Development of a Model for Selecting the Visualization of Joint Problem Solving Process in a Human-Machine Cloud

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

To organize the interaction of experts in the joint solution of problems, digital platforms are increasingly used. They provide many opportunities for structuring tasks, attracting experts, assessing the competencies of experts and managing the process of joint problem solving. However, when managing the solution process, the question of choosing a visualization that provides simplicity and visibility of progress remains open. The paper analyzes the most common visualizations for managing the problem solving process, evaluates their advantages and disadvantages in relation to typical tasks available on existing services for joint problem solving. The result of the work is a model for evaluating and comparing visualizations of the problem solving process to make a choice of visualization for use on a platform for collaborative problem solving in a human-machine cloud.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

Alexander Smirnov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: smir@iias.spb.su

Doctor of technical sciences, professor, honored scientist of the Russian Federation. Head of the Laboratory of Integrated Automation Systems; chief researcher

Ресей, St. Petersburg

Sofia Shevchik

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: msumsk15@gmail.com

Programmer

Ресей, St. Petersburg

Nikolay Teslya

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: teslya@iias.spb.su

Candidate of technical sciences. Senior researcher

Ресей, St. Petersburg

Әдебиет тізімі

  1. Golikova G.V., Balaeva L.V. Instrumenty` upravleniya virtual`ny`mi komandami: osobennosti i napravleniya ispol`zovaniya [Virtual Team Management Tools: Main Features and Directions of Use] // Proceedings of the South-west State University. Series: Economics. Sociology. Management. 2022. V. 12. No 4. P. 92-104.
  2. Kashirina A.M. Infografika kak sredstvo vizualizacii biznes-idej [Infographics as a visualization tool for business ideas] // Science almanac. 2016. V. 10-1, No 24. P. 159-162.
  3. Dmitriev N.A., Avlasevich D.V., Kirillov A.A., Bachinsky A.G. Koncepcii upravleniya proektami [Project management concepts] // Young scientists forum. 2020. V. 3(43). P. 128-133.
  4. Zaripov R.R. Osobennosti metodov upravleniya realizaciej proektov [Feratures of project management methods] // Bulletin of the Moscow International Academy. 2022. V. 2. P. 106-111.
  5. Rustamova A. V., Antonova N. L. Tajm-menedzhment, kak sposob povy`sheniya e`ffektivnosti ispol`zovaniya chelovecheskikh resursov predpriyatiya [Time management as a way to improve the efficiency of the use of human resources of an enterprise] // Modern Science. 2020. V. 5-3. P. 156-161.
  6. Gavrilova T.A., Kudryavcev D.V., Leshheva I.A. and Pavlov Ya.Yu. Ob odnom metode klassifikacii vizual`ny`x modelej [One method for classifying visual models] // Business informatics. 2013. No 4(26). P. 21-34.
  7. Scott-Hill B., Anslow C., Ferreira J., Kropp M., Mateescu M., Meier A. Visualizing Progress Tracking for Software Teams on Large Collaborative Touch Displays // In Proceedings of the 2020 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC). 2020. P. 1-5.
  8. Paredes J., Anslow C., Maurer F. Information Visualization for Agile Software Development // 2014 Second IEEE Working Conference on Software Visualization. 2014. P. 157-166.
  9. Yandeks.Toloka dlya zakazchikov [Yandex.Toloka for customers]. URL: https://toloka.ai/ru (accessed 10.07.2023).
  10. Danilova E. Worker’s Motivation and Planning Strategies on Crowdsourcing Platforms. The Case of Yandex Toloka//International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Springer, Cham, 2022. P. 536-544.
  11. Simpson R., Page K.R., De Roure D. Zooniverse: observing the world's largest citizen science platform //Proceedings of the 23rd international conference on world wide web. 2014.P. 1049-1054.
  12. Lintott C., Team Z. Discovery, robots and big surveys: Zooniverse in the 2020s //American Astronomical Society Meeting Abstracts. 2023. V. 55. No 2. P. 140.05.
  13. Zooniverse: URL: https://www.zooniverse.org/ (accessed 05.07.2023).
  14. Amazon Mechanical Turk URL: https://www.mturk.com/ (accessed 05.07.2023)
  15. Aha! – https://aha.io/ (accessed 10.07.23)
  16. ClickUp – https://clickup.com (accessed 10.07.2023)
  17. Lalović K., Tomanovic G. Project Management Software– Presenting Advantages Using Clickup On A High Scale Projects // YU Info 2023 - IT conference. 2023
  18. Nakazawa S., Tanaka T. Development and application of Kanban tool visualizing the work in progress //2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). 2016. P. 908-913.
  19. Cai H., Lin L., Gu X. Using a semantic diagram to structure a collaborative problem solving process in the classroom//Educational Technology Research and Development. 2016. V. 64. No 6. P. 1207-1225.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Fig. 1. Gantt chart

Жүктеу (30KB)
Метадеректер
3. Fig. 2. Kanban task board

Жүктеу (31KB)
Метадеректер
4. Fig. 3. Roadmap

Жүктеу (38KB)
Метадеректер
5. Fig. 4. Mind map

Жүктеу (34KB)
Метадеректер
6. Fig. 5. Burnout diagram

Жүктеу (22KB)
Метадеректер
7. Fig. 6. Task pie chart

Жүктеу (12KB)
Метадеректер
8. Fig. 7. Progress bar

Жүктеу (31KB)
Метадеректер
9. Fig. 8. General model for evaluating methods for visualizing progress in collaborative problem solving

Жүктеу (40KB)
Метадеректер
10. Fig. 9. Model of a combination of methods for visualizing the process of joint problem solving

Жүктеу (30KB)
Метадеректер
11. Fig. 10. Evaluation of the effectiveness of visualization methods in the performance evaluation model

Жүктеу (20KB)
Метадеректер
12. Fig. 11. An example of integrating a milestone roadmap and a progress bar in the Aha! service.

Жүктеу (47KB)
Метадеректер

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».