DICSI Le Dinamiche della Conoscenza nella Società dell Informazione. unità dell Università Politecnica delle Marche relazione finale

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1 DICSI Le Dinamiche della Conoscenza nella Società dell Informazione unità dell Università Politecnica delle Marche relazione finale

2 le 3 anime della ricerca formalizzazione rappresentazione stati mentali per architetture BDI (Belief Desire Intentions) Aldo Franco Dragoni acquisizione della conoscenza di agenti umani dall analisi di testi e profilazione automatica di competenze ed interessi Luigi Lella costruzione e gestione di ontologie per la gestione automatica della semantica di documenti Mauro Mazzieri

3 formalizzazione rappresentazione stati mentali per architetture BDI (Belief Desire Intentions) Aldo Franco Dragoni La relazione finale ricalca i contenuti già descritti nella relazione del primo anno

4 acquisizione di conoscenza dall analisi di testi e profilazione automatica di competenze ed interessi Luigi Lella Definizione di tecniche innovative di acquisizione della conoscenza che possano essere utilizzate per modellare le esperienze, gli interessi e gli attuali obiettivi di un dipendente aziendale. Illustrare delle possibili applicazioni di tali tecniche nella gestione del capitale intellettuale e umano di una azienda.

5 Argomenti trattati Stato dell arte su metodi di acquisizione e gestione della conoscenza Modulo di acquisizione della conoscenza Sistema per la generazione di reti di pratica Applicazioni pratiche Personal virtual assistant Blogosphere for collaborative learning

6 Learning Organization organismo intelligente in grado di percepire, decidere, agire e apprendere all interno di un ambiente dinamico (come il mercato)

7 Conoscenza Tacita Mentre la conoscenza esplicita può essere espressa con parole, numeri e immagini, e può essere condivisa tramite i mezzi di comunicazione, la conoscenza tacita è altamente personale e difficile da formalizzare In quanto difficile da replicare, è soprattutto la conoscenza tacita a costruire il capitale intellettuale di un organizzazione, aumentandone il suo vantaggio competitivo La conoscenza tacita è alla base del pensiero creativo e dell innovazione

8 Acquisizione della Conoscenza: data and knowledge mining Gli attuali strumenti di data mining estraggono pattern ricorrenti da basi di dati considerando solo i loro attributi e non la conoscenza di dominio I recenti strumenti del knowledge mining sono invece basati su modelli computazionali che acquisiscono nuova conoscenza a partire sia da fatti che da conoscenza di dominio precedentemente acquisita Questi strumenti comprendono una base di dati, una base di conoscenza, strumenti per l analisi di dati e per l apprendimento induttivo di nuove regole Quindi gli strumenti di knowledge mining rispetto a quelli classici di data mining sono sì maggiormente adatti a estrarre la conoscenza di una organizzazione ma potrebbero comunque rivelarsi poco adatti a rappresentare la conoscenza tacita di dipendenti difficilmente esprimibile in forma simbolica

9 Gestione della conoscenza: Autonomy La piattaforma di gestione della conoscenza più utilizzata al momento è Autonomy si basa sulla inferenza bayesiana e sui principi della teoria della informazione di Claude Shannon identifica i pattern che occorrono nei testi, sulla base dell uso e della frequenza di termini che corrispondono a determinati concetti MA non utilizza la conoscenza di dominio durante l analisi di un testo; inoltre l utente non può sapere in che modo il sistema modella il suo profilo ed in che modo viene estratta la conoscenza dai testi analizzati

10 il nostro KMS [Dragoni, Tascini, Lella, Giordano, 2004] proprietà della conoscenza tacita Dinamica Soggettiva Specifica Distribuita modello cognitivo di comprensione del discorso acquisizione della conoscenza di singoli dipendenti o piccoli gruppi di dipendenti. 1. Migliorare processi IR 2. Facilitare il recupero delle competenze 3. Favorire la generazione di Reti di Pratica

11 Modello Cognitivo di Comprensione del Discorso [Licata, Lella, Giordano, 2004] Working Memory STWM LTWM LTM 1) Tecnica Manuale [Van Dijk e Kintsch, 1983] 2) LSA [Landauer, Foltz e Laham, 1998] Creation Integration Model [Kintsch, Patel ed Ericsson, 1999]

12 Modulo di Acquisizione della Conoscenza [Licata, Tascini, Lella, Montesanto, Giordano, 2004] Finestratura Filtraggio Modello di grafo Scale Free (M.Steyvers,J.TenenBaum, 2002) Rete Associativa BUFFER WM LTM Diffusione di un segnale di attivazione

