Studia Informatica Pomerania

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica


ISSN: 2451-0424     eISSN: 2300-410X    OAI    DOI: 10.18276/si.2016.39-02
CC BY-SA   Open Access 

Lista wydań / nr 39
Techniki neuronauki poznawczej w systemach wspomagania decyzji

Autorzy: Anna Borawska
Uniwersytet Szczeciński Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania
Słowa kluczowe: systemy wspomagania decyzji SWD neuronauka poznawcza
Data publikacji całości:2016
Liczba stron:10 (15-24)
Cited-by (Crossref) ?:

Abstrakt

Systemy wspomagania decyzji (SWD) w praktyce zarządzania nie są niczym nowym. Początek ich stosowania datuje się na połowę zeszłego wieku, ale w procesie ich rozwoju znacznie poszerzył się zestaw metod, które są wykorzystywane, aby ułatwić decydentom dokonywanie wyborów. Metodologia wspomagania decyzji opiera się przede wszystkim na logicznym wnioskowaniu oraz racjonalnych przesłankach ich podejmowania. Najnowsze badania interdyscyplinarne, prowadzone pod szyldem neuronauki poznawczej, pokazują jednakże, że bardzo istotne przy podejmowaniu decyzji są czynniki behawioralne i emocjonalne. Niestety, współczesne systemy wspomagania decyzji nie uwzględniają w wystarczającym stopniu tych aspektów. Zastosowanie technik neuronauki wydaje się jednak bardzo obiecującym kierunkiem rozwoju SWD. Celem artykułu jest analiza możliwości, jakie niesie ze sobą wykorzystanie narzędzi neuronaukowych w ramach systemów wspomagania decyzji, i wskazanie potencjalnych korzyści wypływających z uwzględnienia pozaracjonalnych determinant dokonywanych wyborów w procesie decyzyjnym.
Pobierz plik

