Enhancement of process mining with machine learning for identification of patterns in human behavior
Authors: Θεοδωροπούλου Γεωργία 
Published: November 2024

Η μελέτη της ανθρώπινης συμπεριφοράς είναι ένα ευρύ και διεπιστημονικό πεδίο. Μια ποικιλία μεθόδων έρευνας έχει χρησιμοποιηθεί για την απόκτηση γνώσεων σχετικά με την πολυπλοκότητα των ανθρώπινων δραστηριοτήτων. Η διαδικασία αναγνώρισης και ταξινόμησης συγκεκριμένων δραστηριοτήτων ή ενεργειών που εκτελούν τα άτομα με βάση δεδομένα που συλλέγονται από αισθητήρες είναι ένα ταχέως εξελισσόμενο πεδίο που επωφελείται από διάφορες τεχνολογίες που παρέχουν τα απαραίτητα εργαλεία για τη συλλογή, την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων που σχετίζονται με ανθρώπινες δραστηριότητες και συμπεριφορές. Ο συνδυασμός δεδομένων αισθητήρων και αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης επιτρέπει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας τεχνικές Αναγνώρισης Ανθρώπινης Δραστηριότητας (HAR), οι οποίες παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις καθημερινές ρουτίνες, καθώς και τον εντοπισμό διαταραχών, ανωμαλιών και προτύπων ανθρώπινης συμπεριφοράς. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για την προώθηση μιας πιο υγιούς και πιο ανεξάρτητης διαβίωσης, την παροχή βοήθειας σε άτομα με αναπηρίες και την παροχή υποστήριξης σε φροντιστές και επαγγελματίες υγείας. Ένας τομέας που έχει συμβάλει σημαντικά στην προσπάθεια επίτευξης αυτών των στόχων είναι ο τομέας Εξόρυξης Διεργασιών. Η εξόρυξη διεργασιών βασίζεται σε αρχεία καταγραφής γεγονότων, επιτρέπει την ανάλυσή τους, προσφέροντας πληροφορίες για τη ροή εργασίας και τη σειρά των δραστηριοτήτων. Καθώς η ανθρώπινη συμπεριφορά δεν είναι αρκετά δομημένη ώστε να αναπαρασταθεί χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο διαδικασίας, πρέπει να ενσωματωθούν πιο ισχυρές τεχνικές στο πλαίσιο της εξόρυξης διεργασιών. Η ανίχνευση σημείων αλλαγής αναδεικνύεται ως ένα πιθανό εργαλείο για τον εντοπισμό διαταραχών στην ανθρώπινη συμπεριφορά και μαζί με τις μεθόδους Ομαδοποίησης που εφαρμόζονται αποτελεσματικά για την κατηγοριοποίηση και την ομαδοποίηση διαφορετικών ανθρώπινων δραστηριοτήτων φαίνεται να αποτελούν λύση στην προαναφερθείσα πρόκληση. Αυτή η ερευνητική εργασία στοχεύει στην ανάπτυξη ενός προηγμένου πλαισίου που συνδυάζει τεχνικές εξόρυξης διεργασιών, μεθόδους ανίχνευσης σημείων αλλαγής και ομαδοποίησης για να επιτύχει μια ολιστική ανάλυση των προτύπων ανθρώπινης συμπεριφοράς. Η μελέτη διερευνά την ενσωμάτωση αυτών των διαφορετικών τεχνικών για την ενίσχυση της κατανόησης περίπλοκων ανθρώπινων δραστηριοτήτων, με ιδιαίτερη έμφαση στον εντοπισμό προτύπων και αποκλίσεων ενδεικτικών πιθανών διαταραχών. Οι ανθρώπινες δραστηριότητες αναπαρίστανται με διαδοχικό τρόπο. Χρησιμοποιώντας επίσης μη εποπτευόμενες τεχνικές Μηχανικής Μάθησης, οι οποίες επιτρέπουν το χειρισμό και την ανάλυση της εγγενούς μεταβλητότητας στην ανθρώπινη συμπεριφορά, καθιστά δυνατό την αναγνώριση και τον εντοπισμό αλλαγών σε όλη τη δυναμική διαδικασία. Τα πειράματα αποκαλύπτουν ότι το προτεινόμενο πλαίσιο προσδιορίζει αποτελεσματικά ανωμαλίες ή διαταραχές στην ανθρώπινη συμπεριφορά και προσφέρει πληροφορίες για τη ροή εργασίας και τη σειρά των δραστηριοτήτων. Επιπλέον, διευκολύνει την ανακάλυψη και τη μοντελοποίηση προτύπων συμπεριφοράς, μαζί με τον εντοπισμό αποκλίσεων στις ανθρώπινες δραστηριότητες, κάτι που είναι κρίσιμο για την ανάλυση μη δομημένων ανθρώπινων συμπεριφορών.