<<
>>

Концепция массовых мобильных сервисов для персональной поддержки принятия решений в критических ситуациях

Обзор решений, рассмотренных в параграфах 1.1-1.3, показывает, что существую­щие системы в целом ориентированы более на оповещение, чем на поддержку персональ­ных решений. Это связано с тем, что создание ММС для персональной поддержки требует не только наличия базовых сведений о наступающей критической ситуации, но и возмож­ности построения и исследования различных сценариев действий конкретных пользовате­лей (абонентов ММС). Как следствие, к специфике современных ММС для персональной поддержки принятия решений в критических ситуациях относится их динамичность и ин­терактивность.

В результате работы ММС составляется не статическая инструкция, а взвешенный по степени опасности набор сценариев, позволяющий пользователю самосто­ятельно выбрать решение на местности. Для построения этих сценариев в условиях не­полноты и неопределенности входной информации используются технологии численного моделирования, исходные данные для которых поставляют сами мобильные устройства пользователей ММС.

Вследствие комплексности применяемых моделей и сценариев ММС требуется ис­пользование облачных технологий для реализации ресурсоемких процедур моделирования и обработки данных. В этом параграфе рассматриваются общие аспекты создания ММС как составной части СРП (см. параграф 1.2).

Инфраструктура ММС является частью СРП, отвечающей за оперативное опове­щение населения о действиях в критических ситуациях. В общем случае системы опове­щения предназначены для своевременной передачи заинтересованным лицам информации

о каком-либо событии (информационная поддержка). Системы оповещения широко при­меняются при передаче экстренных сообщений населению в случае возникновения экс­тремальных, в том числе чрезвычайных, ситуаций различного характера.

Моделирование глобальных угроз и поддержка принятия управленческих решений в ограниченный срок обеспечиваются в рамках концепции UC [24]. Примером специали­зированного сервиса, построенного на принципах UC, является система поддержки приня­тия решений (ППР) по управлению Комплексом защитных сооружений (КЗС) от наводне­ний Санкт-Петербурга [25]. Этот сервис позволяет предсказывать глобальную угрозу наводнения на основе моделирования, а также вырабатывать эффективный план предот­вращения наводнения. Данная информация предназначена для использования специали­стами и соответствующими службами, но расширение концепции UC на массовое исполь­зование позволит получать критически важную информацию широкому кругу граждан.

Такая постановка рассматривается в рамках концепции предоставления массовых мобильных сервисов, в критических ситуациях обеспечивающих персональную поддерж­ку на основе подхода UC с использованием мобильных устройств. В данном параграфе представлены основные понятия, принципы, относящиеся к этой концепции, а также рас­смотрены требования к инфраструктуре ИПЭВ, которые необходимо обеспечить для ее практической реализации.

В основе концепции предоставления ММС лежат глобальная среда и пользователь - индивид.

Глобальная среда является не только пространством обитания людей, но и источни­ком угроз для них. Под ней понимается комплекс внешних по отношению к пользователю природных и антропогенных факторов, описывающих среду обитания определенного кру­га людей. В разных системах глобальной средой может быть город, страна, Земля. Напри­мер, глобальная среда для водителя может описываться следующими компонентами: до­рожное движение в городе, погодные условия.

Предполагается, что влияние отдельного человека на глобальную среду в целом очень мало.

Сервис персональной поддержки пользователя помимо характеристик глобальной среды должен учитывать персональные особенности пользователей. Например, эффектив­ные планы действий в одной и той же чрезвычайной ситуации, вероятнее всего, будут раз­личаться для пожилого семейного человека и одинокого молодого.

Таким образом, ММС предоставляется на основе обработки информации о двух ос­новных объектах: глобальной среде и самом пользователе. А назначение массовых мо­бильных сервисов, построенных на базе ИПЭВ, - определение на основе прогнозных дан­

ных персональных угроз от глобальной среды для пользователя и выработка персонализи­рованного плана действий.

На рис. 1.6 представлена схема функционирования системы для персональной под­держки принятия решений, состоящая из компонентов, относящихся к глобальной среде и пользователям.

Рисунок 1.6. Схема функционирования системы предоставления ММС в СРП

Правая часть схемы соотносится со стандартным пониманием СРП как классиче­ской централизованной системы, здесь можно выделить четыре логических уровня:

1) Сбор данных от источников (датчиков, поставляющих актуальную информацию о среде; косвенных источников - открытых новостных сайтов). Собранные данные поступают в хранилище.

