Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методы сбора данных в человеко-ориентированном проектировании информационных систем. Учебное пособие
.pdf
извлечения из текстовых документов, интересных и нетривиальных
образцов или знаний. Интеллектуальный анализ текстовых данных является одним из видов Data Mining, специализирующимся на нахождении точных знаний в текстовых документах.
Интеллектуальный анализ текста имеет перспективный прикладной
потенциал, в том числе в области управления взаимоотношениями
с клиентами и конкурентной разведки. Интернет способствует увеличению
количества текстовых данных, таких как статьи, посты, текстовые документы, благодаря чему анализ текста предоставляет большой
потенциал принятия управленческих решений.
Перспективный прикладной потенциал интеллектуального анализа
текста можно применять в области управления взаимоотношениями
с клиентами и конкурентной разведки. Благодаря Интернету быстро
растет количество текстовых документов, анализ текста приобретает
большой потенциал.
Краудсорсинг
как метод сбора информации
Краудсорсинг относится к самым новым методам сбора информации.
Краудсорсинг (англ. crowdsourcing, crowd – «толпа» и sourcing –
«использование ресурсов») – передача определенных производственных функций неопределенному кругу лиц (без заключения трудового
договора) [26].
RSS-каналы: RSS (англ. Rich Site Summary – обогащенная сводка
сайта) – предназначены для описания лент новостей, анонсов статей,
изменений в блогах. Информация из различных источников, представ
-
ленная в формате RSS, может быть собрана, обработана и предоставлена пользователю в удобном для него виде специальными программами-агрегаторами или онлайн-сервисами, такими как NewsAlloy,
FeedBucket и другими [32].
Геоинформационные системы как новый метод сбора и обработки информации
Под геоинформационной системой (географическая информационная система, ГИС) понимается система сбора, хранения, анализа
и графической визуализации пространственных (географических) данных
и связанной с ними информации о необходимых объектах [7, 29, 55].
Дальнейшее развитие ГИС получило в связи с необходимостью
сбора и обработки информации в различных сферах, связанных
71
с производственной деятельностью, обороной страны, социальной деятельностью. Все это в рамках развития цифровизации с целью улучшения качества жизни населения.
Инвентаризация состояния транспорта, систем безопасности жизнедеятельности, городской среды, цифровой культуры, инфраструктуры
города, образования, медицины и других направлений стала возможной,
в том числе и на основе применения так называемого цифрового
следа.
Применение методики мониторинга показателей качества жизни
населения на основе цифрового следа позволило получать информацию о состоянии и структуре укрупненных показателей качества жизни населения по тем направлениям, которые связаны с применением
геоинформационных систем (табл. 12). При этом под цифровым следом понимается набор цифровых действий, которые пользователи
нашем случае, население) оставляют в интернет-среде.
(а в
Таблица 12
Направления применения ГИС
Хозяйственная
деятельность
Сельское и лесное хо-
зяйство
Строительство жилых
и социально-культурных
объектов
Управление земельными
ресурсами, земельные
кадастры
Оперативное управление
транспортными перевозками
Качество жизни Оборона страны
Инвентаризация и учет
инфраструктуры
Благоустройство территорий и ландшафтный дизайн
Мониторинг окружающей среды
Планирование и оперативное управление
транспортными потоками
Военное дело и разведка
Морская картография
и навигация
Реагирование на чрезвычайные ситуации
Связь и межмашинное
взаимодействие
Мониторинг показателей качества жизни населения позволяет сравнить уровень жизни по регионам, доходам, продолжительности жизни
и другим. Очень важно учитывать мнение населения о доступности
72
информации, деятельности государственных и муниципальных структур
власти [56].
Цифровые следы прежде всего используются для анализа и оценки
исследований проектов, направленных на повышение эффективности
благоустройства придомовых и городских территорий, а именно парков, скверов, детских площадок, велосипедных дорожек, остановок
транспорта и других.
Такой подход подробно рассматривается в работе [57] на примере
оценки эффективности благоустройства
территорий, вошедших в программу «Моя улица» в Москве с 2015 по 2018 г. (рис. 13). Исследование было построено на анализе геолоцированных цифровых следов,
собранных с помощью пользовательских фотографий в социальных
сетях. Результаты исследования показали, что повышение привлекательности территории, а также безопасности и комфортности улиц было связано именно с благоустройством.
Рис. 13. Сбор информации о приоритетах
в решении проблем жителей города
Геолоцированные городские цифровые следы могут также стать
хорошим материалом для улучшения городской среды с точки зрения
туристической активности городов, поскольку посещаемость определенных мест можно легко отследить с помощью анализа «чекинов»
73
(сообщение, отправляемое человеком в социальную сеть о том, что он
находится в определенной географической точке земного шара), опубликованных фотографий и отзывов.
Еще одним видом цифрового следа являются отзывы, пользователей специальных ресурсов о различных организациях (рис. 14).
