Resumen: En el presente documento de trabajo se presenta una aplicación de una metodología basada en distintas técnicas de Inteligencia Artificial (redes neuronales,
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DOCUMENTO DE TRABAJO: METODOLOGÍA DIFUSA APLICADA A LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL DISEÑO DE UN SITIO WEB Autores: Mª Carmen Lozano Gutiérrez Federico Fuentes Martín UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA Running Head: LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA DE INTERNET METODOLOGÍA DIFUSA APLICADA A LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL DISEÑO DE UN SITIO WEB Mª Carmen Lozano Gutiérrez Federico Fuentes Martín Departamento de Economía Financiera y Contabilidad Departamento de Economía UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA RESUMEN: En el presente documento de trabajo se presenta una aplicación de una metodología basada en distintas técnicas de Inteligencia Artificial (redes neuronales, lógica difusa, así como técnicas bio-inspiradas basadas en el comportamiento de las hormigas) al proceso de toma de decisiones de la empresa en red, para la consecución de un objetivo concreto como es el de lograr la maximización de los enlaces recorridos así como el logro de una óptima usabilidad del sitio. PALABRAS CLAVE: Redes Neuronales; Dinámica de Sistemas; Lógica Difusa; Heurística con Hormigas ABSTRACT: Presently working paper offers a possible application of a methodology based of different techiques of Artificial Intelligence (neuronals nets, fuzzy logic, as web as bio-inspired techniques based on the behavior of the ants) to the process of taking of decisions for a company in net. This inview of the attainment of a concrete objective as it is the one of achieving the maximization of the value of the travelled connections as well as the achievement of a good place usability. KEY WORDS: Neuronal Nets; Dynamics of Systems; Fuzzy Logic; Heuristic with Ants INTRODUCCIÓN GENERAL AL DOCUMENTO DE TRABAJO: El presente estudio tiene como finalidad la de ofrecer al decisor de una empresa en red una metodología de análisis y procesado útil de la información directa (obtenida de los usuarios) ó indirecta (obtenida de los logs del servidor web) que le sea de ayuda en la toma de decisiones para el reforzamiento de la imagen de la empresa y de éste modo alcanzar el nivel competitivo deseado. La complejidad de los problemas y la imprecisión de las situaciones en las que se desarrolla la toma de decisiones de la empresa en red, ha hecho necesario el introducir esquemas más flexibles y adecuados a la realidad en la que éstas empresas se desenvuelven. La teoría de los subconjuntos difusos constituye en éste sentido una herramienta útil al ofrecer resultados más adaptados a la realidad de éstas empresas, y por ello constituye el eje entorno al cuál se ha modelado el tratamiento teórico y empírico contenido en el presente estudio. El contenido del presente documento de trabajo se ha estructurado en tres partes teóricas y una aplicación empírica real. La primera parte comienza con la consideración de dos conjuntos referenciales en los que se incluirá la muestra de consumidores considerada de la que se obtendrá información y sus opiniones acerca de una serie de cualidades deseables en el diseño de la página web de la empresa. Los elementos de estos dos conjuntos se hallan relacionados a través de una relación borrosa que permite ser estudiada mediante alpha-cortes. A partir de un método de descubrimiento de clanes se agruparán los atributos de mayor importancia de acuerdo con las opiniones de la muestra encuestada, así como también aparecerán reunidos aquellos atributos que no han sido considerados al nivel requerido. Esa técnica nos servirá para establecer la característica o atributo que de forma mayoritaria ha de ser modificado en la página web de la empresa. A continuación se planteará en el estudio una técnica difusa que permitirá al decisor priorizar sobre una serie de alternativas conducentes al reforzamiento de la imagen de la empresa, teniendo en cuenta los posibles niveles de competitividad alcanzados en cada una de las posibles líneas de actuación