Exploiting Qualitative Information for Decision Support in Scenario Analysis

The development of scenario analysis (SA) to assist decision makers and stakeholders has been growing over the last few years through mainly exploiting qualitative information provided by experts. In this study, we present SA based on the use of qualitative data for strategy planning. We discuss the potential of SA as a decision-support tool, and provide a structured approach for the interpretation of SA data, and an empirical validation of expert evaluations that can help to measure the consistency of the analysis. An application to a specific case study is provided, with reference to the European organic farming business

Automated Detection of Missing Links in Bicycle Networks

Cycling is an effective solution for making urban transport more sustainable. However, bicycle networks are typically developed in a slow, piecewise process that leaves open a large number of gaps, even in well developed cycling cities like Copenhagen. Here, we develop the IPDC procedure (Identify, Prioritize, Decluster, Classify) for finding the most important missing links in urban bicycle networks, using data from OpenStreetMap. In this procedure we first identify all possible gaps following a multiplex network approach, prioritize them according to a flow-based metric, decluster emerging gap clusters, and manually classify the types of gaps. We apply the IPDC procedure to Copenhagen and report the 105 top priority gaps. For evaluation, we compare these gaps with the city's most recent Cycle Path Prioritization Plan and find considerable overlaps. Our results show how network analysis with minimal data requirements can serve as a cost-efficient support tool for bicycle network planning. By taking into account the whole city network for consolidating urban bicycle infrastructure, our data-driven framework can complement localized, manual planning processes for more effective, city-wide decision-making.Comment: 29 pages, 12 figures + supplementary material. Geographical Analysis (2022): Online Version of Record before inclusion in an issu

Cues: How power influences behaviour in project portfolio management

Project portfolio management (PPM) is a dynamic management activity that seeks to align an organisation’s strategy with its portfolio of projects by selecting and delivering a suitable combination of projects. Though PPM processes are often adopted, outcomes vary and poor decisions are common. While there are many reasons why this might occur, we focus on the influence of power on PPM decision making, in particular the effects of indirect power. We examine models of decision making and argue that power shapes context, and provides actors with cues that encourages behaviour in frame appropriate ways. Specific behavioural cues are identified, and the need for further research is made

Review of Path Selection Algorithms with Link Quality and Critical Switch Aware for Heterogeneous Traffic in SDN

Software Defined Networking (SDN) introduced network management flexibility that eludes traditional network architecture. Nevertheless, the pervasive demand for various cloud computing services with different levels of Quality of Service requirements in our contemporary world made network service provisioning challenging. One of these challenges is path selection (PS) for routing heterogeneous traffic with end-to-end quality of service support specific to each traffic class. The challenge had gotten the research community\u27s attention to the extent that many PSAs were proposed. However, a gap still exists that calls for further study. This paper reviews the existing PSA and the Baseline Shortest Path Algorithms (BSPA) upon which many relevant PSA(s) are built to help identify these gaps. The paper categorizes the PSAs into four, based on their path selection criteria, (1) PSAs that use static or dynamic link quality to guide PSD, (2) PSAs that consider the criticality of switch in terms of an update operation, FlowTable limitation or port capacity to guide PSD, (3) PSAs that consider flow variabilities to guide PSD and (4) The PSAs that use ML optimization in their PSD. We then reviewed and compared the techniques\u27 design in each category against the identified SDN PSA design objectives, solution approach, BSPA, and validation approaches. Finally, the paper recommends directions for further research

Innovation, learning and cluster dynamics

This chapter offers a theory and method for the analysis of the dynamics, i.e. the development, of clusters for innovation. It employs an analysis of three types of embedding: institutional embedding, which is often localized, structural embedding (network structure), and relational embedding (type and strength of ties). The analysis is conducted from a perspective of both competence (learning) and the governance of relational risk, which includes risks of dependence and spillover. It employs results from earlier research in organizational learning and innovation, and in the management of inter-organizational relations. A basic proposition is that innovative clusters face the challenge of combining exploration and exploitation. Hypotheses are specified concerning differences between networks for exploration and exploitation, and concerning combinations and transitions between them. Arguments are presented that in some important respects go against the thesis of the ‘strength of weak ties’. Some empirical evidence is presented from recent studies

