Процесс построения когнитивных карт Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Процесс построения когнитивных карт The process of building cognitive maps

Емельяненко А. С

аспирант

Научный Исследовательский Ядерный Университет (НИЯУ МИФИ)

Москва, Россия e-mail: aemelyanenko94@yandex. ru

Emelyanenko A.S

graduate student National Research Nuclear University (MEPhI)

Moscow, Russia e-mail: aemelyanenko94@yandex. ru

Колесник. Д. В

Магистрант

Научный Исследовательский Ядерный Университет (НИЯУ МИФИ)

Москва, Россия e-mail: kisamehoshigaki@mail. ru

Kolesnik D. V

Master's Degree students National Research Nuclear University (MEPhI)

Moscow, Russia e-mail: kisamehoshigaki@mail.ru

Аннотация.

Существует множество методов сбора и представления информации. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки. Одними из лучших методов для представления информации являются графический и смешанный. Это наиболее визуализированные и наиболее информативные методы. Однако у этих методов тоже есть свои деления и некоторые из видов графического представления не являются универсальными, т.е. не могут применяться в большинстве случаев, а значит применяются только в определённых ситуациях и при определённых условиях. Однако есть и более универсальные методы, которые позволяют использовать себя в 80% случаев. Они самые наглядные, информативные и гибкие, в плане манипуляции информации. Одним из таких методов является метод построения когнитивных карт. Это один из методов, которые можно применить почти ко всем вопросам, касающихся визуализации данных. В данной работе будут рассмотрены способы построения когнитивных карт, методы поиска информации для НКК, а также приведены примеры построенных НКК в ходе выполнения работы.

Annotation.

There are many methods for data collection and data presentation. Each method has its advantages and disadvantages. One of the best methods for data presentation is graphic and mixed methods. These are the most visualized and most informative methods. However, these methods also have their own divisions and some of the types of graphical representations are not universal, i.e. cannot be used in most cases, which means they are used only in certain situations and under certain conditions. However, there are more universal methods that allow you to use them in 80% of cases. They are the most intuitive, informative and flexible in terms of information manipulation. One of these methods is the method of constructing cognitive maps. This is one of the methods that can be applied to almost all issues related to data visualization. In this paper, we will consider methods for constructing cognitive maps, information retrieval methods for FCM, as well as examples of FCM constructed in the course of the work.

Ключевые слова: нечёткие когнитивные карты, НКК, когнитивные карты, КК, исследование, построение, способы построения, методы построения.

Key words: fuzzy cognitive maps, FCM, cognitive maps, CM, research, construction, data collection, data presentation.

Общее понятие и определение когнитивных карт

Когнитивная карта — модель представления знаний экспертов о законах развития и свойствах анализируемой ситуации. [1]

Рисунок 1. Классификация когнитивных карт [2]

Все виды КК имеют свои модели и методологии. В рамках данной работы представителем когнитивных карт выбраны нечёткие когнитивные карты.

Когнитивные карты можно применить практические везде. Наиболее полно когнитивные карты раскрываются в системах, которые требуют визуализацию и анализ среды, а также в системах с сложной структурой и формализацией. Так как когнитивная карта - это ориентированный граф, поэтому она может наглядно показать все связи системы и их зависимости [3]. Для понимания того, что когнитивные карты можно применить практически везде, была составлена небольшая тезисная выборка, по найденным в интернете результатам поиска по теме «Применяемость когнитивных карт».

Таблица 1 . Тезисная таблица

Тезис Ссылка на источник

Применение нечетких когнитивных карт для поддержки принятия решений при разработке рабочего учебного плана высшего учебного заведения на основе учебного плана https://cyberleninka.ru/artide/n/primeneme-nechetkih-kognitivnyh-kart-dlya-podderzhki-prinyatiya-resheniy-pri-razrabotke-rabochego-uchebnogo-plana-vysshego-uchebnogo

Применение нечётких когнитивных карт для моделирования плохо структурированных систем https://docplayer.ru/71807725-Primeneme-nechetkih-kognitivnyh-kart-dlya-modeliшvamya-plohostruktш^шvannyh-sistem.html

Применение нечётких когнитивных карт для моделирования поведения пользователей системы дистанционного обучения_

http://ceur-ws.org/Vol-1752/paper11.pdf

Ниже приведён пример когнитивной карты (рисунок 2). На данной карте представлены сущности (кружки с цифрами), связи между ними (стрелочки), зависимость сущностей (прямая [обычная] и обратная [пунктир]), веса связи (цифры около связей).

