運動学的特徴に加えて、以下の情報を組み合わせることで、より高度な行動分析や予測が可能になります。
環境データ: 移動中の環境情報（天候、交通状況、地形など）を組み合わせることで、行動の背景をより深く理解できます。例えば、悪天候時の移動パターンの変化を分析することで、異常行動の予測精度が向上します。
社会的データ: ユーザーのソーシャルメディア活動やコミュニケーションパターンを分析することで、行動の動機や背景を理解する手助けになります。これにより、特定の行動がどのような社会的要因によって影響を受けるかを探ることができます。
生理的データ: 心拍数やストレスレベルなどの生理的データを組み合わせることで、ユーザーの感情状態や健康状態を考慮した行動分析が可能になります。これにより、異常行動の早期発見や予測が実現できます。
歴史的データ: 過去の行動データを用いて、ユーザーの行動パターンを学習し、将来の行動を予測することができます。機械学習アルゴリズムを活用することで、個々のユーザーに特化した予測モデルを構築できます。