Mapping hybrid functional-structural connectivity traits in the human connectome

One of the crucial questions in neuroscience is how a rich functional repertoire of brain states relates to its underlying structural organization. How to study the associations between these structural and functional layers is an open problem that involves novel conceptual ways of tackling this question. We here propose an extension of the Connectivity Independent Component Analysis (connICA) framework, to identify joint structural-functional connectivity traits. Here, we extend connICA to integrate structural and functional connectomes by merging them into common hybrid connectivity patterns that represent the connectivity fingerprint of a subject. We test this extended approach on the 100 unrelated subjects from the Human Connectome Project. The method is able to extract main independent structural-functional connectivity patterns from the entire cohort that are sensitive to the realization of different tasks. The hybrid connICA extracted two main task-sensitive hybrid traits. The first, encompassing the within and between connections of dorsal attentional and visual areas, as well as fronto-parietal circuits. The second, mainly encompassing the connectivity between visual, attentional, DMN and subcortical networks. Overall, these findings confirms the potential ofthe hybrid connICA for the compression of structural/functional connectomes into integrated patterns from a set of individual brain networks.Comment: article: 34 pages, 4 figures; supplementary material: 5 pages, 5 figure

Applying Social Network Analysis to Monitor Risk in Project Management

In today’s business environment it is often argued that if organizations want to achieve sustainable competitive advantages or even just survive, they must excel in performance and innovation to meet complex and unpredictable market demands. Often organizations alone do not always have the necessary resources such as brilliant minds, technologies, know-how, financial support, just to name a few, to properly respond to such market demands. To overcome such constraints organizations usually engage in collaborative working models (such as open innovation (Chesbrough, 2003)), which essentially consist in strategic partnerships with other entities such as other business partners, public institutions, universities, and development centers, just to name a few, whereby the collaborative exchange of resources and capabilities enables achieving their objectives in a faster and more efficient way. However, it is often argued that the lack of effective models to support collaborative initiatives is the biggest obstacle for organizations to engage in a higher frequency in collaborative working models. In project management, one of the biggest challenges that organizations face today as they deliver projects is to distinguish project critical success factors from project critical failure factors regarding how project stakeholders collaborate across the different phases of a project lifecycle. This challenge has been a growing concern particularly in organizations that deliver projects, essentially due to the potential high impact (both, negative and positive) in economic, environmental, and social dimensions. More concretely, this challenge is essentially related to how the dynamic interactions between the different project stakeholders - characterized by the mix of formal and informal networks of relationships that emerge and evolve across the different phases of a project lifecycle, and how these may or not impact project outcomes (success or failure). In this work a heuristic two-part model to address the mentioned challenge is proposed. The development of the proposed model is supported by three distinct but interrelated scientific fields. They are: (1) project management - which contributes with the definitions and structure of a project lifecycle, (2) risk management - which contributes with the standard risk management process framework, and (3) social network analysis - which provides the tools & techniques to identify and quantify the collaborative interactions between entities throughout a project lifecycle. The proposed model was developed to identify and quantitatively measure the extent to which such project participant´s dynamic interactions (also called as dynamic behaviors), influence project outcomes (usually classified as successfully or unsuccessfully delivered). The proposed model in this work named POL Model (which stands for the Project Outcome Likelihood model), has two parts. In part one the proposed model will analyze five key project collaboration types ((1) Communication and Insight, (2) Internal and Cross Boundaries-Collaboration, (3) Know-how sharing and Power, (4) Clustering (variability effect—PSNVar), and (5) Teamwork efficiency) that emerge and evolve in each project phase of a given project lifecycle, by accessing, analyzing and interpreting project data-related collected in three different sources ((1) project meetings, (2) project emails, and (3) through the application of a SNA-based survey) from successfully and unsuccessfully delivered projects. The model will search in both successfully and unsuccessfully delivered projects for unique repeatable behavioral