Negotiation in group decision support systems - An approach based in argumentation and satisfaction

Abstract

Today, in large organizations, most of the decision-making processes (strategic and operational) are carried out in a group. There are several reasons why this is so: if, on the one hand, it is believed that it is possible to make better decisions in a group, on the other hand, the organizational charts of these organizations force to do so. However, in a world that is increasingly global, it is difficult to bring together decision-makers in the same space at the same time, making it impossible to conduct typical face-to-face meetings and benefit from the advantages associated with group decision-making. In order to overcome this impossibility of interaction,Web-based Group Decision Support Systems have been studied. These systems allow decision-makers to participate in the decision-making process anytime, anywhere, by simply having an internet connection. For the most part, these systems use algorithms/models capable of proposing one or more solutions to a given problem, based on the preferences defined by each of the decision-makers. However, with this type of approach, decision-makers interact in a very limited way and the decision-making process is practically non-existent, making it very difficult to present/exchange views, justify opinions and perceive the intentions of each decision-maker. The work described in this thesis intended to study strategies that allow the support of dispersed groups (through the use of Group Decision Support Systems) in decisionmaking processes, taking advantage, as far as possible, of the benefits associated with face-to-face group decision-making. To achieve this goal, it was studied if: (1) intelligent agents would be able to act according to a style of behavior assigned to them and thus represent the intentions of the decision-makers; (2) it was possible to predict each decision-maker’s perception of the decision quality and to use this indicator in order to enhance it; (3) an automatic negotiation model would be able to create intelligence, involving decision-makers in the process, making it transparent and allowing both decision-makers and intelligent agents to take advantage of the generated knowledge. For the first objective (1), a model that allowed the decision-makers to represent their intentions regarding the decision-making process was defined. In order to present the set of stances considered to exist in this context, five styles of behavior (dominating, integrating, compromising, avoiding and obliging) that vary according to four dimensions (resistance to change, activity level, concern for self and concern for others) were defined. A case study to understand how decision-makers perceive each behavior style was also conducted. Later, using a prototype, simulations of group decision-making processes were performed (using the values found in the case study), using agents configured with the considered behaviors. For the second objective (2), a model for predicting the decision-makers’ perception of the decision quality (called satisfaction model) was formulated. The formulation of the model followed a set of assumptions and premises found in the literature, which allowed to define the points to be considered, as well as the behavior of the model itself in relation to those points. The points considered in this model were: expectations of the decision-makers, evaluation of alternatives, affective aspects, intentions and results. This model was then applied to other developed algorithms and models in order to study its applicability and potentialities. For the third objective (3), an argumentation-based dialogue model to allow the reflection of the dialogues made by decision-makers in face-to-face group decisionmaking processes was formulated. In order for the agents’ dialogues to be perceptible by decision-makers, a set of illocutions to be used by the agents (appropriate to the context of group decision-making) was defined. A communication model was also defined in order to allow the agents to perform a dialogue sequence/logic similar to that practiced by real decision-makers. In order to allow agents and decision-makers to use arguments to justify opinions and requests, as well as to allow agents to use the knowledge generated in the messages exchanged by the decision-makers, an argumentation framework was developed. In order to have the desired impact on the behavioral styles modeled on the agents, sets of rules and formulas have been defined to establish how the agents participate in the dialogues, as well as their assessment of the incoming requests. By analyzing the obtained results, it was proved that the proposed behavioral styles model is perceived in a similar way by the decision-makers. In this way, it was possible to find performance values for each of the considered dimensions, which can be used to model agents. In addition, it was also found that the agents were able to correctly exhibit the behaviors with which they were modeled. With respect to the proposed satisfaction model, it has shown to have numerous applications such as: being able to enhance the satisfaction of the decision-makers and of the group, and serving as a metric to evaluate different models of automatic negotiation or decision support systems. It was also proved that agents that use the satisfaction model as a tool to predict the final satisfaction of the decision-makers they represent are able to obtain better and more consensual decisions when compared with agents that do not use it. It was also possible to observe that the argumentation-based dialogue model allows decision-makers to follow/perceive the decision process. In addition, it was found that the model works correctly with multiple agents. It has also been found that the agents are able to use the messages created by the decision-makers in order to make the dialogues more intelligent. It was also possible to prove that the modeling of behavioral styles on agents to represent the intentions of the decision-makers, in the context of group decisionmaking, significantly helps in obtaining higher quality and more consensual decisions. To develop systems/models to support dispersed groups is an extremely complex topic. For these systems to achieve better results, special attention should be paid to the interests of the decision-makers and not just focus on the problem. It has been shown that working on communication and representation strategies is extremely relevant in what is the capacity to propose higher quality decisions and to reach consensual decisions more easily.

