Esta tesis se enfoca en el estudio de la dinámica del conocimiento que se presenta en el contexto de las redes sociales. Acorde con la literatura, este tipo de redes puede ser representada como una red compleja, la cual permite representar tanto a los miembros de la red como las relaciones (con distintos grados de fortalezas) entre los mismos; sin embargo, en los modelos clásicos no se hace explícita la representación del conocimiento. Como primer aporte de esta tesis, se presenta un modelo denominado Base de Conocimiento de Red (BCR), el cual permite representar este contexto como una red compleja multi-capa, que también permite representar el conocimiento individual de cada miembro. Además, el modelo posibilita establecer un conjunto de restricciones sobre la parte estructural y sobre la parte epistémica de la red para poder caracterizar dominios más específicos. Asimismo, se propone una manera de representar el contenido que uye por la red mediante elementos denominados ítems de noticia. En contextos sociales, debido a la cantidad de información que puede ser generada en un breve lapso y a la velocidad con que puede fluir en la red, la integración de ésta con los conocimientos previos de un agente no es una tarea sencilla. Basándose en la literatura preexistente, se podría pensar en realizar dicha integración con operadores de revisión de creencias clásicos; sin embargo, luego de analizarlos se concluyó que los mismos no son adecuados ya que éstos no son capaces de manejar la riqueza de las entradas epistémicas provenientes de las plataformas sociales. Por lo tanto, uno de los principales aportes de esta tesis es la definición de tres familias de operadores específicos para revisar la base de conocimiento local de un usuario: mesurado, débilmente mesurado y social. Tales operadores fueron definidos agrupando distintos subconjuntos de postulados planteados con el fin de representar distintas actitudes que puede tener un usuario para integrar el conocimiento social. La definición de estos postulados fue informada por una evaluación empírica realizada sobre un vasto conjunto de datos reales compuesto de publicaciones de la red social Twitter. Además, para los primeros dos operadores se propone una construcción algorítmica, denominada revisión mesurada, la cual construye la KB local revisada identificando las posibles operaciones a partir de órdenes parciales estrictos. Como última contribución, se reporta el resultado de una segunda evaluación empírica cuyo objetivo es implementar una aplicación de una versión simplificada del modelo de BCR. Ésta demuestra que, junto con algoritmos de Machine Learning, el modelo puede utilizarse para predecir comportamientos básicos de usuarios en Twitter. / In this thesis we focus on the knowledge dynamics that takes place in social media contexts. According to the literature, this type of network can be represented as a complex network that allows representing both the network's members as well as the relations among them, considering the possibility for different strength levels; however, in the classical models, knowledge representation is not considered explicitly. The first contribution of this thesis is the definition of a model called Network Knowledge Base (NKB), which allows to represent social contexts as a complex multi-layer network, in which individual knowledge can be maintained. Additionally, in this model the notion of network is enriched with a set of constraints that conditions both the structural part of the network and the individual users' knowledge bases|thus, different types of domains and applications can be characterized. Furthermore, the concept of news item is proposed as a means to represent the information that ows through the network. In social contexts, given that the volume of information that can be generated in a very short time and the speed with which it can spread over the network, the task of integrating this information with the agents' previous knowledge is not easy. Based on existing literature, it is possible to consider approaching the knowledge integration task via classical belief revision operators; however, after analyzing this possibility, it was concluded that such operators are not appropriate since classical operators are not capable of managing the richness of the epistemic inputs produced by social platforms. Therefore, one of the main contribution of this work is the definition of three novel belief revision operator families specifically conceived for revising local knowledge base: restrained, weakly restrained, and social. These operators are defined based on the satisfaction of different subsets of postulates specified for the purpose of representing different attitudes that a user can have when integrating social knowledge. The definition of such postulates were informed by an empirical evaluation over a real-world dataset from the Twitter social network. Moreover, an algorithmic construction is proposed for the first two operator families called revise for restrained, whose output is generated by considering all valid operations over a KB based on strict partial orders. As a final contribution, results are reported on a second empirical evaluation, which has the objective of implementing an application of a simplified version of the NKB model. This experiment demonstrates that, leveraging Machine Learning algorithms, the model can be used to predict basic user behaviors in Twitter.

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Esta tesis parte de las hipótesis de que es posible mejorar las herramientas funcionales de soporte del diseño conceptual representando el conocimiento de manera más flexible e interactiva a como lo hacen los actuales modelos funcionales de síntesis explotando el marco función, comportamiento y estructura (FBS), se facilita la formación, manipulación y almacenamiento de alternativas diseño.La tesis propone un modelo computacional que mejora la exploración del conocimiento ampliando las opciones de búsqueda de soluciones, aumenta la interacción con el diseñador durante la síntesis y representa las intenciones del diseñador con un lenguaje más cercano al usuario y evitando ambigüedades. La tesis define un modelo funcional de síntesis centrado en el usuario que considera cinco niveles de abstracción y múltiples relaciones entre estos niveles. El documento describe la implementación del mismo en una herramienta informática piloto que se ha aplicado, como caso de estudio, al diseño de mobiliario de oficinas.

