Patterns of human-machine collaboration in decision support systems

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

An overview of collaboration patterns is given. Common concepts are identified that collab oration pattern models, meta-models of pattern modelling languages, and ontology pattern models use in the pattern representations. A conceptual model for the usage of human-machine collaboration patterns in decision support is proposed. Options for the model usage are considered.

Sobre autores

Alexander Smirnov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: smir@iias.spb.su

Doctor of technical sciences, professor, Chief researcher

Rússia, St. Petersburg

Tatiana Levashova

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: tatiana.levashova@iias.spb.su

Candidate of technical sciences, Senior researcher

Rússia, St. Petersburg

Bibliografia

  1. Larichev O., Krasnenker A., Sternin M. Prinyatie reshenij v or ganizaciyah s ispol'zovaniem kollektivnogo opyta menedzherov - metodika i avtomatizirovannaya sistema pod derzhki [Decision-making in enterprises using collective man ager experiences – methodology and automatic decision sup port system] // Electronic resource // Direktor informacionnoj sluzhby [Director of Information Service]. 2002. № 3. URL: https://www.osp.ru/cio/2002/03/172085?ysclid=lr7wyg5w6m 233980994 (accessed 11.01.2024).
  2. Alexander C., Ishikawa S., Silverstein M. A pattern language. Oxford: Oxford University Press, 1977. P. 1141.
  3. Svishchev A.V., Kravtsova E.Y. Analiz arhitekturnyh sha blonov proektirovaniya dlya konstruirovaniya programmnogo obespecheniya [Analysis of architectural design patterns for software design] // Mezhdunarodnyj zhurnal informacionnyh tekhnologij i energoeffektivnosti [International Journal of Information Technology and Energy Efficiency]. 2023. V. 8. No 4 (30). P. 49–54.
  4. Papageorgiou N., Verginadis Y., Apostolou D., Mentzas G. A collaboration pattern model for virtual organisations // Leveraging knowledge for innovation in collaborative net works. PRO-VE 2009. Ed. by L.M. Camarinha-Matos, I.Paraskakis, H. Afsarmanesh. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 307. Berlin, Hei delberg: Springer, 2009. P. 61–68.
  5. Verginadis Y., Apostolou D., Papageorgiou N., Mentzas G. An architecture for collaboration patterns in agile event-driven environments // 2009 18th IEEE International Work shops on Enabling Technologies: Infrastructures for Collaborative Enterprises. IEEE, 2009. P. 227–230.
  6. Briol P. BPMN, the Business Process Modeling Notation. 1st ed. Morrisville: Lulu.com, 2008. P. 124.
  7. Vo T.T., Coulette B., Tran H.N., Lbath R. Defining and us ing collaboration patterns for software process development // Proceedings of the 3rd International Conference on model-driven engineering and software development (MODELSWARD 2015) – CMDD. Setúbal: SciTePress, 2015. P. 557–564.
  8. Workflow Patterns // Electronic resource. Ed. by W. Aalst, A. Hofstede. Workflow Patterns Initiative. URL: http://workflowpatterns.com (accessed 21.12.2023).
  9. Software & systems process engineering meta-model spec ification. OMG Specifications. formal/2008-04-01. Needham: OMG, 2008. P. 236.
  10. Diggelen J., Johnson M. Team design patterns // Proceedings of the 7th International Conference on human-agent in teraction. New York: ACM, 2019. P. 118–126.
  11. Gottesdiener E. Decide how to decide // Electronic resource// Software Development Magazine. 2001. No 1. URL: https://www.ebgconsulting.com/Pubs/Articles/Deci deHowToDecideGottesdiener.pdf (accessed 21.12.2023).
  12. Barchetti U., Antonio C., Guido A.L., Mainetti L. Modelling collaboration processes through design patterns // Computing and Informatics. 2011. V. 30. No 1. P. 113–135.
  13. Eoyang G. Patterns of collaboration // Electronic resource. Site of Human Systems Dynamics Institute, 2018. URL: https://www.hsdinstitute.org/resources/patterns-of- collaboration.html (accessed 21.12.2023).
  14. Schmeil A., Eppler M.J. Formalizing and promoting collab oration in 3D virtual environments – A blueprint for the creation of group interaction patterns // Facets of Virtual Envi ronments. FaVE 2009. Ed by F. Lehmann-Grube, J. Sablat nig. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering.33. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. P. 121–134.
  15. Vreede G.J., Kolfschoten G.L., Briggs R.O. ThinkLets: a collaboration engineering pattern language // International Journal of Computer Applications in Technology. 2006. V. 25. No 2/3. P. 140–154.
  16. Deokar A.V., Kolfschoten G.L., Vreede G.J. Prescriptive workflow design for collaboration-intensive processes using the collaboration engineering approach // Global Journal of Flexible Systems Management. 2008. V. 9. No 4. P. 11–20.
  17. Toniolo A., Cerutti F., Norman T.J., Oren N., Allen J.A., Sri vastava M., Sullivan P. Human-machine collaboration in intel ligence analysis: An expert evaluation // Intelligent Systems with Applications. 2023. V. 17. Article ID: 200151.
  18. de Moor A. Community memory activation with collabora tion patterns // Electronic resource // Proceedings of the 3rd Prato International Community Informatics Conference (CIRN 2006). Ed. by L. Stillman, G. Johanson. Melbourne: Centre for Community Networking Research, Monash Uni versity, 2006. 1 CD. File: 2006prato2006demoorfinal.zip.
  19. Sowa J.F. Conceptual structures: information processing in mind and machine. 1st ed. Boston: Addison-Wesley, 1983. P. 481.
  20. Dorn C., Edwards G., Medvidovic N. Analyzing design tradeoffs in largescale sociotechnical systems through simulation of dynamic collaboration patterns // On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2012. Ed. By R. Meersman et al. Lecture Notes in Computer Science. 7565. Berlin, Heidelberg: Springer, 2012. P. 362–379.
  21. Petrovsky A.B. Group Verbal Decision Analysis: Theory and Applications. Studies in Systems, Decision and Control. 451. Cham: Springer International Publishing, 2023. P. 257.
  22. Smirnov A., Ponomarev A., Levashova T., Shilov N. Con ceptual framework of a human-machine collective intelligence environment for decision support // Proceedings of the Bulgarian Academy of Sciences. Sofia, Bulgaria. 2022. V. 75. No 1. P. 102–109.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».