Online dispute resolution: an artificial intelligence perspective

Litigation in court is still the main dispute resolution mode. However, given the amount and characteristics of the new disputes, mostly arising out of electronic contracting, courts are becoming slower and outdated. Online Dispute Resolution (ODR) recently emerged as a set of tools and techniques, supported by technology, aimed at facilitating conflict resolution. In this paper we present a critical evaluation on the use of Artificial Intelligence (AI) based techniques in ODR. In order to fulfill this goal, we analyze a set of commercial providers (in this case twenty four) and some research projects (in this circumstance six). Supported by the results so far achieved, a new approach to deal with the problem of ODR is proposed, in which we take on some of the problems identified in the current state of the art in linking ODR and AI.The work described in this paper is included in TIARAC - Telematics and Artificial Intelligence in Alternative Conflict Resolution Project (PTDC/JUR/71354/2006), which is a research project supported by FCT (Science & Technology Foundation), Portugal. The work of Davide Carneiro is also supported by a doctoral grant by FCT (SFRH/BD/64890/2009).Acknowledgments. The work described in this paper is included in TIARAC - Telematics and Artificial Intelligence in Alternative Conflict Resolution Project (PTDC/JUR/71354/2006), which is a research project supported by FCT (Science & Technology Foundation), Portugal. The work of Davide Carneiro is also supported by a doctoral grant by FCT (SFRH/BD/64890/2009)

An axiomatic theory for information retrieval

Systemen die aan de hand van een vraagstelling relevante informatie opleveren worden information retrieval (IR) systemen genoemd. Deze systemen spelen een steeds belang- rijker rol in de informatievoorziening, zeker gezien de toenemende mate waarin docu- menten met ongestructureerde informatie (zoals rapporten, memo's, verslagen, foto's en video's) voor nader gebruik worden opgeslagen en het toenemend gebruik van digitale bibliotheken voor dit doel. Helaas komt het maar al te vaak voor dat opgeslagen rele- vante informatie, indien nodig, niet meer terug te vinden is. Dit is een gevolg van het feit dat het heel lastig is om te bepalen of een document relevant is voor een gegeven vraagstelling. Het terugvinden van relevante informatie, met uitsluiting van irrelevante informatie, wordt bovendien bemoeilijkt door het feit dat informatie niet meer in een statisch informatiedomein staat opgeslagen maar, mede door de opkomst van het digitale wegennet (Internet), zich kan bevinden in diverse, over de wereld verspreide, dynamische informatiedomeinen. De essentie van het zoeken naar relevante informatie kan als volgt omschreven worden: `Op welke wijze kan men relevante informatie onderscheiden van niet-relevante informatie met betrekking tot een zekere informatiebehoefte.' Naarmate een informatiedomein meer informatie bevat en er meer informatiedomeinen moeten worden doorzocht, wordt de rol van een IR-systeem belangrijker. Handmatige controle van het resultaat -is alle relevante informatie nu wel gevonden?- is onmogelijk geworden. Het wordt zodoende steeds belangrijker om op een verantwoorde wijze een IR-systeem, of een combinatie van meerdere IR-systemen, te selecteren. Om te helpen bij het maken van een verantwoorde keuze wordt in dit proefschrift een theoretisch raamwerk voor IR-systemen gepresenteerd. In dit raamwerk wordt vooral gekeken naar de wijze waarop in een IR-systeem een relevantie-beslissing tot stand komt. Aan de hand van deze studie zijn we in staat kwalitatieve uitspraken te doen over de relevantie-beslissingen van verschillende IR-systemen en kunnen we op deze manier ko- men tot een vergelijking van hun doelmatigheid. Als uitgangspunt geldt dat ieder IR-systeem een bepaalde methode heeft om te beslis- sen of een document relevant is gegeven een vraagstelling. Deze