Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument karakteriserar viktiga svagheter i nuvarande digitala biblioteks förmåga att stödja vetenskapliga undersökningar, och som ett sätt att ta itu med dessa, föreslår beräkningstjänster baserade i semiformella modeller av den naturalistiska argumentation som vanligen finns i forskningslitteratur. Det hävdas att en designprioritet är att balansera formell expressivitet med användbarhet, vilket gör det avgörande att samutveckla modelleringssystemet med lämpliga användargränssnitt för argumentkonstruktion och analys. Vi specificerar kraven för ett argument modelleringssystem för användning av outbildade forskare, beskriver den resulterande ontologin, kontrasterar den mot andra domänmodellering och semantiska webbstrategier, innan vi diskuterar passiva och intelligenta användargränssnitt som utformats för att stödja analytiker i konstruktion, navigering och analys av vetenskapliga argumentstrukturer i en webbaserad miljö. Nyckelord: vetenskaplig argumentation; argument modellering användargränssnitt; argument visualisering; semantisk annotation; kognitivt stöd; konceptuella grafer; elektronisk publicering; ifrågasatt kunskap 1 Denna tidskrift specialnummer samlar arbete som undersöker implikationerna av modellering, med beräkningsstöd, naturligt förekommande argument som formuleras i det dagliga arbetet. Detta dokument bidrar till flera frågor som tas upp i denna utmaning: • En domäntillämpning av naturliga argumentationsmodellering, nämligen vetenskaplig elektronisk publicering och diskurs; Buckingham Shum, m.fl. • Detta sker genom webmedierad datastödd samverkansargumentering, för att modellera de specifika typer av argumentation som finns i forskningslitteraturen. • Verktyg tillhandahålls för att interagera med argumentstrukturer, inkluderar visualiseringsverktyg och gränssnitt som stöder strukturerad dialog. Vi börjar med att karakterisera vissa svagheter i nuvarande vetenskapliga/vetenskapliga publiceringsinfrastrukturer, och som ett sätt att ta itu med dessa, föreslår beräkningstjänster baserade i semiformella modeller av den naturalistiska argumentation som finns i forskningslitteratur. Låt oss börja med en fråga för att fokusera fantasin: 2010 kommer vetenskaplig kunskap fortfarande publiceras enbart i prosa, eller kan vi föreställa oss en kompletterande infrastruktur som är "inativ" till den framväxande semantiska, samverkande webben, Det är viktigt att säga att vi varken försöker ersätta textreportage som ett expressivt medium, eller dess produkter som böcker och peer reviewed publikationer. Vi försöker istället utöka dem genom att utnyttja globalt nätverkad information på sätt som - just på grund av dess historiska härstamning - prosa publicering inte kan stödja. Konventionella vetenskapliga publikationer är resultatet av en lång koevolution av notationell form med tryckteknik, men är inte utformade för att dra nytta av dagens informationsinfrastruktur. Medan informationssökning och mänsklig språkteknik forskning försöker extrahera struktur av olika slag från dessa texter, den strategi som tillämpas här är att ifrågasätta varför denna struktur går förlorad i första hand? I stället undersöker vi de ömsesidigt beroende representations- och användbarhetsutmaningarna i att fånga och publicera en forskningsartikels konceptuella struktur som en människa och maskinläsbar, semiformell struktur. I följande avsnitt beskriver vi motiven för detta arbete (avsnitt 2), och fokuserar sedan på tillhörande utmaningar, med ett tillvägagångssätt som härrör från forskningen om hypertext, människa-datorinteraktion, datorstödd samverkan och beräkningslingvistik. I avsnitt 3 anges de särskilda kraven för ett argumentmodelleringssystem som kommer att kunna användas av forskare som inte är utbildade i konceptuell modellering eller argumentationsteori. I avsnitt 4 beskrivs modelleringssystemet, innan avsnitten 5 och 6 beskriver en serie användargränssnitt som är utformade för att stödja olika användaruppgifter i Buckingham Shum, et al. Modelleringsmiljön. Detta dokument utvidgar vårt tidigare arbete genom att kontextualisera vår syn på det specifika området för naturalistiska argument modellering, konsolidera tidigare presenterade men opublicerade material Uren, m.fl., 2003a), uppdatera beskrivningen av användargränssnitt från tidigare papper Uren, m.fl., 2003b), utöka den teoretiska logiken bakom representationssystemet (Uren, m.fl., 2004), och illustrera nya litteratur modellering fallstudier och beräkningstjänster från de redan rapporterade Uren, m.fl. 