patterns (RBPs) regarding each one of the five key project collaboration types. If the model identifies different RBPs in projects that were successfully delivered from those that were unsuccessfully delivered, such RBPs are classified as critical success factors (CSFs). If not, then no CSFs are identified. If the latter outcome is the case, then, according to the proposed model in this work, collaborative projects outcomes (successful or unsuccessful) are not influenced by the dynamic interactions of project participants that emerge and evolve across the different phases of a given project lifecycle. Once part 1 of the POL model is concluded, and if CSFs have been found, then part two can initiate. In part two the POL model will provide guidance to an ongoing or upcoming project by analyzing the deviation between an actual project evolution (actual state), and the CSFs identified in part 1 regarding each one of the already mentioned five key project collaboration types.No atual ambiente económico e social, é muitas vezes afirmado que se as organizações pretendem alcançar vantagens competitivas sustentáveis ou simplesmente sobreviver, elas têm de ser capazes de atingir elevados níveis de performance e inovação. No entanto, a maioria das organizações, por si só, nem sempre têm as capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás crescentes atuais e futuras necessidades dos mercados. Tais capacidades como, mentes brilhantes, tecnologias de ponta, acesso a informação mais restrita e vital, conhecimento adquirido, experiência em várias dimensões, entre outras, normalmente só estão ao alcance de algumas organizações. Para tentarem ultrapassar este obstáculo, as organizações que por si só não dispõem ou não consegue adquirir as tais capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás tais exigências por parte do ecossistema dos mercados, procuram encontrar soluções por outras formas. Uma das formas que ao longo dos últimos anos tem tido uma crescente procura consiste essencialmente em partilhar recursos e capacidades através do estabelecimento de parcerias estratégicas com outras organizações, tais como universidades, institutos, parceiros de negócio, ou mesmo concorrentes diretos e indiretos. Estas tais parcerias estratégicas são essencialmente denominadas de modelos organizacionais colaborativos que permitem ás organizações participantes obter benefícios que de uma forma individual nunca conseguiriam atingir (Camarinha-Matos, & Afsarmanesh, 2006; Arana & Castellano, 2010). Um modelo que se tornou muito popular nos últimos anos, é o modelo de inovação aberta (Open Innovation, ou simplesmente OI”) proposto por Chesbrough, (2003). Chesbrough defende que para que as organizações consigam atingir resultados mais positivos e mais rápidos estas deveriam optar por trabalharem em conjunto (colaborarem) no desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações, tendo por base essencial, a troca supervisionada de informação, ideias, recursos (materiais e imateriais) entre as organizações participantes. E de referir ainda que este modelo de colaboração que potencialmente trás consideráveis benefícios ás organizações tais como a partilha de riscos e oportunidades, um acelerado time-to-market de produtos e serviços desenvolvidos, otimização ou criação de produtos e serviços a um preço muito mais baixo, entre muitos outros, é contrário ao modelo que ainda é tradicionalmente adotado pela maioria das organizações que assenta essencialmente num processo de inovação fechada em que as organizações não partilham recursos e capacidades no processo de desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações. No entanto, a realidade mostra que não só potenciais benefícios resultam dessas parcerias estratégicas. De acordo com literatura consultada, de um modo geral, são muitas as organizações, que ainda têm receio de optar por estes modelos de parcerias estratégicas que envolvem a partilha ativa e supervisionada de informação, ideias, e recursos, essencialmente devido á falta de modelos que permitam uma eficiente gestão das diferentes dinâmicas colaborativas que existem dentro, e entre diferentes organizações (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Este aspeto, de acordo com a literatura consultada, tem ainda mais peso na limitação da entrada das organizações em modelos colaborativos como o Open Innovation, do que propriamente aspetos técnicos (Deichmann et al., 2017). De acordo com varia literatura consultada um dos maiores desafios que as organizações atualmente enfrentam, é a capacidade de identificar fatores críticos relacionadas com a colaboração que levam projetos e operações a ter um desfecho com sucesso (Workday studios, 2018; Arena, 2018; Nunes & Abreu, 2020(c); Nunes & Abreu, 2020). Na verdade, esta preocupação tem crescido exponencialmente ao longo dos últimos anos essencialmente devido á crescente perceção dos elevado impactos (negativos e positivos) que este fator projeta no seio das organizações. No entanto, embora este tema está ainda muito pouco explorado, em gestão de projetos, cada vez mais cresce o interesse de perceber a relação entre o sucesso e o insucesso de projetos com as diferentes interações dinâmicas que emergem e evoluem entre pessoas, grupos, departamentos e organizações que executam