Plik artykułu

Bibliografia

1.Alsakaa, A., Łatuszyńska, A., Łatuszyńska, M., Borawski, M., Nermend, K. (2015). Wspomaganie decyzji menedżerskich z wykorzystaniem technik neuronauki poznawczej. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 243, 11–24.
2.Bechara, A., Damasio, A.R. (2005). The somatic marker hypothesis: A neural theory of economic decision. Games and Economic Behavior, 52, 336–372.
3.Camerer, C.F. (2007). Neuroeconomics: Using neuroscience to make economic predictions. Economic Journal, 117 (519), C26–C42.
4.Chen, J.Q., Lee, S.M. (2003). An exploratory cognitive DSS for strategic decision making. Decision support systems, 36, 147–160.
5.Davis, G. (1974). Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development. New York: McGraw-Hill.
6.Dawson, M.E., Schell, A.M., Filion, D.L. (2007). The Electrodermal System. W: J.T. Cacioppo, L.G. Tassinary, G. Berntson (red.), Handbook of Psychophysiology, s. 159–181, Cambridge: Cambridge University Press.
7.Dhar, V., Stein, R. (1997). Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge. New York: Prentice Hall.
8.Dimoka, A., Pavlou, P.A., Davis, F.D. (2011). NeuroIS: The Potential of Cognitive Neuroscience for Information Systems Research. Information Systems Research, 4 (22), 687–702.
9.Dimoka, A., Banker, R.D., Benbasat, I., Davis, F.D., Dennis, A.R., Gefen, D., Gupta, A., Ischebeck, A., Kenning, P., Müller-Putz, G., Pavlou, P.A., Riedl, R., vom Brocke, J., Weber, B. (2012). On the Use of Neurophysiological Tools in IS Research: Developing a Research Agenda for NeuroIS. MIS Quarterly, 3, 679–702.
10.Druzdzel, M.J., Flynn, R.R. (2010). Decision Support Systems. W: M.J. Bates, M.N. Maack (red.), Encyclopedia of Library and Information Science, s. 1458–1467. New York: Taylor & Francis.
11.Dulleck, U., Ristl, A., Schaffner, M., Torgler, B. (2011). Heart rate variability, the autonomic nervous system, and neuroeconomic experiments. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 4 (2), 117–124.
12.Dulleck, U., Schaffner, M., Torgler, B. (2014). Heartbeat and economic decisions: observing mental stress among proposers and responders in the ultimatum bargaining game. PLoS ONE, 9 (9), 1–9.
13.Ferguson, R.L., Jones, C.H. (1969). A Computer Aided Decision System. Management Science, 15 (10), B550–B562.
14.Geoffrion, A.M. (1983). Can OR/MS evolve fast enough. Interfaces, 13, 10–25.
15.Gorry, A., Morton, M.S.S. (1971). A framework for information systems. Sloan Management Review, 13, 55–70.
16.Gray, P. (1981). The SMU decision room project. Transactions of the 1st International Conference on Decision Support Systems, 122–129.
17.Henrion, M., Breese, J.S., Horvitz, E.J. (1991). Decision Analysis and Expert Systems. AI Magazine, 12 (4), 64–91.
18.Huber, G.P. (1982). Group decision support systems as aids in the use of structured group management techniques. Transactions of the 2nd International Conference on Decision Support Systems, 96–103.
19.Jaśkowski, P. (2009). Neuronauka poznawcza. Jak mózg tworzy umysł. Warszawa: Vizja Press & IT. Keen, P.G.W., Morton, M.S.S. (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Reading: AddisonWesley.
20.Morton, M.S.S. (1967). Computer-Driven Visual Display Devices – Their Impact on the Management Decision-Making Process (praca doktorska). Harvard Business School.
21.Niu, L., Lu, J., Zhang, G. (2009). Cognition-Driven Decision Support for Business Intelligence. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag.
22.Lux, E., Hawlitschek, F., Adam, M.T.P., Pfeiffer, J. (2015). Using Live Biofeedback for Decision Support: Investigating Influences of Emotion Regulation in Financial Decision Making. ECIS 2015 Research-in-Progress Papers, 50, 1–12.
23.Owoola, M.A. (2002). Between Policy & Practice: A Spatial Decision Support Systems-based Assessment of Facility Location Planning in Nigeria, Geospatial Theory. Processing and Applications, ISPRS Commission IV.
24.Power, D.J. (2000). Decision Support Systems Hyperbook. Pobrano z: http://dssresources.com/dssbook/ (28.11.2015).
25.Power, D.J. (2003). A brief history of decision support systems. Pobrano z: http://dssresources.com/history/dsshistory.html (12.12.2015).
26.Purves, D., Cabeza, R., Huettel, S.A., LaBar, K.S., Platt, M.L., Woldorff, M.G. (2013). Principles of Cognitive Neuroscience. Sunderland: Sinauer.
27.Purves, D., Augustine, G.J., Fitzpatrick, D., Katz, L.C., LaMantia, A.S., McNamara, J.O. (2004). Neuroscience. Sunderland: Sinauer.
28.Ruff, C.C., Huettel, S.A. (2014). Experimental Methods in Cognitive Neuroscience. W: P.W. Glimcher, E. Fehr (red.), Neuroeconomics: Decision Making and the Brain, s. 77–108. USA: Elsevier.
29.Sage, A.P. (1991). Decision Support Systems Engineering. New York: John Wiley & Sons, Inc.
30.Shimokawa, T., Kinoshita, K., Miyagawa, K., Misawa, T. (2012). A brain information-aided intelligent investment system. Decision Support Systems, 54, 336–344.
31.Sprague, R.H., Watson, H.J. (1989). Decision Support Systems: Putting Theory into Practice. London: Prentice-Hall International.
32.Turban, E., Aronson, J.E., Liang, T.P. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems, 6th Edition. New York: Prentice Hall.
33.Turoff, M., Hiltz, S.R. (1982). Computer support for group versus individual decisions. IEEE Transactions on Communications, 30 (1), 82–90.
34.Vecchiato, V., Maglione, A.G., Cherubino, P., Wasikowska, B., Wawrzyniak, A., Latuszynska, A., Latuszynska, M., Nermend, K., Graziani, I., Leucci, M. R., Trettel, A., Babiloni, F. (2014). Neurophysiological Tools to Investigate Consumer’s Gender Differences during the Observation of TV Commercials. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2014.
35.Vom Brocke, J., Riedl, R., Léger, P.M. (2013). Application Strategies for Neuroscience in Information Systems Design Science Research. Journal of Computer Information Systems, 53 (3), 1–13.
36.Zaleśkiewicz, T. (2008). Neuroekonomia. Decyzje, 9, 29–56.