アクティビティベースのインテリジェンス: 行動分析による未知の発見とエンティティの解決 - 最優秀寄稿論文編集者注: この論文は、JMP Discovery Summit 2016 の参加者によって最優秀寄稿論文に選ばれました。
パトリック・ビルトゲン博士、Vencore アナリティクス担当テクニカルディレクター
アクティビティ ベース インテリジェンス (ABI) は、空間的に有効な「ビッグ データ」を使用して国家安全保障を強化する、インテリジェンス分析の新しい手法です。テロ対策用に開発された ABI 手法は、幅広いインテリジェンス問題に適用されています。アナリストは、統計的に考え、複数の種類のデータを統合して、空間と時間にわたる複雑な人間の行動を理解するよう求められています。このプレゼンテーションでは、JMP が空間と時間にわたるデータを視覚的に探索するツールとしてどのように使用されているかを示します。JMP のリンク データ機能により、インテリジェンス アナリストが空間ビューと統計ビューの間をシームレスに移動し、データを動的にフィルタリングしてパターンと傾向を理解する方法を示します。JMP の直感的なグラフィカル インターフェイスにより、アナリストは質問をして、これまで知られていなかったエンティティ (人、車両) を発見し、データ セット間で活動を相関させ、人間の次元における複雑な活動を説明するインタラクティブな「空間ストーリー」を作成できます。これらの手法は政府のインテリジェンス アナリストによって使用されていますが、プレゼンターは、商用マーケティングと IoT のパブリック ドメインの例を示して基本原理を説明し、これらの手法を他の分野の手法とどのように相互に活用できるかについて議論を促します。
