[en] Multicriteria Spatial Decision Support System (MC-SDSS) is one of the most common tools for solving the spatial decision problems. Using the MC-SDSS in the Web 2.0 environment enhances the collaborative decision making by providing a flexible problem-solving framework, where the relevant GIS-based multicriteria decision analysis (MCDA) tools and information are provided for active participation/collaboration. However, the Web 2.0-based collaborative GIS-MCDA knowledge including the user generated content (preferences/opinions) and the GIS-MCDA elements are not machine-understandable. Thus, such knowledge cannot be interpreted, processed, searched, shared, and reused by the Web-based software agents and applications. Additionally, the GIS-MCDA models are often constructed based on the knowledge and understanding that arises out of the subjective viewpoints and they lack a shared and common reference for collaboration, thus making it hard for participants to collaboratively solve the decision problem. To address these problems, this paper proposes the Web 3.0-based collaborative MC-SDSS, which integrates the Web 2.0 (a Web of people) community methods and the Semantic Web (a Web of meaning) technologies. The collaborative/participatory GIS-MCDA knowledge is semantically modeled in an ontological framework as a backbone of the Semantic Web. The ontology is needed to express the collaborative GIS-MCDA knowledge in a shared, unified, structured, meaningful, and machine-interpretable form, ready for software agents and people to interpret, process, communicate, share, and reuse it. The paper demonstrates an implementation of the proposed Web 3.0-based MC-SDSS for solving the parking site selection problem in Tehran, Iran.

[fr] Les systèmes d'aide à la décision spatiale multicritères (MC-SDSS) sont parmi les plus utilisés pour la résolution de problèmes de décision spatiale. L'utilisation de ces systèmes dans l'environnement Web 2.0 améliore la prise de décision collaborative en fournissant un cadre de résolution souple dans lequel les outils d'analyse décisionnelle multicritères (MCDA) et les données SIG sont fournis dans le but d'encourager une collaboration participative active. Les connaissances à propos de la SIG-MCDA collaborative basée sur Web 2.0, incluant le contenu généré par l'utilisateur (ex: préférences, opinions) ainsi que les éléments SIG-MCDA, ne sont cependant pas compréhensibles pour le matériel informatique. Il en découle que ces connaissances ne peuvent être interprétées, analysées, partagées, repérées et réutilisées par les agents et applications Web. De plus, les modèles SIG-MCDA sont souvent construits à partir des connaissances acquises à partir d'une compréhension subjective de la réalité. Également, l'absence d'un point de référence commun restreint la collaboration entre les participants qui tentent de résoudre un problème de décision. Afin de remédier à cette situation, cet article propose une collaboration MC-SDSS basée sur le Web 3.0 mais intégrant les méthodes communautaires Web 2.0 (un Web de personnes) ainsi que les technologies du Web sémantique (un Web significatif). Les connaissances SIG-MCDA au sujet de la collaboration et participation sont modélisées de façon sémantique dans un cadre ontologique servant d'colonne vertébrale pour le Web sémantique. L'ontologie permet d'exprimer les connaissances SIG-MCDA de collaboration dans une forme partageable, unifiée, structurée, significative, compréhensible par l'ordinateur, et interprétable par les gens et agents logiciels cherchant à les interpréter, analyser, communiquer, partager et réutiliser. Une étude de cas est utilisée pour démontrer l'utilisation du MC-SDSS se basant sur le Web 3.0 dans la résolution d'un problème de sélection de site de stationnement à Téhéran, Iran.