Raciocínio baseado em casos para gerenciamento colaborativo de riscos

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Raciocínio baseado em casos para gerenciamento colaborativo de riscos

  1. 1. RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS PARA GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE RISCOS Mestrando: Nielsen Rechia Orientador: Prof. Dr. Luis Alvaro de Lima Silva Co-orientadora: Prof.ª Dr.ª Lisandra Manzoni Fontoura Programa de Pós-Graduação em Informática - PPGI Universidade Federal de Santa Maria - UFSM 1
  2. 2. AGENDA • Introdução; • Referência teórico; • Motivação/Problema; • Objetivos da pesquisa; • Nossa abordagem de Raciocínio Baseado em Casos (CBR) para gerenciamento colaborativo de riscos em projetos de software: ✓ Uma memória reusável contendo casos de discussão de riscos; ✓ Consultas CBR baseadas em características factuais e argumentativas; ✓ Templates de explicação para a inspeção dos resultados recuperados; ✓ RD System v3.0 • Trabalhos Relacionados; • Validação; • Considerações Finais; 2
  3. 3. GERENCIAMENTO DE RISCOS • Gerenciamento de riscos em novos projetos é mais eficaz quando se pode recorrer a experiências concretas de como lidar com riscos em projetos passados. ! ✓ Aprender lições importantes destes casos passados ✓ Evitar a repetição dos erros do passado 3
  4. 4. Identificação Análise Planejamento Monitoramento e controle 4
  5. 5. GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE RISCOS Uma abordagem de gerenciamento de riscos também deve considerar perspectivas e experiências de diferentes partes interessadas de um projeto ✓ Existe uma necessidade de envolver as partes interessadas de um projeto em cenários de discussão colaborativa de riscos ✓ …Mesmo quando elas estão em locais diferentes 5
  6. 6. 6 Identificação Análise Planejamento Monitoramento e controle
  7. 7. GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE RISCOS Risk Discussion System v1.0 emprega um protocolo de interações para organizar as atividades de discussão de riscos ! ✓ …baseado na noção de Jogos de Diálogo 7
  8. 8. LOCUÇÕES DO JOGO DE DIÁLOGO Propose {risk, probability, impact, plan} • argument_pro • argument_con • ask • inform • … 8
  9. 9. LOCUÇÕES DO NOSSO JOGO DE DIÁLOGO Propose risk O ato de criação de um risco na discussão atual ! ... então, este risco pode ser identificado e analisado por outros participantes ! Propose risk: “O cronograma e o orçamento do projeto são irreais.” 9
  10. 10. LOCUÇÕES DO NOSSO JOGO DE DIÁLOGO Propose impact and probability Eles são usados nas tarefas de análise de risco ! ... determinando o impacto e a probabilidade que um certo risco possui no projeto atual ! Propose impact: “Este risco possui um impacto alto no desenvolvimento do projeto.” 10
  11. 11. LOCUÇÕES DO NOSSO JOGO DE DIÁLOGO Propose plan O ato de ações que definem o que deve ser considerado durante o desenvolvimento do projeto ! ... então, participants podem lidar com os riscos priorizados ! Propose plan: “Melhorar a produtividade, aterando alguns padrões de codificação.” 11
  12. 12. OBJETIVO • Algum conhecimento em gerenciamento de riscos baseado em experiência pode ser alcançado através da exploração de técnicas de Inteligência Artificial. ! ✓ Aprender a partir de dados de projetos passados ✓ ... para entender melhor a relevância de riscos em novos projetos ! ✓ Nossa abordagem para este problema: ✓ Raciocínio baseado em casos ✓ Argumentação 12
  13. 13. RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS • Raciocínio Baseado em Casos enfatiza o papel das experiências passadas na solução de novos problemas ! ✓ CBR captura e reusa informações factuais juntamente com uma solução para um problema ✓ CBR também pode tratar qualquer conhecimento que as partes interessadas no projeto possam expressar em termos de argumentos 13
