miercuri , 22 august 2018
roen

Art. 02 – Vol. 24 – Nr. 2 – 2014

SISTEME SUPORT PENTRU DECIZII ȘI BIBLIOMINING

Cornel LEPĂDATU
cornel_lepadatu@biblacad.ro

Academia Română București, Biblioteca Academiei Române

Rezumat: Sistemele suport pentru decizii oferă cunoştinţe şi capacitatea de prelucrare a cunoştinţelor esenţiale în sesizarea situaţiilor decizionale şi în elaborarea deciziilor, îmbunătăţind procesele decizionale şi rezultatele luării deciziilor şi relaxând limitele cognitive, temporale, spaţiale şi economice ale factorilor de decizie. Sprijinul bibliotecilor şi bibliotecarilor în luarea deciziilor a variat în timp de la unul pasiv, colecţiile tradiţionale de cărţi şi reviste, către unele extrem de active, asistenţi decizionali. Bibliotecile digitale au oferit perspective noi pentru sistemele suport pentru decizii ale companiilor. Tehnicile data mining au devenit cruciale pentru gestionarea, organizarea informaţiilor şi diseminarea acestora către utilizatorii potriviţi, la momentul potrivit. Bibliomining a oferit posibilitatea ca prin intermediul unui singur depozit de date să se prelucreze cunoştinţe privind interconexiunile dintre reţele sociale diferite, comunitatea de autori şi comunitatea formată din bibliotecă şi utilizatorii săi. Sistemul suport pentru decizii al bibliotecii tinde să devină, în mod natural, un actor foarte important în alimentarea cu cunoştinţe a sistemelor suport pentru decizii ale companiilor. Articolul se concentrează pe o abordare formalizată a construirii sistemelor suport pentru decizii de bibliotecă.

Cuvinte cheie: bibliometrie, biblioteconomie, descriere bibliografică, depozitare date, explorare date şi descoperire de cunoştinţe, sistem suport pentru decizii.

Introducere

Menirea unui sistem suport pentru decizii este de a atenua efectul limitelor şi resticţiilor decidentului intelectual într-un număr semnificativ de activităţi pentru rezolvarea unei palete largi de probleme decizionale nebanale pe baza implementării computerizate a unora dintre funcţiile de suport ale deciziilor care ar fi fost realizate altfel de către o echipă decizională ierarhică [3, 8, 15, 18]. Sprijinul furnizat de sistem permite unui proces decizional să se desfăşoare cu o productivitate mai ridicată (mai rapid, mai ieftin şi mai puţin efort), cu o mai mare supleţe (mai multă vigilenţă şi mai mare capacitate de răspuns), cu un grad inovativ mai înalt (perspectivă mai clară, creativitate, noutate şi surpriză), cu un plus de obiectivitate (precizie mai mare, etică, calitate şi încredere) şi satisfacţie mai mare pentru părţile implicate în procesul decizional în comparaţie cu ceea ce s-ar putea obţine fără să se recurgă la utilizarea unui sistem informatizat de asistare a deciziilor. Sistemele suport pentru decizii formează o clasă de sisteme informatice, cu caracteristici antropocentrice, adaptive şi evolutive, care integrează o serie de tehnologii informatice şi de comunicaţii de uz general şi specifice şi interacţionează cu celelalte părţi ale sistemului informatic global al unei organizaţii.

Conceptul de sistem suport pentru decizii a fost anticipat încă din 1960 de viziunea idealistă a lui Licklider asupra sistemelor om-calculator, menite să permită omului şi calculatorului să coopereze în luarea deciziilor şi în controlul situaţiilor complexe iar termenul ca atare a fost folosit pentru prima dată de către M. Scott-Morton în februarie 1964. Sistemele suport pentru decizii au evoluat în timp sub influenţa evoluţiilor tehnologice şi organizaţionale. Interesul oamenilor de ştiinţă pentru sistemele suport pentru decizii a crescut de-a lungul anilor şi utilizarea acestui tip de sisteme s-a răspândit în toate domeniile de activitate. Tabelul 1 prezintă rezultatele unor cercetări [9] privind dinamica publicărilor de materiale ştiinţifice în domeniul sistemelor suport pentru decizii aşa cum este reflectată în trei baze de date ştiinţifice ScienceDirect, IEEE Xplore Digital Library şi ACM Digital Library.