Un área relativamente nueva en la Inteligencia Artificial es la argumentación rebatible, la cual modela el proceso de razona-miento en el cual se producen y se evalúan argumentos a fa-vor y en contra de una proposición para verificar la aceptabi-lidad de dicha proposición. Se han definido diferentes sistemas formales para argumentación rebatible como una forma de representar las características más interesantes del razona-miento de sentido común. La idea central de estos sistemas radica en que una determinada propuesta será aceptada, si el argumento que le da soporte se considera aceptable luego de realizado cierto análisis. Este análisis se realiza teniendo en cuenta a todos los contraargumentos disponibles.Por lo tanto, en el conjunto de los argumentos del sistema, algunos argu-mentos serán aceptables o justificados o garantizados, mien-tras que otros no lo serán. De esta manera, la argumentación rebatible permite razonar con información incompleta e incier-ta, y define una manera adecuada de razonar para el manejo de la inconsistencia presente en los sistemas basados en el conocimiento. Los sistemas argumentativos abstractos son formalismos para lograr razonamiento rebatible donde algunas componentes se mantienen sin especificar. En ellos la principal abstracción está en la estructura de los argumentos. En este tipo de sistemas, el énfasis está puesto en dilucidar cuestio-nes semánticas, tales como encontrar el conjunto de argu-mentos aceptados. La mayoría de ellos está basado en la no-ción abstracta de ataque, representada como una relación entre los miembros del conjunto de argumentos disponibles. Si dos argumentos (A; B) forman parte de una relación de ataque, la aceptación del argumento B depende de la acep-tación de A pero no al revés, i:e:, resulta necesario determi-nar si A es aceptado o no para aceptar a B, pero la aceptabi-lidad de A no depende de la aceptabilidad del argumento B. Aunque en la literatura se encuentran varios marcos de argu-mentación (o frameworksen Inglés) ninguno de ellos incluye la noción de tiempo, a pesar de tratarse de un concepto cotidia-no en el razonamiento de sentido común. La representación del tiempo es una tarea difícil pero necesaria para la resolu-ción de problemas de diversas tareas, tales como Basede Datos, Simulación, Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. El objetivo principal de esta Tesis es brindar una formalización para lograr razonamiento argumentativo temporal. Para ello se tomará como punto de partida alguno de los diversos sistemas argumentativos con diferentes grados de abstracción de-sarrollados. El más abstracto de todos es el sistema desarrolla-do por Dung, que ha sido el marco inicial para muchos otros desarrollos. El framework abstracto de Dung será el sistema de partida elegido para extenderlo y lograr el objetivo plantea-do. En esta Tesis se presentan dos sistemas argumentativos abstractos. Ambos se encuentran basados en el sistema argu-mentativo de Dung y lo extienden agregándole un dimensión temporal. El tiempo aparece asociado a los argumentos indi-cando cuando los mismos están disponibles o son relevantes como piezas de razonamiento. Los sistemas desarrollados utilizan la misma primitiva de representación pero sobre es-tructuras temporales diferentes y adoptan estrategias de disponibilidad con diferentes grados de exibilidad. Los resulta-dos obtenidos permiten contar con la caracterización formal de los sistemas y su vinculación al sistema clásico. En parti-cular, se definen semánticas para los sistemas argumenta-tivos, basadas en las semanticas tradicionales del área; com-parándose las mismas con las definidas para el framework de Dung. Estos resultados están vinculados a áreas relaciona-das de las ciencias de la computación tales como argumen-tación, razonamiento temporal, y razonamiento de sentido común. / Argumentation is a relatively new area in Artificial Intelligence, that models the process of reasoning in which arguments for and against a proposal are analyzed in order to verify the acceptability of the proposal. Diferent formal systems of de-feasible argumentation have been defined as forms of repre-senting interesting characteristics of practical or common sen-se reasoning. The central idea in these systems is that a pro-position will be accepted if there exists an argument that supports it, and this argument is regarded as acceptable with respect to an analysis performed considering all the available counterarguments. Therefore, in the set of arguments of the system, some of them will be acceptable or justified or warranted arguments, while others will be not. In this manner, defeasible argumentation allows reasoning with incomplete and uncertain information and is suitable to handle inconsis-tency in knowledge-based systems. Abstract argumentation systems are formalisms for defeasible reasoning where some components remain unspecified, being the structure of argu-ments the main abstraction. In this type of systems, the emphasis is put on elucidating semantic questions, such as finding the set of accepted arguments. Most of them are ba-sed on the single abstract notion of attack represented as a relation among the set of available arguments. If two argu-ments (A; B) are in the attack relation then in order to accept B it is necessary to find out if A is accepted or not, but not the other way around. From that relation, several argument extensions are dened as sets of possible accepted arguments. Although there are several argumentation frame-works in the literature, none of them includes the notion of time, which is an everyday factor of common sense reaso-ning.Time representation involves a hard but necessary task in knowledge representation and reasoning. Application in several areas required time formalizations, among them we can mention Data Bases, Simulation, Expert Systems and Artificial Intelligence. The main objective of this Thesis is to provide an abstract formalization to address temporal argumentative rea-soning. In order to achieve this objective one of the several argumentative frameworks developed is used as starting point. The most abstract of all was developed by Dung, and precisely for this feature has been the starting point for many other developments. The abstract framework of Dung is the chosen system for being extended in order to achieve our objective. In this Thesis we present two abstract argumenta-tive systems called Timed Argumentative Frameworks. Both are based on Dung argumentative system and are extended to include a time dimension. Time is associated to arguments, indicating when they are available or are relevant as part of reasoning. These systems use the same primitive for time representation but different temporal structures. The strate-gies for representing the availability of arguments have different degrees of exibility. We define several semantic notions for these novel timed argumentation systems. The semantics are based on the traditional, classic ones develo-ped in the area. these new semantics are compared with those dened for the basic framework of Dung. These results are linked to related areas of computer science such as reaso-ning, temporal reasoning and common sense reasoning.