  14. 14. ARGUMENTAÇÃO • Argumentação enfatiza o processo de diálogo em que participantes de um projeto oferecem diferentes tipos de argumentos no desenvolvimento de tarefas de gerenciamento de riscos ✓ Protocolos de jogo de diálogo expressam movimentos de argumentação que ocorrem quando agentes debatem questões relativas a gestão de riscos ✓ ... principalmente em termos de atos de locução, tais como: propose, ask, inform, etc 14
  15. 15. ENFOQUE • Experiências de gerenciamento de riscos são capturadas como casos de discussões colaborativas • Casos de discussão são organizados de acordo com características factuais e um protocolo de jogo de diálogo para gerenciamento de riscos • Consultas são baseadas em características factuais e propriedades de argumentação gravadas em casos passados • Templates de explicação ajudam na compreensão de movimentos chave da argumentação nas discussões 15
  16. 16. Características de um projeto de software Argumentos coletados em uma discussão colaborativa de riscos 16
  17. 17. utilização de cenários ágeis e planejados 17
  18. 18. Diferentes argumentos 18
  19. 19. UMA MEMÓRIA REUSÁVEL • O registro de experiências de gerenciamento colaborativo de riscos em uma memória reusável ! ✓ … mas participantes de um projeto ainda precisam consultar esta memória 19
  20. 20. Identificação Análise Planejamento Monitoramento e controle Base de casos 20
  21. 21. CONSULTAS CBR • Participantes de um projeto podem executar consultas baseadas em similaridade a qualquer momento da discussão de gerenciamento de riscos • Similaridade estimada é determinada quando propriedades de um problema atual são comparadas com propriedades (características factuais e argumentativas) de casos passados ! ✓ K-nearest neighbor algorithm - KNN ✓ Weighted Euclidian distance function 21
  22. 22. CONSULTAS CBR Problema atual Caso similar Caso similar Caso similar O objetivo geral é recuperar os casos passados mais similares para uma dada situação problema 22
  23. 23. CONSULTAS BASEADAS EM CARACTERÍSTICAS FACTUAIS • Problema atual: ✓ Project size: Very large ✓ Team size: Large ✓ Team Distribution: Geographic distribution ✓ … ! • Solução atual: ✓ ??? (ex.: Quais riscos devem ser considerados - identificação de riscos) 23
  24. 24. 24
  25. 25. CONSULTAS BASEADAS EM CARACTERÍSTICAS ARGUMENTATIVAS • Problema atual: ! Propose risk: especificação dos requisitos de software imprecisa. Propose plan: requisitos de software … ! • Solução atual: ??? (ex.: gerenciamento de riscos no projeto atual) 25
  26. 26. 26
  27. 27. CONSULTAS BASEADAS EM CARACTERÍSTICAS FACTUAIS E ARGUMENTATIVAS • Problema atual: ✓ Project size: Very large ✓ Team size: Large ✓ Team Distribution: Geographic distribution ✓ … ! Propose risk: especificação dos requisitos de software impreciso Propose plan: requisitos de software … ! Solução atual: ??? (ex.: gerenciamento de riscos no projeto atual) 27
  28. 28. 28
  29. 29. TEMPLATES DE EXPLICAÇÃO • Árvores de argumentação que representam as discussões colaborativas de gerenciamento de riscos podem conter um grande número de movimentos de argumentação ! ✓ ... isto pode dificultar a comparação do usuário entre casos atuais e passados recuperados 29
  30. 30. 30
  31. 31. TEMPLATES DE EXPLICAÇÃO • Formas de templates para complementar os resultados de recuperação: facilitando a reutilização dos argumentos de gerenciamento de riscos do passado ! ✓ Seleção e realce dos passos da argumentação disponíveis nestas narrativas 31
  32. 32. TEMPLATES DE EXPLICAÇÃO • A partir destas necessidades de explicação, três tipos de templates foram desenvolvidos: ! ✓ Templates específicos de domínio ✓ Templates específicos para filtrar e realçar argumentos diretamente relacionados ao processo de identificação, análise e planejamento de risco, ✓ Templates específicos de argumentação ✓ Templates com características típicas de processo de argumentação tais como: profundidade da sub-árvore de discussão; quantidade de argumentos prós e contra apresentados; entre outros ✓ Templates específicos de domínio e de argumentação ✓ Templates que combinam as etapas de gerenciamento de riscos com características típicas do processo de argumentação. 32