Vizualizează articolul complet

Concluzii

Provocările cu care se confruntă sistemul suport pentru decizii al bibliotecii sunt:

  • îmbunătăţirea satisfacţiei utilizatorilor în sediul propriu şi în afara lui, elaborarea unor politici de achiziţie şi de diseminare orientate către cerere;
  • îmbunătăţirea conservării colecţiilor;
  • optimizarea fluxurilor şi alocării resurselor umane şi financiare;
  • diversificarea şi creşterea veniturilor;
  • comunicarea mai bună cu partenerii.

Concepţia şi implementarea sistemului suport pentru decizii al unei biblioteci, ca de altfel ale oricărui sistem informatic, sunt influenţate de către o serie de factori, între care pot fi menţionaţi: obiectivele urmărite; personalul implicat; recomandările, normele şi standardele utilizate; restricţiile impuse de către instituţie; evoluţia mediului; bugetul disponibil pentru realizare; termenele de finalizare.

Pentru stabilirea cerinţelor informaţionale se impune aplicarea cu discernământ a prevederilor normative specifice domeniului bibliotecilor elaborate, recomandate şi utilizate atât pe plan intern cât şi pe plan internaţional privind: descrierile bibliografice; indicatorii operaţionali; indicatorii de performanţă şi indicatorii bibliometrici. Practic trebuie definit un sistem personalizat, unic, unitar, coerent şi evolutiv de indicatori.

Indicatorii bibliometrici se bazează pe ipoteza că frecvenţa citărilor unui articol de către alte articole reflectă calitatea acelui articol şi oferă doar o imagine parţială şi părtinitoare a anumitor aspecte ale vieţii ştiinţifice, fără acoperirea ansamblului. Aceştia trebuie să fie completaţi şi/sau corectaţi de experţii din domeniul ştiinţei şi, de asemenea, interpretaţi dacă sunt utilizaţi în scopul unei evaluări sau luări de decizii. Indicatorii numerici sunt foarte uşor manipulabili de către persoane fizice, instituţii şi alte părţi interesate din viaţa ştiinţifică. Numărul manipulărilor creşte şi el poate fi corelat cu efectul influenţei crescânde a indicatorilor. Utilizarea indicatorilor bazaţi pe analiza citărilor nu este favorabilă asumării de riscuri ştiinţifice şi inovării. O utilizare abuzivă a acestora sau, mai rău, automată ar fi un obstacol major în calea inovării.