projetos (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Dada a importância deste aspeto, é proposto neste trabalho um modelo que tem como principal objetivo contribuir para a identificação de fatores críticos de sucesso relativos á gestão das interações dinâmicas entre organizações em ambientes de projetos. Neste trabalho é apresentado um modelo heurístico composto de duas partes (parte 1 e parte 2), onde o seu desenvolvimento foi apoiado em três áreas científicas ((1) gestão de projetos, (2) gestão do risco, e (3) análise de redes socias) e que tem como principal objetivo a identificação da importância (de uma forma mensurável) das diferentes interações dinâmicas entre pessoas que trabalham num ambiente de projetos no desfecho desses mesmos projetos. Cada uma das áreas científicas acima mencionadas contribui de forma única para o modelo proposto neste trabalho. A área científica de gestão de projetos (1), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e estrutura de um projeto, onde inclui as definições de projeto, gestão de projeto, fases de um projeto, ciclo de vida de um projeto, entre outras. A área científica de gestão do risco (2), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições de risco, e gestão de risco, e com os processos e estrutura de análise mais utilizados na identificação, tratamento e controle do risco. Finalmente, a área científica de análise de redes socias (3), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e características de rede social, capital social, redes colaborativas, e ainda com as ferramentas e técnicas de análise para quantitativamente medir as interações dinâmicas entre pessoas, grupos, departamentos de uma dada organização, ou mesmo entre organizações diferentes que colaboram na execução de projetos. O modelo proposto neste trabalho de nome POL Model (project outcome likelihood), tem duas partes – parte 1 e parte 2. Na primeira parte o modelo vai analisar cinco tipos dinâmicas chave que emergem e se desenvolvem numa dada rede social de um projeto ao longo das diferentes fases do ciclo de vida de um projeto. Estes cinco tipos chave de dinâmicas são: (1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional, (3) partilha de conhecimento e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa. Para analisar os cinco tipos de dinâmicas chave, o modelo proposto neste trabalho vai utilizar informação recolhida em reuniões de projetos, emails que contenham informação relacionada com tarefas e atividades de projetos, e questionários estrageiros endereçados aos elementos que participam num dado projeto. Uma vez recolhida toda a informação necessária o modelo vai aplicar um serie de técnicas e ferramentas desenvolvidas com base na área científica da análise de redes socias identificar padrões de comportamento de uma forma quantitativa, associados a projetos que tiveram um desfecho com sucesso, e associados a projetos que tiveram um desfecho sem sucesso, relativamente aos cinco tipos genéricos de colaboração dinâmica acima mencionados. Estas técnicas e ferramentas consistem essencialmente em métricas que medem a centralidade de uma rede social apoiadas na teoria das grafos (matemática discreta). Se os resultados da aplicação do modelo mostrarem evidentes diferentes padrões de comportamentos relativos as cinco dinâmicas chave de projetos em projetos que tiverem um desfecho com sucesso, de projetos que tiverem um desfecho sem sucesso, conclui-se que foram encontrados fatores críticos de sucesso. Uma vez terminada a parte 1 do modelo, e se fatores críticos foram encontrados, pode-se iniciar a parte 2 do modelo POL. Se por outo lado não forma encontrados fatores críticos, então a segunda parte do modelo não pode ser executada. Na segunda parte (parte 2), o modelo POL essencialmente vai monitorizar o quanto um projeto que esteja em execução está ou não desalinhado com os fatores críticos identificados na parte 1. Na segunda o modelo vai primeiro efetuar uma análise aos cinco tipos chave de colaboração dinâmica ((1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional (3) know-how, partilha de informação e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa) de um projeto que esteja a atualmente decorrer e comparar os resultados obtidos com os fatores críticos identificados na parte 1 do modelo. Por fim em função da quantidade de fatores (métricas) que estejam ou não alinhados com os fatores críticos de sucesso, o modelo calcula uma probabilidade de desfecho (sucesso ou insucesso) do projeto que esta a ser executado. Para efeitos da ilustração do funcionamento, aplicação e validação do modelo proposto neste trabalho, é apresentado no capítulo 6 deste trabalho um caso de estudo de uma real aplicação do modelo POL na execução de um projeto com a participação de várias pessoas com diferentes competências, ao longo de uma especifica fase de um projeto colaborativo. Ao longo do capítulo 6 é possível observar que o modelo proposto neste trabalho identifica de uma forma simples e eficiente diferentes padrões de comportamento existentes em redes colaborativas, o que permite ás organizações correlacionar resultados obtidos da aplicação do modelo, com os diferentes desfechos de projetos (sucesso ou insucesso) e dessa forma identificar quais os fatores críticos de sucesso

