Strategie integrate di riqualificazione urbana e sviluppo locale nel ...

Tali relazioni tra valori di attributi si possono esprimere in termini di regole decisionali
e si può operare una riduzione di attributi e casi superflui nell’ambito del sistema
informativo.
Taluni attributi sono espressi in forma quantitativa, ad esempio definiti sulla base di
intervalli numerici, altri in modo qualitativo, per cui il loro dominio consiste di codici
linguistici nominali oppure ordinali.
Inoltre, possono rivelarsi possibili ambiguità nella definizione della classificazione di
oggetti, causate da incoerenze nella descrizione degli oggetti stessi, per cui alcuni sono
descritti dagli stessi valori di attributi condizionali ma vengono assegnati a differenti
valori di attributi decisionali. Ciò rischia di impedire una precisa definizione delle
classificazioni di oggetti e la ricerca di relazioni tra valori di attributi condizionali e
decisionali.
L’“approccio dei rough sets” introdotto da Pawlak si rivela uno strumento molto utile
per l’analisi di tali serie di dati, soprattutto se caratterizzati da un certo grado di
ambiguità e non adatti ai metodi statistici ordinari e più tradizionali.
Tale approccio consente di 312 :
- valutare l’importanza degli attributi condizionali per la definizione di una
classificazione di oggetti tramite valori di attributi decisionali scelti;
- ridurre oggetti ed attributi ridondanti nei sistemi informativi, in modo tale da
disporre di serie minime di attributi che garantiscano una soddisfacente
approssimazione della classificazione di oggetti;
- creare modelli degli oggetti più rappresentativi per particolari classi decisionali
(ad es. classi di una classificazione definita da valori degli attributi decisionali);
- rappresentare le relazioni tra la serie minima di attributi condizionali e quella di
attributi decisionali sotto forma di una serie di regole decisionali.
La serie di regole decisionali e le informazioni relative agli attributi più significativi per
la classificazione di oggetti possono essere trattate quale rappresentazione della
conoscenza acquisita da uno specialista in merito a tutti i casi/oggetti conosciuti
contenuti nel suo sistema informativo. Tale forma di rappresentazione è priva di tutte le
ridondanze tipiche di una base dati reale, che copre molteplici fattori di esperienza.
Inoltre, i risultati ottenuti con l’approccio dei rough sets sono espressi in una forma
simile a quella del linguaggio umano, per cui risultano facilmente comprensibili
all’utente/analista, consentendo di elaborare in maniera relativamente facile la
giustificazione/spiegazione per le conclusioni derivanti dalla analisi dei dati.
Infine, è possibile controllare e ripercorrere facilmente il processo e i risultati non
vengono alterati da valutazioni indirette soggettive o da operatori scelti arbitrariamente.
8.7.1. L’Approccio Rough Set basato sulla Dominanza ed il Software 4eMka
Sebbene si sia fatto ricorso alla teoria Rough Set 313 , si è adottato un approccio differente
da quello classico (Classical Rough Set Approach), in quanto se ne adopera uno basato
sulla dominanza (Dominance Rough Set Approach), che prende in considerazione ordini
di preferenza nei domini degli attributi e nella serie di classi decisionali 314 .
312 Cfr. (1999), Rose 2. Rough Set Data Explorer, User’s Guide, ProSoft. Cfr. anche Pawlak Z. (1982),
Rough Sets, International Journal of Information and Computer Science 11, 1982, no. 5.
313 In merito ad applicazioni della teoria Rough Set, si vedano: Cerreta M. “Strategie integrate di
sostenibilità: le valutazioni ex post per la costruzione dell’alternativa ecologica”, e De Toro P.
“Conservazione integrata e valutazioni integrate: percorsi di sviluppo sostenibile in tre villaggi rurali
degli Appennini”, in Fusco Girard L., Nijkamp P. (a cura di) (2004), Energia, bellezza, partecipazione:
La sfida della sostenibilità. Valutazioni integrate tra conservazione e sviluppo, Franco Angeli, Milano.
314 Cfr. Greco S., Matarazzo B., Slowinski R. (2000), Multicriteria Classification by Dominance-Based
Rough Set Approach. Methodological Basis of the 4eMka System, in cui vengono esplicate basi