CC BY
53
Алгоритм определения формата представления информации как инструмент преодоления информационных перегрузок в процессе
принятия решений
Information representation algorithm as an information overload countermeasure in decision-making process
Афанасьев Антон Анатольевич
аспирант
Южный федеральный университет afanasyev. anton@mail. ru
Аннотация
В статье рассмотрены форматы представления информации в процессе принятия решений и критерии возникновения информационной перегрузки. Выделен соответствующий алгоритм выбора формата представления информации с учетом данных критериев. Предложены рекомендации относительно выбора определенного формата представления информации.
Abstract
The article examines information representation formats in decision-making process and information overload occurrence criteria. Provides an information representation algorithm as a countermeasure tool for information overload in decision-making process. Suggests recommendations for information representation format selection.
Ключевые слова:
Представление информации, визуализация, принятие решений, информационная перегрузка
Key words:
Data representation, data visualization, decision-making, information overload
Современные системы поддержки принятия решений в управлении экономическими и информационными процессами предприятия ориентированы в значительной степени на использование структурированной информации. При этом в настоящее время значительная часть менеджеров не в состоянии оценить объем, качество и значимость неструктурированных данных, а также преимущества анализа таких данных в контексте предприятия вместе с имеющейся структурированной информацией. В данной связи наблюдается недостаточная интеграция систем анализа структурированных и неструктурированных данных. При этом возможность комплексного анализа данных из различных источников на настоящий момент обеспечивается в значительной мере необходимостью предварительной структуризации неструктурированной информации, поскольку в рамках программных средств функциональный аппарат подготовки и анализа данных ориентирован в значительной степени на структурированные данные. При этом сложности в обработке неструктурированной информации в первую очередь связаны с рядом особенностей такой информации, в частности с ее разнообразием (различный формат и структура), неоднозначностью (присвоение определенного смысла в зависимости от контекста) и динамичностью (значение и структура информации может меняться со временем). Кроме того неструктурированная информация может носить субъективный характер или включать эмоциональную окрашенность [1].
Эффективность визуализации доказывает ее применение не только в процессе представления результатов обработки данных предприятия в рамках систем поддержки принятия решений и систем бизнес-аналитики, но и в различных неавтоматизированных методах поддержки принятия решений. В рамках данных методов могут применятся соответствующие
специализированные программные средства для повышения эффективности данных методов. Так следует выделить графические способы определения причин возникновения управленческих проблем (дерево причин, диаграмма Исикавы, карта мнений). В настоящее время отечественные и иностранные исследователи отмечают тенденцию роста применения способов визуализации бизнес-моделей [2], которые могут быть направлены в том числе и на снижение информационной и когнитивной нагрузки на ЛПР. В рамках коллективных методов принятия решений следует выделить метод Дельфи, форсайт, построение карты будущего, проектирование плана развития и другие методы, эффективность которых может быть повышена благодаря применению ИТ, в частности средств интерактивной визуализации. По мнению Р. Спенса [3] повысить эффективность процесса принятия решений можно путем представления информации в визуализированном и интерактивном форматах.
Можно выделить следующие основные критерии информационной перегрузки: объем информации, качество информации (форма представления), информационный шум (нерелевантная информация), временные ограничения, многообразие каналов информации. В значительной степени на возрастание информационной нагрузки влияют как внешние источники информации (преимущественно интернет и электронные сообщения), так и внутренние источники информации (электронная почта, отчеты, документация и др.). ЛПР в значительной мере самим приходится осуществлять фильтрацию лишней информации, поскольку существует незначительная заинтересованность в решении данной проблемы со стороны ИТ отделов или высшего уровня управления. В данной связи ЛПР приходится применять наряду с ИТ персональные стратегии, основанные на опыте и индивидуальных особенностях ЛПР по преодолению информационных перегрузок. С учетом выделенных критериев информационной перегрузки был разработан следующий алгоритм представления информации в визуализированном формате.
В первую очередь необходимо определить источник информации (внешняя или внутренняя информация), временные ограничения, объем данных и назначение информации. Если объем данных незначительный, необходимо определить потребность в визуализации, в случае если ЛПР необходима специфическая интерактивность или форма представления информации для преодоления информационной перегрузки, то потребность в визуализации будет высокой, если ЛПР не испытывает информационных перегрузок, а объем информации незначительный, то потребность в визуализации низкая, и представление информации можно осуществлять в текстовом формате.
