2. MATERYAL VE YÖNTEM
2.1. Ötelemeyi Koruyan İntegral Operatörleri
`
A medida que os operadores humanos precisam avaliar a utilidade da informac¸˜ao situaci- onal, deve haver uma maneira para que os mesmos consigam adequar tal informac¸˜ao `as ne- cessidades de suas tarefas e consequentemente `a decis˜ao que deve ser tomada. Neste contexto h´a a necessidade que a atuac¸˜ao do humano reflita tamb´em na qualidade da informac¸˜ao, que ´e inferida e representada pela automac¸˜ao.
Uma vez que a informac¸˜ao situacional foi anteriormente inferida, os atributos referentes `a qualidade da informac¸˜ao s˜ao tamb´em medidos e representados na interface, juntamente com as informac¸˜oes qualificadas, na forma de sugest˜oes (cues) visuais que indicam tal qualificac¸˜ao. Neste contexto, a qualidade de dados e informac¸˜oes n˜ao apenas ajudam os operadores humanos a estabelecer um n´ıvel de confianc¸a que devem depositar nas informac¸˜oes representadas, mas tamb´em orientam os mesmos a buscar recursos para a melhoria da qualidade da informac¸˜ao, em complemento `as atividades que a automac¸˜ao j´a desempenhou, mas que eventualmente podem n˜ao ter sido suficientes para despertar a confianc¸a do humano e estimular o processo de SAW.
Cabe ent˜ao ao operador humano concordar e confiar nas as partes de informac¸˜ao situaci- onal produzidas pela automac¸˜ao ou discordar e rejeitar a informac¸˜ao situacional preliminar, e trabalhar em benef´ıcio da melhoria da qualidade da informac¸˜ao e da aquisic¸˜ao de SAW.
Na abordagem proposta nesta tese, o usu´ario n˜ao pode ajustar diretamente a qualidade da informac¸˜ao (ex: mudanc¸a direta de ´ındices de qualidade via interface). Entretanto, o mesmo pode parametrizar o processo para que suas etapas recalculem os ´ındices de qualidade da informac¸˜ao. Como a decis˜ao de buscar melhorar a qualidade da informac¸˜ao ´e tomada pelo operador humano, cabe `a interface orientada a SAW acomodar os meios computacionais para implementar os refinamentos no processo.
Adicionalmente, na abordagem proposta nesta tese, o operador humano ´e habilitado a atuar e ativar entradas na etapa de Gest˜ao do Processo de Fus˜ao, respons´aveis por especificar trˆes tipos de refinamento das atividades do processo de fus˜ao Quantify, sendo estes: Refinamento
da Aquisic¸˜ao, Refinamento da Fus˜ao e Refinamento do Conhecimento Situacional.
Pelo Refinamento da Aquisic¸˜ao, o operador ´e capaz de atuar diretamente na fase de “Aquisic¸˜ao de Dados HUMINT” para requisitar novas fontes de informac¸˜ao, solicitar novas leituras dos di- versos sensores e estabelecem novos parˆametros operacionais de busca de informac¸˜ao. Como resultado, s˜ao geradas novos insumos para os processos internos desta etapa em quest˜ao, ou seja, novos objetos, atributos e propriedades, desencadeando os demais processos que podem se beneficiar de uma nova aquisic¸˜ao (Avaliac¸˜ao da Qualidade de Dados e Informac¸˜oes e conse- quentemente a Fus˜ao de Informac¸˜oes). Como todas as outras formas de refinamento, a obtenc¸˜ao de novas inferˆencias demanda a atualizac¸˜ao do conhecimento situacional e consequentemente tudo que se sabe sobre a situac¸˜ao. `A medida que novos refinamentos ocorrem, mais rico se torna o conhecimento situacional.
O Refinamento da Fus˜ao foi desenvolvido para permitir que operadores determinem ma- nualmente os parˆametros de fus˜ao, em vez de depender do processo autom´atico de integrac¸˜ao imediatamente ap´os a aquisic¸˜ao de informac¸˜ao, a qual combina automaticamente todos os ob- jetos e atributos encontrados para reduzir a dimens˜ao da informac¸˜ao. Trata-se de uma nova parametrizac¸˜ao do processo de fus˜ao de dados e informac¸˜oes com crit´erios de qualidade, ope- racionalizada pela interface orientada a SAW e implementada por filtros que determinam os sob quais parˆametros a fus˜ao ser´a considerada. Eventualmente, o parˆametro a ser considerado para a fus˜ao ainda n˜ao ´e conhecido pelo processo, cabendo ao operador humano introduzi-lo ao conhecimento situacional e determinar que o mesmo deve ser considerado para as pr´oximas integrac¸˜oes.
