Введение в теорию принятия решений на основе интеллектуальной аналитики данных
Читать статью полностью
Введение в теорию принятия решений на основе интеллектуальной аналитики данных(1,43 MB)Аннотация
Принятие решений было и остается важным процессом как деятельности обычных людей, так и специалистов в различных сферах, организаций и общества в целом. Тем не менее традиционная теория принятия решений требует дальнейшего развития с учетом новейших достижений в области информационных технологий, больших данных, аналитики, машинного обучения и алгоритмических решений. Поэтому сегодня обозначилась необходимость в реформировании теории принятия решений таким образом, чтобы она охватывала новые научные и практические направления. В статье рассматриваются современные подходы к теории принятия решений, основанной на интеллектуальной аналитике данных, которая расширяет классическую теорию принятия решений.
Ключевые слова:
принятие решения – decision making; интеллектуальная аналитика данных – intelligent data analytics; искусственный интеллект – artificial intelligence; лицо, принимающее решение – decision maker.
Список литературы
1. Buchanan, L. A brief history of decision making / L. Buchanan, A. O'Connell // Harvard Business Review. – 2006. – No. 84 (1). – P. 32–41.
2. Grover, P. Big data analytics: A review on theoretical contributions and tools used in literature / P. Grover, A.K. Kar // Global Journal of Flexible Systems Management. – 2017. – No. 18 (3). – P. 203–229.
3. Big data with cognitive computing: A review for the future / S. Gupta, A.K. Kar, A. Baabdullah, W.A. Al-Khowaiter // International Journal of Information Management. – 2018. – Vol. 42. – P. 78–89.
4. Grover, P. Understanding artificial intelligence adoption in operations management: Insights from the review of academic literature and social media discussions / P. Grover, A.K. Kar, Y.K. Dwivedi // Annals of Operations Research. – 2022. – No. 308 (1). – P. 177–213.
5. Power, D. J. Analytics, bias, and evidence: The quest for rational decision making / D.J. Power, D. Cyphert, R.M. Roth // Journal of Decision Systems. – 2019. – Vol. 28 (2). – P. 120–137.
6. The perils and promises of big data research in information systems / V. Grover, A. Lindberg, I. Benbasat, K. Lyytinen // Journal of the Association for Information Systems. – 2020. – Vol. 21, Iss. 2. – P. 268–291.
7. Goodey, C. F. On Aristotle’s ‘animal capable of reason’ / C.F. Goodey // Ancient Philosophy. – 1996. – No. 16 (2). – P. 389–403.
8. Boyd, R. The cultural niche: Why social learning is essential for human adaptation / R. Boyd, P.J. Richerson, J. Henrich // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2011. – Vol. 108. – P. 10918–10925.
9. Henrich, J. The Secret of Our Success / J. Henrich. – Princeton: Princeton University Press, 2017. – 464 p.
10. Heyes, C. Cognitive gadgets: the cultural evolution of thinking / C. Heyes. – Cambridge: Harvard University Press, 2018. – 304 p.
11. Expanding AI’s impact with organizational learning / S. Ransbotham, S. Khodabandeh, D. Kiron [et al.] // MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group. – 2020.
12. Peterson, M. Decision theory: An introduction / M. Peterson // International encyclopedia of statistical science / M. Lovric (ed.). – Berlin : Springer, 2011. – P. 346–349.
13. Hansson, S. O. Decision theory. A brief introduction / S.O. Hansson. – Department of philosophy and the history of technology. – Stockholm : Royal Institute of Technology, 1994. – 94 p.
14. Hansson, S. O. Decision theory: An overview / S.O. Hansson // International encyclopedia of statistical science / M. Lovric (ed.). – Berlin : Springer, 2011. – P. 349–355.
15. Bell, D. E. Decision making: Descriptive, normative, and prescriptive interactions. Chapter 2 / D.E. Bell, H. Raiffa, A.Tversky // Cambridge University Press. – 1998. – P. 9–30.
16. Frantz, R. Herbert Simon. Artificial intelligence as a framework for understanding intuition / R. Frantz // Journal of Economic Psychology. – 2003. – Vol. 24, Iss. 2. – P. 265–277.
17. Graboś, R. Qualitative model of decision making / R. Graboś // International Conference on Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications. – 2004. – Vol. 3192. – P. 480–489.
18. Opening up decision making: The view from the black stool / A. Langley, H. Mintzberg, P. Pitcher [et al.] // Organization Science. – 2005. – Vol. 6, No. 3. – Р. 260–279.
19. Frisk, J. E. Improving the use of analytics and big data by changing the decision making culture: A design approach / J.E. Frisk, F. Bannister // Management Decision. – 2017. – Vol. 55, Iss. 10. – P. 2074–2088.
20. Pomerol, J. C.Practical decision making – From the legacy of Herbert Simon to decision support systems / J.C. Pomerol, F. Adam // Proceedings of the Decision Support in an Uncertain and Complex World: The IFIP TC8/WG8.3 International Conference. – 2004. – P. 647–657.