Atualmente, nas grandes organizações, a maioria dos processos de tomada de decisão (estratégicos e operacionais) são realizados em grupo. Existem vários motivos que levam a que isso aconteça: se por um lado se acredita que em grupo é possível obter melhores decisões, por outro lado, os organogramas destas organizações a isso o obrigam. No entanto, num mundo que é cada vez mais global, torna-se difícil reunir decisores num mesmo espaço ao mesmo tempo, impossibilitando: a realização das típicas reuniões “cara-a-cara” e beneficiar das vantagens associadas à tomada de decisão em grupo. Com o objetivo de ultrapassar esta impossibilidade de interação, têm vindo a ser estudados Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo baseados na web. Estes sistemas permitem que os decisores participem no processo de decisão em qualquer altura e em qualquer lugar, bastando para isso terem uma ligação à internet. Na sua maioria, estes sistemas utilizam algoritmos/modelos capazes de propor uma ou mais soluções para um determinado problema, com base nas preferências definidas por cada um dos decisores. Contudo, com este tipo de abordagem, os decisores interagem de uma forma extremamente limitada e o processo de decisão é praticamente inexistente, tornando-se muito difícil apresentar/trocar pontos de vista, justificar opiniões e perceber as intenções de cada um dos decisores. O trabalho que é descrito nesta tese pretendeu estudar estratégias que permitam suportar grupos dispersos (através da utilização de Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo) em processos de tomada de decisão, tirando partido, tanto quanto possível, dos benefícios associados à tomada de decisão em grupo do tipo presencial. Para alcançar este objetivo, foi estudado se: (1) agentes inteligentes seriam capazes de atuar de acordo com um estilo de comportamento que lhes fosse atribuído e assim representar as intenções dos decisores; (2) era possível prever a perceção da qualidade da decisão de cada decisor e utilizar este indicador de forma a potenciá-la; (3) um modelo de negociação automática seria capaz de criar inteligência, envolvendo os decisores no processo, tornando-o transparente e permitindo que tanto decisores como agentes inteligentes pudessem usufruir do conhecimento gerado. Para o primeiro objetivo (1), foi definido um modelo que permitisse aos decisores representarem as suas intenções relativamente ao processo de tomada de decisão. Para exibir o conjunto de posturas que se considera existir neste contexto, foram definidos cinco estilos de comportamento (dominating, integrating, compromising, avoiding e obliging) que variam de acordo com quatro dimensões (resistance to change, activity level, concern for self e concern for others). Foi também realizado um caso de estudo para perceber de que forma os decisores percecionavam cada um dos estilos de comportamento. Posteriormente, utilizando um protótipo, foram realizadas simulações (recorrendo aos valores encontrados no caso de estudo) de processos de tomada de decisão em grupo, utilizando agentes configurados com os comportamentos considerados. Para o segundo objetivo (2), foi formulado um modelo de previsão da perceção da qualidade da decisão (denominado de modelo da satisfação) dos decisores relativamente à solução proposta. A formulação do modelo obedeceu a um conjunto de suposições e premissas existentes na literatura, que permitiram definir os pontos a serem considerados, assim como o comportamento do próprio modelo face a esses pontos. Os pontos considerados neste modelo foram: expetativas dos decisores, avaliação das alternativas, aspetos afetivos, intenções e resultados. Este modelo foi depois aplicado a vários outros algoritmos e modelos desenvolvidos de forma a estudar a sua aplicabilidade e as suas potencialidades. Para o terceiro objetivo (3), foi formulado um modelo de diálogo baseado em argumentação que permitisse refletir os diálogos realizados por decisores em processos de tomada de decisão em grupo do tipo presencial. Para que os diálogos realizados pelos agentes fossem percetíveis aos olhos dos decisores, foi definido um conjunto de ilocuções (adequadas ao contexto da tomada de decisão em grupo) para serem utilizadas pelos agentes. Foi ainda definido um modelo de comunicação de forma a permitir que os agentes fossem capazes de realizar uma sequência/lógica de diálogo similar à praticada por decisores reais. Foi também definida uma framework de argumentação de forma a permitir aos agentes e decisores a utilização de argumentos para justificar opiniões e pedidos, assim como, para permitir aos agentes utilizar o conhecimento gerado nas mensagens trocadas pelos decisores. Para que os estilos de comportamento modelados nos agentes tivessem o impacto desejável, foram definidos conjuntos de regras e fórmulas para estabelecer a forma como os agentes participam nos diálogos, assim como, a avaliação que fazem dos pedidos recebidos. Analisando os resultados obtidos, provou-se que o modelo de estilos de comportamento proposto é percecionado de forma semelhante pelos decisores. Desta forma, foi possível encontrar valores de atuação para cada uma das dimensões consideradas, que podem ser utilizados para modelar agentes. Além disto, também se verificou que os agentes foram capazes de exibir corretamente os comportamentos com que foram modelados. Relativamente ao modelo de satisfação proposto, este demonstrou ter inúmeras aplicabilidades, tais como: ser capaz de potenciar a satisfação dos decisores e do grupo, e servir como métrica para avaliar diferentes modelos de negociação automática ou sistemas de apoio à decisão. Provou-se ainda que agentes que utilizam o modelo de satisfação como uma ferramenta de previsão da satisfação final dos decisores que representam, conseguem obter decisões melhores e mais consensuais quando comparados com agentes que não o utilizam. Foi ainda possível observar que o modelo de diálogo baseado em argumentação permite que os decisores acompanhem/percebam o processo de decisão. Além disto, verificou-se que o modelo funciona corretamente com múltiplos agentes. Verificou-se também que os agentes são capazes de utilizar as mensagens criadas pelos decisores de forma a tornar os diálogos mais inteligentes. Foi ainda possível provar que a modelação de estilos de comportamento em agentes, para representar as intenções dos decisores no contexto da tomada de decisão em grupo, também ajuda significativamente na obtenção de decisões de maior qualidade e mais consensuais. Desenvolver sistemas/modelos para suportar grupos dispersos é um tópico extremamente complexo. Para que estes sistemas alcancem melhores resultados, deve ser dada especial atenção aos interesses dos decisores e não focar apenas o problema. Demonstrou-se que trabalhar estratégias de comunicação e de representação são aspetos extremamente relevantes naquilo que é a capacidade de propor decisões de maior qualidade e de alcançar decisões consensuais mais facilmente.