活動ベースのインテリジェンス：行動分析による未知および解決エンティティの発見 - 最寄の論文<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />編集者注：この論文は、JMP Discovery Summit 2016の参加者によって最も貢献された論文として選ばれました。
パトリックビルトゲン 、PhD、分析担当テクニカルディレクター、Vencore
活動ベースのインテリジェンス（ABI）は、国家の安全保障を強化するために空間的に有効にされた「ビッグデータ」を使用するインテリジェンス分析のための新しい方法論です。テロ対策のために開発されたABIの手法は、広範囲の情報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、複雑な人間の行動を時空を超えて理解することがますます困難になっています。このプレゼンテーションでは、JMPが時空を超えて視覚的にデータを探索するためのツールとしてどのように使用されているかを説明します。JMPのリンクされたデータの側面によって、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ことを可能に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ースを使用すると、アナリストは質問をして未知の存在（人、乗り物）を見つけ出し、データセット間でアクティビティを関連付け、人間の次元で複雑なアクティビティを記述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。これらの方法は政府の諜報アナリストによって使用されていますが、プレゼンターは基本的な原則を説明し、これらの方法が他の分野の技法と相互に受入れられる方法についての議論を刺激するためにコマーシャルマーケティングとInternet of Thingsからパブリックドメインの例を示します。
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