en relación con la competencia y el ideal del sector. La segunda parte del estudio constituye un perfeccionamiento de la primera parte, en la que se plantea una posible situación problemática en la empresa como es el bajo porcentaje de visitas anuales en su web y se pretende encontrar una solución a éste problema mediante un modelo de simulación que represente el sistema en el que se ha de desarrollar la decisión. Mediante simulación ponemos al modelo “en movimiento”, es decir, que en un contexto virtual reproducimos el comportamiento esperado de la organización o problema a fin de observar el impacto en los indicadores relevantes de decisiones, políticas, cambios de escenarios, etc. En la tercera parte del estudio se analiza el comportamiento de los visitantes de un sitio a partir de la información proveniente de los logs del servidor web (información indirecta). Mediante el tratamiento automatizado de los datos obtenidos y su procesamiento en una red neuronal, el decisor puede analizar las visitas que recibe en su página y entender en cierto modo, el comportamiento y los requerimientos de los navegantes, para de ésta forma, conseguir una personalización del estilo o contenido de su página web. Una vez establecida la naturaleza de los requerimientos y características, sus interrelaciones, así como el comportamiento ante posibles variaciones en las variables que les influyen, se procederá a configurar los parámetros de un agente-hormiga para determinar los niveles de recorrido óptimo entre los nodos del sitio. La información obtenida a través de ésta metodología heurística será de gran utilidad para la toma de decisiones conducente a mejoras en la prioridad competitiva derivadas de la calidad del diseño del sitio web. Finalmente en la cuarta parte del estudio se ha planteado una toma de decisiones a partir del empleo de metodología difusa, conducente a la búsqueda de una óptima calidad en el diseño de la página web a partir de los criterios de usabilidad, accesibilidad, interactividad, importancia en los contenidos, y actualización de la página. PRIMERA PARTE: 1.- ANÁLISIS DIFUSO EN EL MODELADO DEL DISEÑO DE UNA PÁGINA WEB EN LA EMPRESA DE INTERNET INTRODUCCIÓN El continuo crecimiento del World Wide Web, unido al entorno competitivo en el cual se mueven las organizaciones modernas, ha hecho necesario diseñar los sitios web teniendo en cuenta como aspecto fundamental el conocimiento que se puede extraer de las navegaciones de los usuarios que lo utilizan ó directamente recabando la información que se precisa mediante sondeos de opinión. El tratamiento difuso de la información obtenida de consumidores mediante consultas directas y su procesamiento útil para la toma de decisiones en una empresa de Internet, constituirá el eje entorno al cuál se moldeará el marco teórico y empírico del presente estudio. El desarrollo del estudio comienza con la consideración de dos conjuntos referenciales en los que se incluirá la muestra de consumidores considerada de la que se obtendrá información y sus opiniones acerca de una serie de cualidades deseables en el diseño de la página web de la empresa, para lo cuál se ha establecido una relación borrosa entre las variables que nos permitirá agrupar y de éste modo determinar los atributos que poseen a los que se otorga una mayor importancia de acuerdo con las opiniones de la muestra encuestada, así como también aparecen reunidos aquellos atributos que no han sido considerados al nivel requerido. Esta información permitirá iniciar el proceso de diseño de la página, y/o su remodelación. En la segunda parte del estudio y tras determinar los atributos fundamentales del diseño de la página web de la empresa que han de someterse a algún tipo de modificación, se plantean al decisor una serie de alternativas conducentes al reforzamiento de la imagen de la empresa que ha de priorizar, de éste modo el decisor adoptará de forma prioritaria la decisión que mejor se acerque al nivel competitivo deseado. En la tercera parte del estudio, a partir del concepto matemático de distancia, se obtendrían las “diferencias” existentes entre los niveles de competitividad alcanzados en cada una de las posibles líneas de actuación y los ideales del sector. Finaliza el estudio con el análisis de la posición que ocupa la empresa analizada en cuanto a imagen de calidad corporativa transmitida en su página web, con respecto a sus empresas competidoras. 