Changing attitude patterns in group decision making process – a socio-technological approach

• Autorzy: Falkiewicz D. , Hołda M.

Warianty tytułu

PL

Wzorce zmiany zachowań w procesie podejmowania decyzji w grupie – podejście socjologiczno-technologiczne

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper proposes a novel approach to consensus reaching process, which combines a mathematical model and socio-psychological factors. We attempt to correlate two decision support systems: one with the teacher managing the process of reaching consensus within the laboratory groups of individuals, and computer-based system, with mathematical presumptions as for the consistency of the model with the reality of a particular social group.

PL

Przedmiotem niniejszego artykułu jest nowatorskie podejście do procesu osiągania konsensusu, łączące matematyczny model z czynnikami społeczno-psychologicznym. Autorki podjęły się próby skorelowania dwóch systemów wspomagania decyzji: rzeczywistego z nauczycielem zarządzającym procesem osiągania konsensusu w laboratoryjnych grupach studentów, a także informatycznego, którego matematyczne założenia były zgodne z realnymi zachowaniami określonej grupy społecznej.

Słowa kluczowe

EN

motivation; consensus; attitude patterns; opinion changing; influence matrix; decision support systems; fuzzy preference relations

PL

motywacja; konsensus; wzorce zachowań; zmiana opinii; macierz wpływu; systemy; wspomagania decyzji; rozmyte relacje preferencji

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej im. Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Czasopismo Techniczne. Automatyka
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 109, z. 1-AC
• Strony: 29--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., wz.

Twórcy

autor

Falkiewicz D.

• Katedra Automatyki i Technik Informacyjnych, Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Politechnika Krakowska

autor

Hołda M.

• Katedra Automatyki i Technik Informacyjnych, Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Politechnika Krakowska

Bibliografia

• [1] A Short Guide to Consensus Building, http://web.mit.edu/public/practice/cbh_ch1.html, 1-23 (date of access: 06.05.2012).
• [2] Butler C.T. & Rothstein A., On Conflict and Consensus, A Handbook on Formal Consensus Decision Making, http://www.ic.org/pnp/ocac/, 1-33 (date of access: 07.05.2012).
• [3] Corcoran N., Consensus – How to and Why, https:/www.msu.edu/~corcora5/prg/consensus.html?pagewanted=all, 1-5 (date of access: 07.05.2012).
• [4] Galam S., Sociophysics, A Physicists Modeling of Psycho-political Phenomena (Understanding Complex Systems), Springer, New York 2012.
• [5] Hanson S.O., Decision Theory: A Brief Introduction, Philosophy, vol. 23, Royal Institute of Technology, Stockholm, 1994, 1-94.
• [6] Kacprzyk J., Fedrizzi M., A ‘soft’ measure of consensus in the setting of partial (fuzzy) preferences, European Journal of Operational Research, vol. 34, Elsevier, 1988, 315-325.
• [7] Kacprzyk J., Zadrożny S., Soft computing and Web intelligence for supporting consensus reaching, [in:] Soft Computing, vol. 14, No. 8, Springer, Heidelberg 2010, 833-846.
• [8] Kacprzyk J., Zadrożny S., Raś Z., How to Support Consensus Reaching Using Action Rules: a Novel Approach, [in:] International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, World Scientific, vol. 18, No. 4, 2010, 451-470.
• [9] Karau S.J., Williams K.D., The effects of group cohesiveness on social loafing and social compensation, Group Dynamics: Theory, Research, and Practice, vol. 1(2), 1997, 156-168.
• [10] Kerr N.L, Tindale R.S., Group Performance and Decision Making, Annual Review of Psychology, vol. 55, 2004, 623-655.
• [11] Pan Z., Trust, influence, and convergence of behavior in social networks, Mathematical Social Sciences, Elsevier, vol. 60, issue 1, 2010, 69-78.
• [12] Zadeh L.A., A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages, Computers and Mathematics with Applications, vol. 9, No. 1, 1983, 149-184.

Uwagi

EN

Dominika Falkiewicz’s contribution is partially supported by the Foundation for Polish Science under International PhD Projects in Intelligent Computing. Project financed from The European Union within the Innovative Economy Operational Programme 2007–2013 and European Regional Development Fund.