13 Grafi scale free Struttura a piccolo mondo Aggregazione Random C i = L 2Ei k 1 ( ) Distribuzione dei gradi con power law tail k i i Scale-free P ( k) = k γ

14 Aggiornamento della LTM [Licata, Tascini, Lella, Montesanto, Giordano, 2004] WM LTM 1) WM inizialmente formata da N nodi isolati 2) Aggiunti collegamenti η ij = 3) LTM viene aggiornata P ij η k ij j = ηil l (N. paragrafi dove sia i che j sono presenti) (N. paragrafi dove sono presenti o i o j) [ Bianconi e Barabasi, 2001 ] k l

15 Esempio di LTM

16 Piattaforme per la gestione della conoscenza L ICT deve supportare non solo i singoli dipendenti aziendali ma anche le loro interazioni. Gli aspetti da considerare nel progetto di un KMS sono [Stenmark, 2002]: Informazione Consapevolezza Comunicazione

17 Knowledge Management nel sistema Sanitario Il piano sanitario italiano ha strutturato il sistema sanitario in due principali livelli di assistenza in cui i vari operatori sanitari devono interagire nello svolgimento dei loro compiti Condividere Acquisire Aumentare Conoscenza

18 A.S.U.R. Zona medici di base medici specialisti

19 Sistema per Generazione Reti di Pratica

20 Sistema per Generazione Reti di Pratica Migliora le ricerche in Internet filtrando i risultati sulla base dei profili degli utenti (LTM) I modelli degli utenti vengono aggiornati mediante il contenuto dei documenti da questi selezionati I profili degli utenti vengono raggruppati mediante algoritmi di Unsupervised Pattern Recognition Si può anche profilare gli utenti (i cittadini) per meglio servirli

21 Sistema Informativo Aziendale Zona Territoriale 7

22 Reificazione delle Concettualizzazioni [Lella, Dragoni, Giampieri, F.O.M.I. 2005] Informazione non Strutturata Conversione della conoscenza in forma simbolica Modello RDF Reificazione delle Concettualizzazioni Estrazione dei temi Acquisizione Conoscenza

23 Estrazione dei temi [Lella, Dragoni, Giampieri, 2005]

24 Reificazione delle Concettualizzazioni [Lella, Dragoni, Giampieri, 2005]

25 Sviluppi Futuri: Virtual Workspace vero e proprio ambiente di lavoro che offre alle persone un supporto completo alle loro esigenze di operatività, servizi, comunicazione e gestione della conoscenza consente di connettere dinamicamente competenze e di riconfigurare in maniera auto organizzata processi e flussi informativi

26 Virtual Workspace: 4 dimensioni Employee Service Space: servizi di supporto alla vita lavorativa (gestione orari di lavoro, rimborso spese, prenotazione sale riunioni, richiesta acquisti, sistema bibliotecario etc.) Internal Communication Space: mezzi di comunicazione istituzionale (novità contrattuali, concorsi interni, normative, comunicati etc.) e socializzazione (forum, bacheca annunci etc.) Business Community Space: strumenti per l accesso a conoscenza esplicita (motori di ricerca, database etc.) e tacita (forum, ricerca delle competenze, wiki, blog etc.) Operative Work Space: strumenti e servizi informativi (procedure e manuali operativi, reportistica etc.) e transazionali (richiesta forniture specifiche etc.) per svolgimento attività aziendali.

27 Virtual Workspace: obiettivi Favorire velocità e agilità decisionale Stimolare la collaborazione tra unità differenti Creare flessibilità e riconfigurare processi dinamicamente Rendere l organizzazione aperta e pronta a recepire idee e stimoli all innovazione provenienti anche da fonti esterne.

28 Virtual Workspace per abbattere: Barriere spaziali: il posto di lavoro è ovunque la persona abbia la necessità di impiegare le proprie capacità. Barriere temporali: la persona può e deve essere chiamata a creare valore quando serve, compatibilmente con i propri impegni. Barriere organizzative: viene considerato come collega qualunque persona che possa aiutare a creare valore per l organizzazione, non solo un proprio pari in azienda.

29 Business Community Space Strumenti orientati alla collaborazione ed al lavoro di gruppo: condivisione agende e documenti di lavoro, invio SMS, instant messaging, videoconferenze etc. Strumenti orientati allo sviluppo e gestione della conoscenza: forum, ricerca esperti, sondaggi, blog, wiki etc. N.B.: mancano applicazioni mature di strumenti evoluti come i blog e i wiki, oggi praticamente assenti nelle Intranet aziendali.