1.1.- EL ENFOQUE LINGÜÍSTICO DIFUSO EN LA TOMA DE DECISIONES El conocimiento del trabajo planificador presupone un conocimiento de los fenómenos no sólo en el aspecto cualitativo sino también cuantitativamente. Este conocimiento sirve, y esto es quizá lo más importante, para anticipar una información, base del establecimiento de los planes que se irán contrastando a medida que se avance en la materialización de los mismos. En el ámbito de la empresa se plantean problemas que exigen que la toma de decisiones se lleve a cabo en un ambiente en el que los objetivos que se pretenden alcanzar, las limitaciones a que se ven sometidos e incluso las consecuencias para cada una de las alternativas planteadas aparecen de manera imprecisa. Tradicionalmente éstos problemas se han tratado de resolver mediante el empleo de técnicas multivariables, esto es, métodos estadísticos que analizan de forma simultánea dos o más variables observadas y permiten de esta forma estudiar las posibles interacciones que puedan existir entre los diversos factores. Todos éstos métodos parten de una premisa común, la captación de la realidad a partir del concepto de precisión, lo que comporta una visión restringida de la misma. La complejidad de los problemas y la imprecisión de las situaciones en las que se desarrolla la toma de decisiones, ha hecho necesario el introducir esquemas matemáticos más flexibles y adecuados a la realidad como los ofrecidos por la teoría de los subconjuntos difusos y sus planteamientos, en los que se pretende captar la realidad con toda su imprecisión (diferencia fundamental con los métodos multivariables). La teoría de los subconjuntos difusos ha permitido el nacimiento de unas técnicas que van a facilitar la solución de aquellos problemas en los que la incertidumbre aparece de manera fundamental (Kaufmann. A; Gil Aluja, J, 1986)1. Así, cuando trabajamos con conocimiento vago e impreciso (por ejemplo cuando se tienen en cuenta los gustos y preferencias de los clientes), no podemos estimar de forma precisa un valor numérico. Entonces, un enfoque más realista es el uso de etiquetas lingüísticas (que usan valores entre 0 y 1, pareciéndose más a la lógica humana) en lugar de valores numéricos precisos como si/no 0/1. La gran potencia de esta metodología se debe a la posibilidad de expresar oraciones y controlar las reglas del sistema mediante palabras de uso cotidiano. La lógica difusa elimina los altos contenidos de la matemática y la física en un proceso y va directo al nivel en el que el sistema trabaja, lo cuál permite aproximarse intuitivamente a la solución de un problema mediante la formulación de reglas lo que la hace una herramienta útil para desarrollar aplicaciones para la toma de decisiones en casos donde se cuenta con datos imprecisos o donde los problemas tienen más de una solución y esto resulta especialmente interesante para :
En general la lógica difusa es aplicada en cualquier campo en el que se utilicen observaciones humanas como entradas o reglas básicas, y en cualquier sistema en el cual se trabaje con conceptos vagos e imprecisos como puede ser la captación de las opiniones de los clientes que por naturaleza son imprecisas y ambiguas. La ventaja competitiva que provee la lógica difusa para ayudar a interpretar los eventos imprecisos con más precisión puede ser la clave del éxito de las empresas que compiten en un ambiente peligroso, cambiante y cada vez más exigente como es el caso de las empresas en red. 1.1.1.