Онтологічне моделювання для автоматизації обробки анкетних даних

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.314129

Ключові слова:

онтологічне моделювання, анкетні дані, інтеграція даних, автоматизація систем ухвалення рішень, аналіз анкетних даних, дошкільна освіта

Анотація

Об’єктом дослідження є аналіз анкетних даних із застосуванням онтологічного моделювання. Проблема полягає в тому, що традиційні методи обробки анкетних даних часто виявляються недостатньо ефективними при роботі з великими обсягами інформації та не дозволяють автоматизувати багато процесів аналізу.

У результаті дослідження розроблено онтологію, яка структурує та аналізує дані анкетних опитувань, що забезпечує більш точне виявлення прихованих взаємозв’язків між змінними. Використовуючи ці теоретичні положення, було створено інформаційну систему оцінки якості засвоєння компетенцій дітей дошкільного віку. Як респондентів було досліджено 150 дітей із різних дошкільних закладів. Запропонований у статті метод інтеграції даних суттєво полегшив процес аналізу даних як по групах, так і по окремих респондентах.

Ключовою відмінністю запропонованої методики є автоматизація рутинних операцій аналізу даних на основі онтологічної структури, що значно спрощує обробку великих обсягів інформації. Це дозволяє вирішити проблему обмежень традиційних методів аналізу та робить аналіз даних більш масштабованим і відтворюваним.

Практичне застосування результатів можливе в маркетингу для аналізу задоволеності клієнтів, сегментації ринку та оцінки ефективності рекламних кампаній. У освітній сфері онтологія може бути використана для оцінки якості програм та аналізу думок респондентів, а в соціології — для аналізу громадської думки та проведення досліджень соціальних явищ.

Таким чином, запропонована онтологія надає ефективний інструмент для аналізу великих обсягів анкетних даних, що дозволяє організаціям ухвалювати більш обґрунтовані рішення та підвищувати свою ефективність

Біографії авторів

Kainizhamal Iklassova, Non-Profit Limited Company "Manash Kozybayev North Kazakhstan University"

PhD, Associate Professor

Department of Information and Communication Technologies

Aliya Aitymova, Non-Profit Limited Company "Manash Kozybayev North Kazakhstan University"

PhD, Senior Lecturer

Department of Theory and Methods of Primary and Preschool Education

Oxana Kopnova, Non-Profit Limited Company "Manash Kozybayev North Kazakhstan University"

Senior Lecturer

Department of Mathematics and Informatics

Anna Shaporeva, Non-Profit Limited Company "Manash Kozybayev North Kazakhstan University"

PhD, Senior Lecturer, Head of Department

Department of "Building and design"

Gulmira Abildinova, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor

Department of Computer Science

Zhanat Nurbekova, Abai Kazakh National Pedagogical University

Professor-Researcher

Leila Almagambetova, Branch of the Joint-Stock Company National Center of Professional Development «Orleu» Institute for Professional Development in North Kazakhstan Region»

Director

Alexey Gorokhov, Non-Profit Limited Company "Manash Kozybayev North Kazakhstan University"

Senior Lecturer, Master's Degree

Department of "Theory and methodology of physical and military education"

Zhanat Aitymov, Municipal State-Owned Enterprise "Higher Construction and Economic College"