Если объем информации большой, рекомендуется перейти к определению назначения информации, т.е. какая информация необходима ЛПР - только показатели (данные) или необходимо выявление связей, функциональной направленности, сравнение данных и др. Если лицо, принимающее решение, не испытывает информационную перегрузку и ЛПР необходимы только данные/показатели, то потребность в визуализации низкая и представление информации можно осуществлять при помощи таблицы (однако следует отметить, что эффективность восприятия информации будет обусловлена количеством данных, выбором цветового решения, контраста, размера и других атрибутов представления элементов в таблице). В случае если ЛПР необходимо изучение связей, функциональной направленности, сравнения данных и требуется интерактивность, то потребность в визуализации высокая и необходимо представление информации в специализированном формате. Следующим этапом является выбор соответствующего типа визуализации (визуализация данных или комплексная визуализация).
Минимальный объем данных
Большой объем
ЛПР необходимы только показатели (данные)
Высокая (необходима интеракгивность, специализированная форма представления, наблюдается высокая информационная нагрузка ЛПР)
Низкая
ЛПР необходима информация о связях,
функциональной направленности и т.д.
Высокая (необходима интерактивность, специализированная форма представления, наблюдается высокая информационная нагрузка ЛПР)
Таблица
Рисунок 1 — Алгоритм выбора формата представления информации
(адаптировано на основе [4])
Посредством визуализации данных можно обеспечить представление в графической форме преимущественно числовых данных. Следует отметить, что зачастую при визуализации выбор типа диаграммы для сравнения данных осуществляется некорректно, что может затруднять восприятие информации и привести к возрастанию информационной нагрузки. В данной связи, представляется необходимым выделить следующие рекомендации по представлению информации в рамках визуализации данных на примере наиболее часто применяемых типов диаграмм. В рамках визуализации данных можно выделить пять основных типов сравнения данных: покомпонентное, позиционное, корреляционное, временное и частотное. При этом каждому типу сравнения соответствует определенный тип диаграмм. При покомпонентном сравнении сопоставляется размер каждого компонента
в процентном соотношении от целого. Рекомендуется применение круговой диаграммы (не более 5-6 значений, в случае превышения количества значений следует объединить оставшиеся в единую группу и представить ее на диаграмме, однако обеспечить возможность при необходимости рассмотрения и каждого из элементов указанной группы).
Рисунок 2 — Типы сравнения данных и соответствующие диаграммы в рамках визуализации данных (адаптировано на основе [5])
При позиционном сравнении осуществляется соотношение объектов между собой (отличие/сходство). Рекомендуется применение линейчатой диаграммы. При корреляционном сравнении выявляется взаимозависимость между переменными. При этом в зависимости от количества значений рекомендуется применять линейчатую диаграмму (менее 8 значений) или точечную диаграмму (более 8 значений). При временном сравнении наибольший интерес представляет не размер долей или их соотношение, а изменение значений во времени. Частотное сравнение обеспечивает выявление количества объектов в определенных последовательных областях числовых значений. В зависимости от количества значений рекомендуется
применение линейчатой диаграммы (менее 8 значений) или точечной диаграммы (более 8 значений).
Применение визуализации данных позволяет выявить и воспринять значимые связи и показатели быстрее, чем в текстовом формате или таблице. Следует отметить, что в случае необходимости представления нечисловых или абстрактных данных, а также включения в процесс визуализации и информации из смежных сфер в целях более комплексного анализа информации ЛПР, может применяться комплексная визуализация (визуализация информации), которая в настоящее время включает десятки форматов визуализации. При этом если визуализацию данных (построение стандартных диаграмм) можно обеспечить стандартными программными средствами, то для комплексной визуализации необходимы специализированные программные средства. В настоящее время существует более 50 форматов и более 100 соответствующих инструментов визуализации информации [6], часть из которых начинает активно применяться в различных сферах деятельности (образование, реклама, СМИ, бизнес-презентации), однако в сфере принятия управленческих решений на предприятиях подобные форматы визуализации применяются незначительно. При этом разработчики современных систем бизнес аналитики (в частности небольшие компании) начинают внедрять в свои продукты подобные инструменты расширенной визуализации, однако инструментальные возможности визуализации по-прежнему ограничены несколькими предопределенными шаблонами визуализации. При этом существующие методы и инструменты визуализации информации позволяют представить в графической форме практически любую информацию, показать связи, отличия, изобразить структуру, тенденции, связи, провести сравнение, показать аналогии, с учетом психофизиологических особенностей восприятия информации человеком. Инструменты позволяют обеспечить применение символьных форм, пиктограмм, цветовых решений, имеют повышенные возможности интерактивности и дружественный, удобный
интерфейс. Следует отметить, что создание комплексной визуализации в первую очередь позволяет охватить больше информации и связей в одном изображении. В рамках комплексной визуализации могут применяться как типы визуализации данных, так и визуализации информации, при этом применение нескольких типов диаграмм для более комплексного сравнения и описания данных с различных сторон и с учетом привлечения большего числа источников информации позволяет сформировать у ЛПР более комплексное представление проблемы и повысить точность принятия решений с сокращением высокой информационной нагрузки (предотвращением информационной перегрузки).
