プロフィール
中島 晃
助教
/ NAKAJIMA Akira
- 研究内容
複雑な実験・調査データから、情報を簡潔に抽出するための統計的な分析方法、およびそのプログラムの開発。
Lab.letters
収集した数値の山から
情報を抽出する分析法の開発
心理学や社会学、経済学をはじめとする人文・社会科学分野では、実験や調査によって収集された数値データが貴重な研究材料となります。応用統計学は、そうした数値データから有用な情報を抽出するための分析法を開発する学問です。
複数の個体（主に人）が複数の変数の測定値によって記されたものを多変量データと言い、私が現在取り組んでいる「混合因子分析（MFA）」は、クラスター分析の一種である混合分布モデルと、代表的な次元縮約手法である因子分析をミックスした手法です。MFAを用いると、クラスター分析と次元の縮約を同時に行うことにより、人間の行動や反応などに潜在する情報を、より効率的に抽出することが可能になります。
見えざる金脈を掘り当てる
情報社会のデータマイニング
近年はコンピュータの発展とともに、より複雑かつ柔軟な分析法が構築されるようになりました。予測をつけた分析からさらに一歩進み、”どんな情報があるか予測できない”前提で、膨大なデータから探索的に情報を抽出する「データマイニング」（マインは鉱山の意）と呼ばれる分野も発展しています。POSシステムのような購買データやアンケート調査の分析など、応用統計学の社会的な重要性も今後ますます高まっていくと考えられます。
本講座には行動科学分野の将来をけん引する先生方が所属し、その後に続く学生たちも同じ高みを目指す精鋭揃い。自分を磨き続けるハイレベルな環境が皆さんを待っています。
（聞き手・構成 佐藤優子）
メッセージ
私の研究分野は応用統計学で、実験や社会調査で得られたデータから、役立つ情報を抽出するさまざまな統計的手法を作り出します。
教育活動
授業担当（文学院）
- 計量行動学特別演習
- サイエンスリテラシー特別演習: 人文社会科学から見たデータ
授業担当（全学教育）
- 行動システム科学概論