データ基礎情報学

情報基礎科学専攻

データ基礎情報学 A18 Fundamental Data Informatics

  • 早川 美徳 教授 (Prof. Yoshinori Hayakawa)    
  • 三石 大 准教授 (Assoc. Prof. Takashi Mitsuishi)    
  • 湯田 恵美 助教 (Assis. Prof. Emi Yuda)
研究キーワードデータ科学、複雑系、行動分析、学習分析

複雑系情報へのデータサイエンスによるアプローチ

本講座では、複雑で多様な自然現象や社会現象、および人間の活動、特に、一過的で定型処理が難しい事例を中心として、そこから収集・生成されるデータを、我々にとって価値の有る情報として紐解き、意味づけ活用するための情報論的な枠組みとその応用について教育・研究している。具体的には、主に以下のテーマに取り組んでいる。
 
(1) 複雑系のダイナミクスと情報理論:
 鳥や魚の群れを見ると、あたかも一個体の多細胞生物のように複雑に振る舞う。こうした群れ行動を屋外での実測データに基づいて推定する等、生物系も含む複雑な現象に情報論的な観点からアプローチしている。   
 
(2)IT教育・eラーニングにおける学習分析:
 IT教育やeラーニングにおいて効果的な学習を促進するためには、エビデンスに基づく教育・学習内容の改善・高度化が必要となる。そこで、実際の教育現場を対象とした具体的なアプリケーションやツールを開発し、実践を通じて記録される様々な学習行動を分析しモデル化を行っている。
 
(3) 生体信号ビッグデータ解析: 
 様々な生体信号が蓄積されビッグデータを形成しているなかで、その利活用に向けた理論的、技術的および倫理的問題の解決が望まれている。私たちは、心電図、脈波、加速度などの生体信号時系列データを中心に、医療機関から得られるデータを含むバイオメディカルデータを解析し、環境因子が健康や疾患に与える影響の新しい評価方法を確立し、長寿社会における予測・予防医療の推進に貢献することを目指している。