Двумерные данные (картография)
Картограмма
Точечная картограмма
Фоновая картограмма (хортоплет)
Трехмерные данные (научная визуализация, 31> моделирование)
Сети / структуры
Матрицы
Инфографирование
Аллювиальная диаграмма
«Карты метро»
Рисунок 3 — Типы комплексной визуализации (составлено автором)
Минимальный объем данных
Высокая (необходима интерактивность, специализированная форма представления, наблюдается высокая информационная нагрузка ЛПР)
ЛПР необходимы только показатели (данные)
Таблица
ЛПР необходима информация о связях,
функциональной направленности и т.д.
Высокая (необходима интерактивность, специализированная форма представления, наблюдается высокая информационная нагрузка ЛПР)
Визуализация данных
Покомпонентное
Круговая диаграмма
Комплексная визуализация
Двумерные данные (картография)
Трехмерные данные (научная визуализация, 3D-моделирование)
Временные данные
Многомерные данные
Древовидные структуры / иерархии
Сети / структуры
Инфографирование
Точечная картограмма
Фоновая картограмма (хортоплет)
Диаграмма Ганта Хронология, план-график
Дуговая диаграмма Временной ряд
Диаграмма Сэнки
Облако тэгов
Пузырьковая диаграмма
Диаграмма "японские свечи"
Мозаичная диаграмма
Древовидная схема
Древовидная карта (Tree map)
Аллювиальная диаграмма
Радиальная древовидная карта
Гиперболическое дерево
«Карты метро»
Рисунок 4 — Расширенный алгоритм функционального встраивания визуализации в процесс принятия решений в условиях информационных перегрузок (составлено автором)
Необходимо отметить, что на настоящий момент аналитические системы, даже с учетом технологий когнитивного и семантического анализа данных не позволяют полностью передать системе все функции по анализу и представлению данных, в данной связи, представляется, что процесс аналитики будет включать следующие этапы: применение средств автоматического анализа, применение моделей интеллектуального анализа данных и создание модели для дальнейшего исследования, при этом технологии интерактивной визуализации позволят как представить информацию в наиболее эффективном формате, так и обеспечат возможность совершенствования указанной модели лицом, принимающим решение.
Визуальное исследование данных
Взаимодействие с пользователем
Цикл обратной связи
Рисунок 5 — Процесс интеллектуальной аналитической обработки данных на основе визуальной аналитики (итерационный замкнутый цикл обратной
связи)
Визуальная аналитика ориентирована на поддержку аналитического мышления ЛПР и поддержку процесса принятия решений посредством применения технологий визуализации информации, статистического анализа
и интеллектуального анализа данных. При этом средства визуализации играют определяющую роль, поскольку обеспечивают наглядность представления и высокую скорость восприятия информации реципиентом.
Визуализация позволяет транслировать данные в различных форматах, обеспечивая сосредоточение фокуса внимания на наиболее значимых элементах, при этом ЛПР воспринимает информацию быстрее, испытывая незначительную когнитивную/информационную нагрузку. Согласно исследованиям Д. Д. Томаса и К.А. Кук [7] дополнив процесс когнитивного мышления элементами перцептивного мышления (посредством включения в процесс принятия решений визуализированных материалов и их интерпретации), становится возможным ускорение аналитического мышления ЛПР и переориентации фокуса внимания на более приоритетные сферы. Потенциал функционального применения технологии визуализации в процессе принятия управленческих решений подтверждает необходимость увеличения частоты применения технологии визуализации (интерактивной визуализации) посредством повышения ее интеграции в системы поддержки принятия решений в целях совершенствования поддержки принятия решений в условиях информационных перегрузок. Разработанный алгоритм определения оптимального формата представления информации в процессе принятия решений представляет собой пилотный инструмент совершенствования поддержки принятия решений в условиях информационных перегрузок.
Библиографический список
1. Гришковский А. Интегрированная обработка неструктурированных
данных. Открытые системы, № 06, 2013
2. Гаврилова Т., Алсуфьев А., Янсон А. Современные нотации бизнес-
моделей: визуальный тренд // Форсайт. т. 8. №2. 2014. С.56-70
3. Spence R. Information Visualisation, Addison Wesley, 2001.
4. Zelazny G. Say It With Charts: The Executive's Guide to Visual
Communication, 2001
5. Gillan D. J., Wickens C.D., Hollands J. G., Carswell C. M. Guidelines for
Presenting Quantitative Data, Human Factors, Vol. 40, No. 1, March 1998, PP. 28-41.
6. Börner K, Polley D.E. Visual Insights: A Practical Guide to Making Sense
of Data, MIT Press, 2014
7. Thomas J. J., Cook K.A. (Ed.) Illuminating the Path: The R&D Agenda for
Visual Analytics National Visualization and Analytics Center, 2005, P.4.