2003a............................................................................................................ Forskare drar nytta av snabbare tillgång till forskningsdokument som resurser som nya digitala bibliotek och e-printarkiv går online nästan varje vecka, men forskare (liksom nästan alla andra yrken) drunknar också i detta hav, med mindre tid att spåra växande antal konferenser, tidskrifter och rapporter. Men förutom att spåra nya resultat har vi hela dimensionen av att analysera en litteratur. Forskare är intresserade av betydelsen av ett bidrag till litteraturen, men inget digitalt bibliotek kan svara på de uppenbara - men komplexa - frågor som är grundläggande för kritisk undersökning, och som vi försöker ingjuta i våra studenter: • Vilka publikationer stödjer och utmanar detta dokument? • Vad är den intellektuella härstamningen av denna idé? • Vilka uppgifter finns det för att stödja detta specifika påstående eller förutsägelser? • Vilka andra arbetar med detta problem? • Har detta tillvägagångssätt använts på andra områden? • Vilka logiska eller analoga kopplingar har gjorts mellan dessa idéer? Sådana frågor kräver självklart ett komplicerat tolkningsarbete, och dessutom kan det finnas meningsskiljaktigheter av olika slag. Ovanstående frågor kräver semantiska kommentarer på en annan nivå än de som behandlas genom konventionella metadata eller ontologiskt baserad markering i semantisk webbforskning, som syftar till att undanröja inkonsekvens, tvetydighet och ofullständighet i det sätt på vilket resurser karakteriseras (tydligt är dessa oönskade om domänen inte är kontroversiell). I motsats, principiell oenighet om betydelsen av ett bidrag, motstridiga perspektiv, nya bevis som förändrar världen till att vara Buckingham Shum, etc. Modellerade, och de resulterande tvetydigheter och inkonsekvenser är just det som definierar ett område som forskning; de är föremål för explicita undersökningar. Sammanfattningsvis finns det fortfarande en lucka i forskarens digitala verktygslåda: verktyg för att spåra (krävda) bidrag inom ett område, och för att uttrycka, analysera och bestrida deras betydelse. Det är i detta sammanhang som strukturerad argumentation kan bidra till att stödja individer och forskargrupper utforma en bild av de viktigaste argumenten i litteraturen utifrån deras särskilda ståndpunkt. Låt oss nu titta närmare på de detaljerade kraven för ett sådant forskningsverktyg. Krav på ett argumentationssystem för att modellera naturalistisk vetenskaplig diskurs "Ontologies" är den term som används i kunskapsmodellering och agentforskning, och i allt högre grad inom den semantiska webbgemenskapen, för att beskriva en specifikation av begrepp, attribut och relationer (Gruber, 1993). Typiska ontologibaserade tillämpningar utvecklar en ontologi för att kontrollera tolkning eller semantisk annotation inom ett specifikt undersökningsområde (t.ex. en ontologi av problemlösningsmetoder) eller för att modellera en särskild aspekt av världen (t.ex. organisatoriska funktioner), vilket möjliggör maskin-till-maskin driftskompatibilitet och tolkning. Däremot föreslår vi en semiformell ontologi för vetenskaplig diskurs, främst för människor att kommunicera genom som ett medium för publicering och diskurs (även om vi ser agenter som huvudpersoner och inmutningsmakare någon gång), med det uttryckliga målet att stödja flera (ofta motstridiga) perspektiv. I detta avseende är det lika mycket en ontologi för principiell oenighet. Det krävs fortfarande samförstånd i den meningen att deltagarna ansluter sig till ontologin som ett rimligt språk för att "skapa och ta perspektiv" (Boland och Tenkasi, 1995), men i motsats till de flesta befintliga ontologitillämpningar behöver intressenterna inte alls komma överens om strukturen på det område som modelleras. All modellering är tolkning, men när det är meningen att det ska råda samförstånd får slutanvändarna inte möjlighet att ifrågasätta ontologin eller det sätt på vilket den har tillämpats. Däremot gör vårt modellsystem det tydligt att alla bidrag kan ifrågasättas. Detta betonas i användargränssnittets språk och hjälpinformation, som talar om "anspråk", och klargör att systemets funktion är att fungera som ett medium för att stödja och bestrida idéer på olika sätt. Buckingham Shum, etc. Ett representationssystem för argumenten i dokumenten måste uppnå en bra balans mellan uttrycklighet och användbarhet. Även om vår ontologi skulle kunna utformas för att stödja automatiserade resonemang och verifiering av argumentationsstrukturer av det slag som erbjuds i andra beräkningsargument modellering forskningssystem, om databasen ska befolkas av domänexperter från områden