[論文レビュー] Dynamic Capitalization And Visualization Strategy In Collaborative Knowledge Management System For Ei Process

Bolanle Oladejo, Victor Odumuyiwa+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2010

Big Data and Business Intelligence被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、経済情報（EI）プロセスにおける知識再利用を向上させるために、共同知識管理システムにおける動的キャピタライゼーションおよび可視化戦略を提案する。知識のアノテーションと時間的属性を活用することで、実時間でアクターの内的知識を把握・文脈化・検証可能とし、信頼性および再利用可能性を向上させる。プロトタイプのテストにより、サンプルケースで肯定的な妥当性評価結果が得られた。

ABSTRACT

Knowledge is attributed to human whose problem-solving behavior is subjective and complex. In today's knowledge economy, the need to manage knowledge produced by a community of actors cannot be overemphasized. This is due to the fact that actors possess some level of tacit knowledge which is generally difficult to articulate. Problem-solving requires searching and sharing of knowledge among a group of actors in a particular context. Knowledge expressed within the context of a problem resolution must be capitalized for future reuse. In this paper, an approach that permits dynamic capitalization of relevant and reliable actors' knowledge in solving decision problem following Economic Intelligence process is proposed. Knowledge annotation method and temporal attributes are used for handling the complexity in the communication among actors and in contextualizing expressed knowledge. A prototype is built to demonstrate the functionalities of a collaborative Knowledge Management system based on this approach. It is tested with sample cases and the result showed that dynamic capitalization leads to knowledge validation hence increasing reliability of captured knowledge for reuse. The system can be adapted to various domains

研究の動機と目的

• 共同問題解決環境における内的で文脈依存の知識を管理する課題に対処すること。
• 意思決定プロセス中にアクターの貢献を動的に把握・検証することで、知識の信頼性および再利用可能性を向上させること。
• 時間的およびアノテーションメカニズムを通じて文脈的知識表現を支援するシステムの開発。
• EIプロセスにおける透明性および追跡可能性を向上させるために、知識フローおよびアクターの貢献を可視化すること。

提案手法

• システムは、出典、文脈、関連性などのメタデータを用いて知識貢献をタグ付け・構造化する知識アノテーションを採用する。
• 時間的属性を統合することで、知識の時間的変遷を追跡し、文脈に応じた検索および検証を可能にする。
• 問題解決セッション中に知識を動的にキャピタライズするのを支援する共同知識管理アーキテクチャを設計する。
• 知識フロー、アクターの役割、貢献タイムラインを表示する可視化モジュールをプロトタイプに実装し、システムの透明性を向上させる。
• 知識を貢献者およびその文脈内での信頼性と関連付けることで、動的検証を支援する。
• ドメインに適応可能であり、さまざまな共同知識集約型ドメインへの展開を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のアクターからの内的知識を、共同意思決定文脈で効果的に把握・検証するにはどうすればよいか？
• RQ2 知識の信頼性および再利用可能性を向上させるために、動的キャピタライゼーションを実現するメカニズムは何か？
• RQ3 時間的および文脈的メタデータは、共有知識の追跡可能性および関連性をどのように向上させるか？
• RQ4 知識フローの可視化は、共同理解および意思決定をどのように支援するか？
• RQ5 提案されたシステムは、静的知識キャプチャ手法と比較して、知識検証の面でどの程度向上をもたらすか？

主な発見

• 動的キャピタライゼーションメカニズムにより、知識の信頼性が、貢献者およびその文脈的パフォーマンスにリンクされることで向上した。
• プロトタイプは、時間的追跡とアノテーションによる有効な知識検証を示し、知識再利用における曖昧性を低減した。
• 可視化機能により、知識フローおよびアクターの貢献が明確に表現され、システムの透明性およびユーザーの理解が向上した。
• サンプルケースでのテストにより、共同EIプロセスにおける文脈に応じた知識キャプチャおよび再利用を支援することが確認された。
• モジュラー設計および柔軟なアノテーションサポートを通じて、ドメイン間での適応性が実証された。
• 時間的属性の統合により、知識の進化をリアルタイムで管理する能力が顕著に向上した。