[論文レビュー] A Design Science Method for Emerging Decision Support Environments

Nguyen Hoang Thuan, Pedro Antunes+1 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2016

Information Systems Theories and Implementation参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、経験的知識および専門的知識をontology的に基盤づけることで、散在する知識ベースを統合する、新興で複雑な環境における意思決定支援システム（DSS）を開発するためのデザインサイエンス手法を提唱する。この手法は、クラウドソーシング意思決定ツールの開発における事例研究および実践的応用を通じて検証され、動的環境における知識統合およびDSSアーキファクト開発の構造的アプローチを貢献する。

ABSTRACT

Emerging technologies and business models require organisations to continuously deal with complex, dynamic and unstructured issues, leading to the need for newer forms of decision support systems (DSS). However, in emerging environments the existing knowledge base can be scattered, unstructured, and sometimes conflicting, which challenges any efforts in designing DSS. This paper highlights the role of design science methods in developing these emerging areas, and suggests a design science method that focuses on consolidating the knowledge base by ontologically grounding experience and expertise. The proposed method is illustrated in the context of a published case, and validated by practically applying it to develop a crowdsourcing decision tool. The study contributes with recommendations on how to consolidate the knowledge base and design DSS artefacts.

研究の動機と目的

• 新興意思決定支援環境における散在的で構造のない、かつ矛盾する知識の課題に対処すること。
• 経験的知識および専門的知識を統合する、体系的なデザインサイエンス手法を構築すること。
• 複雑で動的かつ構造のない組織的文脈におけるDSSアーキファクト設計の実用的フレームワークを提供すること。
• クラウドソーシング意思決定ツールの文脈における実世界応用を通じて、この手法を検証すること。

提案手法

• 本手法は、新興環境におけるDSSアーキファクトの体系的開発を目的として、デザインサイエンス研究（DSR）を採用する。
• 経験と専門的知識のontology的基盤づけに重点を置き、散在する知識を構造化・統合する。
• ontologyモデリングを用いて、多様なソースからの知識を一貫性があり再利用可能な知識ベースに統合する。
• 本手法は反復的に適用され、実世界の事例において設計・実装・検証が統合される。
• 本手法は、オーストラリア・ニュージーランド情報システム会議（ACIS 2015）の事例を参照文脈として用いる。
• 本手法は、構造的な知識統合を通じて、機能的なDSSアーキファクト（具体的にはクラウドソーシング意思決定ツール）の作成を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新興意思決定支援環境における散在的で構造のない知識は、どのようにして効果的なDSS開発のための統合が可能になるか？
• RQ2 動的DSS文脈において、専門的知識および経験的知識のontology的基盤づけを支援する、デザインサイエンスの方法論的フレームワークは何か？
• RQ3 このような手法は、実世界のDSSアーキファクトの開発を通じて、どのように実践的に検証可能か？
• RQ4 知識の構造化は、複雑な環境における意思決定支援システムの設計および機能向上にどのような役割を果たすか？

主な発見

• 提唱されたデザインサイエンス手法は、DSS開発のための一貫性があり、ontology的に基盤づけられた知識ベースに、多様な知識源を効果的に統合した。
• 本手法は、実世界の文脈において、機能的なクラウドソーシング意思決定ツールの実用的設計および実装を可能にした。
• 事例研究は、ontology的基盤づけが、複雑な意思決定環境における知識の再利用可能性およびシステム設計の明確化を高めることを示した。
• 本手法は、公表された事例への応用を通じて検証され、その実現可能性および実用的関連性が裏付けられた。
• 本研究は、新興で構造のない環境におけるDSS開発のための構造的かつ繰り返し可能なフレームワークを貢献する。
• 本アプローチは、専門的知識および経験的知識を体系的に統合することにより、より強固で柔軟性のあるDSSアーキファクトの創出を支援する。