Schválené projekty 2018

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2018

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 55 008 271 Kč

Z toho 2.5% - 1 375 200 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakulta přidělená částka v Kč
FBI  1 169 170
EKF  3 711 750
FAST  2 600 000
FS  8 523 694
FEI 14 727 528
HGF  6 164 359
FMT  7 136 570
VC  9 600 000
CELKEM 53 633 071

KódSP2018/146
Název projektuHodnocení srovnávacích aplikací pomocí kognitivní analýzy a metody analýzy obalu dat
ŘešitelMartiník Ivo doc. RNDr., Ph.D.
Školitel projektu
Období řešení projektu01.01.2018 - 31.12.2018
Předmět výzkumuPředmět výzkumu v rámci projektu:
a.Přesně vyspecifikovat, co je předmětem výzkumu, současný stav řešení, strukturované rešerše.
Předmětem výzkumu je spojit znalosti kognitivní analýzy a analýzy obalu dat (DEA) a zjistit, zda údaje, které jsou poskytnuty aplikacemi pro srovnání výrobků či služeb, jsou v analogii s tím, co uvádějí uživatelé, kteří daný produkt již vlastní či využívají.
Kognitivní věda je transoborovou disciplínou, která se snaží vědy, jako je psychologie, neurofyzilogie informatika, umělá inteligence, lingvistika apod. integrovat a nahlížet na celou jejich problematiku komplexně. Je to věda, která je transdisciplinární a usiluje o pochopení procesu myšlení, učení a rozhodování. Kognitivní věda se opírá o výsledky výzkumů z oblasti neurofyziologie, biologie, psychologie, umělé inteligence, teorie informace, lingvistiky, antropologie a dalších vědních oblastí. Myšlení se snaží pochopit s využitím výpočetních procedur v pojmech tzv. reprezentujících struktur mysli, které na tyto struktury aplikují matematicko-statistické a jiné metody.
Existuje mnoho vědních disciplín, které spojují informační a kognitivní vědu, např. umělá inteligence (učení a adaptace expertních systémů či neuronových sítí), human computer interaction, kognitivní psychologie apod. V tomto projektu se primárně budeme zaobírat analýzou textů, tedy spojením kognitivní analýzy a lingvistikou. Přesněji řečeno, budeme řešit automatizaci informačních procesů – automatické indexování či tvorba selekčního jazyka.
Na základě zjištěných kognitivních analýz textů dojde ke sběru dat a přiřazení statusu vstupní či výstupní proměnné, tak aby mohl být proveden výpočet efektivnosti pomocí DEA modelů. DEA modely obecně slouží pro hodnocení technické efektivity produkčních jednotek systému na základě velikosti vstupů a výstupů. Protože vstupů a výstupů může být více druhů, řadí se DEA mezi metody vicekriteriálního rozhodování. V tomto případě pak nebudeme zcela hovořit o technické efektivnosti, ale spíše o nějaké její modifikaci – preferenční efektivnosti.
Analýza z těchto DEA modelů pak bude sloužit k porovnání toho, co nabízejí srovnávací aplikace. Tyto analýzy pak mohou vést i k doporučení, jak dané aplikace vylepšit a na co je zaměřit.
V současnosti neexistuje mnoho prací, které by se zaobírali spojením těchto problematik. Některé publikace jsou uvedený níže, v rešerši literatury. My se primárně budeme zaměřovat na produkty a služby bank či pojišťoven, nicméně vzhledem k zapojení studentů magisterského studia, je možné, že oblast analýzy se zvětší na vzdělávání apod.

Literatura:
[1] Lo Storto C. (2013) Evaluating ecommerce websites cognitive efficiency: an integrative framework based on data envelopment analysis. Appl Ergon. 2013 Nov; 44(6): 1004-14. DOI: 10.1016/j.apergo.2013.03.031.
[2] M. Cao, Q. Zhang, J. Seydel, B2C e-commerce web site quality: an empirical examination, Industrial Management & Data Systems, 105 (2005) 645-661.
[3] E.T. Loiacono, R.T. Watson, D.L. Goodhue, WebQuality: an instrument for consumer evaluation of web sites, International Journal of Electronic Commerce, 11 (2007) 51-87.
[4] Z.Q. Qi, Y. Xu, L. Wang, Y. Song, Online multiple instance boosting for object detection, Neurocomputing, 74 (2011) 1769-1775.
[5] M.J. Farrell, The measurement of productive efficiency, Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), (1957) 253-290.
[6] A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes, Measuring the efficiency of decision making units, European journal of operational research, 2 (1978) 429-444.
[7] R.D. Banker, A. Charnes, W.W. Cooper, Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis, Management science, 30 (1984) 1078-1092.
[8] R. Färe, S. Grosskopf, Productivity and intermediate products: a frontier approach, Economics Letters, 50 (1996) 65-70.
[9] T.R. Sexton, H.F. Lewis, Two-stage DEA: An application to major league baseball, Journal of Productivity Analysis, 19 (2003) 227- 249.
[10] S.N. Hwang, T.L. Kao, Measuring Managerial Efficiency in Non-Life Insurance Companies: An Application of Two-Stage Data Envelopment Analysis, International Journal of Management, 23 (2006).
[11] C. Kao, S.-N. Hwang, Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan, European Journal of Operational Research, 185 (2008) 418-429.
[12] W.D. Cook, L.M. Seiford, Data envelopment analysis (DEA) – Thirty years on, European Journal of Operational Research, 192 (2009) 1-17.
[13] L.M. Seiford, J. Zhu, Profitability and marketability of the top 55 US commercial banks, management science, 45 (1999) 1270-1288.
[14] J. Zhu, Multi-factor performance measure model with an application to Fortune 500 companies, European journal of operational research, 123 (2000) 105-124.
[15] J.C. Paradi, S. Rouatt, H. Zhu, Two-stage evaluation of bank branch efficiency using data envelopment analysis, Omega, 39 (2011) 99-109.
[16] P. Wanke, C. Barros, Two-stage DEA: An application to major Brazilian banks, Expert Systems with Applications, 41 (2014) 2337- 2344.
[17] Y. Chen, J. Zhu, Measuring information technology's indirect impact on firm performance, Information Technology and Management, 5 (2004) 9-22.
[18] Y.M. Wang, K.-S. Chin, Some alternative DEA models for two-stage process, Expert Systems with Applications, 37 (2010) 8799- 8808.