[ES] La monitorización de la ejecución de un plan es crucial para un agente autónomo que realiza su labor en un entorno dinámico, pues influye en su capacidad de reaccionar ante los cambios. Mientras ejecuta su plan puede sufrir un fallo y, en su esfuerzo por solucionarlo, puede interferir sin saberlo con otros agentes que operan en su mismo entorno. Por otra parte, para actuar racionalmente es necesario que el agente sea consciente del contexto y pueda recopilar y ampliar su información a partir de lo que percibe para poder compensar su conocimiento previo parcial o incorrecto del problema y lograr el mejor resultado posible ante las nuevas situaciones que aparecen. El trabajo realizado en esta tesis permite a los agentes autónomos ejecutar sus planes en un entorno dinámico y adaptarse a eventos inesperados y circunstancias desconocidas. Pueden utilizar su percepción del contexto para proporcionar respuestas deliberativas conscientes y ser capaces así de aprovechar las oportunidades que surgen o reparar los fallos sin perturbar a otros agentes. Este trabajo se centra en el desarrollo de una arquitectura independiente del dominio capaz de manejar las necesidades de agentes con este tipo de comportamiento autónomo. Los tres pilares de la arquitectura propuesta los forman el sistema inteligente para la simulación de la ejecución en entornos dinámicos, la adquisición de conocimiento consciente del contexto para ampliar la base de datos del agente y la reparación de planes ante fallos u oportunidades tratando de interferir lo mínimo con los planes de otros agentes. El sistema inteligente de simulación de la ejecución permite al agente representar el plan en una línea de tiempo, actualizar periódicamente su estado interno con información del mundo real y disparar nuevos eventos en momentos concretos. Los eventos se procesan en el contexto del plan; si se detecta un error, el simulador reformula el problema de planificación, invoca de nuevo al planificador y reanuda la ejecución. El simulador es una aplicación de consola y ofrece una interfaz gráfica diseñada específicamente para una aplicación inteligente de turismo. El módulo de adquisición de conocimiento sensible al contexto utiliza operaciones semánticas para aumentar dinámicamente la lista predefinida de tipos de objetos de la tarea de planificación con nuevos tipos relevantes. Esto permite que el agente sea consciente de su entorno, enriquezca el modelo de su tarea y pueda razonar a partir de un conocimiento incompleto. Con todo esto se consigue potenciar la autonomía del sistema y la conciencia del contexto. La novedosa estrategia de reparación de planes le permite a un agente reparar su plan al detectar un fallo de manera responsable con el resto de agentes que comparten su mismo entorno de ejecución. El agente utiliza una nueva métrica, el compromiso del plan, como función heurística para guiar la búsqueda hacia un plan solución comprometido con el plan original, en el sentido de que se trata de respetar los compromisos adquiridos con otros agentes al mismo tiempo que se alcanzan los objetivos originales. En consecuencia, la comunidad de agentes sufrirá menos fallos por cambios bruscos en el entorno o requerirá menos tiempo para ejecutar las acciones correctoras si el fallo es inevitable. Estos tres módulos han sido desarrollados y evaluados en varias aplicaciones como un asistente turístico, una agencia de reparación de electrodomésticos y un asistente del hogar. / [CA] El monitoratge de l'execució d'un pla és crucial per a un agent autònom que realitza la seua labor en un entorn dinàmic, perquè influeix en la seua capacitat de reaccionar davant els canvis. Mentre executa el seu pla pot patir una fallada i, en el seu esforç per solucionar-lo, pot interferir sense saber-ho amb altres agents que operen en el seu mateix entorn. D'altra banda, per a actuar racionalment és necessari que l'agent siga conscient del context i puga recopilar i ampliar la seua informació a partir del que percep per a poder compensar el seu coneixement previ parcial o incorrecte del problema i aconseguir el millor resultat possible davant les noves situacions que apareixen. El treball realitzat en aquesta tesi permet als agents autònoms executar els seus plans en un entorn dinàmic i adaptar-se a esdeveniments inesperats i circumstàncies desconegudes. Poden utilitzar la seua percepció del context per a proporcionar respostes deliberatives conscients i ser capaces així d'aprofitar les oportunitats que sorgeixen o reparar les fallades sense pertorbar a altres agents. Aquest treball se centra en el desenvolupament d'una arquitectura independent del domini capaç de manejar les necessitats d'agents amb aquesta mena de comportament autònom. Els tres pilars de l'arquitectura proposada els formen el sistema intel·ligent per a la simulació de l'execució en entorns dinàmics, l'adquisició de coneixement conscient del context per a ampliar la base de dades de l'agent i la reparació de plans davant fallades o oportunitats tractant d'interferir el mínim amb els plans d'altres agents. El sistema intel·ligent de simulació de l'execució permet a l'agent representar el pla en una línia de temps, actualitzar periòdicament el seu estat intern amb informació del món real i disparar nous esdeveniments en moments concrets. Els esdeveniments es processen en el context del pla; si es detecta un error, el simulador reformula el problema de planificació, invoca de nou al planificador i reprén l'execució. El simulador és una aplicació de consola i ofereix una interfície gràfica dissenyada específicament per a una aplicació intel·ligent de turisme. El mòdul d'adquisició de coneixement