구조화된 지리공간 분석법

Structured Geospatial Analytic Method

구조화된 지리공간 분석법(SGAM)은 지리공간정보학 전문가에게 분석적 방법이자 교육학이다.[1]이 모델은 Pirolli와 Card의 감각 메이킹 프로세스와[2][3] Richards Heuer의 경쟁 가설 분석 모델에서 파생되었으며, 양쪽 측면을 통합한다.[8][9]이것은 더 큰 지능 주기 내에서 지리공간 분석 과정을 단순화한 관점이다.

SSGAM은 분석가에게 데이터 수집 및 재포장 방법뿐만 아니라 데이터를 의미 있는 방식으로 분석하는 방법을 알려줌으로써 지리공간 인텔리전스 트레이드크래프트를 발전시키기 위한 것이다.특정한 자극이 없다면 사람들은 환경의 공간 패턴을 모를 수 있으며, 다른 지능 분석 영역과 유사하게, 지리 공간 분석가는 다음과 같은 인간의 경향을 가지고 있다는 것은 오래 전부터 알려져 왔다.[11]

  • 무의식적으로 관련 정보의 많은 부분을 할인하다.
  • 정신적으로 일을 단순화하고 결과를 지나치게 단순화시킬 가능성이 있다.
  • 무의식적인 편견, 사각지대, 작업 기억의 한계 등의 영향을 받는 판단을 한다.

단순한 위치 식별을 넘어서는 공간적 사고가 SSGAM 적용의 핵심이다.이러한 사고방식에는 주변 형상의 영향을 고려한 위치 비교, 지역 및 계층 구조 그룹화, 유사한 조건을 가진 먼 곳 식별 등이 포함된다.시간과 장소를 통한 변화와 움직임, 확산에 대한 고려이기도 하다.[12]그런 다음 공간적 사고는 공간과 시간의 맥락에서 장소를 조사하고 비교하기 위해 계속된다.

이 방법은 크게 두 가지 루프로 구성된다.

  • 정보를 찾고, 검색하고, 필터링하고, 정보를 읽고 추출하는 것을 목적으로 하는 포징 루프.
  • 증거에 가장 적합한 스키마에서 정신적 모델을 반복적으로 개발하는 것을 포함하는 감각 메이킹 루프.
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구조화된 지리공간 분석법(SGAM): 데이터 흐름은 보고 가능한 결과로 원시 정보가 변환되는 것을 보여준다.[13]

포경 루프는 분석가들이 광범위한 데이터 집합에서 시작하여 정보를 분석하기 전에 성공적으로 더 작고 정밀한 데이터 집합으로 설정되는 범위를 좁히는 방식으로 데이터를 검색하는 경향이 있음을 인식한다.새로운 정보 탐색, 수집된 항목 집합의 축소, 좁은 집합의 항목 활용, 마감일 또는 데이터 과부하 제약에 따라 서로 교환하는 세 가지 포구 행위.많은 지리공간 지능 작업은 결코 포징 루프를 벗어나지 않을 수 있으며, 지도 제작은 분석가가 수행하는 역할이기 때문에 많은 실제 분석 없이 정보를 추출하고 재포장하는 것으로 간단히 구성될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

센스메이킹은 의사결정을 하기 위해 복잡성이나 불확실성이 높은 상황에서 상황 인식과 이해를 창출하는 능력이다.그것은 "그들의 궤적을 예측하고 효과적으로 행동하기 위해 (사람, 장소, 사건들 사이에 있을 수 있는) 연관성을 이해하려는 동기부여되고 지속적인 노력"이다.[14]Pirolli는 센스메이킹에 협력적인 접근법을 사용하는 것이 더 다양한 지식을 산출하고 관련 정보를 놓칠 위험을 줄이기 때문에 중요하다고 논한다.[15]팀 구성이 전체 방법 내에서 단계 중 하나로 식별되기 때문에 이 협업 요소는 SSGAM에 필수적이다.국가정보원장의 2015년 비전(DNI)은 '연구 단계 초기에 초안 제품의 조정에서 벗어나 데이터와 가설에 대한 정기적인 논의로' 협업을 중심으로 지능분석이 점점 협력기업이 되는 것이다.[16]이것은 주로 개별 활동으로서 지리공간 분석의 전통적인 개념과는 큰 변화로, 지리공간 분석가는 효과적인 결과를 위해 팀을 구성하고, 이끌고, 자원을 조달하고, 관리하는 데 능숙해야 한다.

