Эпоха концептуального моделирования началась почти 50 лет назад со статьи Питера Чена о ER-диаграммах. За прошедшие годы сами модели и языки их разработки претерпели значительные изменения. В частности, в отдельный класс выделились модели, основанные на онтологиях (ontology-driven conceptual models). Тем не менее задачи, решаемые концептуальными моделями, остались прежними. Среди них — создание общего словаря и обеспечение единого понимания предметной области всеми заинтересованными сторонами, включая экспертов.

Однако на практике опубликованные модели редко переиспользуются. В отличие от нейронных сетей, они не являются «черным ящиком» и потому часто рассматриваются как «интерпретируемые» и «визуализируемые». Тем не менее, при описании сложных предметных областей такие модели нередко оказываются трудными для восприятия.

В докладе мы обсудим, как можно «объяснить» уже существующую модель, почему абстракция модели воспринимается как объяснение оригинала и какова семантика этого процесса.

Литература:

1. Akoka, Jacky et al. (2024). “Unraveling the foundations and the evolution of conceptual modeling—Intellectual structure, current themes, and trajectories”. In: Data & Knowledge Engineering 154, p. 102351. ISSN: 0169-023X. DOI: 10.1016/j.datak.2024.102351.
2. Romanenko, Elena, Diego Calvanese, and Giancarlo Guizzardi (2022a). “Abstracting Ontology-Driven Conceptual Models: Objects, Aspects, Events, and Their Parts”. In: Proc. of the 16th Int. Conf. on Research Challenges in Information Science (RCIS). Vol. 446. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer, pp. 372–388. DOI: 10.1007/978-3-031-05760-1_22.
3. Romanenko, Elena, Diego Calvanese, and Giancarlo Guizzardi (2022b). “Towards Pragmatic Explanations for Domain Ontologies”. In: Proc. of the 23rd Int. Conf. on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW). Vol. 13514. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer, pp. 201–208. ISBN: 978-3-031-17105-5. DOI: 10.1007/978-3-031-17105-5_15.
4. Romanenko, Elena, Diego Calvanese, and Giancarlo Guizzardi (2024a). “Evaluating quality of ontology-driven conceptual models abstractions”. In: Data & Knowledge Engineering 153, p. 102342. DOI: 10.1016/J.DATAK.2024.102342.
5. Romanenko, Elena, Diego Calvanese, and Giancarlo Guizzardi (2024b). “ExpO: Towards Explaining Ontology-Driven Conceptual Models”. In: Proc. of the 18th Int. Conf. on Research Challenges in Information Science (RCIS) Part II. Vol. 514. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer, pp. 20–28. DOI: 10.1007/978-3-031-59468-7_3.
6. Sales, Tiago Prince et al. (2023). “A FAIR catalog of ontology-driven conceptual models”. In: Data & Knowledge Engineering 147, p. 102210. ISSN: 0169-023X. DOI: 10.1016/j.datak.2023.102210.
7. Sousa, Isadora Valle et al. (2023). “What Do I Get from Modeling? – An Empirical Study on Using Structural Conceptual Models”. In: Proc. of the 27th Int. Conf. on Enterprise Design, Operations, and Computing (EDOC). Vol. 14367. Lecture Notes in Computer Science. Springer, pp. 21–38. DOI: 10.1007/978-3-031-46587-1_2.
8. Verdonck, Michael et al. (2019). “Comparing traditional conceptual modeling with ontology-driven conceptual modeling: An empirical study”. In: Information Systems 81, pp. 92–103. DOI: 10.1016/j.is.2018.11.009.
9. Weber, Erik, Jeroen Van Bouwel, and Leen De Vreese (2013). Scientific Explanation. SpringerBriefs in Philosophy. Springer. DOI: 10.1007/978-94-007-6446-0.