sensible al context utilitza operacions semàntiques per a augmentar dinàmicament la llista predefinida de tipus d'objectes de la tasca de planificació amb nous tipus rellevants. Això permet que l'agent siga conscient del seu entorn, enriquisca el model de la seua tasca i puga raonar a partir d'un coneixement incomplet. Amb tot això s'aconsegueix potenciar l'autonomia del sistema i la consciència del context. La nova estratègia de reparació de plans li permet a un agent reparar el seu pla en detectar una fallada de manera responsable amb la resta d'agents que comparteixen el seu mateix entorn d'execució. L'agent utilitza una nova mètrica, el compromís del pla, com a funció heurística per a guiar la cerca cap a un pla solució compromés amb el pla original, en el sentit que es tracta de respectar els compromisos adquirits amb altres agents al mateix temps que s'aconsegueixen els objectius originals. En conseqüència, la comunitat d'agents patirà menys fallades per canvis bruscos en l'entorn o requerirà menys temps per a executar les accions correctores si la fallada és inevitable. Aquests tres mòduls han sigut desenvolupats i avaluats en diverses aplicacions com un assistent turístic, una agència de reparació d'electrodomèstics i un assistent de la llar. / [EN] Execution Monitoring is crucial for the success of an autonomous agent executing a plan in a dynamic environment as it influences its ability to react to changes. While executing its plan in a dynamic world, it may suffer a failure and, in its endeavour to fix the problem, it may unknowingly disrupt other agents operating in the same environment. Additionally, being rational requires the agent to be context-aware, gather information and extend what is known from what is perceived to compensate for partial or incorrect prior knowledge and achieve the best possible outcome in various novel situations. The work carried out in this PhD thesis allows the autonomous agents executing a plan in a dynamic environment to adapt to unexpected events and unfamiliar circumstances, utilise their perception of context and provide context-aware deliberative responses for seizing an opportunity or repairing a failure without disrupting other agents. This work is focused on developing a domain-independent architecture capable of handling the requirements of such autonomous behaviour. The architecture pillars are the intelligent system for execution simulation in a dynamic environment, the context-aware knowledge acquisition for planning applications and the plan commitment repair. The intelligent system for execution simulation in a dynamic environment allows the agent to transform the plan into a timeline, periodically update its internal state with real-world information and create timed events. Events are processed in the context of the plan; if a failure occurs, the simulator reformulates the planning problem, reinvokes a planner and resumes the execution. The simulator is a console application and has a GUI designed specifically for smart tourism. The context-aware knowledge acquisition module utilises semantic operations to dynamically augment the predefined list of object types of the planning task with relevant new object types. This allows the agent to be context-aware of the environment and the task and reason with incomplete knowledge, boosting the system's autonomy and context-awareness. The novel plan commitment repair strategy among multiple agents sharing the same execution environment allows the agent to repair its plan responsibly when a failure is detected. The agent utilises a new metric, plan commitment, as a heuristic to guide the search for the most committed repair plan to the original plan from the perspective of commitments made to other agents whilst achieving the original goals. Consequently, the community of agents will suffer fewer failures due to the sudden changes or will have less lost time if the failure is inevitable. All these developed modules were investigated and evaluated in several applications, such as a tourist assistant, a kitchen appliance repair agency and a living home assistant. / Babli, M. (2023). Context-aware Plan Repair in Environments shared by Multiple Agents [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198683

Aquesta tesi presenta un marc per als models oberts de suport a les decisions en les organitzacions. El treball es vehicula a través d’un compendi d’articles on s’analitzen els fluxos d’entrada i de sortida de coneixement en les organitzacions, així como les tecnologies existents de suport a les decisions. Es presenten els factors subjacents que impulsen nous models per a formes obertes de suport a la decisió. La tesis presenta un estudi de les distintes tipologies de models de suport a les decisions tenint en compte diferents tipus d’organitzacions. En el primer estudi, paper#, es presenta l’evolució de les tecnologies de suport a les decisions i l’avançament de les noves tecnologies per als models oberts. Aquest estudi proporciona una visió des d’una perspectiva evolutiva de la relació entre el coneixement expert i la seva utilització en les tecnologies de suport a les decisions. La investigació revela l’entorn canviant que la tecnologia ofereix a l’hora de adquirir coneixement per a la presa de decisions i obre horitzons sobre el nou paper que els experts tenen en aquests entorns. Es suggereix que un canvi significatiu en la presa de decisions es basa en el desafiament entre el paper tradicional dels experts i no experts. Per últim, aquest treball explora les oportunitats d’integració de la intel•ligència artificial en la tecnologia de suport a les decisions i quins beneficis