Fuzzy-Granular Based Data Mining for Effective Decision Support in Biomedical Applications

Due to complexity of biomedical problems, adaptive and intelligent knowledge discovery and data mining systems are highly needed to help humans to understand the inherent mechanism of diseases. For biomedical classification problems, typically it is impossible to build a perfect classifier with 100% prediction accuracy. Hence a more realistic target is to build an effective Decision Support System (DSS). In this dissertation, a novel adaptive Fuzzy Association Rules (FARs) mining algorithm, named FARM-DS, is proposed to build such a DSS for binary classification problems in the biomedical domain. Empirical studies show that FARM-DS is competitive to state-of-the-art classifiers in terms of prediction accuracy. More importantly, FARs can provide strong decision support on disease diagnoses due to their easy interpretability. This dissertation also proposes a fuzzy-granular method to select informative and discriminative genes from huge microarray gene expression data. With fuzzy granulation, information loss in the process of gene selection is decreased. As a result, more informative genes for cancer classification are selected and more accurate classifiers can be modeled. Empirical studies show that the proposed method is more accurate than traditional algorithms for cancer classification. And hence we expect that genes being selected can be more helpful for further biological studies

CBR and MBR techniques: review for an application in the emergencies domain

The purpose of this document is to provide an in-depth analysis of current reasoning engine practice and the integration strategies of Case Based Reasoning and Model Based Reasoning that will be used in the design and development of the RIMSAT system. RIMSAT (Remote Intelligent Management Support and Training) is a European Commission funded project designed to: a.. Provide an innovative, 'intelligent', knowledge based solution aimed at improving the quality of critical decisions b.. Enhance the competencies and responsiveness of individuals and organisations involved in highly complex, safety critical incidents - irrespective of their location. In other words, RIMSAT aims to design and implement a decision support system that using Case Base Reasoning as well as Model Base Reasoning technology is applied in the management of emergency situations. This document is part of a deliverable for RIMSAT project, and although it has been done in close contact with the requirements of the project, it provides an overview wide enough for providing a state of the art in integration strategies between CBR and MBR technologies.Postprint (published version

Internet-based solutions to support distributed manufacturing

With the globalisation and constant changes in the marketplace, enterprises are adapting themselves to face new challenges. Therefore, strategic corporate alliances to share knowledge, expertise and resources represent an advantage in an increasing competitive world. This has led the integration of companies, customers, suppliers and partners using networked environments. This thesis presents three novel solutions in the tooling area, developed for Seco tools Ltd, UK. These approaches implement a proposed distributed computing architecture using Internet technologies to assist geographically dispersed tooling engineers in process planning tasks. The systems are summarised as follows. TTS is a Web-based system to support engineers and technical staff in the task of providing technical advice to clients. Seco sales engineers access the system from remote machining sites and submit/retrieve/update the required tooling data located in databases at the company headquarters. The communication platform used for this system provides an effective mechanism to share information nationwide. This system implements efficient methods, such as data relaxation techniques, confidence score and importance levels of attributes, to help the user in finding the closest solutions when specific requirements are not fully matched In the database. Cluster-F has been developed to assist engineers and clients in the assessment of cutting parameters for the tooling process. In this approach the Internet acts as a vehicle to transport the data between users and the database. Cluster-F is a KD approach that makes use of clustering and fuzzy set techniques. The novel proposal In this system is the implementation of fuzzy set concepts to obtain the proximity matrix that will lead the classification of the data. Then hierarchical clustering methods are applied on these data to link the closest objects. A general KD methodology applying rough set concepts Is proposed In this research. This covers aspects of data redundancy, Identification of relevant attributes, detection of data inconsistency, and generation of knowledge rules. R-sets, the third proposed solution, has been developed using this KD methodology. This system evaluates the variables of the tooling database to analyse known and unknown relationships in the data generated after the execution of technical trials. The aim is to discover cause-effect patterns from selected attributes contained In the database. A fourth system was also developed. It is called DBManager and was conceived to administrate the systems users accounts, sales engineers’ accounts and tool trial monitoring process of the data. This supports the implementation of the proposed distributed architecture and the maintenance of the users' accounts for the access restrictions to the system running under this architecture