Structure and topology of transcriptional regulatory networks and their applications in bio-inspired networking

Biological networks carry out vital functions necessary for sustenance despite environmental adversities. Transcriptional Regulatory Network (TRN) is one such biological network that is formed due to the interaction between proteins, called Transcription Factors (TFs), and segments of DNA, called genes. TRNs are known to exhibit functional robustness in the face of perturbation or mutation: a property that is proven to be a result of its underlying network topology. In this thesis, we first propose a three-tier topological characterization of TRN to analyze the interplay between the significant graph-theoretic properties of TRNs such as scale-free out-degree distribution, low graph density, small world property and the abundance of subgraphs called motifs. Specifically, we pinpoint the role of a certain three-node motif, called Feed Forward Loop (FFL) motif in topological robustness as well as information spread in TRNs. With the understanding of the TRN topology, we explore its potential use in design of fault-tolerant communication topologies. To this end, we first propose an edge rewiring mechanism that remedies the vulnerability of TRNs to the failure of well-connected nodes, called hubs, while preserving its other significant graph-theoretic properties. We apply the rewired TRN topologies in the design of wireless sensor networks that are less vulnerable to targeted node failure. Similarly, we apply the TRN topology to address the issues of robustness and energy-efficiency in the following networking paradigms: robust yet energy-efficient delay tolerant network for post disaster scenarios, energy-efficient data-collection framework for smart city applications and a data transfer framework deployed over a fog computing platform for collaborative sensing --Abstract, page iii

The uses of qualitative data in multimethodology:Developing causal loop diagrams during the coding process

In this research note we describe a method for exploring the creation of causal loop diagrams (CLDs) from the coding trees developed through a grounded theory approach and using computer aided qualitative data analysis software (CAQDAS). The theoretical background to the approach is multimethodology, in line with Minger’s description of paradigm crossing and is appropriately situated within the Appreciate and Analyse phases of PSM intervention. The practical use of this method has been explored and three case studies are presented from the domains of organisational change and entrepreneurial studies. The value of this method is twofold; (i) it has the potential to improve dynamic sensibility in the process of qualitative data analysis, and (ii) it can provide a more rigorous approach to developing CLDs in the formation stage of system dynamics modelling. We propose that the further development of this method requires its implementation within CAQDAS packages so that CLD creation, as a precursor to full system dynamics modelling, is contemporaneous with coding and consistent with a bridging strategy of paradigm crossing