日常生活における行動の理解は，社会学，経済学や疫学などで重要な課題である．ソーシャルメディアの普及に伴い，人々の日々の行動に関わるテキストデータが蓄積されるようになり，行動分析のための材料として注目されている．本研究では，総務省統計局の社会生活基本調査で用いられている20種類の行動を基に日常生活における行動を定義した．これらの行動を「LIFESTORY」データセットにアノテーションし，公開可能なコーパスを構築した．このコーパスを用いて分類モデルを構築し，分類性能を評価した．さらに，構築したモデルを用いてCovid-19前後のエピソードから抽出した行動を定量的に分析し，コーパスの有用性を検証した．

現代社会において，人々の日常生活の行動を把握し，分析することは，個人の幸福や健康の向上だけでなく，社会的および政策的課題の対処にも重要である．例えば，高齢者の生活習慣の分析は，高齢化社会における効果的な介護政策の設計に役立つ[1]．近年，ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームの普及に伴い，膨大なテキストデータが生成され，これらは日常生活の行動を把握するための有望な情報源となり得る．しかしながら，既存研究は，特定の行動に焦点を当てたものが多く，日常生活全般の行動を包括的に分析するための基盤は十分に整っていない．本研究では，テキストから日常生活における行動を抽出する基盤の構築を目的とする．具体的には，総務省統計局の社会生活基本調査で用いられている20種類の行動を基に日常生活における行動を定義し，クラウドソーシングによって収集された「LIFESTORY」データセットにアノテーションし，公開可能なコーパスを構築した．このコーパスを用いて行動分類モデルを構築し，分類性能を基にコーパスのテキスト⾏動ラベル趣味・娯楽-体動かす⾷事-飲酒なし・不明テニスなう。この後の焼⾁楽しみ︕⾏動分類モデル通勤・通学今⽇はスムーズに⼤学から帰宅できそう。⾏動なし頑張って︕癌と闘う全ての⼈に安らぎを︕評価を行った．加えて，構築したモデルを用いた，Covid-19前後の行動変化を分析するケーススタディを実施し，日常行動の変化を定量的に捉えた．類モデルは，テキストから書き手の行動を抽出する．文脈の理解に優れたBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)[2]を基にモデルを構築することにより，より性能の高い行動分類が可能になると考えられる．本研究で構築したコーパスは，個人や集団の生活習慣分析，地域特性の把握，時間変化に関する影響評価など，多様な応用研究に活用できる．これにより，社会的な課題の解決や政策立案に向けた新たな知見を提供することが期待される．