Finalmente, a Gest˜ao do Conhecimento ´e a contribuic¸˜ao manual que operadores podem re- alizar para o conhecimento situacional, enriquecendo-o ao longo do tempo com informac¸˜oes advindas de seu pr´oprio conhecimento em virtude de sua experiˆencia, expertise ou ainda ori- gin´ario de fontes de informac¸˜ao externas que n˜ao foram ainda consideradas no processo de avaliac¸˜ao de situac¸˜oes e na interface SAW do SFDs.
Desta maneira, ´e poss´ıvel que o operador humano insira, atualize ou remova objetos e atributos que comp˜oem o conhecimento situacional diretamente, em interac¸˜ao intuitiva com o grafo da situac¸˜ao atual. A Figura 4.26 mostra o processo de inserc¸˜ao de uma parte de informac¸˜ao situacional diretamente no Grafo da Situac¸˜ao, ilustrando a escolha do objeto que vai receber um novo atributo, o cadastro do atributo e a nova ramificac¸˜ao no grafo.
Atuando diretamente no conhecimento situacional, informac¸˜oes inseridas, atualizadas ou removidas refletem nas demais etapas do processo Quantify e podem ser consideradas para Avaliac¸˜ao, Fus˜ao e novamente na Representac¸˜ao semˆantica e gr´afica na interface orientada a
Figura 4.26: Representac¸˜ao do processo de inserc¸˜ao manual de uma parte de informac¸˜ao situacio- nal diretamente no Grafo da Situac¸˜ao
SAW.
Desta maneira, o conhecimento situacional pode ser incrementalmente reestruturado ao longo do tempo. A informac¸˜ao pode ser corrigida e semanticamente readequada. Assim, as associac¸˜oes entre os objetos, feitas por outro processo podem tamb´em ser refeitas. Certas nu- ances sobre a sinergia de objetos e a relac¸˜ao entre eles no cen´ario s´o podem ser inseridas por seres humanos.
Com estes mecanismos de refinamento da informac¸˜ao situacional, a interface apresenta o gerenciamento de informac¸˜oes de todo o processo e pode ser considerada como uma work- bench de colaborar˜ao onde ambos, sistema e o operador humano, que fornecem e transmitem informac¸˜oes como um conhecimento parcial que evolui com o tempo. Assim, toda vez que uma nova informac¸˜ao ´e fornecida por um desses atores, o outro ´e habilitado a processa-la como parte de um novo conhecimento situacional.
No dom´ınio de gerenciamento de cen´arios complexos de emergˆencias, a interface est´a pre- sente onde um operador humano observa, se orienta, decide o que fazer e, em seguida, toma algumas medidas, que pode ser tanto a solicitac¸˜ao de refinamento ou uma decis˜ao espec´ıfica de dom´ınio. Em nossa abordagem, este ´e o processo interno no qual o sistema compartilha o co- nhecimento parcial gerado pelas outras etapas, e em seguida, recebe as entradas dos operadores de forma c´ıclica.
4.3
Considerac¸˜oes Finais
Neste Cap´ıtulo foi apresentado o modelo Quantify e seus processos internos, dedicados promover a gest˜ao da qualidade da informac¸˜ao, e consequentemente, contribuir para a melhoria da consciˆencia situacional de operadores humanos de sistemas complexos.
No pr´oximo Cap´ıtulo ser´a apresentada a metodologia IQESA, abordando suas etapas e mecanismos internos para complementar o modelo Quantify e contribuir com a avaliac¸˜ao de
Cap´ıtulo 5
METODOLOGIA PARA
AVALIAC¸ ˜AO DA
QUALIDADE DE
DADOS E
INFORMAC¸ ˜OES NO
CONTEXTO DE
CONSCIENCIAˆ
SITUACIONAL DE
EMERGENCIASˆ
Neste Cap´ıtulo ser´a apresentada a Metodologia para Avaliac¸˜ao da Qualidade de Dados e Informac¸˜oes no Contexto de Consciˆencia Situacional de Emergˆencias (IQESA). Tal metodo- logia, ´e inovadora ao promover a avaliac¸˜ao e representac¸˜ao de informac¸˜oes situacionais de emergˆencias, inferidas e mantidas por processos de fus˜ao de informac¸˜oes. A mesma destaca- se tamb´em pela adoc¸˜ao dos requisitos informacionais gerados por especialistas no dom´ınio de gerenciamento de emergˆencias, para a concepc¸˜ao de suas func¸˜oes de inferˆencia.
