Приклад
Є список із назв фруктів. Береться тріада «яблуко-груша-апельсин». Респондент виділяє два подібних об’єкти – «яблуко й груша»; якість, що визначає подібність, «відсутність алергічної реакції в респондента», відмінність третього об’єкта – «алергічність». Так виявлено особистісний конструкт «алергічність/її відсутність».
Інші методи виявлення конструктів
Франселла й Банністер описують методи, які також використовують тріади:
♦ послідовний метод;
♦ метод самоідентифікації;
♦ метод рольової персоніфікації.
У двох останніх методах у тріаду включається елемент «я сам». Келлі запропонував використовувати тріади для виявлення конструктів, оскільки цей метод відбивав його теоретичні уявлення про те, як конструкти вперше виникають. Однак у зв’язку з тим, що у випробовуваного виявляються вже сформовані конструюй, не обов’язково використовувати неодмінно три елементи. Тріада не є єдиним способом виявлення протилежною полюса.
Для виявлення конструктів можна використовувати два елементи (виявлення конструктів за допомогою діод елементів) або більш, ніж три, як це робиться в методі повного контексту. Часто використовуваний метод техніка сходового спускання Хінкла:
ü конструкти видобувають стандартним методом;
ü із приводу окремого конструкта задається запитання «До якого полюса цього конструкта ви б хотіли бути віднесені?»;
ü потім: «Чому Ви віддаєте перевагу цьому полюсу?». «Що протистоїть цьому?».
Таким чином утворюється новий конструкт, більше узагальнений, ніж вихідний.
Процес повторюється, і виділяється ієрархія конструктів.
2.3 Аналіз репертуарних решіток
Аналіз репертуарних решіток дозволяє визначити силу й спрямованість зв’язків між конструктами респондента, виявити найбільш важливі й значимі параметри (глибинні конструкти), що лежать в основі конкретних оцінок і відношень, побудувати цілісну підсистему конструктів, що дозволяє описувати й пророкувати оцінки й відношення людини.
Аналіз одиничних репертуарних решіток
Можна використовувати форму кластерного аналізу для групування конструктів. Цей алгоритм структурує конструюй в лінійний порядок так, що конструкти. які перебувають близько в просторі, також виявляються близькими в порядку. Цей алгоритм має переваги під час демонстрації, тому що подання просто реорганізує решітки, показуючи сусідство конструктів і елементів. Отже, формуються дві матриці: одна – для елементів, інша – для конструктів. Кластери визначаються вибором найбільших значень у цих матрицях тобто найбільш зв’язаних складових матриці доти, поки всі елементи й конструкти не будуть включені в кластери с черево. Програма робить ієрархічну кластеризацію системи конструктів експерта й відображає видобуті знання.
Крім того, для кожного конструкта є чисельні значення в решітках як вектор величин, пов’язаних з розташуванням елементів щодо полюсів цього конструкта. Із нього погляду кожний конструкт може бути зображений як точка в багатомірному просторі, а його площина визначається кількістю пов’язаних з ним елементів. Природною мірою відношення між конструктами с відстанню між ними в цьому багатовимірному просторі. Два конструкти з нульовою відстанню між ними – це конструкти, стосовно яких елементи структуруються однаково. Отже, можна вважати, що вони використовуються однаково. У деякому сенсі – це еквівалентні конструкти.
Для нееквівалентних конструктів можна аналізувати їхні просторові відношення, визначаючи ряд осей як проекцію кожного конструкта на вісь, найбільш віддалену від них, проекцію на другу вісь, пов’язану з відстанями, що залишилися, і т.д. Це метод аналізу головних компонент простору конструктів. Він пов’язаний з факторним аналізом семантичною простору, використаного у вивченні семантичного диференціала. Метод аналізу головних компонент дозволяє подати елементи й конструкти так, що між ними можуть бути виявлені взаємозв’язки. Можна побудувати логічний аналіз репертуарних решіток, використовуючи конструкти як предикати щодо елементів.
Аналіз декількох репертуарних решіток
Досить часто виникає ситуація, коли потрібно зрівняти кілька репертуарних решіток. Аналіз серії репертуарних решіток, заповнюваних тією самою людиною в різні моменти часу, дозволяє стежити за динамікою конструктів і оцінок, будувати траєкторії зміни стану людини в системі його власних суб’єктивних шкал.
Проаналізуємо кілька репертуарних решіток, заповнюваних різними людьми.
Аналіз пар системних конструктів використовується для вимірювання згоди й порозуміння між людьми. Для цього два експерти, що мають різні точки зору, створюють і заповнюють решітки зі спільної області знань. При цьому кожний незалежно від іншого вибирає елементи, виявляє конструкти й оцінює їх. Потім кожний робить дві порожні копії своїх решіток, залишаючи елементи й конструкти без значень їхньої оцінки. Обидві ці решітки заповнюються партнерами. При цьому одна заповнюється так, як він сам собі це уявляє, а друга так, як він уявляє собі заповнення оригінальної решітки її автором. Порівняння пар решіток допомагають досягти згоди й порозуміння між двома людьми. Існують три способи порівняння двох решіток.