2) Прогнозное моделирование. На основе комплексных моделей глобальной среды в системе составляется прогноз изменения состояния среды.

3) Анализ и оценка рисков, позволяющие выделить из данных прогноза потенциально опасные ситуации.

4) Выработка плана по предотвращению угрозы. Может включать в себя этап модели­рования чрезвычайной ситуации, на основе чего формируются скорректированные прогнозы (пример - моделирование эвакуации населения).

Левая часть схемы, представляющая процессы взаимодействия с пользователем, яв­ляется надстройкой над правой: персональная поддержка принятия решений учитывает динамику развития глобальной среды и на основе нее выявляет индивидуальные опасно­сти. На каждом из рассмотренных слоев прослеживается аналогия для персональной ча­сти: слева объектом наблюдения и прогнозирования является пользователь, справа - гло­бальная среда.

Глобальная среда - сложная система, она характеризуется входящими в нее компо­нентами. В зависимости от того, какие услуги входят в состав СРП, описание глобальной среды в системе может различаться. Каждый из источников данных поставляет информа­цию об одном или нескольких аспектах среды (слоях). Слой характеризуется изменением определенной пространственной величины во времени. Часто пространственный компо­нент представляет собой географическую карту, но для виртуальной среды (Интернет) пространство не соответствует географической карте. Примеры слоев, которые могут быть использованы для обеспечения персональной ПНР, приведены на рис. 1.7 (а - прогноз осадков на территории [26], б - web-ресурс отображения статистики криминальных угроз [27], в - отображение информации о случаях заболеваний, агрегированной из разных открытых источников [28], г - оперативные данные о загрузке дорог в городе [29]).

Слой может описывать динамику среды только для отдельных участков, а не для всего рассматриваемого пространства глобальной среды (например, слой, описывающий затопление подземных коммуникаций Васильевского острова в Санкт-Петербурге).

27

Рисунок 1.7.

Примеры предоставления агрегированной информации

Возможные источники данных о глобальной среде:

- датчики прямого наблюдения (видеокамеры, датчики температуры, давления),

- открытые информационные источники в Интернете (новостные сайты, социальные сети),

- открытые специализированные интернет-сервисы (например, сервис отображения пробок в Яндекс-картах),

- доступные закрытые информационные источники,

- информационные источники ответственных служб (городские комитеты, МЧС,

КЗС, гидрометеоцентр),

- эксперты,

- операторы.

Поступающие в систему данные характеризуются уровнем структурированности, доверия (фактические данные, точка зрения эксперта, статья в научном журнале), актуаль­ности (исторические, актуальные, прогностические). Так, показания датчиков уровня воды являются актуальными (характеризуют текущий момент времени) и доверенными, данные, полученные с сайта ответственных служб, обладают высоким уровнем доверия и могут содержать прогноз развития ситуации во времени.

При поступлении в хранилище данные обрабатываются и преобразовываются, например, для решения задач агрегации, повышения точности, получения из данных одно­го слоя данных другого. Процесс структурирования позволяет выявлять из потока не­структурированной информации типизированные элементы, которые далее могут быть ис­пользованы для автоматической обработки.

В результате сбора данных в хранилище поступают актуальные, а также прогно­стические данные, полученные из внешних источников (получение прогнозов на основе

моделей рассматривается ниже). При устаревании актуальные данные переходят в катего­рию исторических.

На этапе анализа данных о глобальной среде выявляются опасные события, кото­рые затрагивают существенное количество людей (глобальные угрозы) и требуют опреде­ленных действий, например, выработки планов по предотвращению ЧС или оповещения населения.

Для идентификации опасных ситуаций используются алгоритмы и модели, позво­ляющие на основе входных неструктурированных данных и структурированных данных прогноза формировать оценку опасности ситуации. Если вероятность опасного происше­ствия выше определенного значения, в системе могут быть инициированы следующие сценарии:

1) расчет сценариев предотвращения опасного события (в том числе поиск причин и определение возможностей по их устранению),

2) выработка планов действий по нивелированию негативных эффектов (например, оперирование защитными сооружениями),

3) моделирование экстремальной ситуации и корректировка прогнозов изменения со­стояния среды с учетом экстремальной ситуации. Например, моделирование эваку­ации населения с помощью пакета мультиагентного моделирования движения транспортных средств (рис. 1.8),

4) оповещение людей, попадающих под угрозу,

5) выработка для пользователей персональных планов действий в экстремальных си-

туациях.