  33. 33. TEMPLATES DE EXPLICAÇÃO • Por exemplo, temos com parte dos templates específicos de domínio o template “Atividades chave de gerenciamento de riscos”: ! ✓ identificação de riscos, análise de riscos e planejamento de riscos. 33
  34. 34. 34
  35. 35. TEMPLATES DE EXPLICAÇÃO • Como parte dos templates específicos de domínio e argumentação o template “Riscos priorizados mais discutidos”: ! ✓ identificação de riscos, análise de riscos e planejamento de riscos. 35
  36. 36. 36
  37. 37. TRABALHOS RELACIONADOS • (TOLCHINSKY, CORTES, et al., 2006; TOLCHINSKY et al., 2012) ✓ Transplantes de órgãos ! • (SILVA et al., 2008; 2010) ✓ Tarefas de autenticação de pinturas históricas ! • (HERAS et al., 2013) ✓Argumentação envolvendo agentes computacionais em sistemas multi-agentes ! • (ALEVEN, 2003) ✓Apoio ao processo de interpretação e decisão de problemas legais 37
  38. 38. TRABALHOS RELACIONADOS TOLCHINSKY et al., 2012) (SILVA et al., 2010) (HERAS et al., 2013) (ALEVEN, 2003) (MACHADO et al., 2014) Qual é o papel de CBR nestes sistemas? Auxiliar agentes heterogêneos na viabilidade de um órgão humano ser transplantado. Autenticar datas de pinturas. Realizar acordos entre agentes, resolvendo os problemas encontrados pela sociedade. Ensinar estudantes iniciais de direito na construir argumentos jurídicos. Apoiar participantes de projetos de sofware na solução de problemas de gerenciamento de riscos. Quais as formas de consultas utilizadas? movimentos dialéticos (argumentos) que determinam uma deliberação descrita em termos de esquemas de argumentação. propriedades factuais de uma pintura, a partir de tipos de argumentos utilizados em discussões de autenticação, ou utilizando estas características de forma combinada. visando casos de domínio (características factuais), argumentações, esquemas de argumentação ou uma combinação destas.. combinação de fatores legais a serem considerados na solução de um problema alvo. características factuais, argumentativas ou pela combinação de ambas, com possibilidade de aplicar templates de explicação Qual a capacidade de explicação? Recursos de explicação não foram explicitamente explorados neste trabalho. Casos são caracterizados em diferentes grupos (diferentes taxonomias por um processo de agrupamento) e são explicadas conforme o grau de pertencimento a tais taxonomias. Recursos de explicação não foram explicitamente explorados neste trabalho. Permite gerar argumentos organizados visando explicar diferenças e semelhanças entre casos, bem como selecionar os melhores casos a serem citados no suporte a decisão em um problema. Templates oferecem formas de localizar e realçar partes específicas do processo de argumentação, facilitando a compreensão e o reuso destes argumentos na solução de novos problemas. 38
  39. 39. VALIDAÇÃO • Com o objetivo de validar os recursos de CBR e explicação em CBR desenvolvidos nesta dissertação em um processo de gerenciamento colaborativo de riscos… ! ✓ …além de um estudo de caso, um experimento envolvendo 15 alunos do PPGI da UFSM foi realizado. ! ✓ Avaliar a importância da utilização de experiências passadas na solução de problemas atuais na área de gerenciamento colaborativo de riscos em projetos de software; ✓ Avaliar a importância da utilização de templates de explicação no auxílio a localização e realce de tais experiências passadas; ! ✓ No final, eles responderam um questionário de validação. 39
  40. 40. 40 Q1 e Q2 mostram que é importante armazenar características factuais, e características argumentativas nos casos. Q3, Q4 e Q5 mostram que é importante construir consultas com características factuais, argumentativas e com a combinação de ambas as características. Q6 mostra que vale a pena reusar argumentos na construção ou justificativa de problemas atuais. Q7 e Q8 mostram que a aplicação de templates de explicação auxilia na tarefa de reutilizar experiências passadas.