데이터 흐름은 원시 정보를 전문지식을 적용한 후 커뮤니케이션에 적합한 다른 형태로 변환하는 것을 나타낸다.정보처리는 상향식 프로세스(데이터에서 이론으로)나 하향식(이론에서 데이터로)에 의해 추진될 수 있다.아래 표는 단계에 대한 자세한 내용을 제공한다.

스텝 상향식(데이터 대 이론) 하향식(데이터에 대한 이론)
1 질문:분석가가 궁극적으로 파악하고자 하는 공간 및 시간적 패턴의 광범위한 성격을 비판적으로 정의하는 질문을 개발한다. 결론 평가:분석을 뒷받침하거나 확인하기 위해 추가 증거를 수집해야 하는 현재 결론의 재평가를 생성한다.
2 접지 및 팀 빌딩: 다수의 가상 패턴이 선택되는 원형 지리공간 및 시간적 패턴의 잠재적 레퍼토리를 구축하고 분석팀을 구성한다. 합성을 해체하십시오.순위부터 시작하는 가설 및 증거 표 다시 검토
3 가설 개발: 질문 개발 중에 구상된 패턴과 일치할 수 있는 합리적으로 가능한 모든 지리공간 및 시간적 패턴을 선택하십시오. 증거 조사: 수집된 증거의 재조사 또는 새로운 지리공간 또는 일시적 패턴을 제안할 수 있는 새로운 증거를 검색한다.
4 근거 개발: 접지에서 발견된 항목에서 스니펫을 추출한다. 스키마를 적용하여 증거를 개발하여 결론을 도출하는 데 보다 쉽게 사용할 수 있도록 한다. 가설 재평가:새로운 가설은 새로운 검색, 추가 데이터 추출 또는 추가 원시 데이터를 검색할 수 있다.
5 퓨전: 증거를 각 가상의 지리공간과 시간적 패턴과 비교하여 일관성을 결정한다. 이 문제에 대한 자신의 근거에 의문을 제기하십시오.새로운 가설은 분석가들이 원형 지리공간과 시간적 패턴에서 그들의 기반을 넓히는 원인이 될 수 있다.
6 결론: 어떤 가상 패턴이 증거와 가장 일치하는지 제안하고 질문에 답하십시오. 질문: 분석가가 궁극적으로 식별하고자 하는 지리공간 및 일시적 패턴의 특성을 고객과 다시 검증하십시오.

분석가가 분석 프로세스의 다음 단계를 결정하거나 다양한 기법과 도구가 어떻게 조화를 이루는지 개념화하는 것은 종종 어렵다.SSGAM은 분석 단계를 적절한 구조 분석 기법(SAT)과 관련시킨 다음 적절한 지리공간 작동과 관련시키는 수단을 제공한다.아래 표에는 이러한 매핑이 요약되어 있다.

SSGAM 스텝 구조해석기법 GIS 운영
1: 질문 브레인스토밍
2: 접지 브레인스토밍, 주요 가정 점검, 정보 품질 점검, Red Team 데이터 입력, 데이터 변환, 데이터 검증, 공간 데이터 관리, 속성 데이터 관리, 데이터 시각화
3: 가설 개발 브레인스토밍, 경쟁 가설 분석(ACH) 데이터 시각화
4: 증거 개발 브레인스토밍, 정보 품질 점검, 경쟁 가설 분석(ACH) 데이터 시각화, 데이터 처리/분석
5: 퓨전 경쟁 가설 분석(ACH) 지도 및 보고서 출력
6: 결론 경쟁 가설의 분석, 악마의 옹호 지도 및 보고서 출력

다음과 같은 여러 가지 이점이 있다.[17]

  • SSGAM은 분석 프로세스의 중요한 단계를 통해 분석가를 데려가는 완전한 프레임워크다.
  • 두 명 이상의 분석가가 독립적으로 프로세스의 단계를 거치고 나서 노트를 비교할 수 있다.
  • SSGAM의 구조 분석 기법 포함은 잘못된 구조, 사고방식 또는 정신적 그림을 강요할 수 있는 편견을 다룬다.