5.1
Introduc¸˜ao `a Metodologia IQESA
Como observado no Cap´ıtulo 2, as metodologias existentes para a gest˜ao da qualidade de dados e informac¸˜oes dirigem seus esforc¸os em definir conjuntos espec´ıficos de dimens˜oes, crit´erios e m´etricas de qualidade. Desta maneira, particularidades de cada dom´ınio de aplicac¸˜ao impedem a abrangˆencia das soluc¸˜oes. Al´em disso, as abordagens conhecidas s˜ao limitadas ao incluir extensivamente o humano no processo, para a captura de requisitos e componentes subjetivos, relevantes ao contexto de SAW.
Para promover a melhoria de SAW pela consciˆencia da qualidade da informac¸˜ao, amplifi- cando a percepc¸˜ao e o entendimento dos humanos sobre situac¸˜oes de emergˆencia, foi criada a metodologia IQESA.
A metodologia IQESA, que especifica rotinas de avaliac¸˜ao e representac¸˜ao da qualidade de dados e informac¸˜oes, no contexto de consciˆencia situacional de emergˆencias, apresenta as seguintes capacidades:
• ´E capaz de rastrear as mudanc¸as de qualidade atrav´es do sistema de fus˜ao de informac¸˜oes, oferecendo a possibilidade de explicac¸˜ao da qualidade da informac¸˜ao de sa´ıda.
• ´E flex´ıvel o suficiente para acompanhar a evoluc¸˜ao dos sistemas de fus˜ao de informac¸˜oes, caso haja a atualizac¸˜ao de seus m´odulos, tais como: novos m´odulos de aquisic¸˜ao, fus˜ao, representac¸˜ao ou interface.
• Apresentac¸˜ao aos usu´arios, especialmente de sistemas de fus˜ao de dados e informac¸˜oes, uma estimativa atualizada e confi´avel da qualidade da informac¸˜ao em processo de in- ferˆencia;
• Especificac¸˜ao de rotinas em sinergia com os processos de fus˜ao que transformam a informac¸˜ao e consequentemente afetam sua qualidade, incluindo a participac¸˜ao do humano tomador de decis˜ao;
Parte-se do pressuposto que mudanc¸as na informac¸˜ao tˆem um impacto direto na avaliac¸˜ao da qualidade. `A medida que a informac¸˜ao ´e processada por um sistema de fus˜ao, esta pode evoluir e se torna mais rica, demandando novas avaliac¸˜oes.
O acesso a cada m´odulo de processamento da informac¸˜ao ajuda a definir localmente a qualidade da informac¸˜ao e capturar a sua influˆencia sobre as mudanc¸as de suas medidas, o que tamb´em ajuda a definir um ´ındice global de qualidade. Mais precisamente, o conhecimento sobre suas entradas, suas sa´ıdas e a descric¸˜ao de seu comportamento e funcionalidades, nos garante que o ´unico elemento desconhecido ´e a qualidade da informac¸˜ao.
A metodologia IQESA ´e composta por trˆes etapas fundamentais: (1) Elucidac¸˜ao dos re- quisitos de qualidade, para ajudar a definir os crit´erios (dimens˜oes) a serem avaliadas a cada transformac¸˜ao da informac¸˜ao; (2) Modelagem e aplicac¸˜ao de func¸˜oes e m´etricas para quantifi- car dimens˜oes de qualidade e (3) Representac¸˜ao do conhecimento situacional qualificado.
Para provar o conceito da metodologia, s˜ao utilizadas as informac¸˜oes de uma situac¸˜ao de emergˆencia, mais especificamente de um crime de roubo, os quais devem ser analisadas por operadores das forc¸as de seguranc¸a p´ublica, que se orientam pelas informac¸˜oes situacionais para a tomada de decis˜ao quanto aos recursos a serem empregados.
As pr´oximas sec¸˜oes descrevem as etapas da Metodologia para Avaliac¸˜ao da Qualidade de Dados e Informac¸˜oes no Contexto de Consciˆencia Situacional de Emergˆencias.