addicionals poden aportar les eines d’ intel•ligència col•lectiva en la presa de decisions. El segon estudi, paper#2, investiga sobre la tipologia anomenada "agregada" dins del marc d’entorns oberts per al suport a la presa de decisions. S’utilitza un problema de predicció com a fil conductor per a posar en relleu la complexitat de la previsió de la demanda dins de la industria del cinema. S’analitza com es pot utilitzar la tecnologia per a millorar l’eficàcia en les decisions. La investigació compara dues tecnologies de suport a les decisions: sistemes experts i eines d’intel•ligència col•lectiva, i il•lustra com l’industria del cinema utilitza cada una d’aquestes tecnologies en la previsió dels ingressos de taquilla. Per últim, aquest article explora els beneficis de l’ integració d’aquestes tecnologies de suport per a l’obtenció de prediccions més precises. El tercer estudi, article#3, presenta un estudi longitudinal durant un període de 10 anys que utilitza IBM “Innovation Jams” como un context per a la col•laboració a gran escala dins de la tipologia anomenada "plataforma". Aquest article investiga el paper de les “Innovation Jams”, en el canvi organitzacional i com IBM es compromet amb un nou model d’innovació en les organitzacions. En ell es descriuen les “Innovation Jams”, que han impulsat la innovació i consolidat la pràctica de la innovació oberta en IBM. En aquest article s’utilitza el gènere musical d’una "jamband" com una metàfora per a descriure el desenvolupament emergent i l’ús de les “Innovation Jams”, com una manera d’entendre el canvi organitzatiu. Aquest estudi longitudinal ofereix una visió actualitzada de la recerca en “Innovation Jams”, mostrant com han evolucionat des d’un concepte, a una eina de gestió i finalment a un servei. L’article conclou amb una discussió sobre les implicacions dels resultats i com aquests permeten teoritzar sobre nous models d’ innovació i el canvi en les organitzacions. La recerca duta a terme en aquesta tesi ofereix un marc per als models oberts de suport a la decisió, i suggereix que, les fonts internes i externes de coneixement poden ser utilitzades, més enllà de la innovació del producte o serveis, per a la presa de decisions amb el suport de tecnologies emergents. Les contribucions teòriques d’aquesta tesi sostenen que les organitzacions ja no poden confiar en la tecnologia de suport a les decisions que únicament es centren en la reducció de la frontera entre els aspectes racionals i no racionals de la conducta social humana, sinó que pel contrari, han de considerar la xarxa dinàmica de la organització per al suport a la decisió. D’altra banda, les implicacions pràctiques d’aquesta tesi animen les organitzacions a pensar estratègicament sobre com les tecnologies emergents poden ajudar en la presa de decisions i també com els models de decisió resultants poden ser utilitzats per a navegar per l’entorn complex existent, i, a la vegada, forjar vincles més forts amb els clients, proveïdors i la xarxa de l’organització. / Esta tesis presenta un marco para modelos abiertos de soporte a las decisiones en las organizaciones. El trabajo se vehicula a través de un compendio de artículos dónde se analizan los flujos de entrada y salida de conocimiento en las organizaciones, así como las tecnologías existentes de soporte a las decisiones. Se presentan los factores subyacentes que impulsan nuevos modelos para formas abiertas de soporte a la decisión. La tesis presenta un estudio de las distintas tipologías de modelos de soporte a las decisiones teniendo en cuenta distintos tipos de organizaciones. En el primer estudio paper#1 se presenta la evolución de las tecnologías de apoyo a las decisiones y el avance de las nuevas tecnologías para los modelos abiertos. Este estudio proporciona una visión desde una perspectiva evolutiva de la relación entre conocimiento experto y su utilización en las tecnologías de soporte a las decisiones. La investigación revela el entorno cambiante que la tecnología ofrece a la hora de adquirir conocimiento para la toma de decisiones y abre horizontes sobre el nuevo papel que los expertos tienen en estos entornos. Se sugiere que un cambio significativo en la toma de decisiones se basa en el desafío entre el papel tradicional de los expertos y no expertos. Por último, este trabajo explora las oportunidades de integración de la inteligencia artificial en la tecnología de soporte de decisiones y que beneficios adicionales pueden aportar las herramientas de inteligencia colectiva en la toma de decisiones. El segundo estudio, paper#2, investiga sobre la tipología llamada "agregada" dentro del marco de entornos abiertos para el soporte a la toma de decisiones. Se utiliza un problema de predicción como hilo conductor para poner en relieve la complejidad de la previsión de la demanda dentro de la industria del cine. Se analiza cómo se puede utilizar la tecnología para mejorar la eficacia en las decisiones. La investigación compara dos tecnologías de soporte a las decisiones: sistemas expertos y herramientas de inteligencia colectiva, e ilustra cómo la industria del cine utiliza cada una de estas tecnologías en la previsión de los ingresos de taquilla. Por último, este artículo explora los beneficios de la integración de estas tecnologías de apoyo para la obtención de predicciones más precisas. El tercer estudio, artículo #3, presenta un estudio longitudinal durante un período de 10 años que utiliza IBM “Innovation Jams”, como un contexto para la colaboración a gran escala dentro de la tipología llamada "plataforma". Este artículo investiga el papel de las “Innovation Jams”, en el cambio organizacional y como IBM se