Study on Knowledge Acquisition and Application based on Rough Set Theory Aimed at Syndrome Differentiation in TCM

随着科学技术的高速发展，智能信息处理已成为众多学科领域研究的热点。中医现代化的进展迫切需要先进的智能信息处理技术的支撑。中医诊断现代化无疑是中医现代化的重要方面。中医智能诊断是中医诊断技术与智能信息处理技术相结合的较好切入点，其必须解决的核心问题和关键技术在于中医智能辨证。早期的研究实践表明，中医智能辨证的关键环节在于知识的处理，包括知识的表示、获取、发现和利用等方面。其中所面临的许多问题和困难也是当前人工智能领域研究的热点和难点。基于软计算思想的一系列新型智能信息处理技术的兴起，为更好地解决这些问题和难点带来了机遇，而其自身也可以从解决问题的过程中获得新的启迪，丰富其研究内容和成果。论文研究...With the rapid development of modern science and technology, intelligent information processing has become hot point in many research fields, thus the corresponding technologies have become the urgent supporting power for the modernization of traditional Chinese medicine (TCM). While the modernization of diagnosis in TCM is one of the important facets of the modernization of TCM, intelligent diagn...学位：理学博士院系专业：数学科学学院数学与应用数学系_基础数学学号：B20032300

A soft computing decision support framework for e-learning

Tesi per compendi de publicacions.Supported by technological development and its impact on everyday activities, e-Learning and b-Learning (Blended Learning) have experienced rapid growth mainly in higher education and training. Its inherent ability to break both physical and cultural distances, to disseminate knowledge and decrease the costs of the teaching-learning process allows it to reach anywhere and anyone. The educational community is divided as to its role in the future. It is believed that by 2019 half of the world's higher education courses will be delivered through e-Learning. While supporters say that this will be the educational mode of the future, its detractors point out that it is a fashion, that there are huge rates of abandonment and that their massification and potential low quality, will cause its fall, assigning it a major role of accompanying traditional education. There are, however, two interrelated features where there seems to be consensus. On the one hand, the enormous amount of information and evidence that Learning Management Systems (LMS) generate during the e-Learning process and which is the basis of the part of the process that can be automated. In contrast, there is the fundamental role of e-tutors and etrainers who are guarantors of educational quality. These are continually overwhelmed by the need to provide timely and effective feedback to students, manage endless particular situations and casuistics that require decision making and process stored information. In this sense, the tools that e-Learning platforms currently provide to obtain reports and a certain level of follow-up are not sufficient or too adequate. It is in this point of convergence Information-Trainer, where the current developments of the LMS are centered and it is here where the proposed thesis tries to innovate. This research proposes and develops a platform focused on decision support in e-Learning environments. Using soft computing and data mining techniques, it extracts knowledge from the data produced and stored by e-Learning systems, allowing the classification, analysis and generalization of the extracted knowledge. It includes tools to identify models of students' learning behavior and, from them, predict their future performance and enable trainers to provide adequate feedback. Likewise, students can self-assess, avoid those ineffective behavior patterns, and obtain real clues about how to improve their performance in the course, through appropriate routes and strategies based on the behavioral model of successful students. The methodological basis of the mentioned functionalities is the Fuzzy Inductive Reasoning (FIR), which is particularly useful in the modeling of dynamic systems. During the development of the research, the FIR methodology has been improved and empowered by the inclusion of several algorithms. First, an algorithm called CR-FIR, which allows determining the Causal Relevance that have the variables involved in the modeling of learning and assessment of students. In the present thesis, CR-FIR has been tested on a comprehensive set of classical test data, as well as real data sets, belonging to different areas of knowledge. Secondly, the detection of atypical behaviors in virtual campuses was approached using the Generative Topographic Mapping (GTM) methodology, which is a probabilistic alternative to the well-known Self-Organizing Maps. GTM was used simultaneously for clustering, visualization and detection of atypical data. The core of the platform has been the development of an algorithm for extracting linguistic rules in a language understandable to educational experts, which helps them to obtain patterns of student learning behavior. In order to achieve this functionality, the LR-FIR algorithm (Extraction of Linguistic Rules in FIR) was designed and developed as an extension of FIR that allows both to characterize general behavior and to identify interesting patterns. In the case of the application of the platform to several real e-Learning courses, the results obtained demonstrate its feasibility and originality. The teachers' perception about the usability of the tool is very good, and they consider that it could be a valuable resource to mitigate the time requirements of the trainer that the e-Learning courses demand. The identification of student behavior models and prediction processes have been validated as to their usefulness by expert trainers. LR-FIR has been applied and evaluated in a wide set of real problems, not all of them in the educational field, obtaining good results. The structure of the platform makes it possible to assume that its use is potentially valuable in those domains where knowledge management plays a preponderant role, or where decision-making processes are a key element, e.g. ebusiness, e-marketing, customer management, to mention just a few. The Soft Computing tools used and developed in this research: FIR, CR-FIR, LR-FIR and