Zugl.: Barcelona, Universidad Politécnica de Cataluña., Diss., 2007 / Hergestellt on demand

Thesis (Ph.D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 269-289). Also available on the Internet.

Thesis (Ph.D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 269-289). Also available on the Internet.

Thesis (Ph. D.)--University of Canterbury, 2006. / Typescript (photocopy). Includes bibliographical references (p. 246-255). Also available via the World Wide Web.

Thesis (M.Sc. (Computer Science)) - Rhodes University, 2007.

Purpose – The purpose of this study is to advance the understanding of how choices regarding the combination of type of customer and knowledge acquisition technique influences the characteristics of the knowledge that can be acquired, in the early phase of the innovation process. Method – Data was collected through a single case study, varying the type of customer (lead users and non-lead users) and knowledge acquisition technique (survey, interviews and focus groups) in order to create six different combinations. The data was coded using content analysis, after which the codes were quantified by expert scoring on three different characteristics of knowledge (novelty, relevance and feasibility). Calculations were made, highlighting differences between the combinations, verified by t-Tests. Findings – The findings show that data collected through interviews and focus groups among lead users score significantly higher on all characteristics of knowledge than all non-lead user interactions. Comparing surveys, knowledge from lead users only score significantly higher on relevance and feasibility. Within the two customer types for all knowledge characteristics, varying only the type of customer, interviews and focus groups score significantly higher than surveys. Theoretical implications – This study contributes to the literature by deepening the understanding within the fields of knowledge acquisition and customer involvement. Our findings challenge the unilateral view of customer involvement versus no customer involvement (Christensen and Bower, 1996; Ulwick 2002; Gemser and Perks, 2015) by providing a more nuanced picture, taking the process itself into consideration. Practical implications – This study highlight important factors for effective knowledge acquisition from customers, stating that companies should (1) categorize the customers, and (2) conduct focus groups and interviews with customers categorized as lead users, independent whether incremental or radical innovation is desired.

Ontologias de representação de conhecimento são modelos que agrupam e definem construtos de modelagem (tais como conceito, classe, frame). Uma ontologia temporal é uma especificação de uma conceitualização do domínio acrescida dos aspectos de tempo sobre os objetos do domínio. No caso de esta ontologia tratar somente de aspectos temporais ligados a eventos, ela é chamada ontologia de eventos. Este trabalho propõe uma extensão de uma ontologia de representação de conhecimento (RC) com construtos temporais, ou seja, estender um modelo de conceitualização de domínios com os construtos necessários para se representar eventos. A definição original de uma ontologia de RC foi estendida neste trabalho com os seguintes construtos: (i) o construto evento (que define um evento como um acontecimento que pode alterar objetos do domínio) e (ii) o construto relação-temporal (que define uma relação de tempo entre os eventos). O objetivo deste trabalho é, baseando-se nos novos construtos propostos na ontologia de RC, criar um modelo de conhecimento específico para um domínio, o qual suporta a representação das seguintes primitivas: características do domínio, eventos geradores das características do domínio, associações entre características do domínio, relações temporais entre eventos. Além disso, o modelo tem o objetivo de suportar métodos de raciocínio para inferir a seqüência em que as características do domínio foram geradas pelos eventos, ou seja, inferir a ordem dos eventos. O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. / O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. The application domain of this work is the sedimentary petrography. This domain presents several interpretation tasks that demand specialized knowledge for their solution. Among these tasks, the focus of this work is the diagenetic sequence interpretation, which aims to identify the order in that diagenetic processes occurred over the constituents of sedimentary rocks. In order to understand and collect the necessary knowledge for modeling this task, the main techniques of knowledge acquisition for knowledge-based systems were applied to an expert in sedimentary petrography. These sessions of knowledge acquisition revealed the domain objects that needed to be modeled to reach the objective of the ordering of events. Those objects were represented in a knowledge model for the petrography domain, which applied the proposed constructs (events and time relation). That model was validated by the implementation of an inference module in the PetroGrapher system. The validation proceeded by comparing the outputs of the algorithm with the expert's interpretations, and it was possible to notice that despite the graphic presentation of the sequence of events being different from what the expert produces as a sequence of events, the algorithm is able to order the events correctly.