compromete con un nuevo modelo de innovación de la organización. En él se describen las “Innovation Jams”, que han impulsado la innovación y consolidado la práctica de la innovación abierta en IBM. En este artículo se utiliza el género musical de una "jamband" como una metáfora para describir el desarrollo emergente y el uso de las “Innovation Jams”, como una manera de entender el cambio organizativo. Este estudio longitudinal ofrece una visión actualizada de la investigación en “Innovation Jams”, mostrando cómo han evolucionado desde un concepto, a una herramienta de gestión y finalmente a un servicio. El artículo concluye con una discusión sobre las implicaciones de los resultados y como ellos permiten teorizar sobre nuevos modelos de innovación y el cambio en las organizaciones. La investigación llevada a cabo en esta tesis ofrece un marco para los modelos abiertos de apoyo a la decisión, y sugiere que el uso de fuentes internas y externas de conocimiento pueden ser utilizadas más allá de la innovación del producto o servicio para la toma de decisiones con el soporte de tecnologías emergentes. Las contribuciones teóricas de esta tesis sostienen que las organizaciones ya no pueden confiar en la tecnología de apoyo a las decisiones que únicamente se centran en la reducción de la frontera entre los aspectos racionales y no racionales de la conducta social humana, sino por el contrario, deben considerar la red dinámica de la organización para el apoyo a la decisión. Por otra parte, las implicaciones prácticas de esta tesis alienta a las organizaciones a pensar estratégicamente acerca de cómo las tecnologías emergentes pueden ayudar a la toma de decisiones y también cómo los modelos de decisión resultantes pueden ser utilizados para navegar por el entorno complejo existente y, a su vez, forjar vínculos más fuertes con los clientes, proveedores y más amplios de la red de la organización. / This thesis presents a framework for open models of decision support through a compendium of papers that links research on the inward and outward flows of knowledge to the organization and decision support technologies. The framework presents underlying factors driving new and more open models of decision support. A typology of decision support models is offered considering types of problems organizations and managers charged with decision-making face. Thesis essay #1 suggests a perspective of the changing landscape for decision support technology and the advancement of new technology for open models of decision support. This study provides insight from an evolutionary perspective of expertise that has shaped the field of decision support technologies. The investigation sets out to reveal the changing landscape of expertise in supporting decision-making using technology and sheds light on the new role that experts will play in organizational decision-making. It suggests that a significant change in how decision-making is being supported which challenge the traditional role of experts and non-experts. Finally, this paper explores opportunities for decision support technology integration and the added benefits artificial intelligence can bring to collective intelligence tools. Thesis essay #2 investigates the ‘aggregate’ typology within the open model decision support framework. A forecasting problem is used to highlight the complexity of demand forecasting in supply-chain management within the film industry and how technology is leveraged for effective supply-chain management decisions. The investigation compares two decision support technologies: expert systems and collective intelligence tools and illustrates how the film industry uses each in forecasting box-office revenue. Finally, this essay explores the combined benefits in integrating each support technology for more accurate forecasting. Thesis essay #3 is a longitudinal study over a 10 year period that uses IBM Innovation Jams as a context for large-scale collaboration within the ‘platform’ typology. This essay investigates the role of innovation jams on organizational change as IBM learned to engage with a new model of organizing innovation. It describes the role innovation jams have played in shaping the practice of open innovation at IBM. This essay uses the musical genre of a “jamband” as a metaphor to describe the emergent development and use of innovation jams as a way to understand organizational change. This longitudinal study brings innovation jam research up-to-date and presents innovation jams as they evolved from a concept, a management tool, and service. The essay concludes with a discussion on the implications of the findings for theorizing about new models of organizing innovation for organizational change. Research conducted in this thesis offers a framework of open models of decision support that suggests that the use of internal and external sources of knowledge can be leveraged beyond product or service innovation, to include decision-making supported by emerging technology. Theoretical contributions of this thesis argues that organizations can no longer rely on decision support technology that solely focus on bridging the boundary between rational and non-rational aspects of human social behavior but instead, must consider the larger dynamic organizational network for decision support. Moreover, practical implications of this thesis encourages organizations to think strategically about how emerging technology can support decision making and the resulting decision support models to navigate the complex environment they work in and in turn, to forge stronger links with customers, suppliers, and the wider organizational network.