30 Business Community Space Prospettive dei blog e wiki Spazi di supporto ai processi e di aiuto reciproco tra esperti con competenze anche complementari in attività di problem solving Spazi di apprendimento individuale dove lo scambio di conoscenze garantisce lo sviluppo della professionalità dei singoli dipendenti Spazi di supporto all innovazione dove l obiettivo è la crescita della capacità innovativa dell azienda.

31 BLOGOSPHERE AS A COLLABORATIVE LEARNING MANAGEMENT SYSTEM FOR HEALTH CARE

32 What is a Blog? a blog is basically a journal that is available on the web. blogs are typically updated daily using software that allows people with little or no technical background to update and maintain the blog. postings on a blog are almost always arranged in chronological order with the most recent additions featured most prominently. readers can leave comments in an interactive format

33 is very easy Blog Publishing

34 Blog usage in organizations

35 Blog usage in USA

36 Blog impact in Organizations

37 collaborative learning: network LEARNER LEARNER LEARNER LEARNER LEARNER LEARNER

38 collaborative learning: blogosphere BLOG LEARNER BLOG LEARNER BLOG LEARNER BLOG BLOG LEARNER BLOG LEARNER LEARNER LEARNER

39 the power of highest betweenness (Firenze, XV century) Castellani Peruzzi Strozzi Pucci 0 Bischeri Ridolfi Barbadori Tornabuoni Medici Acciaiuoli 0 Guadagni Lamberteschi 0 Albizzi Ginori 0 Salvati Pazzi 0

40 Instructor Selection Example: A,B,C highest betweenness centrality

41 Instructor Selection Example: D, E highest betweenness centrality

42 Testbench: ASUR HealthCare System

43 Metodi di Valutazione dei Risultati Sistema di Interviste : - Frequenza di utilizzo del sistema. - Valutazione della precisione del recupero info e dei contatti. - Valutazione dei benefici apportati in termini di miglioramento delle condizioni lavorative. - Valutazione dei limiti del sistema rispetto alle esigenze degli utenti. Monitoraggio della rete di rapporti collaborativi interni dell azienda.

44 Conclusioni Le organizzazioni necessitano di sistemi per favorire la creazione di nuova conoscenza. Il KMS realizzato può essere utilizzato per analizzare il contenuto dei documenti visionati e prodotti dai dipendenti allo scopo di tracciarne e tenerne aggiornati i profili. La conoscenza viene estratta dai testi sulla base di un modello psicologicamente valido di comprensione del discorso e sulla base di un modello di grafo scale free, assumendo la forma di una rete associativa. Documenti e profili possono essere organizzati mediante l uso di algoritmi di UPR. La conoscenza estratta può essere rappresentata in forma simbolica mediante meccanismi quali la reificazione della concettualizzazione. Il KMS è stato utilizzato in sistemi di gestione documentale e in virtual workspace comprendenti forum e motori di ricerca orientati alla formazione di reti di pratica. Si pensa di estendere tali piattaforme con nuovi strumenti quali blog e wiki.

45 Pubblicazioni A.F.Dragoni, G.Tascini, L.Lella, W.Giordano, Knowledge Extraction Using Dynamical Updating of Representation, Proc. RO.M.A.N.D., Ginevra, I.Licata, L.Lella, W.Giordano, From Ontologies to Ontogenetic Models. Extracting Semantics by Knowledge Representation Dynamical Updating, Proc. Dynamic Ontology, Trento, I.Licata, G.Tascini, L.Lella, A.Montesanto, W.Giordano, Scale Free Graphs in Dynamic Knowledge Acquisition, Proc. A.I.R.S., Castel Ivano, Pubblicato in Systemics of Emergence Research and Development, Minati G., Pessa E., Abram M. (Eds.), Springer L.Lella, I.Licata, Evolutionary Neural Gas. A Scale Free Self Organizing Neural Net without Topological Constraint, Proc. Complexity 2004, Roma, L.Lella, G.Tummarello, C.Morbidoni, "Enabling Semantic Web Forums using Dynamic Representation Schemas", Proceedings of S.W.A.P. 2004, Ancona, L.Lella, A.F.Dragoni and G.Giampieri, Enabling Knowledge Creation Through Associative Networks and Semantic Web Technologies, Proceedings of F.O.M.I. 2005, Castelnuovo del Garda, I.Licata, L.Lella, W.Giordano, Acquisizione dinamica della conoscenza dai testi, Computer Programming n.138, Settembre 2004.

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