- La toma de decisiones a partir de la información directa obtenida de los consumidores y usuarios Las tecnologías emergentes de Internet permiten que los clientes a través del World Wide Web puedan involucrarse en el diseño del producto de acuerdo con sus necesidades y gustos. Analizar el comportamiento de los visitantes de un sitio, y en particular las decisiones que adoptan al visitar una página, permite obtener información relativa a la relevancia de cada factor de diseño de dicha página2.3 Por tanto, cada página puede evaluarse tomando en cuenta diferentes atributos (factores) de diseño y sus respectivos niveles de presencia (valores) que se presentan a cada visitante en forma de diferentes opciones de diseño formadas a partir de combinaciones de atributos con diferentes niveles4. La ambigüedad e imprecisión de los datos que el decisor puede obtener con estas respuestas de los clientes hace necesario un estilo lingüístico y descriptivo como lo que puede lograr la lógica difusa5. De acuerdo con el dominio del problema, se elegirá un conjunto de términos lingüísticos adecuado que será utilizado para describir el conocimiento vago o impreciso. El número de elementos en el conjunto de etiquetas determina lo que se denomina granularidad, es decir, el grado de distinción entre diferentes grados de incertidumbre. El conjunto de etiquetas S = {s0, s1, s2,....sT} es finito y está totalmente ordenado de forma que si>sj si i>j. La etiqueta central sT/2 representa la indiferencia y el resto de etiquetas se distribuye simétricamente alrededor de ella. Además se considera el operador Neg que asigna a cada etiqueta su simétrica: Neg (si) = sj tal que j= T-i El conjunto de términos lingüísticos que se considere depende del dominio del problema. Para poder tratar la información que proporcionan las etiquetas se asocia a cada una de ellas un valor. Para definir ese valor (Herrera, F., Herrera Viedma, E. 20006)7, habría dos posibilidades: 1.- Representar cada etiqueta por un conjunto difuso definido en el intervalo [0,1] y descrito por funciones de pertenencia. 2.- Asignar un valor del intervalo [0,1] a cada etiqueta de acuerdo con la estructura ordenada del conjunto de términos lingüísticos. Este valor se puede interpretar como la intensidad de preferencia cuantitativa que representa la preferencia lingüística. Una empresa de Internet en la que se debe adoptar una decisión como pudiera ser el diseño del sitio web que ocupa, normalmente tendría en cuenta como aspecto fundamental el conocimiento que pueda extraer de las navegaciones de los usuarios que lo utilizan8. El tratamiento de esta información podría realizarse a través de un modelo lingüístico de toma de decisión en grupo, que estaría compuesto de dos fases: (Roubens, 1997)9: 1.- Fase de Agregación: en ésta fase se transforma un conjunto de valores de preferencias asociadas a diferentes consumidores y/o criterios en un conjunto de valores de preferencia colectiva aplicando un operador de agregación. Resulta interesante en este proceso el poner de manifiesto la utilidad que puede tener lo que podría llamarse “taxonomía borrosa” en el problema de la selección de direcciones a las que orientar la decisión, en el sentido de que a través del conocimiento del grado de afinidad en cuanto a gustos y preferencias en la muestra analizada el decisor podría dirigir su política de ventas ó marketing de forma especial hacia un grupo u otro ó incluso establecer distintas políticas para los distintos grupos o perfiles de consumidor o usuario. Se trataría en definitiva de cumplir en la toma de decisiones con un objetivo básico para una empresa de Internet (en la que conseguir clientes fieles es su mayor quimera) “la perfecta adecuación cualitativa de la oferta a la demanda”. Existen diversos caminos que de alguna manera convergen en la obtención de afinidades (Gil Aluja, J. 1999)10. El que nosotros seguiremos en nuestro estudio toma sus raíces en el concepto de clan1, ya que resulta útil saber, en el problema que nos ocupa, el número de miembros del grupo que poseen determinadas propiedades exigidas y por cuantos de ellos no son poseídas. 2.- Fase de Explotación: A partir de los valores de preferencia colectiva segmentados por afinidades y aplicando un criterio de selección se obtiene un conjunto solución sobre el que se tomará la decisión. Estos criterios de selección pueden estar basados en el consenso, la dominancia o no dominancia o cualquier otro método que nos permita obtener una ordenación de la preferencia colectiva obtenida en la fase de agregación. Gráficamente el modelo de resolución quedaría reflejado en la figura 1: |
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