BIBLIOGRAFIE

  1. BA, S.; HINKKANEN, A.; WHINSTON A. B.: Digital Library as a Foundation for Decision Support Systems. In Proceedings of the First Annual Conference on the Theory and Practice of Digital Libraries, College Station, TX, Ed. J. Schnase, J. Leggett, R. Furuta, and T. Metcalfe, 1994, pp. 170 – 177.
  2. BNF – Bibliothèque nationale de France: Fonctionnalités requises des notices bibliographiques: rapport final. Trad. de „Functional requirements for bibliographic records: Final Report” – 2e édition française, Paris, BNF, 2012,100 p.
  3. BURSTEIN, F.; HOLSAPPLE, C. W. (Eds): Handbook on Decision Support Systems 1: Basic Themes. International Handbooks on Information Systems, Springer-Verlag, 2008, 854p.
  4. DEVA SARMA, P. K.; ROY, R.: A Data Warehouse for Mining Usage Pattern in Library Transaction Data. In Assam University Journal of Science & Technology: Physical Sciences and Technology, Vol. 6, No. 2, 2010, pp. 125 – 129.
  5. DUMITRESCU, G.; FILIP, F. G.; IONIŢĂ, A.; LEPĂDATU, C.: Open Source Eminescu’s Manuscripts: A Digitization Experiment. In Studies in Informatics and Control, vol. 19 , no. 1, 2010, pp. 79 – 84.
  6. DUMITRESCU, G.; LEPĂDATU, C.; CIUREA, C.: Creating Virtual Exhibitions for Educational and Cultural Development. In Informatica Economică, vol. 18, nr. 1, 2014, pp. 102–110.
  7. DURIEUX, V.; GEVENOIS, P. A.: Bibliometric indicators: quality measurements of scientific publication. In RADIOLOGY, 255 (2), 2010, pp. 342 – 351.
  8. FILIP, F. G.: Sisteme suport pentru decizii, Ed. a 2-a. Bucureşti: Ed. Tehnică, 2007, 364 p.
  9. FILIP, F. G.; SUDUC, A.-M.; BÎZOI, M.: DSS in numbers. Technological and Economic Development of Economy, 2014, 20(1), pp. 133–143.
  10. GOLFARELLI, M.; RIZZI, S.: Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw-Hill, 2009, 445 p.
  11. HOMAYOUNVALA, E.; JALALIMANESH, A.: Promoting research collaboration based on data mining techniques in library information systems. In International Journal of Information Technology and Business Management, Vol. 8, No. 1, 2012, pp. 73 – 82.
  12. IONIŢĂ, A.; LEPĂDATU, C.; DUMITRESCU, G.: Digital Cultural Landscape Content. În: HERNIK, Jozef (edit.) Cultural Landscape – Across Disciplines, Oficyna Wydawnicza BRANTA, Kracow, 2009, pp. 255 – 277.
  13. KRIEGEL, H.-P.; KRÖGER, P.; SANDER, J.; ZIMEK, A.: Density-based clustering. In WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 1(3), 2011, pp. 231–240.
    LEPĂDATU, C.: Acquisition Policy of a Library and Data Mining Techniques. În Studies in Informatics and Control, vol. 16, nr. 4, 2007, pp. 413 – 420.
  14. LEPĂDATU, C.: Sistem suport pentru decizii în cultura cunoaşterii. In Revista română de biblioteconomie şi ştiinţele informării, Anul 4, nr. 2, 2008, pp. 41 – 45.
  15. LEPĂDATU, C.: Explorarea datelor şi descoperirea cunoştinţelor – probleme, obiective şi strategii. In Revista Română de Informatică şi Automatică, vol.22, nr. 4, 2012, pp. 5 – 14.
  16. LEPĂDATU, C.: Metode exploratorii multidimensionale. In Revista Română de Informatică şi Automatică, vol.23, nr. 1, 2013, pp. 14 – 30.
  17. LEPĂDATU, C.: Sistem pentru asistarea deciziilor bazat pe descoperirea cunoştinţelor din date. 2014. Referate doctorale nr. 2/3, Institutul de Cercetări pentru Inteligență Artificială „Mihai Drăgănescu” al Academiei Române, aprilie 2012 / februarie 2014. (http://www.racai.ro/media/Referat2-CornelLepadatu.pdf); (http://www.racai.ro/media/CLepadatu-Referat3.pdf ).
  18. MISHRA, R.-N.; MISHRA, A.: Relevance of Data Mining in Digital Library.
    In International Journal of Future Computer and Communication, Vol. 2, No. 1, 2013, pp. 10 – 14.
  19. MOORE, M.; LOPER, K. A.: An Introduction to Clinical Decision Support Systems. În J. Electron Resour Med Libr., University of Miami, 2011, 31p.
  20. NICHOLSON, S.: The Basis for Bibliomining: Frameworks for Bringing Together Usage-Based Data Mining and Bibliometrics through Data Warehousing in Digital Library Services. In Information Processing and Management 42(3), 2006, pp. 785 – 804.
  21. PENDLEBURY, D. A.: Using Bibliometrics in Evaluating Research, 2008, (http://wokinfo.com/media/mtrp/UsingBibliometricsinEval_WP.pdf )
  22. SREENIVASARAO, V.; PALLAMREDDY, V.-S.: Advanced Data Warehousing Techniques for Analysis, Interpretation and Decision Support of Scientific Data. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, D. C. Wyld et. al. (Eds.): ACITY 2011, CCIS 198, 2011, pp. 162 – 174.
  23. TRIA (DI), F.; LEFONS, E.; TANGORRA, F.: Hybrid methodology for data warehouse conceptual design by UML schemas. In Information and Software Technology, 54, 2012,
    pp. 360 – 379.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.