論文の概要: Information Ecosystem Reengineering via Public Sector Knowledge Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15916v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 18:29:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.164796
• Title: Information Ecosystem Reengineering via Public Sector Knowledge Representation
• Title（参考訳）: 公共分野の知識表現による情報生態系の再構築
• Authors: Mayukh Bagchi,
• Abstract要約: IER(Information Ecosystem Reengineering)は、公共セクターサービスとスマートガバナンスプラットフォームのデジタルトランスフォーメーションにおける課題である。 本稿では,これらの知識表現複雑性の複数の層をアンタングル化する新しい手法,Representation Disentanglementを提案する。 このようなフレームワークは,公共部門における知識表現における説明可能性,トレーサビリティ,意味的透明性を実現する上で不可欠である,と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0829694003408499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Information Ecosystem Reengineering (IER) -- the technological reconditioning of information sources, services, and systems within a complex information ecosystem -- is a foundational challenge in the digital transformation of public sector services and smart governance platforms. From a semantic knowledge management perspective, IER becomes especially entangled due to the potentially infinite number of possibilities in its conceptualization, namely, as a result of manifoldness in the multi-level mix of perception, language and conceptual interlinkage implicit in all agents involved in such an effort. This paper proposes a novel approach -- Representation Disentanglement -- to disentangle these multiple layers of knowledge representation complexity hindering effective reengineering decision making. The approach is based on the theoretically grounded and implementationally robust ontology-driven conceptual modeling paradigm which has been widely adopted in systems analysis and (re)engineering. We argue that such a framework is essential to achieve explainability, traceability and semantic transparency in public sector knowledge representation and to support auditable decision workflows in governance ecosystems increasingly driven by Artificial Intelligence (AI) and data-centric architectures.
• Abstract（参考訳）: 複雑な情報エコシステム内の情報ソース、サービス、システムの技術的リコンディションであるIER(Information Ecosystem Reengineering)は、公共セクターサービスとスマートガバナンスプラットフォームのデジタルトランスフォーメーションにおける基礎的な課題である。 意味的知識管理の観点からは、IERはその概念化における潜在的無限の可能性、すなわち、知覚、言語、概念的相互結合の多段階混合の多様体性の結果によって、特に絡み合うようになる。 本稿では,これらの知識表現複雑性の複数の層をアンタングル化する手法を提案する。 この手法は、システム分析や(再)エンジニアリングにおいて広く採用されている理論的基盤と実装的堅牢なオントロジー駆動の概念モデリングパラダイムに基づいている。 このようなフレームワークは、パブリックセクターの知識表現における説明可能性、トレーサビリティ、セマンティック透明性を実現し、人工知能(AI)やデータ中心アーキテクチャによってますます推進されるガバナンスエコシステムにおける監査可能な意思決定ワークフローをサポートするために不可欠である、と我々は主張する。

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