Рисунок 1.8. Моделирование движения людей после возникновения ЧС: а) паника [30]; б) наводнение

Глобальные угрозы являются персональными для людей, которых они касаются, поэтому помимо базовых действий традиционной СРП в рамках обеспечения поддержки ММС, на основе персональных данных определяется заинтересованность каждого пользо­

вателя в событии, генерируется оповещение и вырабатываются рекомендации по планиро­ванию деятельности.

Левая часть схемы (рис. 1.6) отражает использование персональной информации для организации ММС. Будем рассматривать информацию об индивиде на основе модели BDI [31]: представления (beliefs) характеризуют информированность пользователя; жела­ния (desires) - мотивацию и выражаются в целях; намерения (intentions) показывают те действия, которые пользователь уже выбрал для исполнения, и выражаются в планах. Хранилище персональных данных содержит актуальные сведения о пользователе (напри­мер, положение на карте), исторические (историю его действий, изменения его социально­экономических показателей), информацию о целях и планах. Сбор данных о пользователе осуществляется явным и неявным способом.

При неявном способе данные о пользователе собираются системой автоматически на основе следующих источников: датчик GPS, поисковые запросы пользователя к различ­ным информационным сервисам, переписка по электронной почте, история звонков, пере­писка по sms, фотографии. Для неявного сбора информации в качестве источников могут быть использованы специализированное мобильное приложение, а также аккаунты поль­зователя в социальных сетях.

Сбор информации о положении пользователя в пространстве (с помощью GPS) позволяет получить информацию о:

- текущем положении пользователя на карте;

- перемещениях пользователя в течение дня (маршруты);

- способах перемещения на основе анализа скоростей перемещения;

- «обычном» распорядке дня, состоящем из активностей индивида (например, дом, работа, обеденное время и т.д.).

Анализ поисковых запросов, посещаемых мест, корреспонденции может дать пред­ставление об экономическом статусе пользователя и определить его достаток и траты (например, за счет sms-оповещений от банка, полученных квитанций по электронной по­чте). Анализ переписки, истории звонков и отправки сообщений в социальных сетях поз­воляет определить взаимоотношения пользователя с другими людьми и установить его со­циальный статус: семейное положение; состав семьи; друзья.

Также могут быть рассмотрены источники информации, характеризующие планы, цели пользователя. Планы могут быть определены, например, на основе анализа получен­ных сообщений по электронной почте (например, квитанций авиабилетов).

Явный сбор данных выполняется с помощью мобильного приложения в форме пря­мого активного взаимодействия с пользователем (например, вопрос-ответ: "Вы ехали сего­

дня автобусом?"). Интеграция с электронным календарем также обеспечивает явно выра­женными планами индивида.

Таким образом, изложенные принципы организации ММС формируют требования к инфраструктуре UC, обеспечивающей их функционирование (см. главу 2).

1.5

<< | >>
Источник: Карбовский Владислав Александрович. ТЕХНОЛОГИИ ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург - 2014. 2014

Еще по теме Концепция массовых мобильных сервисов для персональной поддержки принятия решений в критических ситуациях:

  1. Карбовский Владислав Александрович. ТЕХНОЛОГИИ ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург - 2014, 2014
  2. § 3. Последствия принятия второго арбитражного решения после отмены первоначального
  3. Модернизация системы персональных финансов для обеспечения устойчивого развития российской экономики
  4. Графическое представление решений для пластинок в виде треугольников
  5. § 2. Надлежащие основания для отмены арбитражного решения. Применение Европейской Конвенции 1961 года
  6. § 1. Концепция автономии арбитража в теории и практике
  7. § 2. Последствия исключения отмены арбитражного решения из перечня оснований для отказа в его признании и приведении в исполнение
  8. Переводческая рефлексия в ситуации действования с текстами научной и технической литературы
  9. Переводческая рефлексия в ситуации действования с художественным текстом
  10. Глава II. Зависимость между признанием и приведением в исполнение отмененного арбитражного решения и признанием судебного акта, отменяющего такое решение, в зарубежной судебной практике и доктрине
  11. Риски в системе персональных финансов61
  12. 3.1. Формирование стратегии развития системы персональных финансов
  13. Индикаторы сбалансированного развития системы персональных финансов
  14. Функции и система персональных финансов[36]
  15. Динамика стоимости совокупных персональных финансовых активов