○寺澤孝文（岡山大）・吉田哲也（常葉大）・太田信夫（東京福祉大）

膨大な縦断的行動データ（履歴情報）が収集できるようになっているが，そこに含まれる「いつ」という時間次元に想定される条件はこれまで社会科学が扱ってこなかったデータの属性であり，ビッグデータを行動予測に利用する場合には，社会科学でも未検討の新たな問題が出てくる．本発表では，その問題とその解決法に説明を加える．また，その方法を教育分野に適用することで，例えば，自覚できない日々の英単語学習の効果の積み重ねを“個別”に可視化することが可能になった．長期的な実験を実施し，時間次元の要因が制御されたビッグデータを収集・解析することで，これまで想像できなかった高精度の個人の情報が手に入ることが検証された．