[論文レビュー] Decision Support Systems in Fisheries and Aquaculture: A systematic review

Bjørn Magnus Mathisen, Peter Halland Haro+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2016

Marine and fisheries research被引用数 8

ひとこと要約

本系統的レビューでは、水産業および養殖業における意思決定支援システム（DSS）に関する27件の研究を分析し、リアルタイム分析を備えたマルチステークホルダー・マルチ基準DSSの欠如が明らかになった。研究では、実証的評価が限定的で、根拠に基づいたデータに対する機械学習の使用が最小限であることが判明し、持続可能で効率的な水産業および養殖業の管理のための統合的・データドリブンなDSSにおける重要なギャップが浮き彫りになった。

ABSTRACT

Decision support systems help decision makers make better decisions in the face of complex decision problems (e.g. investment or policy decisions). Fisheries and Aquaculture is a domain where decision makers face such decisions since they involve factors from many different scientific fields. No systematic overview of literature describing decision support systems and their application in fisheries and aquaculture has been conducted. This paper summarizes scientific literature that describes decision support systems applied to the domain of Fisheries and Aquaculture. We use an established systematic mapping survey method to conduct our literature mapping. Our research questions are: What decision support systems for fisheries and aquaculture exists? What are the most investigated fishery and aquaculture decision support systems topics and how have these changed over time? Do any current DSS for fisheries provide real- time analytics? Do DSSes in Fisheries and Aquaculture build their models using machine learning done on captured and grounded data? The paper then detail how we employ the systematic mapping method in answering these questions. This results in 27 papers being identified as relevant and gives an exposition on the primary methods concluded in the study for designing a decision support system. We provide an analysis of the research done in the studies collected. We discovered that most literature does not consider multiple aspects for multiple stakeholders in their work. In addition we observed that little or no work has been done with real-time analysis in these decision support systems.

研究の動機と目的

• 水産業および養殖業分野における既存の意思決定支援システム（DSS）を特定し、マップ化すること。
• マルチ基準およびマルチステークホルダーDSSアプリケーションに関する研究の範囲と焦点を評価すること。
• これらの分野におけるDSSにリアルタイム分析および機械学習の統合が存在するかを評価すること。
• 水産業および養殖業における実証的評価およびシステム統合に関する研究ギャップを特定すること。
• 実用的応用性を備えた今後の統合的・データドリブンDSSの開発の基盤を提供すること。

提案手法

• 再現性を確保しバイアスを低減するために、事前に定義されたプロトコルに従った系統的文献マッピングを実施した。
• 分野固有のキーワードおよび同義語を用いて、科学的データベースを横断的に複数段階の検索戦略を適用した。
• 事前に定義された含む／除外基準に基づき、タイトル、要約、全文のスクリーニングを実施し関連性を評価した。
• トピック、システムタイプ、ステークホルダーフォーカス、および手法的アプローチごとに選定された研究を分類した。
• レビューされたDSSで用いられたシステム設計パターン、データ統合手法、モデリング技術を分析した。
• 特定されたシステムにおける機械学習およびリアルタイムデータ処理機能の使用状況を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 水産業および養殖業に用いられる意思決定支援システム（DSS）はどのようなものがあるか？
• RQ2 水産業および養殖業のDSSで最も調査が進んでいるトピックは何か。また、それらは時間経過とともにどのように変化してきたか？
• RQ3 現在の水産業DSSはリアルタイム分析を提供しているか？
• RQ4 水産業および養殖業のDSSは、収集済みで根拠のあるデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを使用しているか？

主な発見

• 初期のプールから27件の関連研究が特定されたが、これは水産業および養殖業におけるDSSに関する研究が比較的限定的であることを示している。
• 大多数のDSSは単一のトピックや狭い基準に焦点を当てており、マルチステークホルダーやマルチ基準意思決定フレームワークへの関心はほとんどない。
• DSSのパフォーマンスに関する実証的評価は文献においてほとんど見当たらないため、現実世界での検証が不足していることが示唆される。
• リアルタイム分析をサポートするDSSは、レビューされた文献において一切発見されなかったが、これは運用意思決定における潜在的利点を無視していることを示している。
• 水産業および養殖業のDSSにおける機械学習の応用は限定的であり、根拠のある収集済みデータを用いてモデルをトレーニングするシステムは報告されていない。
• 小規模なDSSの構成要素は存在するが、種や地理的地域をまたいで複数要因を統合する、よく文書化された統合型システムの欠如が顕著である。