GTM, have been applied successfully in other real domains, such as music, medicine, weather behaviors, etc.Soportado por el desarrollo tecnológico y su impacto en las diferentes actividades cotidianas, el e-Learning (o aprendizaje electrónico) y el b-Learning (Blended Learning o aprendizaje mixto), han experimentado un crecimiento vertiginoso principalmente en la educación superior y la capacitación. Su habilidad inherente para romper distancias tanto físicas como culturales, para diseminar conocimiento y disminuir los costes del proceso enseñanza aprendizaje le permite llegar a cualquier sitio y a cualquier persona. La comunidad educativa se encuentra dividida en cuanto a su papel en el futuro. Se cree que para el año 2019 la mitad de los cursos de educación superior del mundo se impartirá a través del e-Learning. Mientras que los partidarios aseguran que ésta será la modalidad educativa del futuro, sus detractores señalan que es una moda, que hay enormes índices de abandono y que su masificación y potencial baja calidad, provocará su caída, reservándole un importante papel de acompañamiento a la educación tradicional. Hay, sin embargo, dos características interrelacionadas donde parece haber consenso. Por un lado, la enorme generación de información y evidencias que los sistemas de gestión del aprendizaje o LMS (Learning Management System) generan durante el proceso educativo electrónico y que son la base de la parte del proceso que se puede automatizar. En contraste, está el papel fundamental de los e-tutores y e-formadores que son los garantes de la calidad educativa. Éstos se ven continuamente desbordados por la necesidad de proporcionar retroalimentación oportuna y eficaz a los alumnos, gestionar un sin fin de situaciones particulares y casuísticas que requieren toma de decisiones y procesar la información almacenada. En este sentido, las herramientas que las plataformas de e-Learning proporcionan actualmente para obtener reportes y cierto nivel de seguimiento no son suficientes ni demasiado adecuadas. Es en este punto de convergencia Información-Formador, donde están centrados los actuales desarrollos de los LMS y es aquí donde la tesis que se propone pretende innovar. La presente investigación propone y desarrolla una plataforma enfocada al apoyo en la toma de decisiones en ambientes e-Learning. Utilizando técnicas de Soft Computing y de minería de datos, extrae conocimiento de los datos producidos y almacenados por los sistemas e-Learning permitiendo clasificar, analizar y generalizar el conocimiento extraído. Incluye herramientas para identificar modelos del comportamiento de aprendizaje de los estudiantes y, a partir de ellos, predecir su desempeño futuro y permitir a los formadores proporcionar una retroalimentación adecuada. Así mismo, los estudiantes pueden autoevaluarse, evitar aquellos patrones de comportamiento poco efectivos y obtener pistas reales acerca de cómo mejorar su desempeño en el curso, mediante rutas y estrategias adecuadas a partir del modelo de comportamiento de los estudiantes exitosos. La base metodológica de las funcionalidades mencionadas es el Razonamiento Inductivo Difuso (FIR, por sus siglas en inglés), que es particularmente útil en el modelado de sistemas dinámicos. Durante el desarrollo de la investigación, la metodología FIR ha sido mejorada y potenciada mediante la inclusión de varios algoritmos. En primer lugar un algoritmo denominado CR-FIR, que permite determinar la Relevancia Causal que tienen las variables involucradas en el modelado del aprendizaje y la evaluación de los estudiantes. En la presente tesis, CR-FIR se ha probado en un conjunto amplio de datos de prueba clásicos, así como conjuntos de datos reales, pertenecientes a diferentes áreas de conocimiento. En segundo lugar, la detección de comportamientos atípicos en campus virtuales se abordó mediante el enfoque de Mapeo Topográfico Generativo (GTM), que es una alternativa probabilística a los bien conocidos Mapas Auto-organizativos. GTM se utilizó simultáneamente para agrupamiento, visualización y detección de datos atípicos. La parte medular de la plataforma ha sido el desarrollo de un algoritmo de extracción de reglas lingüísticas en un lenguaje entendible para los expertos educativos, que les ayude a obtener los patrones del comportamiento de aprendizaje de los estudiantes. Para lograr dicha funcionalidad, se diseñó y desarrolló el algoritmo LR-FIR, (extracción de Reglas Lingüísticas en FIR, por sus siglas en inglés) como una extensión de FIR que permite tanto caracterizar el comportamiento general, como identificar patrones interesantes. En el caso de la aplicación de la plataforma a varios cursos e-Learning reales, los resultados obtenidos demuestran su factibilidad y originalidad. La percepción de los profesores acerca de la usabilidad de la herramienta es muy buena, y consideran que podría ser un valioso recurso para mitigar los requerimientos de tiempo del formador que los cursos e-Learning exigen. La identificación de los modelos de comportamiento de los estudiantes y los procesos de predicción han sido validados en cuanto a su utilidad por los formadores expertos. LR-FIR se ha aplicado y evaluado en un amplio conjunto de problemas reales, no todos ellos del ámbito educativo, obteniendo buenos resultados. La estructura de la plataforma permite suponer que su utilización es potencialmente valiosa en aquellos dominios donde la administración del conocimiento juegue un papel preponderante, o donde los procesos de toma de decisiones sean una pieza clave, por ejemplo, e-business, e-marketing, administración de clientes, por mencionar sólo algunos. Las herramientas de Soft Computing utilizadas y desarrolladas en esta investigación: FIR, CR-FIR, LR-FIR y GTM, ha sido aplicadas con éxito en otros dominios reales, como música, medicina, comportamientos climáticos, etc.Postprint (published version

