Special Issue on Web Intelligence and Virtual Communities. Editorial.

International audienceWeb intelligence is a multidisciplinary area dealing with exploiting data and services over the web, to create new data and services using information and communication technologies (ICT) and artificial intelligence (AI) techniques. The link to networking and virtual organisations (VOs) is obvious: the web is a set of nodes, providing and consuming data and services; the permanent or temporary ties and exchanges in-between these nodes build the so-called virtual organisations; and the ICT and AI techniques contribute to the process and automate (or partly automate) communication and cooperation processes

Gaps in knowledge management systems: a bibliographical review

The importance of knowledge as a sustainable competitive advantage and the increasing development of information technology (IT) have led to knowledge management systems (KMS), facilitating and encouraging the processes of generation, codification and transfer of knowledge in organizations. The interest of professionals, academics and researchers has been growing for several years, to the point that it can be stated that knowledge management is a topic on the rise. Nonetheless, if we review their status in organizations, there are great difficulties in their implementation, difficulties that cover various aspects. Through a review of the literature, this paper explores the present gaps in the implementation of KMS. The results reflect the dominance of a reductionist approach in this area, with a focus on IT, revealing the need for a holistic approach, guided by what makes sense in the organization

ENHANCING PRIVACY IN MULTI-AGENT SYSTEMS

La pérdida de privacidad se está convirtiendo en uno de los mayores problemas en el mundo de la informática. De hecho, la mayoría de los usuarios de Internet (que hoy en día alcanzan la cantidad de 2 billones de usuarios en todo el mundo) están preocupados por su privacidad. Estas preocupaciones también se trasladan a las nuevas ramas de la informática que están emergiendo en los ultimos años. En concreto, en esta tesis nos centramos en la privacidad en los Sistemas Multiagente. En estos sistemas, varios agentes (que pueden ser inteligentes y/o autónomos) interactúan para resolver problemas. Estos agentes suelen encapsular información personal de los usuarios a los que representan (nombres, preferencias, tarjetas de crédito, roles, etc.). Además, estos agentes suelen intercambiar dicha información cuando interactúan entre ellos. Todo esto puede resultar en pérdida de privacidad para los usuarios, y por tanto, provocar que los usuarios se muestren adversos a utilizar estas tecnologías. En esta tesis nos centramos en evitar la colección y el procesado de información personal en Sistemas Multiagente. Para evitar la colección de información, proponemos un modelo para que un agente sea capaz de decidir qué atributos (de la información personal que tiene sobre el usuario al que representa) revelar a otros agentes. Además, proporcionamos una infraestructura de agentes segura, para que una vez que un agente decide revelar un atributo a otro, sólo este último sea capaz de tener acceso a ese atributo, evitando que terceras partes puedan acceder a dicho atributo. Para evitar el procesado de información personal proponemos un modelo de gestión de las identidades de los agentes. Este modelo permite a los agentes la utilización de diferentes identidades para reducir el riesgo del procesado de información. Además, también describimos en esta tesis la implementación de dicho modelo en una plataforma de agentes.Such Aparicio, JM. (2011). ENHANCING PRIVACY IN MULTI-AGENT SYSTEMS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/13023Palanci

Interactive Multiagent Adaptation of Individual Classification Models for Decision Support

An essential prerequisite for informed decision-making of intelligent agents is direct access to empirical knowledge for situation assessment. This contribution introduces an agent-oriented knowledge management framework for learning agents facing impediments in self-contained acquisition of classification models. The framework enables the emergence of dynamic knowledge networks among benevolent agents forming a community of practice in open multiagent systems. Agents in an advisee role are enabled to pinpoint learning impediments in terms of critical training cases and to engage in a goal-directed discourse with an advisor panel to overcome identified issues. The advisors provide arguments supporting and hence explaining those critical cases. Using such input as additional background knowledge, advisees can adapt their models in iterative relearning organized as a search through model space. An extensive empirical evaluation in two real-world domains validates the presented approach

Wissensmanagement im Bereich der universitären Forschung - Ergebnisse einer Delphi-Studie im Hochschulbereich

Wissensmanagement als Managementkonzept entstammte ursprünglich dem Umfeld von Unternehmen. Die vorliegende Dissertation behandelt nun das Thema Wissensmanagement im universitären Kontext bzw. im Besonderen in der universitären Forschung als der primären Stätte für Wissenserzeugung innerhalb unserer Gesellschaft. Die Relevanz der gewählten Themenstellung begründet sich unter anderem in den besonderen Herausforderungen - wie erhöhtem Wettbewerb, Internationalisierung und Ressourcenknappheit - mit welchen sich Universitäten aktuell konfrontiert sehen. Aus der Tatsache, dass es an Universitäten keinesfalls an Theorien und Modellen zum Wissensmanagement wohl aber an deren praktischer Umsetzung als Management-Methode mangelt, leitet sich das Ziel ab, konkrete Gestaltungsmöglichkeiten von Wissensmanagement im universitären Kontext zu untersuchen. Da es sich bei der behandelten Forschungsfrage um ein vergleichsweise unerforschtes Untersuchungsgebiet handelt, wurde ein exploratives Vorgehen als sinnvoll erachtet. Vor dem Hintergrund des hohen Grades an Abstraktheit sowie der Komplexität der untersuchten Thematik bot sich dabei eine Delphi-Befragung als geeignete und flexibel an die konkreten Erfordernisse anpassbare Erhebungsmethode an. Um belastbare und ausreichend konkrete Ergebnisse zu erzielen, wurden im Rahmen der Delphi-Studie drei Befragungsrunden durchgeführt. Die Ergebnisse des empirischen Teils wurden in einem Interventionsraster konsolidiert, welches Faktoren und Einflussebenen aufzeigt, die zur Erreichung von Forschungszielen auf Ebene des einzelnen Forschers bzw. des Universitätsmanagements relevant sind. Die vorliegende Arbeit ist praxisorientiert ausgerichtet, um Verantwortlichen an Hochschulen einen gangbaren Weg aufzuzeigen, den Umgang mit universitären Wissensressourcen im Bereich der Forschung effizienter zu gestalten sowie die Innovativität und Kreativität universitärer Wissenschaftler zu fördern. Grob gliedert sich die Arbeit in die vier Blöcke: Einführung in den Gegenstandsbereich, theoretische Grundlagen, empirische Untersuchung und Resümee