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dc.contributor.authorKriz, Jiri
dc.contributor.authorDohnal, Mirko
dc.contributor.authorFojtu, Katerina
dc.date.accessioned2021-06-23T10:16:24Z
dc.date.available2021-06-23T10:16:24Z
dc.date.issued2020-05-28
dc.identifier.citationRevista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 29, 2020, págs. 116-130es_ES
dc.identifier.issn1886-516X
dc.identifier.doi10.46661/revmetodoscuanteconempresa.3260
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10433/11038
dc.description.abstractSS (Strategic Scanning) is unique, partially subjective, inconsistent, interdisciplinary, vague and multidimensional process. Its description and optimisation suffers from IS (Information Shortage) and heterogeneity. IS eliminates straightforward application of traditional statistical methods. Heterogeneity problems are caused by heterogeneous nature of scanned information structures. Artificial Intelligence has developed some tools to solve such problems. Qualitative reasoning is one of them. It is based on the least information intensive quantifiers i.e. trends. There are four different trends i.e. qualitative values and their derivatives: plus/increasing; zero/constant; negative/decreasing; any value / any trend. The paper studies SS models based on ELEs (Equationless Heuristics). An example of ELE is ¿ If novelity is increasing then confidence is decreasing. A solution of a qualitative model is represented by a set S of scenarios and a set T of time transitions among these scenarios. The key information input into an ELE model is subjective knowledge of experts. A consensus among SS experts is often not reached because of inconsistencies of experts¿ knowledge. The SS case study is 12 dimensional (e.g. Freshness, Relevance) and based on 12 ELEs. There are 29 scenarioses_ES
dc.description.abstractSS (Strategic Scanning) es un proceso único, parcialmente subjetivo, inconsistente, interdisciplinario, vago y multidimensional. Su descripción y optimización adolece de IS (escasez de información) y heterogeneidad. IS elimina la aplicación directa de los métodos estadísticos tradicionales. Los problemas de heterogeneidad son causados por la naturaleza heterogénea de las estructuras de información escaneadas. La Inteligencia Artificial ha desarrollado algunas herramientas para resolver tales problemas. El razonamiento cualitativo es uno de ellos. Se basa en los cuantificadores que requieren menos información, es decir, las tendencias. Hay cuatro tendencias diferentes, es decir, valores cualitativos y sus derivados: más / creciente; cero / constante; negativo / decreciente; cualquier valor / cualquier tendencia. El artículo estudia los modelos SS basados en ELE (heurística sin ecuaciones). Un ejemplo de ELE es: si la novedad aumenta, la confianza disminuye. La solución de un modelo cualitativo está representada por un conjunto S de escenarios y un conjunto T de transiciones de tiempo entre estos escenarios. La entrada de información clave en un modelo ELE es el conocimiento subjetivo de los expertos. A menudo no se llega a un consenso entre los expertos en SS debido a inconsistencias en el conocimiento de los expertos. El estudio de caso de SS es de 12 dimensiones (por ejemplo, Frescura, Relevancia) y se basa en 12 ELE. Hay 29 escenarios.es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad Pablo de Olavidees_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherUniversidad Pablo de Olavidees_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectStrategices_ES
dc.subjectScanninges_ES
dc.subjectTrendes_ES
dc.subjectTransitiones_ES
dc.subjectInformation shortagees_ES
dc.subjectComplexes_ES
dc.subjectEstratégicoes_ES
dc.subjectEscaneoes_ES
dc.subjectTendenciaes_ES
dc.subjectTransiciónes_ES
dc.subjectEscasez de informaciónes_ES
dc.subjectComplejoes_ES
dc.titleModels of strategic management scanning based on trend heuristics as the least information intensive quantifierses_ES
dc.title.alternativeModelos de escaneo de gestión estratégica basados en tendencias heurísticas como cuantificadores intensivos de menor informaciónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES


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