Teacher

Посилання

  1. Hanscom, B., Lurie, J. D., Homa, K., Weinstein, J. N. (2002). Computerized Questionnaires and the Quality of Survey Data. Spine, 27 (16), 1797–1801. https://doi.org/10.1097/00007632-200208150-00020
  2. Cartwright, A. (1986). Who responds to postal questionnaires? Journal of Epidemiology & Community Health, 40 (3), 267–273. https://doi.org/10.1136/jech.40.3.267
  3. Martin, E., Polivka, A. E. (1995). Diagnostics for Redesigning Survey Questionnaires: Measuring Work in the Current Population Survey. Public Opinion Quarterly, 59 (4), 547–567. https://doi.org/10.1086/269493
  4. Chang, R. M., Kauffman, R. J., Kwon, Y. (2014). Understanding the paradigm shift to computational social science in the presence of big data. Decision Support Systems, 63, 67–80. https://doi.org/10.1016/j.dss.2013.08.008
  5. Feijóo, C., Gómez-Barroso, J. L., Voigt, P. (2014). Exploring the economic value of personal information from firms’ financial statements. International Journal of Information Management, 34 (2), 248–256. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.12.005
  6. Klee, S., Janson, A., Leimeister, J. M. (2021). How Data Analytics Competencies Can Foster Business Value– A Systematic Review and Way Forward. Information Systems Management, 38 (3), 200–217. https://doi.org/10.1080/10580530.2021.1894515
  7. Jansen, B. J., Jung, S., Salminen, J. (2023). Finetuning Analytics Information Systems for a Better Understanding of Users: Evidence of Personification Bias on Multiple Digital Channels. Information Systems Frontiers, 26(2), 775–798. https://doi.org/10.1007/s10796-023-10395-5
  8. Tuovinen, L., Smeaton, A. F. (2022). Privacy-aware sharing and collaborative analysis of personal wellness data: Process model, domain ontology, software system and user trial. PLOS ONE, 17 (4), e0265997. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265997
  9. Alshammari, M., Simpson, A. (2018). Personal Data Management: An Abstract Personal Data Lifecycle Model. Business Process Management Workshops, 685–697. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74030-0_55
  10. Moore, J., Goffin, P., Wiese, J., Meyer, M. (2022). Exploring the Personal Informatics Analysis Gap: “There’s a Lot of Bacon.” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 28 (1), 96–106. https://doi.org/10.1109/tvcg.2021.3114798
  11. Deutch, D., Milo, T. (2011). A quest for beauty and wealth (or, business processes for database researchers). Proceedings of the thirtieth ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART symposium on Principles of database systems (PODS '11). Association for Computing Machinery. New York. https://doi.org/10.1145/1989284.1989286
  12. Bellomarini, L., Benedetto, D., Gottlob, G., Sallinger, E. (2022). Vadalog: A modern architecture for automated reasoning with large knowledge graphs. Information Systems, 105, 101528. https://doi.org/10.1016/j.is.2020.101528
  13. Janssen, M., van der Voort, H., Wahyudi, A. (2017). Factors influencing big data decision-making quality. Journal of Business Research, 70, 338–345. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.007
  14. Iklassova, K., Aitymova, A., Kopnova, O., Sarzhanova, A., Abildinova, G., Kushumbayev, A., Aitymov, Z. (2024). Construction of a fuzzy model for managing the process of forming IT-competences. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (3 (129)), 32–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.306183
  15. Aitymova, A., Shaporeva, A., Kopnova, O., Kushumbayev, A., Aitymov, Z. (2022). Development and modeling of combined components of the information environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (116)), 51–60. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.255084
  16. Aitymova, A., Iklassova, K., Abildinova, G., Shaporeva, A., Kopnova, O., Kushumbayev, A. et al. (2023). Development of a model of information process management in the information and educational environment of preschool education organizations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (122)), 95–105. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.276253
  17. Kulikov, V., Iklassova, K., Kazanbayeva, A. (2020). Entropy based decision making method in managing the development of a socioinformational system. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 98 (1), 92–102.
Онтологічне моделювання для автоматизації обробки анкетних даних

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-10-30

Як цитувати

Iklassova, K., Aitymova, A., Kopnova, O., Shaporeva, A., Abildinova, G., Nurbekova, Z., Almagambetova, L., Gorokhov, A., & Aitymov, Z. (2024). Онтологічне моделювання для автоматизації обробки анкетних даних. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(2 (131), 36–52. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.314129

Номер

Том 5 № 2 (131) (2024): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Kainizhamal Iklassova, Aliya Aitymova, Oxana Kopnova, Anna Shaporeva, Gulmira Abildinova, Zhanat Nurbekova, Leila Almagambetova, Alexey Gorokhov, Zhanat Aitymov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.