Tesis por compendio / [ES] Los seres humanos somos por naturaleza seres afectivos, las emociones, el estado de ánimo, nuestra personalidad, o nuestras relaciones con los demás guían nuestras motivaciones y nuestras decisiones. Una de las principales habilidades cognitivas relacionadas con el afecto es la empatía. La empatía es un constructo psicológico cuya definición ha ido evolucionando a lo largo de los años y cuyo significado hace referencia a un amplio abanico de competencias afectivas y cognitivas que son fundamentales en el desarrollo del ser humano como ser social. El uso de la empatía en el ámbito de la inteligencia artificial puede revolucionar la forma en la que interactuamos con las máquinas así como la forma en la que simulamos el comportamiento humano. Por otro lado, hay que tener en cuenta que los seres humanos habitualmente acudimos al uso de distintas palabras como ``triste'' o ``contento'' para expresar o verbalizar el estado afectivo. Sin embargo, estas palabras son simplificaciones que abarcan un amplio espectro de procesos cognitivos y estados mentales. Además, hay que considerar que estas palabras tienen una alta dependencia del idioma y la cultura en la que se utilizan. Por tanto, los modelos de representación computacional de los estados afectivos deben se capaces de adaptarse a distintos entornos culturales y de permitir que un agente exprese o represente, mediante palabras, un determinado estado afectivo. En esta tesis se propone un nuevo modelo de agente empático capaz de adaptar su comportamiento a distintos entornos culturales. Para ello, en primer lugar, se presenta una nueva metodología basada en la experimentación para adaptar un espacio de representación de emociones basado en las dimensiones del placer y la activación para la simulación y el reconocimiento computacional afectivo a diferentes entornos culturales. Los resultados del experimento realizado con hispanohablantes europeos se utilizan para proporcionar un nuevo modelo basado en la lógica difusa para representar estados afectivos en las dimensiones de placer y activación utilizando un enfoque de coordenadas polares. Para demostrar que las diferencias culturales afectan a los valores de placer y activación asociados a cada emoción, el experimento se repitió con participantes portugueses y suecos. En segundo lugar, se presenta un nuevo modelo de elicitación de emociones en agentes afectivos que utiliza lógica difusa. Las emociones generadas en el agente por las reglas de valoración difusa se expresan en el modelo de representación del afecto resultante de los experimentos previamente descritos. Además, se propone un nuevo proceso de regulación del afecto que adapta el estado de ánimo del agente, representado mediante un vector en el espacio placer-activación, cada vez que una emoción es elicitada. En tercer lugar, se propone una formalización de la sintaxis, la semántica y el ciclo de razonamiento de AgentSpeak para permitir el desarrollo de agentes afectivos con capacidades empáticas. Partiendo de las teorías de valoración empática y regulación empática, se modifica la estructura de razonamiento del agente para permitir que la empatía afecte al proceso de toma de decisiones. Finalmente, se presenta un modelo de agente pedagógico empático para la educación sobre buenas prácticas en el uso de las redes sociales. El agente es capaz de reconocer la emoción del usuario cuando interactúa con la red social. En base a la emoción del usuario y su comportamiento en la red social, el agente estima un plan para educar al usuario en el uso correcto y seguro de las redes sociales. / [CA] Els éssers humans som per naturalesa éssers afectius, les emocions, l'estat d'ànim, la nostra personalitat o les nostres relacions amb els altres guien les nostres motivacions i les nostres decisions. Una de les habilitats cognitives principals relacionades amb l'afecte és l'empatia. L'empatia és un constructe psicològic la definició del qual ha anat evolucionant al llarg dels anys i el significat del qual fa referència a un ampli ventall de competències afectives i cognitives que són fonamentals en el desenvolupament de l'ésser humà com a ésser social. L'ús de l'empatia en l'àmbit de la intel·ligència artificial pot revolucionar la forma en la qual interactuem amb les màquines així com la forma en què simulem el comportament humà. D'altra banda, cal tenir en compte que els éssers humans habitualment acudim a l'ús de diferents paraules com ``trist'' o ``content'' per expressar o verbalitzar l'estat afectiu. Tot i això, aquestes paraules són simplificacions que abasten un ampli espectre de processos cognitius i estats mentals. A més, cal considerar que aquestes paraules tenen una alta dependència de l'idioma i la cultura en què s'utilitzen. Per tant, els models de representació computacional dels estats afectius han de ser capaços d'adaptar-se a diferents entorns culturals i de permetre que un agent expresse o represente, mitjançant paraules, un estat afectiu determinat. En aquesta tesi es proposa un nou model d'agent empàtic capaç d'adaptar el seu comportament a diferents entorns culturals. Per això, en primer lloc, es presenta una metodologia nova basada en l'experimentació per adaptar un espai de representació d'emocions basat en les dimensions del plaer i l'activació per a la simulació i el reconeixement computacional afectiu a diferents entorns culturals. Els resultats de l'experiment realitzat amb hispanoparlants europeus es fan servir per proporcionar un nou model basat en la lògica difusa per representar estats afectius en les dimensions de plaer i activació mitjançant un enfocament de coordenades polars. Per demostrar que les diferències culturals afecten els valors de plaer i activació associats a cada emoció, l'experiment es va repetir amb participants portuguesos i suecs. En segon lloc, es presenta un nou model d'elicitació d'emocions