b. Explicitně definovat cíl projektu.
Cílem projektu je porovnat výsledky srovnávacích aplikací a metody DEA, která bude počítat efektivnost již použitých výrobků či použitých služeb.
1. Definice produktů či služeb, pro které bude analýza prováděna – primárně se bude jednat o bankovní a pojišťovací produkty, ale je možno analyzovat i prostředí IT (produkty, jako je PC, hard disky apod.) či vzdělávání. Tyto další oblasti budou definovány na základě zaměření studentů a jejich diplomových prací.
2. Analýza a definování klíčových proměnných, které jsou důležité pro dané produkty či služby. Na základě těchto informací bude použita kongnitivní analýza a budou klíčové proměnné hledány i v textech již uspokojených uživatelů.
3. Použití základních a rozšířených DEA modelů pro výpočty efektivnosti, přičemž rozšířenost modelů lze vidět v pravděpodobném použití binárních či ordinálních proměnných.
4. Analýza a porovnání výsledků DEA modelů a porovnávacích aplikací.

c. Detailně a jasně popsat metodiku postupu řešení.
1. Sběr a rešerše odborné literatury
Rešerše odborné literatury (teoretické i aplikační) v oblastech problematiky SME a Data anvelopment analysis a dalších oblastí. Důraz bude kladen na zdroje zařazené v citačních databázích SCOPUS a Web of Science.
2. Sběr a analýza dat
Sběr dat bude probíhat primárně webů, které mají srovnávací aplikace v oblasti bankovních a pojišťovacích produktů a služeb. Rovněž analýza dalších prostředí (IT, vzdělávání). Základem bude definovat přesné a jasné otázky, které by definovali a popisovali nejlépe dané prostředí.
3. Vytvoření softwaru na kognitivní analýzu textů
Na základě rešerše a možnosti dat bude sestaven kód, který bude pro dané prostředí vygenerovat potřebné informace pro DEA analýzu. Tento software pomůže jak ke sběru dat, tak očekáváme, že pomůže definovat, jestli proměnná je vstupního či výstupního charakteru.
4. Výpočet efektivnosti pomocí DEA modelů
Využití základních a rozšířených modelů DEA (předpokládáme, že zde budou binární či ordinální proměnné, na které nelze aplikovat klasické DEA modely). Rovněž předpokládáme, že budou základní modely DEA modifikovány, jelikož budeme řešit primárně tzv. preferenční efektivnost.
5. Porovnání výsledků porovnávacích aplikací a DEA modelů
Celková a hluboká analýza všech výsledků pro veškerá prostředí a vytvoření doporučení, jak vylepšit aplikace srovnávání.

d. Popsat a uvést vstupní data, na kterých bude výzkum prováděn, typy dat, databáze.
Jako vstupní data budou sloužit webové prohlížeče, které se zaobírají produkty bank a pojišťoven – tzv. srovnávače. Analýza bude probíhat pro aktuální období, tedy rok 2017 a 2018, pokud budou data pro tuto oblast dostupná.

e.Popsat a detailně uvést časový harmonogram řešení.
1/2018 – 2/2018 - Sběr a rešerše odborné literatury
2/2018 – 3/2018 - Sběr a analýza dat
4/2018 – 5/2018 – Aplikace kongnitivní analýzy – diplomová práce a konference FedCSIS
6/2018 – 9/2018 - Aplikace klasických a rozšířených modelů DEA a dalším rozšířením – konference MME, SGEM
10/2018 – 12/2018 – Analýza výsledků a příprava doporučení pro vylepšení porovnávacích aplikací
Členové řešitelského týmuMgr. Ing. Lucie Chytilová, Ph.D.
Bc. Lukáš Josefus
Bc. Veronika Kubáčková
doc. RNDr. Ivo Martiník, Ph.D.
Ing. Radek Němec, Ph.D.
Ing. Miloš Švaňa
Bc. Anna Vaňková
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Specifikace výstupů výzkumu (cíl projektu)
V projektu plánujeme:
– 1 publikace v časopisu Jimp
– 2 publikace v časopisu Jsc
– 4 konference, které mají sborníky ve Wos
– 1 doktorandská konference
– 1 software

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
40200,-40200,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)30000,-30000,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti10200,-10200,-
2. Stipendia88800,-88800,-
3. Materiálové náklady57000,-61843,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek43000,-13876,-
5. Služby83000,-109241,-
6. Cestovní náhrady21000,-19040,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory37000,-37000,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady370000,-
Uznané náklady370000,-
Celkem běžné finanční prostředky370000,-370000,-