様々な種類の人の行動に関して、個人の行動パターンは時間的に不均一であることが知られている。このような行動イベントの時間間隔(Inter-Event Times; IET)の分布は、べき分布のようなロングテールな分布を示す。特に、腕の動きなどを測定した物理的な行動イベント時系列や、スマートフォンのタッチ操作イベント時系列のIET分布においては、その形に個人差があることが報告されているが、そのIET分布の差が何を意味するのかは解明されていない。我々は、Webサービスの操作イベント時系列に着目し、ユーザー毎のIET分布を含む統計パターンが時間経過と共に変化することを確認した。分析の結果、この統計パターンの変化は、Webサービスの操作への慣れとも解釈できる。我々の結果は、人の様々な行動に共通してみられる時間的不均一性の起源に対して知見を与えるという意味で重要である。さらに、Webサービスの向こう側に存在するユーザーの状態推定に活用することで、サービスのUI/UX向上施策や情報推薦技術への応用が期待できる。
