自然行为处理（NBP）：用序列建模分析数字行为数据以预测个体行为

研究者提出自然行为处理（NBP）框架，将自然语言处理中的序列建模方法用于分析智能手机、可穿戴设备等产生的数字行为数据。行为与语言共享词汇、语法和语义三重结构，序列方法能捕捉聚合统计所丢失的个体特异性模式。该框架已用于生活结果、决策、社交媒体使用、消费行为、在线教育和健康等研究，但面临预测建模与理论理解之间的张力、大规模行为数据集缺乏及方法学训练不足等挑战。