en agents afectius que fa servir lògica difusa. Les emocions generades a l'agent per les regles de valoració difusa s'expressen en el model de representació de l'afecte resultant dels experiments descrits prèviament. A més, es proposa un nou procés de regulació de l'afecte que adapta l'estat d'ànim de l'agent, representat mitjançant un vector a l'espai plaer-activació, cada cop que una emoció és elicitada. En tercer lloc, es proposa una formalització de la sintaxi, semàntica i cicle de raonament d'AgentSpeak per permetre el desenvolupament d'agents afectius amb capacitats empàtiques. Partint de les teories de valoració empàtica i regulació empàtica, es modifica l'estructura de raonament de l'agent per permetre que l'empatia afecti el procés de presa de decisions. Finalment, es presenta un model d'agent pedagògic empàtic per a l'educació sobre bones pràctiques en l'ús de les xarxes socials. L'agent és capaç de reconèixer l'emoció de l'usuari quan interactua amb la xarxa social. En base a l'emoció de l'usuari i el seu comportament a la xarxa social, l'agent estima un pla per educar l'usuari en l'ús correcte i segur de les xarxes socials. / [EN] Human beings are, by nature, affective beings; our emotions, moods, personality, or relationships with others guide our motivations and our decisions. One of the main cognitive abilities related to affect is empathy. Empathy is a psychological construct whose definition has evolved over the years and whose meaning refers to a wide range of affective and cognitive competencies that are fundamental in the development of human beings as social beings. The use of empathy in the field of artificial intelligence can revolutionize the way we interact with machines as well as the way we simulate human behavior. On the other hand, it must be considered that human beings usually resort to the use of different words such as ``sad'' or ``happy'' to express or verbalize our affective state. However, these words are simplifications that cover a wide spectrum of cognitive processes and mental states. Moreover, it should be considered that these words have a high dependence on the language and culture in which they are used. Therefore, computational representation models of affective states must adaptable to different cultural environments and to allow an agent to express or represent, by means of words, a given affective state. In this thesis, a new model of empathic agent capable of adapting its behavior to different cultural environments is proposed. To this end, first, a new experiment-based methodology to adapt an emotion representation space based on the dimensions of pleasure and arousal for simulation and affective computational recognition to different cultural environments is presented. The results of an experiment conducted with European Spanish speakers are used to provide a new fuzzy logic-based model for representing affective states in the dimensions of pleasure and arousal using a polar coordinate approach. To prove that cultural differences affect the pleasure and arousal values associated with each emotion, the experiment was replicated with Portuguese and Swedish participants. Secondly, a new model of emotion elicitation in affective agents using fuzzy logic is presented. The emotions generated in the agent by the fuzzy appraisal rules are expressed in the model of affect representation resulting from the previously described experiments. In addition, a new affect regulation process is proposed to adapt the agent's mood, represented by a vector in the pleasure-arousal space, when an emotion is elicited. Third, a formalization of the syntax, semantics and reasoning cycle of AgentSpeak to enable the development of affective agents with empathic capabilities is presented. Drawing on the theories of empathic appraisal and empathic regulation, the agent's reasoning structure is modified to allow empathy to affect the decision-making process. Finally, a model of an empathic pedagogical agent for education on good practices in the use of social networks is introduced. The agent is able to recognize the user's emotion when interacting with the social network. Based on the user's emotion and behavior in the social network, the agent estimates a plan to educate the user in the correct and secure use of social networks. / This thesis has been partially supported by the Generalitat Valenciana and European Social Fund by the FPI grant ACIF/2017/085 and by the Spanish Government project PID2020- 113416RB-I00. / Taverner Aparicio, JJ. (2022). A BDI Empathic Agent Model Based on a Multidimensional Cross-Cultural Emotion Representation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181181 / TESIS / Compendio

En esta tesis doctoral se presenta una propuesta de representación ontológica de la arquitectura de modelo dual de la Historia Clínica Electrónica. La representación de arquetipos con el lenguaje OWL ha permitido: 1) la definición e implementación de un método de evaluación de la calidad de arquetipos basado en técnicas de razonamiento, 2) la definición de una metodología y un marco de trabajo para la interoperabilidad de modelos de contenido clínico, y 3) la aplicación de técnicas y herramientas de desarrollo de software dirigido por modelos para la generación automática de sistemas de información sanitarios a partir de arquetipos. / In this doctoral thesis an ontology-based approach for representing the dual model architecture of Electronic Health Record is presented. The representation of archetypes in OWL allows: 1) the definition and implementation of a quality evaluation method for archetypes based on reasoning techniques, 2) the definition of a methodology and a framework for the interoperability of clinical content models, and 3) applying model driven software development techniques and tools for the automatic generation of health information systems from archetypes.