Intelligent Consensus Systems in Group Decision-Making based on Behavioural Analysis

Abstract

En la actualidad, la toma de decisiones en diversos ámbitos, como el empresarial, desempeña un papel fundamental en la determinación del éxito o fracaso de una empresa o proyecto. Los algoritmos orientados a la toma de decisiones son herramientas esenciales para elegir la mejor solución entre un conjunto de alternativas y maximizar asi la satisfacción del grupo involucrado. Sin embargo, la ausencia de medidas exhaustivas para analizar el debate entre expertos puede ocasionar la pérdida de información crucial que incide directamente en la elección de la solución ´optima. Por lo tanto, resulta imperativo desarrollar nuevos métodos que capturen y analicen la información generada durante estos debates. Dado que estos intercambios a menudo se dan en forma de comentarios escritos, el análisis de sentimientos, una disciplina dentro del procesamiento del lenguaje natural, surge como una herramienta eficaz para extraer información sobre el estado emocional de los individuos al expresar opiniones específicas. En nuestra investigación, nos propusimos examinar el comportamiento de los expertos a través de los comentarios generados durante estos debates. Durante los debates, los expertos aprovechan el escenario para intercambiar puntos de vista, experiencias y preferencias. Sin embargo, la dinámica y el comportamiento de los individuos durante estos intercambios pueden influir notablemente en la facilidad o dificultad para llegar a un consenso satisfactorio. Es evidente que la forma en que los participantes se expresan y comunican, así como el tono emocional y la naturaleza de sus comentarios, pueden tener un impacto sustancial en la atmósfera del debate y, en ´ultima instancia, en la capacidad del grupo para llegar a un acuerdo. En este contexto, resulta esencial analizar a fondo los comentarios generados durante el debate por los expertos. Este análisis permite identificar patrones de comportamiento, tendencias en la expresión emocional e inclinación hacia determinados tipos de argumentos o posturas. Por ejemplo, un experto que tiende a generar comentarios agradables y constructivos puede contribuir positivamente a la creación de una atósfera propicia al consenso, fomentando el respeto mutuo y la apertura a las ideas de los demás. Por el contrario, un experto cuyos comentarios sean críticos, conflictivos o negativos puede entorpecer el proceso de consenso, generando tensiones y obstáculos que dificulten la búsqueda de un terreno común. En este sentido, el análisis de los comentarios resulta esencial para comprender cómo influyen los comportamientos individuales en la dinámica del grupo y en la capacidad de alcanzar acuerdos satisfactorios. Por tanto, nuestra tesis doctoral se enfoca en explorar los avances en la toma de decisiones grupales, desde los fundamentos teóricos más profundos hasta la aplicación práctica y la validación empírica de los conceptos desarrollados. Este trayecto, marcado por la curiosidad intelectual y la búsqueda incansable de soluciones efectivas, representa un compromiso constante con la mejora continua y la innovación en el área de la toma de decisiones en grupo. El primer hito en esta investigación consiste en una inmersión completa en los conceptos de la teoría y la investigación, tal como se describe en el artículo “Theorem Verification of the Quantifier-Guided Dominance Degree with the Mean Operator for Additive Preference Relations”. Aquí, se lleva a cabo una meticulosa verificación de un teorema que proporciona una base sólida y fundamentada para comprender las complejidades de las relaciones de preferencia en contextos de toma de decisiones en grupo. Este enfoque teórico riguroso, respaldado por una exhaustiva revisión de la literatura existente, establece los cimientos necesarios para abordar de manera efectiva los desafíos que se presentan en el proceso de toma de decisiones. Después de haber asentado una base teórica sólida, nuestra investigación continía con la exploración de aplicaciones prácticas, como se describe en el artículo “A Large Scale Group Decision Making System Based on Sentiment Analysis Cluster”. Aquí, presentamos un sistema innovador de toma de decisiones grupales que utiliza técnicas de análisis de sentimientos para comprender mejor las emociones y actitudes de los miembros del grupo. Esta aproximación práctica ofrece una perspectiva fascinante sobre cómo la tecnología puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones en entornos grupales a gran escala, combinando principios teóricos con aplicaciones prácticas. Sin embargo, la verdadera prueba de la efectividad de estos enfoques surge en el artículo “A Group Decision-Making Method Based on the Experts’ Behavior During the Debate”. Aquí, se realiza una investigación empírica y experimental para analizar en profundidad el comportamiento de los expertos durante los debates grupales. Al aprovechar datos empíricos reales y técnicas de aprendizaje automático, este enfoque práctico proporciona una comprensión valiosa de las dinámicas de grupo y su impacto en el proceso de toma de decisiones. Finalmente, nuestro trabajo destaca la importancia de analizar el comportamiento de los expertos durante los debates grupales para mejorar el proceso de toma de decisiones. Hemos demostrado cómo el análisis de sentimientos puede proporcionar información valiosa sobre las emociones y actitudes de los participantes, lo que influye significativamente en la dinámica del debate y en la capacidad del grupo para llegar a un consenso satisfactorio. Además, hemos desarrollado un enfoque teórico sólido respaldado por una exhaustiva revisión de la literatura y hemos explorado aplicaciones prácticas utilizando técnicas innovadoras como el aprendizaje automático. Nuestra investigación representa un paso adelante en la comprensión de los procesos de toma de decisiones grupales y ofrece perspectivas valiosas para mejorar la eficacia y la eficiencia de estos procesos en una variedad de contextos. En ´ultima instancia, esperamos que nuestros hallazgos contribuyan al desarrollo de herramientas y metodologías más sofisticadas que faciliten la toma de decisiones colaborativa y conduzcan a resultados más satisfactorios para todos los involucrados.

