PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo

---

15--24
Tytuł artykułu

Techniki neuronauki poznawczej w systemach wspomagania decyzji

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Applicability of the Cognitive Neuroscience Techniques in Decision Support Systems
Języki publikacji
PL
Abstrakty
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. (abstrakt oryginalny)
EN
Decision support systems (DSS) in management practice are nothing new. Their use dates back to the mid of the last century, but in the process of their development they have been greatly expanded with set of methods that are used to help policy makers to make choices. The methodology of decision support is based primarily on logical reasoning and reasonable grounds of their making. Recent interdisciplinary research, conducted under the name of cognitive neuroscience show, however, that very important factors in decision making process are also behavioural and emotional. Unfortunately, modern decision support systems do not sufficiently take into account these aspects. The use of neuroscience techniques seems to be a very promising direction in the development of the DSS. This article aims to analyse the possibilities offered by the use of neuroscience tools within the decision support systems and to identify potential benefits of taking into account non-rational determinants of the choices made in the decision making process. (original abstract)
Czasopismo
---
Strony
15--24
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Szczeciński
Bibliografia
  • 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.
  • Bechara, A., Damasio, A.R. (2005). The somatic marker hypothesis: A neural theory of economic decision. Games and Economic Behavior, 52, 336-372.
  • Camerer, C.F. (2007). Neuroeconomics: Using neuroscience to make economic predictions. Economic Journal, 117 (519), C26-C42.
  • Chen, J.Q., Lee, S.M. (2003). An exploratory cognitive DSS for strategic decision making. Decision support systems, 36, 147-160.
  • Davis, G. (1974). Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development. New York: McGraw-Hill.
  • 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.
  • Dhar, V., Stein, R. (1997). Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge. New York: Prentice Hall.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Ferguson, R.L., Jones, C.H. (1969). A Computer Aided Decision System. Management Science, 15 (10), B550-B562.
  • Geoffrion, A.M. (1983). Can OR/MS evolve fast enough. Interfaces, 13, 10-25.
  • Gorry, A., Morton, M.S.S. (1971). A framework for information systems. Sloan Management Review, 13, 55-70.
  • Gray, P. (1981). The SMU decision room project. Transactions of the 1st International Conference on Decision Support Systems, 122-129.
  • Henrion, M., Breese, J.S., Horvitz, E.J. (1991). Decision Analysis and Expert Systems. AI Magazine, 12 (4), 64-91.
  • 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.
  • 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: Addison-Wesley.
  • Morton, M.S.S. (1967). Computer-Driven Visual Display Devices - Their Impact on the Management Decision-Making Process (praca doktorska). Harvard Business School.
  • Niu, L., Lu, J., Zhang, G. (2009). Cognition-Driven Decision Support for Business Intelligence. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag.
  • 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.
  • 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.
  • Power, D.J. (2000). Decision Support Systems Hyperbook. Pobrano z: http://dssresources.com/dssbook/ (28.11.2015).
  • Power, D.J. (2003). A brief history of decision support systems. Pobrano z: http://dssresources.com/history/dsshistory.html (12.12.2015).
  • Purves, D., Cabeza, R., Huettel, S.A., LaBar, K.S., Platt, M.L., Woldorff, M.G. (2013). Principles of Cognitive Neuroscience. Sunderland: Sinauer.
  • Purves, D., Augustine, G.J., Fitzpatrick, D., Katz, L.C., LaMantia, A.S., McNamara, J.O. (2004). Neuroscience. Sunderland: Sinauer.
  • 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.
  • Sage, A.P. (1991). Decision Support Systems Engineering. New York: John Wiley & Sons, Inc.
  • Shimokawa, T., Kinoshita, K., Miyagawa, K., Misawa, T. (2012). A brain information-aided intelligent investment system. Decision Support Systems, 54, 336-344.
  • Sprague, R.H., Watson, H.J. (1989). Decision Support Systems: Putting Theory into Practice. London: Prentice-Hall International.
  • Turban, E., Aronson, J.E., Liang, T.P. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems, 6th Edition. New York: Prentice Hall.
  • Turoff, M., Hiltz, S.R. (1982). Computer support for group versus individual decisions. IEEE Transactions on Communications, 30 (1), 82-90.
  • 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.
  • 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.
  • Zaleśkiewicz, T. (2008). Neuroekonomia. Decyzje, 9, 29-56.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171452397

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.