理解を深めることを目的に行います．
• その他
  • 着手・中間・最終発表前に発表練習を行います．
  • 夏休みに，他大学の研究室と合同で研究報告会を開催します．

1. 個別・全体打ち合わせに参加する意欲と時間があること
2. 本研究室の研究に関わる基礎知識（数学，確率統計，プログラミングなど）を学ぶ意欲があること
3. 研究で得られた成果を論文誌や学会発表で報告することに意欲があること

• 教員と面談をしていること
• 人の行動や意思決定，データ分析に興味があること
• 周囲の人に配慮ができること

面談の内容に基づいて，以下3つの観点を考慮して総合的に決定します．