Рисунок 2. Пример когнитивной карты [3]

Способы построения НКК

Существует несколько способов построения нечёткой когнитивной карты. Как правило, данных способов 3: автоматический, ручной, смешанный.

Ручной способ подразумевает построение НКК человеком, т.е. все концепты, связи, силу связей задаёт человек, который строит карту. Для ручного способа построения карты необходимы уже собранные данные, должна быть изучена моделируемая среда. Так же допускается построение карты в процессе изучения моделируемой среды.

Автоматический способ подразумевает построение карты с помощью алгоритмов, которые сами определяют концепты, связи и силу связей между концептами. Для построения карты подобным образом нужна некая база данных, собранная заранее, для обучения машины, которая будет строить данную карту, а также набор данных, на которые будет ссылаться автоматизированная система после обучения.

Смешанный способ подразумевает взаимодействие человека и машинного аппарата для построения концептов, связей и определения силы связей. В данном способе человек регулирует процесс и следит за поиском информации, формированием БД, построением карты и прочими процессами.

Каждый из способов имеет свои преимущества и недостатки. Основные преимущества и недостатки приведены в таблице (таблица 2).

Таблица 2. Основные преимущества и недостатки способов построения КК

Ручной Автоматический Смешанный

Преимущества Полный контроль человеком, возможность ручного выбора данных, разнообразие источников получения данных Возможность обработки большого количества данных, математическая обоснованность элементов карты, постоянная обновляемость информации Частичный контроль процесса человеком, возможность обработки большого количества данных, математическая обоснованность элементов карты, постоянная обновляемость информации, разнообразие источников получения информации, ручная возможность дополнения данных

Ручной Автоматический Смешанный

Недостатки Время протекания процесса, устаревание данных, медленная обработка информации, не высокая адекватность данных после обработки или до начала обработки. Возможность неправильного обучения, ограниченный доступ к ресурсам с данными, требует от человека специальных знаний Возможно искажение карты путём вмешательства человека

Методы получения данных для построения когнитивных карт

На данный момент нет согласованности в литературе относительно способа выявления важных факторов, влияющих и определяющих исследуемую ситуацию. Методы получения данных для построения когнитивных карт могут быть полезны как для понимания лицами когнитивных процессов, принимающих участие в принятии решений, так и как основа для управления активным исследованием сложных ситуаций. [4] Методы получения данных для построения когнитивных карт делятся на прямые и косвенные. Прямые методы - это непосредственная работа с экспертами. Косвенные методы - это методы обработки вторичных данных. [5]

Рисунок 3. Методы получения данных для построения когнитивных карт

Для получения данных для когнитивных карт существует 4 метода:

1. Выявление факторов и связей посредством контент-анализа документов. Данный метод удобен тем, что он позволяет строить карту, не имея практически никаких данных о моделируемой среде. Анализ данных начинается с нуля и уже из различного рода данных, которые анализируются, выделяются концептуальные сущности. Данный метод требует обработки большого количества данных, а также высокое качество как источников данных, так и самих данных. [5]

2. Выявление факторов и связей посредством анализа экспертных представлений. При этом для структуризации представлений о сложной проблемной ситуации, как правило, привлекаются эксперты из различных областей знаний. Данный метод, наверное, самый универсальный и требует от создателя карты минимальных знаний, т.к. практически всю работу за него делает экспертная группа, т.е. члены экспертной группы являются компетентными людьми, которые знают практически всё об исследуемой области; они могут составить адекватные сущности, сделать правильные связи и дать наиболее точные веса связей сущностей. Однако, данный метод напрямую зависит от экспертной группы. Неправильно подобранная группа с недостающей компетенцией в знаниях может кардинально повлиять на качестве составленной КК. [5]