utanför kunskapsutveckling verkar det osannolikt att en kritisk massa av läsare av forskningsrapporter skulle känna sig benägen att lära sig ett sådant system eller ha förtroende för att publicera argumentkartorna de byggde med hjälp av det. Omvänt kommer ett alltför svagt system inte att tillhandahålla tillräckliga tjänster för att göra det värt läsarnas nytta när det används. Vi hävdar ännu inte att vi har levererat ett system med en stor användarbas, vilket är svårigheten att förhandla om denna kompromiss, men det är en primär begränsning i de konstruktioner som vi presenterar här. Vårt arbete utgår från traditionen av hypertextuell argumentation (se Buckingham Shum, 2003 för en historisk redogörelse för fältets uppkomst). Detta lägger tonvikten på interaktiva semiformella representationer, ofta med grafiska återgivningar, som kan bearbetas av både mänskliga och programvaruagenter. Vi beskriver senare hur specifik hypertextfunktionalitet stöder argumentmodellering i ett konceptkarteringsverktyg. Vårt modellsystem består av noder och länkar. Noder kan vara atomära eller sammansatta efter slutanvändarens gottfinnande. Atomnoder 1 uttrycks som korta delar av fri text som kortfattat sammanfattar ett "bidrag" (vid vilken granularitet forskaren än vill uttrycka detta). Till exempel kan en (valfritt otypad) atomnod helt enkelt vara namnet på en ny algoritm som forskaren vill lägga till i nätverket som ett bidrag, t.ex.: PageRank. En annan, skriven atomär nod kan sammanfatta ett empiriskt resultat: <Data> Prestanda på grundnivå kemi examen fördubblas efter utbildning på ChemVR-systemet. Dessa är nu objekt (loosely likely to published websites with URLs) som andra kan länka till i sitt eget arbete (men till skillnad från webben) med hjälp av en semantiskt inskriven länk. Vi hänvisar senare till noder som "Koncept" men i att förklara datamodellen, har funnit att det är mer användbart att hänvisa till dem i semantiskt hypertextspråk som noder. Buckingham Shum, etc. För fordon av kategorierna M1, N1 och N1 ska följande villkor vara uppfyllda: Struktur av ett påstående i diskursen ontologi. Som visas i figur 1 kan ett objekt valfritt tilldelas en typ (t.ex. Förutom atomnoder, två typer av sammansatta objekt kan användas som noder i påståenden. En uppsättning är en grupp av objekt (atomiska noder, uppsättningar eller påståenden) som användaren deklarerat för att dela ett gemensamt tema och göra det möjligt för dem att refereras av en enda namngiven nod (t.ex. Konstrutivistiska läroteorier). Påståenden tredubblar sig själva kan också kopplas från eller till andra atomnoder, uppsättningar eller påståenden. Denna häckning gör det möjligt för användare att bygga komplexa konceptuella strukturer och argumentstrukturer. För att illustrera trefaldiga påståenden, tänk på följande: Detta använder en av de allmänna relationerna använder / applicerar / är möjligt genom att hävda att Decision Forest klassificerare som studeras i papperet använder, tillämpar eller är möjligt med en välkänd metod, beslut trädinlärning. Den senare noden infördes i ett annat dokument, så denna länk har en kontextuell roll: den lokaliserar papperet nära liknande påståenden. Buckingham Shum, etc. Detta påstående använder det negativa, Supports/Challenges förhållandet är oförenligt med att koppla ett av de experimentella resultaten av detta dokument till ett resultat i en tredje papper. Förutom sin kontextuella roll, att lokalisera påståendet i närheten av andra jämförelser av klassificeringar, har detta påstående en retorisk roll: det kontrasterar mot delar av bevis som gör motstridiga påståenden. Prioriteringen av systemet för att stödja flera perspektiv innebär att det inte lägger till de typer av begränsningar som man kan förvänta sig när man på ett säkert sätt kan anta en enda världsbild. En forskare kanske tror att X är ett exempel på Y, men en kamrat kan argumentera motsatsen. Detta är innehållet i forskningsdiskussionen, men begränsar utrymmet för automatiserat resonemang. Vi fokuserar dock främst på argumentationsnivån, där domänmodellen växer fram som en sekundär produkt; andra modelleringsinsatser kan fokusera på områden där det finns samförstånd (eller där endast konsekventa åsikter är modellerade), och bygga rikare, mer begränsade representationer som kan stödja motsvarande mer avancerade resonemang. En länk mellan två noder skrivs med ett naturligt språkmärke från en disciplinspecifik dialekt, som i sin tur är medlem i en generisk, disciplinoberoende klass (t.ex. Problemrelaterad; taxonomisk; orsak. Strukturen för det aktuella diskursschemat visas schematiskt i figur 2. Vårt