Vários são os problemas que afligem o desenvolvimento de software. Estes problemas, que originaram a crise do software nos anos 60, perduram ate hoje. Praticas de Engenharia de Software tem sido adotadas em todas as fases do ciclo de vida para tentar minimizá-los. A etapa de definição de requisitos é considerada como a atividade mais importante, decisiva e ao mesmo tempo critica do desenvolvimento de software, principalmente no que diz respeito a elicitação. A Engenharia de Requisitos é a disciplina que procura sistematizar o processo de definir requisitos. Muitas vezes os sistemas de informação das organizações são complexos e/ou informais, apresentando características que dificultam o seu entendimento. Além disso, a maioria das metodologias existentes não enfatiza a aquisição de conhecimento sobre o problema a ser resolvido. Este trabalho apresenta um método para auxiliar a aquisição de conhecimento de sistemas de informação, bem como sua representação e validação. O método proposto, que tem a finalidade de sistematizar uma tarefa anterior a definição de requisitos do software, ou seja, é um método de apoio a elicitação de requisitos, inclui as etapas de elicitação, modelagem e validação. Na etapa de elicitação é feita a aquisição de conhecimento dos fatos e das situações que compõem o sistema de informações vigente, utilizando para isso, técnicas como entrevistas, observações e uma abordagem baseada em etnografia. Para guiar esta etapa foi elaborada uma sistematização combinando as técnicas anteriormente citadas. No final da etapa de elicitação são produzidas representações textuais dos objetos elicitados e o Léxico Ampliado da Linguagem, que descreve a linguagem da aplicação em estudo. A partir dessas representações é feita a modelagem através de Workflow. Na etapa de validação, as representações produzidas pelas etapas de elicitação e modelagem são validadas junto aos atores do sistema de informação. A partir das representações produzidas o engenheiro de requisitos poderá definir os requisitos funcionais do software a ser construído. A aplicação do método é adequada para ambientes que já possuem um sistema de informação definido, seja ele formal ou informal. O método proposto foi aplicado a uma situação real e parte deste estudo de caso é apresentado neste trabalho. / There are many problems in software development. These problems, which had started the software crisis in the 1960s, still exist. Software Engineering practices have been adopted in all fases of the life cycle as an attempt to minimize them. The requirements definition is considered the most important, decisive and difficult activity in software development, particularly the elicitation of the system requirements. The Requirements Engineering is the discipline that try to sistematize the requirements definition process. Information systems are often complexes, informals and present features that make difficult to understand them. Besides, most of the existing metodologies do not handle procedures for knowledge acquisition about the problem to be solved. This work proposes a method to help knowledge acquisition of information systems, and also representation and validation of the acquired knowledge. The proposal method which support the requirements elicitation, anticipate the software requirements definition process. The method includes three stages: elicitation, modeling and validation. The elicitation stage comprises knowledge acquisition of the facts and situations of the information system, through the application of techniques such as interviews, observations and a based approach on ethnography. Textual representations are produced at the end of the elicitation stage to represent the elicited objects. The Language Extended Lexicon, which describe the language used in the information system, is also produced in this stage. In the modeling stage workflow representations are produced based on those initial representations. In the validation stage all the representations produced are validated by the actors working on the information system. Based on those representations the requirements engineer can define the functional software requirements. The method can be applied to environments where a defined information systems exists. The proposal method was applied in a real world situation and part of this case study is presented in this work.