3. Выявление факторов и связей посредством анализа количественных данных (к примеру, регрессионный анализ). Данный метод требует от аналитика определённых знаний и умения работать с программами, позволяющими проводить различного рода анализы данных. Подобный метод подойдёт не всем, однако он может показать очень полезные данные после проведения анализа, например, различного рода зависимости. Данный метод скорее служит как вспомогательный к другому любому методу, который может подтверждать какие-либо данные или выявлять потенциально новые. [5]

4. Выявление факторов и связей на основе концептуальных схем. Концептуальную схему можно считать сильно упрощённой КК. В данной схеме изображаются какие-то первоначальные придуманные концепты без подкрепления их какими-либо данными. Концептуальные схемы можно считать «отправной точкой» для создания полноценной КК. Концептуальная схема выступает как некий генератор идей и даёт понятие об общей картине происходящего. Использовать его в одиночку, как и анализ количественных данных не стоит, а лучше комбинировать его с другими методами. [5]

Данные методы имеют свои преимущества и недостатки. Для каждой ситуации подходит лучше, в той или иной степени, определённый метод. Для сравнения этих методов предлагается ознакомиться с составленной таблицей (таблица 3), в которой оценены основные общие параметры методов поиска информации по шкале от 1 до 5, где 5 это максимальное значение параметра.

Значение параметров:

1. Качество данных - обозначает степень достоверности данных полученных после обработки данных

2. Возможность сбора актуальных данных - обозначает степень актуальности данных получаемых с помощью метода

3. Скорость сбора данных - обозначает скорость получения данных используя определённый метод

4. Скорость обработки данных (вручную) - обозначает скорость обработки данных без использования автоматизации процесса

5. Скорость обработки данных (автоматизировано) - обозначает скорость обработки данных используя автоматизацию процесса

6. Автоматизация метода - показывает на сколько является автоматизирован тот или иной метод

7. Возможность полной автоматизации - показывает возможность автоматизации метода. Чем больше оценка, тем глобальнее может быть автоматизация

8. Степень обширности данных - показывает степень охвата различных ресурсов. Чем больше оценка, тем больше охват данных

9. Доступность метода - обозначает степень доступности метода тому или иному лицу

Таблица 3. Оценка основных общих параметров методов поиска информации

Анализ

Контент- количественных Концептуальные Экспертный

анализ данных схемы анализ

Качество данных 3 4 1 3

Возможность сбора

актуальных данных 4 4 2 4

Скорость сбора

данных 3 3 4 3

Скорость обработки данных

(вручную) 2 2 4 4

Скорость обработки данных

(автоматизировано) 5 5 1 2

Автоматизация

метода 4 4 1 1

Возможность

полной

автоматизации 4 4 1 1

Степень

обширности

данных 5 5 4 4

Доступность

метода 3 3 5 3

Если проанализировать данные всех методов, то можно выявить в них ряд недостатков:

• Качество карт, полученных с помощью описанных методов, зависит от качества информации, получаемой для построения карты, а качество информации, в свою очередь, зависит от качества знаний, предоставленных в источнике информации. Карты, получаемые из информации, предоставленной экспертом, могут включают в себя как нужные данные, так факторы, зависящие от эксперта, некий человеческий фактор. Основное преимущество прямых методов в том, что они избегают использования огромных процедур кодирования и дают возможность исследователю сфокусироваться на целостности ситуации. [5,6]

• Анализ количественных данных предполагает объективность выявленных факторов и связей, однако, чтобы некоторый фактор попал в поле зрения, о нем и его влиянии должна быть собрана некая количественная информация. Обычно, при решении проблем, которые включают множество элементов различной природы, и зависимости между элементами которых носят как количественный, так и качественный характер, указанное условие невыполнимо. [5,6]

• Распространены прямые методы, в которых субъекту предъявляют список переменных для установления причинно-следственных зависимостей, а далее используются парные сравнения и последующая формальная обработка для получения итоговой оценки взаимовлияний факторов. В данной процедуре заложены риски появления лишних причинно-следственных связей, т.к. субъект имеет возможность перебрать все возможные комбинации. Потенциальную проблему кодирования ошибок содержат ручное построение, из-за неоднозначности определения причин и следствий в исследуемой ситуации. Проблему кодирования ошибок в карте связывают с различиями в когнитивных процессах распознавания и вспоминания. [5,6]

Анализ первых трех подходов сводится к построению карты, однако:

• Недооценивается роль концептуальных схем, формирование которых предшествует определению факторов когнитивной карты. Концептуальная схема служит вспомогательным инструментом для формирования у экспертов единого и целостного представления об исследуемой ситуации и обеспечивает направленное выделение существенных знаний о ситуации. [6]

Описанные выше методы дадут наилучший результат если использовать их все вместе поэтапно. Например, последовательность методов может быть следующей: Данная последовательность

позволит после каждого перехода от метода к методу сократить количество ненужных данных и повысить их качество.