mål är att förse en given forskningsgemenskap med en dialekt som kommer att täcka de vanligaste påståenden som de gör (det kan mycket väl finnas exceptionella typer av bidrag som faller utanför uttryckligheten i vokabulären, men den generiska Andra Länk är tillgänglig för dessa situationer). Buckingham Shum, etc. Figur 2: Klassstrukturen i den vetenskapliga diskurs ontologin Att definiera relationer i termer av klass och dialekt innebär att samma klasser kan användas av forskarsamhällen som talar olika "dialekter", eller till och med olika språk: man kan ändra dialektbeteckningarna för relationerna, utan att ändra de underliggande relationsklasserna. När man tittar på Supports/Challenges klassen, vederlägger är helt klart en starkare term än är oförenligt med. Författare skulle vara försiktiga i sin användning, särskilt av starkare relationer, men klart de båda uttrycker också begreppet en negativ relation mellan två noder. Vi lägger därför till de uttryckliga begreppen polaritet och vikt (tabell 1) som är fördefinierade och används av systemet, men slutanvändarna uppmanas inte att tillhandahålla dessa. Att kombinera klasser, dialekter, polaritet och vikt innebär att vi kan resonera på en högre nivå av granularitet än individuella relationer, i att leverera tjänster genom att arbeta med relationer som delar kombinationer av dessa egenskaper (avsnitt 5). Buckingham Shum, etc. Genomsnittligt försäljningspris per enhet i unionen till icke-närstående kunder i unionen (euro/ton) Diskursen ontologi med polaritet och viktningar. På andra ställen har vi beskrivit iterationen från den första till den nuvarande versionen av ontologin. De relationella klasserna härleddes ursprungligen från en datadriven metod för modellering av naturalistisk argumentation då vi fann den inom en rad forskningsområden, inklusive datorstödd samverkan, textkategorisering, litteraturkritik, genetik, datafilosofi, tillämpad tekniketik och filmteori. Relations gemensamma för flera domäner identifierades som vi kunde klassificera i de klasser som visas ovan: Supports/Challenges, Problem Related, Taxonomic, Causality, Likhet, and General. Sammanflätad med denna nedifrån-och-upp-strategi var en teoretisk del av arbetet, som vi fann gjorde det möjligt för oss att kritisera och bekräfta de klasser vi hade härlett. Cognitive Coherence Relations teori (beskrivs nedan) ger en grund för relationsklasser, och föreställer relationer i par av motsatser, såsom bevisar och vederlägger, där den ena har positiva och den andra negativa implikationer. Diskursen ontologin utvecklades genom en kombination av teoretiska och datadrivna processer. Teorin-driven metod som bygger på psykolingvistik och beräkningsforskning om kognitiva koherensrelationer (CR), kombinerat med ett semiotiskt perspektiv på representation som betonar den tolkningsakt av modellering (Mancini och Buckingham Shum, 2001; Mancini, 2003). Enligt CCR-teorin är diskurskonsistens ett kognitivt fenomen som går utöver alla språkliga uttryck. Det beror på tolkens förmåga att skapa en koherent kognitiv representation av diskursens innehåll genom att upprätta sammanhängande kopplingar mellan dess delar. De kategorier av diskursen konnektivitet uttrycks i naturligt språk av specifika indikatorer, men dessa är bevis på de djupare kognitiva processer som naturligt språk optimeras för att uttrycka (Sanders och Noordman, 2000). Omfattande uppsättningar parametrar har föreslagits (Sanders, et al., 1993; Louwerse, 2001), som definierar ett utrymme av relationella primitiva genom vilka två diskursenheter kan relateras. De grundläggande sambanden är additivitet, tidsmässighet (sekvensitet) och kausalitet. Var och en av dessa är sedan parameteriserade: additivitet kan vara konjunktiv eller jämförande (likhet); kausalitet kan vara faktisk eller hypotetisk (villkorlighet); både orsakssamband och additiva relationer kan vara semantiska (t.ex. orsakseffekt) eller pragmatisk (t.ex. De kan ha positiv eller negativ polaritet (t.ex. Likhet eller kontrast; ordningen för de relaterade enheterna kan vara framåt (t.ex. orsakseffekt), bakåt (t.ex. effekt-orsak) eller dubbelriktad (t.ex. Förteckning). I tabell 2 sammanfattas detta system.
REF var först med att beskriva en av de mest omfattande modellerna för argumentation i vetenskapliga publikationer, med hjälp av som länkar mellan de epistemiska objekten Kognitiva koherensrelationer.
Modelling naturalistic argumentation in research literatures: Representation and interaction design issues
{'venue': 'International Journal of Intelligent Systems, Special', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}