Рис. 14. Сбор информации о состоянии городской среды
К таким ресурсам относятся картографические сервисы, например
2ГИС, Google Maps, Яндекс.Карты, а также сервисы, позволяющие
оставлять отзывы, например Flamp. Основная проблема при использовании этих ресурсов для проведения мониторинга качества жизни
населения заключается в технических трудностях при выгрузке данных через API (программный интерфейс приложения).
В табл. 13 приведено сравнение основных функций API нескольких
картографических сервисов. Стоит отметить, что перечисленные выше
сервисы имеют свой интерфейс API, но его предназначение, как правило, заключается в использовании картографических данных и технологий в сторонних проектах. В табл. 13 можно увидеть, что использование API ни одного из сервисов
не поможет решить задачу получения
отзывов для их дальнейшей обработки.
74
Сравнение API картографических сервисов
Я
Таблица 13
Название
сервиса
ндекс.Карты Поиск организаций
Google Maps Создание маршрутов
2ГИС API карт
Основные функции API Стоимость API
120 000…1 000 000
Встраивание интерактивных карт
Решение логистических задач
Использование динамических
карт
Расчет расстояния
Преобразование координат
в адреса
API справочника организаций
Сбор данных о компаниях
Геокодирование
Транспортное API
Mobile SDK
рублей в год
От 2 до 30 $ в месяц
Цена зависит
от количества запросов и способа применения, обсуждается индивидуально
Для решения данной проблемы имеются программы-парсеры, позволяющие автоматизировать сбор данных. Парсерами называются программы, сервисы или скрипты, которые собирают данные с указанных
веб-ресурсов, анализируют их и выдают в нужном формате. Существуют различные виды таких инструментов: облачные, десктопные,
браузерные расширения. Основная трудность при использовании парсеров веб-
сайтов заключается в том, что облачные решения (Import.io,
Xmldatafeed и др.) и браузерные расширения (Parsers, Scraper и др.),
которыми можно бесплатно пользоваться, как правило, имеют ограничения по объему парсинга данных либо по времени пользования сервисом. Десктопные парсеры (ComparseR, ParserOK и др.) обладают более мощным функционалом и возможностью гибкой настройки, но
почти все они
платные [1].
Стоит отметить, что парсинг публикаций сообществ социальных
сетей и открыто оставленных отзывов об организациях и общественных
пространствах не является незаконным. Такая информация не принадлежит к категории персональных данных и находится в открытом
75
доступе, а парсинг в данном случае лишь упрощает и автоматизирует
сбор информации.
Сбор информации осуществляется не только путем автоматизации
публикаций сообществ социальных сетей, но и организованным сбором данных на веб-сайтах крупных, социально значимых организаций.
Например, таких, как ПАО Сбербанк. Руководители банка выбрали
такой способ сбора информации, как сбор
открытых данных.
Основная идея метода открытых данных известна уже давно и заключается в их свободном доступе: так, все клиенты банка могут
участвовать в разнообразных акциях, предоставляемых на сайте банка.
Открытые данные при этом могут быть пространственными, т. е. содержать свои координаты.
Для изучения городских цифровых следов используются методы
анализа данных. После сбора данные очищаются от рекламы и повторных записей, затем они размечаются по ряду критериев: место и время
создания фотографии, кто и что изображено на ней и т. д. Далее размеченные данные с геотегами (это процесс присоединения географических метаданных к различным информационным ресурсам, таким как
веб
-сайты, RSS, фотографии, как-либо характеризующим эти ресурсы)
накладываются на карту города [8].
Таким образом, в современном мире городские цифровые следы
могут стать той методологией сбора и обработки информации, которая
позволит качественно улучшать состояние городской среды, осуществлять мониторинг этой среды, оперативное управление и инвестирование в наиболее социально значимые направления.
Межмашинное
взаимодействие как новый метод сбора и обра-
ботки информации
M2M-платформа Internet of Thing – это технология для разработки
коммуникационных приложений в разных областях. Проблемой является предоставление пользователям дополнительной информации, связанной с местоположением различных цифровых устройств (m2mобъектов), или по-другому называемой геолокацией, контроль над
которой необходимо осуществлять как в режиме реального времени,
так
и в режиме постоянного офлайн-мониторинга [19, 20].
Модель взаимодействия внешней и внутренней среды может быть
представлена следующим образом (рис. 15). При переносе хозяйственной деятельности в среду Интернет информационные связи становятся
76
прямыми хозяйственными связями, обеспечивающими перемещение
информации, финансовых средств и товаров по единым коммуникационным каналам.
Рис. 15. Экономическая модель информационной
проницаемости внешней среды [36]
Под Интернетом вещей (Internet of Things – IoT) понимают межсетевое информационное взаимодействие, включающее физические устройства, транспортные средства (называемые также «подключенными
устройствами» и «интеллектуальными устройствами»), здания и другие
предметы, встроенные в электронику, программное обеспечение, датчики, исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам собирать и обмениваться данными; межсетевое информационное
взаимодействие, включающее взаимодействие физических
устройств,
транспортных средств (также называемых «подключенными устройствами» и «интеллектуальными устройствами»), зданий и других предметов, встроенных в электронику, в программное обеспечение, датчики,
исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам
собирать и обмениваться данными [21, 65].
