[논문 리뷰] A Design Science Method for Emerging Decision Support Environments

Nguyen Hoang Thuan, Pedro Antunes외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 16.

Information Systems Theories and Implementation참고 문헌 24인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 경험적 지식과 전문 지식을 옹호적으로 기반으로 하여 분산된 지식 기반을 통합함으로써 신규이고 복잡한 환경에서 의사결정 지원 시스템(DSS)을 개발하기 위한 설계 과학 방법을 제안한다. 이 방법은 사례 연구 및 실용적 응용을 통해 검증되었으며, 공동 창출 기반 의사결정 도구 설계에 응용되어 동적인 환경에서 지식 통합과 DSS 아티팩트 개발을 위한 체계적인 접근을 기여한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 신규 의사결정 지원 환경에서 산만하고 비구조적이며 상충되는 지식의 문제를 해결하기 위해.
• 경험적 지식과 전문 지식을 통합하여 DSS 개발을 위한 체계적인 설계 과학 방법을 개발하기 위해.
• 복잡하고 동적인, 비구조적인 조직적 맥락에서 DSS 아티팩트 설계를 위한 실용적 프레임워크를 제공하기 위해.
• 실제 응용을 통해 공동 창출 기반 의사결정 도구 맥락에서 방법을 검증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 설계 과학 연구(DSR)를 활용하여 새로운 환경에서 DSS 아티팩트를 체계적으로 개발한다.
• 경험과 전문 지식의 옹호적 기반을 강조하여 분산된 지식을 체계화하고 통합한다.
• 옹호적 모델링을 통해 다양한 출처의 지식을 일관되고 재사용 가능한 지식 기반으로 통합한다.
• 이 방법은 반복적으로 적용되며, 실제 사례에서 설계, 구현, 검증을 통합한다.
• 실제 사례로 아웃라인즈 콫퍼런스 오브 인포메이션 시스템(ACIS 2015)의 사례를 기준 맥락으로 사용한다.
• 이 방법은 체계적인 지식 통합을 통해 기능적인 DSS 아티팩트—특히 공동 창출 기반 의사결정 도구—의 생성을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 새로운 의사결정 지원 환경에서 산만하고 비구조적인 지식을 효과적인 DSS 개발을 위해 통합할 수 있는가?
• RQ2 어떤 설계 과학 방법론적 프레임워크가 동적인 DSS 맥락에서 전문 지식과 경험 지식의 옹호적 기반을 지원하는가?
• RQ3 어떻게 실제 세계의 DSS 아티팩트 개발을 통해 이러한 방법을 실용적으로 검증할 수 있는가?
• RQ4 지식 체계화는 복잡한 환경에서 의사결정 지원 시스템의 설계와 기능성 향상에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 제안된 설계 과학 방법은 DSS 개발을 위한 일관되고 옹호적으로 기반을 둔 지식 기반으로 분산된 지식 자원을 성공적으로 통합하였다.
• 이 방법은 실제 세계 맥락에서 기능적인 공동 창출 기반 의사결정 도구의 실용적 설계 및 구현을 가능하게 하였다.
• 사례 연구는 옹호적 기반을 통해 지식 재사용성과 시스템 설계의 명확성이 복잡한 의사결정 환경에서 향상됨을 입증하였다.
• 이 방법은 공개된 사례에 응용된 결과를 통해 타당성과 실용적 관련성을 입증하였다.
• 이 연구는 새로운 비구조적 환경에서 DSS 개발을 위한 체계적이고 반복 가능한 프레임워크를 기여하였다.
• 이 방법은 전문 지식과 경험 지식을 체계적으로 통합함으로써 더 견고하고 적응력 있는 DSS 아티팩트의 생성을 지원한다.