論文の概要: Value of Information for Argumentation based Intelligence Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08180v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 14:28:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-17 15:06:47.766617
- Title: Value of Information for Argumentation based Intelligence Analysis
- Title（参考訳）: 議論に基づく情報分析のための情報価値
- Authors: Todd Robinson
- Abstract要約: 海洋領域におけるインテリジェンス分析を表す引数フレームワーク内の情報の価値を示す。
我々は、フレームワーク内の有限個の引数の中で最も重要な引数と、評価の出力を変更するために追加できる引数と攻撃を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Argumentation provides a representation of arguments and attacks between
these arguments. Argumentation can be used to represent a reasoning process
over evidence to reach conclusions. Within such a reasoning process,
understanding the value of information can improve the quality of decision
making based on the output of the reasoning process. The value of an item of
information is inherently dependent on the available evidence and the question
being answered by the reasoning. In this paper we introduce a value of
information on argument frameworks to identify the most valuable arguments
within the finite set of arguments in the framework, and the arguments and
attacks which could be added to change the output of an evaluation. We
demonstrate the value of information within an argument framework representing
an intelligence analysis in the maritime domain. Understanding the value of
information in an intelligence analysis will allow analysts to balance the
value against the costs and risks of collection, to effectively request further
collection of intelligence to increase the confidence in the analysis of
hypotheses.
- Abstract（参考訳）: argumentationは、これらの引数間の引数とアタックの表現を提供する。
議論は、結論に達する証拠よりも推論過程を表すのに使うことができる。
このような推論プロセスにおいて、情報の価値を理解することは、推論プロセスの出力に基づいて意思決定の質を向上させることができる。
情報の項目の価値は、本質的に利用可能な証拠と推論によって答えられる質問に依存します。
本稿では,フレームワーク内の引数の有限集合内でもっとも価値のある引数を特定するための議論フレームワークの情報の価値と,評価の出力を変更するために追加できる議論と攻撃について紹介する。
海洋領域におけるインテリジェンス分析を表す引数フレームワーク内の情報の価値を示す。
インテリジェンス分析における情報の価値を理解することで、アナリストは収集のコストとリスクに対する価値のバランスをとることができ、仮説分析の信頼性を高めるために、より効果的なインテリジェンスの収集を要求できる。
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