В рамках производства и сбыта различного рода датчики оператив-
но предоставляют информацию о состоянии и
местоположении иден-
тифицированных приборов (вещей). Сквозной контроль порождает
77
совершенно иной тип цифровой хозяйственной деятельности, более
быстрой, гибкой и экономически эффективной. Устанавливается связь
между технической реализацией мобильной сети и бизнес-процессами
компаний, обеспечивая тем самым доступность и контроль в реальном
времени для клиента [82].
Платформа также может иметь графический пользовательский интерфейс (это может быть как web-страница, так и графика мобильного
приложения), который позволяет клиентам видеть, как работают их
устройства, и при необходимости предоставляет подробный анализ
поведения сети и анализирует данные, собранные на всех уровнях агрегации в соответствии с бизнес-логикой. Беспроводная логика предоставляет аналогичное средство через веб-портал. Функциональность
включает в себя возможность мониторинга, активации и подготовки отчетов в режиме реального времени для всех установленных SIM-карт.
Уровень данных используется для хранения и предоставления данных (база данных либо совокупность файлов в формате XML) более высокому уровню – бизнес-логике. Урове нь бизнес-логики представляет
собой реализацию функциональных возможностей системы (обработка
запросов, вычисление координат, авторизация пользователей и т. д.).
Графиче ский интерфейс
позволяет реализовать сценарии взаимодействия между пользователем и системой исходя из требований заложенной бизнес-логики.
Например, умный дом – это одно из приоритетных направлений
развития Интернета вещей (IoT), в котором работает огромное количество компаний, начинающих активно включать в свои решения функции по управлению консьюмерской деятельностью (это общественное
организованное движение,
которое ставит цель защиту и расширение
прав покупателей (потребителей)), и обмену данными между устройствами (рис. 16).
Преимущества М2М:
• увеличение пропускной способности Интернета (позволяет обмениваться неограниченным количеством требуемых данных разных
форматов);
• доступность Интернета по дифференцированным каналам связи и
в различных режимах (обеспечивает доступ пользователей и устройств
к сети из
множества мест с заданным качеством обслуживания);
• и другое.
78
Рис. 16. Приоритетное направление
развития Интернета вещей
Описание пользовательских сценариев включает: наименование,
определение текущего местоположения SIM-карт, определение основного действующего лица (пользователя), область действия (геолокацию), периодичность использования (например, при необходимости
просмотреть местоположение SIM-карт).
Кроме рассмотренного сценария и его результатов возможны сценарии, зависящие от количе ства SIM-карт, подтверждения определения
текущего местоположения платной операции, включения услуги визуального просмотра
положения на карте, и другие операции, связанные
с изменением входных данных.
79
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Возможны две оценки ИТ-специалистов на процессы и методы
сбора данных.
1. Рассматриваются процесс и используемые методы сбора данных
командой проекта на различных этапах жизненного цикла его разработки.
2. Рассматриваются процесс и используемые методы сбора данных,
которые будут использованы в проекте создаваемой ИС организации.
Общее для них то, что процесс сбора данных
ляемым как в первом, так и во втором случае. Его необходимо планировать, организовывать (формально определять роли субъектовпользователей данных), подбирать на роли исполнителей, контролировать процесс и анализировать его результаты. Необходимо также понимать, какие методы и техники сбора данных подходят для решения
возникающих задач в
В пособии отмечена важная особенность процессов сбора данных
в рамках организации: они во многом определяются конфигурацией
бизнеса [41]. Для некоторых организаций хорошо подходит фиксированный набор методов сбора данных, и данные следует рассматривать
как функциональный интеллектуальный продукт. Если деятельность
организации связана с инновациями, то поддержка деятельности ее
персонала
ков данных, оцениванием их надежности и качества, а также формированием эмпирических гипотез, посредством которых будет извлекаться
содержащаяся в них информация. Данные в этом случае – это инновационный продукт деятельности [41]. Определенная часть данных, используемых в разработке любого ИТ-проекта, является
ным продуктом. В большей части ИТ-проектов требуется учитывать
особенности бизнес-контекста деятельности пользователей ИС конкретной организации: ее окружение, цепочки поставок, в которые она
включена, организационную культуру, традиции и т. д. Для сбора данных о такого рода объектах ИТ-специалисты должны иметь высокий
уровень коммуникативной компетентности, различать понятия
ные» и «информация», знать и уметь применять на практике широкий
набор методов сбора данных: наблюдение, интервью, опросы, экспертизы, семинары, фокус-группы и т. д.
всегда связана с поиском во внешней среде новых источни-
ходе разработки ИТ-проекта.
должен быть управ-
инновацион-
«дан-
80
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]