Abstract-Observation spelar en avgörande roll i självkännedom. I många scenarier, t.ex. Observation-Decision-Act (ODA) slingor, bygger självkännedomen på observationer av systemet. Med andra ord, observation genererar förståelsen av systemet från status och beteende av sitt jag och dess miljö. Även om man på senare tid har fokuserat mer på omfattande och kompetenta observationer, anser vi att ytterligare uppmärksamhet och arbete bör ägnas, särskilt när det gäller it-fysiska system. Därför diskuterar vi i detta dokument vår ståndpunkt om olika aspekter av observationsmetoder. I en kort lista är de viktigaste aspekterna Abstraction, Disambiguation, Desirability, Relevans, Data Tillförlitlighet, Förtroende, Uppmärksamhet och Historia. Vi utvecklar och förutser potentialen hos dessa faktorer för att förbättra kvaliteten på observationen av systemet, minska bearbetningsbelastningen av högre lager, öka tillförlitligheten av beslut, och därmed systemets övergripande prestanda. För att sätta dessa aspekter i perspektiv utvecklar vi dem mot bakgrund av deras potential i vårt känsloigenkänningssystem under utveckling.
År 2016, TaheriNejad m.fl. publicerade ett dokument REF som belyste denna aspekt och utarbetade olika observationsfaktorer och deras potentiella effekter på självkännedom och systemets övergripande prestanda.
Comprehensive Observation and its Role in Self-Awareness; An Emotion Recognition System Example.
{'venue': 'FedCSIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}