Для лучшей наглядности, при каком способе какой метод наиболее эффективен предлагается сводная таблица (таблица 4), в которой проставлена экспертная оценка эффективности того или иного метода в определённом способе построения НКК. Градация оценки лежит в промежутке от 1 до 5, где 1 это максимально не эффективный, а 5 - максимально эффективный.

Таблица 4. Экспертная оценка соотношения способов построения НКК и методов поиска информации для её

построения

Анализ

Контент количественных Концептуальные Экспертный

анализ данных схемы анализ

Ручной 3 3 5 4

Автоматический 5 5 2 3

С мешанные 4 4 4 4

Пример когнитивных карт, полученных в ходе исследовательской работы

Когнитивная карта, полученная на рисунке 4 - это карта, полученная с помощью машинного обучения. Данная карта строится автоматически с помощью специально написанной программы. Данные для карты собирались автоматически и занесены в некую БД, которые изучил машинный аппарат и с помощью исследованных данных построил данную НКК. Здесь использовался смешанный способ построения карт, так как некоторые данные приходится вносить вручную.

-|^ПГТП ГТТГР""'"''1 ■

Рисунок 4. НКК макросреды предприятия, полученная с помощью машинного обучения

Когнитивная карта, представленная на рисунке 5 - это карта микросреды некоторого предприятия, составленная с помощью первого метода «Выявление факторов и связей посредством контент-анализа документов». Данные, для определения сущностей брались из официального сайта и годовых отчётов концерна Росэнергоатом. Данная карта в текущем состоянии является знаковой, а также её можно считать концептуальной. Она была передана на оценку экспертам, поэтому задействован второй метод «Выявление факторов и связей посредством анализа экспертных представлений». Данные, которые используются для задания значений вершинам собраны за последние 8 лет. Расчёт карты будет производиться после сбора оценок экспертной группы, а также реструктуризации самой карты.

Рисунок 5. НКК микросреды предприятия, полученная с помощью ручного, плуавтоматизированого построения

Список используемой литературы:

1. Elpiniki I. Papageorgiu. Fuzzy Cognitive Maps for Applied Sciences and Engineering. - 2014 -[Электронный ресурс]. - Режим доступа - URL: https://drive.google.eom/file/d/1QNU4i54cRs4k_RJw3TGWqzX5Oj-OTWHl/view (Дата обращения 2019г)

2. А.И. Каяшев. Когнитивные карты с интерпретацией концептов и связей между ними совокупностью аргументов двузначной логики. - 2014. -[Электронный ресурс]. — Режим доступа — URL: http://vspu2014.ipu.ru/proceedings/prcdngs/4126.pdf. (Дата обращения 2019г)

3. Васильев В.И. Построение нечётких когнитивных карт для анализа и управления информационными рисками вуза. Вестник УГАТУ. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/postroenie-nechetkih-kognitivnyh-kart-dlya-analiza-i-upravleniya-informatsionnymi-riskami-vuza. Дата обращения: 2019г.

4. Когнитивное моделирование проблемных ситуаций. -[Электронный ресурс]. — Режим доступа — URL: https://present5.com/tema-4-1-kognitivnoe-modelirovanie-problemnyx-situacij-n/

5. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа - URL: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/folder/86i0iqok4q/direct/82233531 (Дата обращения 2019)

6. Филиппович Андрей Юрьевич. Когнитивные, концептуальные и ассоциативные карты. - 2011 -[Электронный ресурс]. - Режим доступа - URL: http://blogs.it-claim.ru/andrey/2011/01/19/cognitive-maps (Дата обращения 2019г)