本研究は，データ分析を行う際の，従属変数の選択に焦点を当てている．特に，特定の仮説に基づき分析を行う仮説駆動アプローチと，分析結果から仮説を構築するデータ駆動アプローチの影響を検討した．実験の結果，仮説駆動アプローチを用いると，データを加工し，仮説の検証に適したデータを自ら作成するが，類似した種類のデータを分析に用いることが示された．一方，データ駆動アプローチを用いることは，様々なデータの分析につながるが，データの加工は促進しない．

近年，集合知を個人内で生み出す手法が提案されている．Fujisaki et al. (2017) は，問題に対し，自身の推定に加え，世間一般の考えを想像し再度推定させるという手法を提案している．しかし，最終的な推定の際，この世間一般の推定は殆ど無視されてしまう．そこで本研究では，最終的な推定の際に，この推定もまた自身が生み出したものであることを強調する教示を与えた．結果，世間一般の推定が取り入れられるようになることが明らかになった．

システム障害やエージェントの想定外の動作などの変則的挙動を予測するために適用される記憶ベース方略について，心理実験およびACT-Rモデルシミュレーションを行った．実験の結果，記憶ベース方略では正則挙動を見せる事例を記銘しないことにより，複雑さが高い課題において有効に用いられることが示唆された．実験で得られたデータをもとにACT-Rモデルシミュレーションを実施し，変則的挙動の予測において，記憶ベース方略で行われる処理を明らかにする．

私たち人がある課題に何度も繰り返し取り組むうちに，その課題をより短時間でより正確に処理できるようになることは熟達化と呼ばれる．著者らの先行研究を踏まえ，身体動作を伴う課題では，正確さを要する課題の要所で身体の自由度を小さくするように，動作全体の自由度を組織化するように運動制御の変容が生じるという熟達化に関する仮説を著者らは立てた．本発表では著者らの仮説を検討すべく行った５日間の投球動作の分析結果を報告する．