참조

  1. ^ 바카스토우, T.S.와 벨라피오어, D.J. (2008-2010)지리공간 분석에 대한 학습자 가이드.펜 주립 대학교.https://www.e-education.psu.edu/sgam/
  2. ^ P.P.와 Card, S. K.(2005).인지 작업 분석을 통해 확인된 분석 기술에 대한 감지 생성 주기 및 레버리지 포인트.Proc.Int'l Conf.'지능 분석'05, 2-4
  3. ^ 클라인, G, 문, B, 호프만, R. (2006)센스 메이킹 1: 대안적 관점.제21권(4).IEEE 지능형 시스템.70-73.
  4. ^ Perry, J, Jannec, C.D., Umoja, C., Pottenger, W.M.분석 시스템에서 감지 제조의 인지 모델 지원.DIMACS 기술 보고서 2009-12.http://dimacs.rutgers.edu/TechnicalReports/TechReports/2009/2009-12.pdf
  5. ^ 러셀, 디엠, 스테픽, 엠제이, 피롤리, 피엘리, 피앤카드, 에스케이(1993년).센스 메이킹의 비용 구조.암스테르담에서 열린 인터치 1993년 컴퓨터 시스템의 인적 요인에 관한 회의에서 발표된 논문.
  6. ^ Sieck, W, Klein, G, Peluso, D.A., Smith, J.L., Harris-Thompson, D. (2007).포커스: 센스메이킹의 모델.미국 육군 행동사회과학연구소.
  7. ^ Jang, P, Soergel, D, Klavans, J.L, & Oard, D.W. (2008)인지 및 학습 이론으로부터 아이디어를 통한 감각 형성 모델 확장.ASIS&T 08 연차총회 진행 중. (2008년 10월, 오하이오 콜럼버스)http://terpconnect.umd.edu/~pengyi/파일/1908-08-asist-make-final.pdf
  8. ^ 휴어, R.J. (1999년)인텔리전스 분석의 심리학.워싱턴 D.C. 인텔리전스 연구 센터
  9. ^ Wheaton, K. J.와 Chido, D.E. (2006) 경쟁 가설의 구조 분석:테스트된 인텔리전스 방법론 개선.Competitive Intelligence Magazine; 제9권(6). 12-15.
  10. ^ 골리지, R.G. (1992)사람들이 공간 개념을 이해하고 있는가?1차 원시성의 경우.산타 바바라에 있는 캘리포니아 대학교.이탈리아 피사의 국제 GIS 컨퍼런스에서 발표된다. 1-22페이지.
  11. ^ 휴어, R.J. (1999년)인텔리전스 분석의 심리학.워싱턴 D.C. 인텔리전스 연구 센터
  12. ^ 거쉬멜, P.J.와 거쉬멜, C.A. (2006)구함:신경학적으로 방어 가능하고 평가 가능한 공간적 사고 기술의 간결한 목록.지리 교육 연구, 8, 5-38
  13. ^ 바카스토우, T.S.와 벨라피오어, D.J. (2008-2010)구조화된 지리공간 분석법.펜 주립 대학교, 지리공간 지능의 고급 분석 방법.
  14. ^ 클라인, G, 문, B, 호프만, R. (2006)센스 메이킹 1: 대안적 관점.IEEE 인텔리전트 시스템, 21(4), 70-73.
  15. ^ P. P. (2009) P.기본적인 사회 정보 수집 모델.CHI 2009, ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 605-614)보스턴:컴퓨터 기계 협회.
  16. ^ 국가정보국장.(2008).비전 2015: 글로벌 네트워크 및 통합 인텔리전스 엔터프라이즈.http://www.dni.gov/Vision_2015.pdf
  17. ^ 브리지스, 도나 M. (2010)정보공동체를 위한 체계화된 지리공간 분석방법과 교육학.국제법 집행 인텔리전스 분석가 협회 저널. 19(1)