  41. 41. 41 Em média os templates desenvolvidos obtiveram importância 4. 1. Riscos priorizados mais questionados 2. Planos propostos mais questionados 3. Riscos priorizados 4. Riscos priorizados mais discutidos 5. Planos propostos mais discutidos
  42. 42. CONSIDERAÇÕES FINAIS • Colaboração e reutilização de experiências de projetos anteriores são necessidades essenciais para os usuários que permitem alcançar um gerenciamento de riscos eficaz ✓ Casos concretos e avançados de gerenciamento de riscos são moldados por características factuais e argumentativas; ✓ Participantes de um debate podem explorar diferentes formas de consultas, com maneiras alternativas de recuperar e reusar o conhecimento representado em termo de argumentos; ✓ Novos templates de explicação, os quais visam ajudar as partes interessadas de um projeto na inspeção de um determinado problema, proposta ou solução expressos no corpo de casos de discussão riscos. 42
  43. 43. CONSIDERAÇÕES FINAIS ! • A maioria dos participantes do experimento concordam que: ! ✓ Vale a pena reusar experiências passadas na construção ou justificativa de soluções para um problema atual. ✓ O uso de templates de explicação oferece uma nova maneira de apresentar e analisar uma discussão colaborativa de riscos passada. ✓ …contextualizando necessidades de usuários neste domínio de aplicação; ✓ …auxiliando no processo de entendimento dos casos recuperados. 43
  44. 44. PUBLICAÇÕES • MACHADO, N. L. et al. Case-based Reasoning for Experience-based Collaborative Risk Management. The Twenty-Sixth International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE 2014), p. 262-267, 2014. ! ✓ convite para a publicação de uma versão expandida deste artigo, em formato de uma revista, na International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering (IJSEKE). Esta futura publicação deve ser buscada no ano de 2015. 44
  45. 45. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS • ALEVEN, V. Using Background Knowledge in Case-Based Legal Reasoning: A Computational Model and an Intelligent Learning Environment. Artificial Intelligence, v. 150, n. 1-2, p. 183-237, 2003. • HERAS, S. et al. Argue to agree: A case-based argumentation approach. International Journal of Approximate Reasoning, v. 54, n. 1, p. 82-108, 2013. • MACHADO, N. L. et al. Case-based Reasoning for Experience-based Collaborative Risk Management. The Twenty-Sixth International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE 2014), p. 262-267, 2014. • SILVA, L. A. D. L. Enhancement of Case-Based Reasoning through Informal Argumentation, Reasoning Templates and Numerical Taxonomy. 2010. 304 (PhD in Computer Science). Department of Computer Science, University College London, London. • TOLCHINSKY, P. et al. Increasing Human-Organ Transplant Availability: Argumentation- Based Agent Deliberation. IEEE Intelligent Systems, v. 21, n. 6, p. 30-37, 2006. 45
  46. 46. RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS PARA GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE RISCOS Mestrando: Nielsen Rechia Orientador: Prof. Dr. Luis Alvaro de Lima Silva Co-orientadora: Prof.ª Dr.ª Lisandra Manzoni Fontoura Programa de Pós-Graduação em Informática - PPGI Universidade Federal de Santa Maria - UFSM 46

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