1. Зчеплення решіток, що мають спільні елементи, і їхня подальше опрацювання одним з описаних алгоритмів так, ніби вони становлять одну більшу решітку. Таким чином можна досліджувати взаємодію ідей через перевірку змішаних кластерів конструктів з різних решіток.
2. Цей шлях вимагає наявності двох решіток з однаковими назвами елементів і конструктів і показує розбіжності між ними через вимірювання відстані між тими самими назвами. Результати показують згоду в розумінні й виявляють розходження між двома решітками, заснованими на однакових назвах і конструктах.
3. Цей спосіб також використовує дві решітки з однаковими назвами елементів і конструктів. знаходить елементи й конструкти. що змінюються найбільше, й видаляє їх із решіток. Таким чином визначаються базові елементи й конструкти, які показують згоду й порозуміння.
Аналіз груп системних конструктів.
Аналізується серія репертуарних решіток, отриманих від групи людей, що використовували однакові елементи. Порівнюється кожна пара й показується «групова мережа», що відображає зв’язки подібних конструктів усередині групи. Створюються решітки, що відображають конструкти, які розуміються більшістю груп, і це служить підставою для подальшого аналізу. Кожний конструкт, невикористаний у рамках групи, оцінюється за силою зв’язаності з іншими конструктами.
2.4 Автоматизовані методи
Уперше автоматизоване створення репертуарних решіток і видобування з експертів конструктів було реалізовано в системі PLANET. Подальшим розвитком системи PLANET є інтегроване середовище KITTEN, що підтримує ряд методів видобування знань. Д. Буза у системі ETS використав метод репертуарних решіток для виявлення понятійної системи предметної області. Нащадками ETS є система NewETS та інтегроване середовище для видобування експертних знань AQUINAS [19].
Відомо багато прототипів експертних систем, для створення яких використовувалася ETS. Серед них:
Ø порадник вибору інструментарію для розробників експертних систем;
Ø консультант з мов програмування;
Ø аналізатор геологічних даних;
Ø порадник із налагодження Фортран-програм;
Ø консультант із систем керування базами даних та ін.
Проте сфера застосування ETS обмежена видобуванням експертних знань для нескладних завдань аналізу, що не вимагають для свого рішення процедурних, каузальних і стратегічних знань.
ETS взаємодіє з експертом у діалоговому режимі: проводить з ним інтерв’ю і допомагає аналізувати створювану базу знань. В архітектурі ETS можуть бути виділені підсистеми:
· видобування елементів;
· виявлення конструктів;
· побудови репертуарних решіток;
· побудови графа імплікативних зв’язків;
· генерації продукційних правил;
· тестування баз знань; корекції баз знань;
· генерації баз знань для різних інструментальних засобів створення експертних систем.
У діагностичній системі MORE [20] використано принципи, подібні до тих, які лежать в основі обох описаних вище систем. Тут уперше використано кілька різних стратегій інтерв’ю. Техніка інтерв’ю, використана в MORE, спрямована на виявлення таких сутностей:
♦ гіпотези – підтвердження яких має своїм результатом діагноз;
♦ симптоми – спостереження яких наближає наступне прийняття гіпотези;
♦ умови – деяка множина подій, що не є безпосередньо симптоматичною для якої-небудь гіпотези, але яка може мати діагностичне значення для деяких інших подій;
♦ зв’язки – з’єднання сутностей;
♦ шляхи – виділений тип зв’язку, що з’єднує гіпотези із симптомами.
Відповідно до цього в системі використовуються такі стратегії інтерв’ю: диференціація гіпотез, розрізнення симптомів, симптомна обумовленість, розподіл шляху й деякі інші.
Стратегія диференціації гіпотез спрямована на пошук симптомів, які забезпечують точніше розрізнення гіпотез. Найпотужнішими є ті симптоми, які спостерігаються під час однієї події, яку піддають діагностиці.
Стратегія розрізнення симптомів виявляє специфічні характеристики симптому, які, з одного боку, ідентифікують його як наслідок деякої гіпотези, з іншого боку – протиставляють іншим.
Стратегія симптомної обумовленості спрямована на виявлення негативних симптомів, тобто симптомів, відсутність яких має більшу діагностичну вагу, ніж їхня присутність.
Стратегія розподілу шляхів забезпечує знаходження симптоматичних подій, які лежать на шляху до вже знайденого симптому. Якщо такий симптом існує, то він має більше діагностичне значення, ніж знайдений раніше. У системі KRITON [21] для видобування знань використовуються два джерела:
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5