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications aims to help data miners, researchers, scholars, and PhD students who wish to apply data mining techniques. The primary contribution of this book is highlighting frontier fields and implementations of the knowledge discovery and data mining. It seems to be same things are repeated again. But in general, same approach and techniques may help us in different fields and expertise areas. This book presents knowledge discovery and data mining applications in two different sections. As known that, data mining covers areas of statistics, machine learning, data management and databases, pattern recognition, artificial intelligence, and other areas. In this book, most of the areas are covered with different data mining applications. The eighteen chapters have been classified in two parts: Knowledge Discovery and Data Mining Applications

Neurocognitive Informatics Manifesto.

Informatics studies all aspects of the structure of natural and artificial information systems. Theoretical and abstract approaches to information have made great advances, but human information processing is still unmatched in many areas, including information management, representation and understanding. Neurocognitive informatics is a new, emerging field that should help to improve the matching of artificial and natural systems, and inspire better computational algorithms to solve problems that are still beyond the reach of machines. In this position paper examples of neurocognitive inspirations and promising directions in this area are given

New Fundamental Technologies in Data Mining

The progress of data mining technology and large public popularity establish a need for a comprehensive text on the subject. The series of books entitled by "Data Mining" address the need by presenting in-depth description of novel mining algorithms and many useful applications. In addition to understanding each section deeply, the two books present useful hints and strategies to solving problems in the following chapters. The contributing authors have highlighted many future research directions that will foster multi-disciplinary collaborations and hence will lead to significant development in the field of data mining

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding.Postprint (published version