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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS PARA GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE RISCOS / CASE-BASED REASONING FOR COLLABORATIVE RISK MANAGEMENTMachado, Nielsen Luiz Rechia 24 March 2015 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In a collaborative risk management scenario, project stakeholders often need natural forms of
recording and reusing past risk management experiences so that they could better assess whether there
are threats to the goals of new projects. The contribution of this dissertation is to propose an enhanced
case-based reasoning (CBR) approach to support project participants to exploit such experiences,
which are here expressed as collaborative risk management discussion cases. In this context,
collaborative risk discussion of software project can be carried out by a existing risk discussion system
(SEVERO, POZZEBON, et al., 2013), where such dialogues follow a communication protocol
(SEVERO, FONTOURA, et al., 2013) e argumentation schemes (REED e WALTON, 2007). This
research aims to propose an enhanced case-based reasoning approach, which is structured through
traditional factual attributes in combination with argumentation attributes. Furthermore, different
forms of CBR queries are exploited, such queries are based on facts and arguments so that past risk
discussion cases could be retrieved from a case base. Finally, CBR explanation techniques, in
particular case-based explanation templates, are exploited, allowing users from this risk discussion
system a better understanding of how and why the most similar cases to a given query may be relevant
to the solution of found problems in current risk discussions. To demonstrate the practical utility of
this approach, a case study involving the collaborative experience-based risk management of a
software project is discussed, as well as the results of an experiment conducted which show positive
evidence for the acceptance and applicability of the approach in the solution of current problems of
collaborative risk management by using past experiences. / Em um cenário de gerenciamento colaborativo de riscos, as partes interessadas de um projeto
precisam muitas vezes gravar e reusar experiências passadas de gerenciamento de riscos de maneiras
naturais para que tais interessados possam melhor avaliar se existem ameaças aos objetivos de novos
projetos. A contribuição desta pesquisa é propor uma abordagem avançada de Raciocínio Baseado em
Casos (Case-Based Reasoning - CBR) para apoiar os participantes de projetos na exploração de tais
experiências, que aqui são expressas como casos de discussão de gerenciamento colaborativo de
riscos. Neste contexto, discussões colaborativas de riscos de projetos de software podem ser realizadas
por meio de um sistema de discussão de riscos já existente (SEVERO, POZZEBON, et al., 2013) tais
debates seguem um protocolo de comunicação (SEVERO, FONTOURA, et al., 2013) e esquemas de
argumentação (REED e WALTON, 2007). Esta pesquisa apresenta a exploração de casos avançados,
que possuem além de características factuais tradicionais em CBR, o uso de características
argumentativas. Além disso, diferentes formas de consultas CBR são exploradas para que casos
passados de discussão de riscos possam ser recuperados a partir de uma base de casos. Estas consultas
são baseadas em ambos os tipos de características presentes em um caso. Para finalizar, técnicas de
explicação em CBR, em especial templates de explicação baseado em casos, são exploradas,
permitindo aos usuários deste sistema de discussão de riscos um melhor entendimento de como e por
que os casos mais similares a uma consulta podem ser relevantes para a solução de problemas
encontrados em discussões de riscos atuais. Para demonstrar a utilidade prática desta abordagem, é
discutido um estudo de casos envolvendo gerenciamento colaborativo de riscos baseado em
experiência, bem como os resultados de um experimento realizado, que apresentam evidências
positivas para a aceitação e aplicabilidade da abordagem na solução de problemas atuais de
gerenciamento colaborativo de riscos com o uso de soluções de experiências passadas.
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