methode is afgeleid aan de hand van een model. Een IR-model is gebaseerd op de volgende drie fundamenten: 191?192 Samenvatting (i) de documentrepresentatie voor de meeste IR-modellen is dit gewoon een verzameling representatieve tref- woorden (keywords) maar steeds vaker gebruikt men tegenwoordig meer complexe representaties die de inhoud van een document preciezer omschrijven. (ii) de vraagstelling deze wordt meestal zo samengesteld dat deze direct passend is op de documentre- presentatie van het model. In veel modellen kan een vraagstelling worden samen- gesteld met behulp van connectoren zoals `en', `of', en `niet'. (iii) de matchingfunctie deze functie bepaalt of een documentrepresentatie relevant geacht kan worden ge- geven de vraagstelling. Sommige modellen maken hierbij gebruik van opgeslagen kennis zoals die bijvoorbeeld aanwezig is in een thesaurus. Een matchingfunctie kan in plaats van relevant of niet relevant ook gradaties aangeven door middel van een rankingproces. Information retrieval onderzoekers voeren vele discussies of de aanpak in model X beter is dan de aanpak in model Y. In deze discussie kiest men vaak positie aan de hand van toetsen die plaats vinden op grote, speciaal geprepareerde testcollecties (bijvoorbeeld de TREC testcollectie die meer dan 3 gigabyte aan informatie bevat). In zogenaamde recall en precision-berekeningen worden de resultaten van de toetsen omgezet in statistische waarden, die aangeven hoe doortastend en accuraat een bepaald IR-systeem is. De recallwaarde geeft aan hoeveel relevante documenten door het systeem zijn opgeleverd ten opzichte van de in het informatiedomein aanwezige relevante documenten. Precision geeft aan hoeveel opgeleverde documenten daadwerkelijk relevant zijn. Een hoge recall geeft dus aan dat het IR-systeem min of meer alles gevonden heeft wat relevant is, een hoge precision geeft aan dat alles wat door het systeem gevonden is, ook relevant is. In dit proefschrift wordt, in plaats van een experimentele, een theoretische vergelij- kingsmethode voor IR-systemen gepresenteerd. Omdat elk IR-model gebaseerd is op een geschikt begrip van `relevantie', wordt eerst onderzocht hoe dit begrip kan worden ge- formaliseerd. In 1971 introduceerde Cooper een objectieve notie van relevantie genaamd `logisch relevant'. Deze notie plaatst het begrip relevantie in een logische context, en onttrekt het aan subjectieve interpretaties. Bij logische relevantie gaat het erom of men op een logische wijze een relevantie-beslissing kan a eiden. Om verwarring tussen de be- grippen `relevant' en `logisch relevant' te vermijden, gebruiken we determ omtrentheid (in het engels `aboutness') om aan te duiden dat informatie omtrent andere informatie is. In 1986 presenteerde Van Rijsbergen het idee om te onderzoeken of er een logica, dus een taal en een formeel bewijssysteem, bestaat die de omtrentheid-relatie kan de- ni?eren. In dit proefschrift wordt aangetoond dat dit mogelijk is. Dit is vervolgens het?193 uitgangspunt van onze vergelijkingsmethode: stel dat omtrentheid is te karakteriseren in termen van een logica, dan kan van ieder IR-model een bewijssysteem van omtrentheid gegeven worden. Zo kunnen we dus IR-modellen aan de hand van hun bewijssystemen gaan vergelijken. In dit proefschrift worden de omtrentheidsbeslissingen van een aantal bekende IR- modellen onderzocht en vervolgens vergeleken. Daarvoor wordt eerst in hoofdstuk 3 een theoretisch raamwerk samengesteld, waarin de fundamenten van de IR-systemen uitgedrukt kunnen worden. Binnen dit raamwerk wordt een taal geformuleerd waarin representaties van documenten en vraagstellingen beschreven kunnen worden. Deze taal is gebaseerd op de zogenaamde Situation Theory. De representaties van documenten en de vraagstellingen worden vertaald naar situaties. Rest de vraag wanneer een bepaalde situatie omtrent een andere situatie is. Om deze vraag te beantwoorden presenteren we een aantal axioma's en a eidingsre- gels (tezamen postulaten genoemd). Deze postulaten drukken bepaalde karakteristieke eigenschappen van `omtrentheid' uit. Zo is er bijvoorbeeld de regel Symmetry. Deze regel stelt dat er geen enkel verschil bestaat tussen concluderen dat situatie S omtrent situatie T is en concluderen dat situatie T omtrent situatie S is. Met behulp van een taal en een keuze uit de axioma's en de regels, kan een bewijssysteem voor omtrentheid gecre?eerd worden. In dit systeem kunnen we dan stapsgewijs, gegeven een aantal feitelijkheden (de axioma's) en bepaalde regels, a eiden of een situatie omtrent een andere situatie is. Deze manier van redeneren kunnen we op IR-modellen toepassen. In hoofdstuk 4 postuleren we zes bekende IR-modellen vanuit deze invalshoek. Na de presentatie van elk model worden de taal van situaties, de axioma's en de a eidingsregels gegeven die horen bij het model. Om aan te kunnen tonen dat het bewijssysteem ook inderdaad het IR-model representeert, worden gezondheid en volledigheid theorema's be- wezen. Is een bewijssysteem gezond ten opzichte van het model dan betekent dit dat alles wat in het bewijssysteem bewezen kan worden ook inderdaad een omtrentheidsbeslissing van het model is. Volledigheid stelt het omgekeerde: alle omtrentheidsbeslissingen van het model kunnen ook bewezen worden met het voorgestelde systeem. In hoofdstuk 5 gebruiken we de theorie om IR-systemen te vergelijken. We vergelijken IR-modellen op basis van hun bewijssystemen. Sommige systemen zijn `bevat' in andere systemen. Een systeem A is bevat in een systeem B als iedere omtrentheidsbeslissing van A ook een omtrentheidsbeslissing van B is en als bovendien de taal van A een deelverzameling van de taal van B is. In hoofdstuk 5 deni?eren we verschillende niveaus van bevat zijn, om vervolgens tot een overzicht tekomen op welke wijze de zes modellen aan elkaar gerelateerd zijn. Men kan zich nu richten op de vraag wat het voor een relevantie-beslissing van een IR-model A ten opzichte van de relevantie-beslissing van model B betekent dat het corresponderend bewijssysteem van A bevat is in het bewijssysteem van B. Het is dan?194 Samenvatting mogelijk om kwalitatieve uitspraken te doen over kwantitatieve grootheden zoals recall en precision. Zo wordt in hoofdstuk 5 bewezen dat als een omtrentheidsrelatie monotoon 1 is, een uitbreiding van de documentrepresentatie (zoals het toevoegen van woorden aan de beschrijving van het een document) nooit zal leiden tot een verlaging van de recall. Bovendien kunnen we uitspraken doen over de recall-waarde, en in enkele gevallen over de precision-waarde, van de gepresenteerde modellen ten opzichte van elkaar. In hoofdstuk 6 presenteren we drie door ons onderzochte mogelijke toepassingen van de theorie. Allereerst gebruiken we de theorie om te analyseren op welke wijze men IR- systemen met elkaar kan combineren. De aandachtspunten zijn dan welke systemen aan elkaar gekoppeld kunnen worden, en op welke wijze, en of dit inderdaad leidt tot een beter resultaat. Vervolgens geven we aan dat een ordening op bewijssystemen kan leiden tot een preferenti?ele ordening van documenten. Bovendien kan men, gegeven een gewenste ordening op bewijssystemen, het rankingproces van IR-systemen inspecteren. Tenslotte wordt in hoofdstuk 6 getoond op welke wijze men de meta-theorie kan toepassen als modelleringsmethode voor IR ge-ori?enteerde hypermedia toepassingen. Samenvattend, met behulp van de theorie die in dit proefschrift wordt opgebouwd, kan men analyseren op welke wijze IR-systemen besluiten dat een document relevant is gegeven een vraagstelling. Deze analyse kan men op velerlei manieren toepassen. Het is mogelijk om de beslisstappen te vergelijken, te verbeteren en te koppelen. De theorie is ook toepasbaar om andere aspecten, zoals ordening van documenten en hypermedia- toepassingen, te bestuderen. 1 Monotoon betekent hier: als voor iedere situatie S; T en U geldt dat: als S omtrent T is dan is S verenigd met U omtrent T