Vários são os problemas que afligem o desenvolvimento de software. Estes problemas, que originaram a crise do software nos anos 60, perduram ate hoje. Praticas de Engenharia de Software tem sido adotadas em todas as fases do ciclo de vida para tentar minimizá-los. A etapa de definição de requisitos é considerada como a atividade mais importante, decisiva e ao mesmo tempo critica do desenvolvimento de software, principalmente no que diz respeito a elicitação. A Engenharia de Requisitos é a disciplina que procura sistematizar o processo de definir requisitos. Muitas vezes os sistemas de informação das organizações são complexos e/ou informais, apresentando características que dificultam o seu entendimento. Além disso, a maioria das metodologias existentes não enfatiza a aquisição de conhecimento sobre o problema a ser resolvido. Este trabalho apresenta um método para auxiliar a aquisição de conhecimento de sistemas de informação, bem como sua representação e validação. O método proposto, que tem a finalidade de sistematizar uma tarefa anterior a definição de requisitos do software, ou seja, é um método de apoio a elicitação de requisitos, inclui as etapas de elicitação, modelagem e validação. Na etapa de elicitação é feita a aquisição de conhecimento dos fatos e das situações que compõem o sistema de informações vigente, utilizando para isso, técnicas como entrevistas, observações e uma abordagem baseada em etnografia. Para guiar esta etapa foi elaborada uma sistematização combinando as técnicas anteriormente citadas. No final da etapa de elicitação são produzidas representações textuais dos objetos elicitados e o Léxico Ampliado da Linguagem, que descreve a linguagem da aplicação em estudo. A partir dessas representações é feita a modelagem através de Workflow. Na etapa de validação, as representações produzidas pelas etapas de elicitação e modelagem são validadas junto aos atores do sistema de informação. A partir das representações produzidas o engenheiro de requisitos poderá definir os requisitos funcionais do software a ser construído. A aplicação do método é adequada para ambientes que já possuem um sistema de informação definido, seja ele formal ou informal. O método proposto foi aplicado a uma situação real e parte deste estudo de caso é apresentado neste trabalho. / There are many problems in software development. These problems, which had started the software crisis in the 1960s, still exist. Software Engineering practices have been adopted in all fases of the life cycle as an attempt to minimize them. The requirements definition is considered the most important, decisive and difficult activity in software development, particularly the elicitation of the system requirements. The Requirements Engineering is the discipline that try to sistematize the requirements definition process. Information systems are often complexes, informals and present features that make difficult to understand them. Besides, most of the existing metodologies do not handle procedures for knowledge acquisition about the problem to be solved. This work proposes a method to help knowledge acquisition of information systems, and also representation and validation of the acquired knowledge. The proposal method which support the requirements elicitation, anticipate the software requirements definition process. The method includes three stages: elicitation, modeling and validation. The elicitation stage comprises knowledge acquisition of the facts and situations of the information system, through the application of techniques such as interviews, observations and a based approach on ethnography. Textual representations are produced at the end of the elicitation stage to represent the elicited objects. The Language Extended Lexicon, which describe the language used in the information system, is also produced in this stage. In the modeling stage workflow representations are produced based on those initial representations. In the validation stage all the representations produced are validated by the actors working on the information system. Based on those representations the requirements engineer can define the functional software requirements. The method can be applied to environments where a defined information systems exists. The proposal method was applied in a real world situation and part of this case study is presented in this work.

Ontologias de representação de conhecimento são modelos que agrupam e definem construtos de modelagem (tais como conceito, classe, frame). Uma ontologia temporal é uma especificação de uma conceitualização do domínio acrescida dos aspectos de tempo sobre os objetos do domínio. No caso de esta ontologia tratar somente de aspectos temporais ligados a eventos, ela é chamada ontologia de eventos. Este trabalho propõe uma extensão de uma ontologia de representação de conhecimento (RC) com construtos temporais, ou seja, estender um modelo de conceitualização de domínios com os construtos necessários para se representar eventos. A definição original de uma ontologia de RC foi estendida neste trabalho com os seguintes construtos: (i) o construto evento (que define um evento como um acontecimento que pode alterar objetos do domínio) e (ii) o construto relação-temporal (que define uma relação de tempo entre os eventos). O objetivo deste trabalho é, baseando-se nos novos construtos propostos na ontologia de RC, criar um modelo de conhecimento específico para um domínio, o qual suporta a representação das seguintes primitivas: características do domínio, eventos geradores das características do domínio, associações entre características do domínio, relações temporais entre eventos. Além disso, o modelo tem o objetivo de suportar métodos de raciocínio para inferir a seqüência em que as características do domínio foram geradas pelos eventos, ou seja, inferir a ordem dos eventos. O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. / O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. The application domain of this work is the sedimentary petrography. This domain presents several interpretation tasks that demand specialized knowledge for their solution. Among these tasks, the focus of this work is the diagenetic sequence interpretation, which aims to identify the order in that diagenetic processes occurred over the constituents of sedimentary rocks. In order to understand and collect the necessary knowledge for modeling this task, the main techniques of knowledge acquisition for knowledge-based systems were applied to an expert in sedimentary petrography. These sessions of knowledge acquisition revealed the domain objects that needed to be modeled to reach the objective of the ordering of events. Those objects were represented in a knowledge model for the petrography domain, which applied the proposed constructs (events and time relation). That model was validated by the implementation of an inference module in the PetroGrapher system. The validation proceeded by comparing the outputs of the algorithm with the expert's interpretations, and it was possible to notice that despite the graphic presentation of the sequence of events being different from what the expert produces as a sequence of events, the algorithm is able to order the events correctly.