Nowadays, decision-making in various fields, such as business, plays a key role in determining the success or failure of a company or project. Decisionoriented algorithms are essential tools for choosing the best solution from a set of alternatives to maximise the satisfaction of the group involved. However, the absence of comprehensive measures to analyse the debate among experts can result in the loss of crucial information that directly affects the choice of the optimal solution. It is therefore imperative to develop new methods that capture and analyse the information generated during these discussions. Since these exchanges often take the form of written comments, sentiment analysis, a discipline within natural language processing, emerges as an effective tool to extract information about the emotional state of individuals when expressing specific opinions. In our research, we set out to examine the behaviour of experts through the comments generated during these discussions. During the debate, experts use the stage to exchange views, experiences and preferences. Nevertheless, the dynamics and behaviour of individuals during these exchanges can have a significant impact on the ease or difficulty of reaching a satisfactory consensus. It is clear that how participants express themselves and communicate, as well as the emotional tone and nature of their comments, can have a substantial impact on the atmosphere of the debate and, ultimately, on the group’s ability to reach agreement. In this context, it is essential to analyse in depth the comments generated during the debate by the experts. This analysis can identify patterns of behaviour, tendencies in emotional expression and inclination towards certain types of arguments or positions. For example, an expert who tends to generate pleasant and constructive comments may contribute positively to the creation of an atmosphere conducive to consensus, fostering mutual respect and openness to the ideas of others. Conversely, an expert whose comments are critical, confrontational or negative can hinder the consensus process, creating tensions and obstacles that make it difficult to find common ground. In this sense, the analysis of comments is essential to understanding how individual behaviour influences group dynamics and the ability to reach satisfactory agreements. Therefore, our doctoral thesis focuses on exploring advances in group decision-making, from the deepest theoretical foundations to the practical application and empirical validation of the concepts developed. This journey, marked by intellectual curiosity and a relentless search for effective solutions, represents an ongoing commitment to continuous improvement and innovation in the area of group decision-making. The first milestone in this research consists of a full immersion in the concepts of theory and research, as described in the article “Theorem Verification of the Quantifier-Guided Dominance Degree with the Mean Operator for Additive Preference Relationships”. Here, a meticulous verification of a theorem is carried out that provides a solid and well-founded basis for understanding the complexities of preference relations in group decisionmaking contexts. This rigorous theoretical approach, supported by a thorough review of the existing literature, lays the necessary foundation for effectively addressing the challenges faced in the decision-making process. Having laid a solid theoretical foundation, our research continues with the exploration of practical applications, as described in the article “A Large Scale Group Decision Making System Based on Sentiment Analysis Cluster ”. Here, we present an innovative group decision-making system that uses sentiment analysis techniques to better understand the emotions and attitudes of group members. This practical approach offers a fascinating perspective on how technology can be used to improve decision-making in large-scale group settings, combining theoretical principles with practical applications. Nonetheless, the real test of the effectiveness of these approaches comes in the article “A Group Decision-Making Method Based on the Experts’ Behaviour During the Debate”. Here, empirical and experimental research is conducted to analyse in-depth the behaviour of experts during group discussions. By leveraging real empirical data and machine learning techniques, this practical approach provides valuable insights into group dynamics and their impact on the decision-making process. Finally, our work highlights the importance of analysing experts’ behaviour during group discussions to improve the decision-making process. We have shown how sentiment analysis can provide valuable information about participants’ emotions and attitudes, which significantly influences the dynamics of the discussion and the group’s ability to reach a successful consensus. Moreover, we have developed a sound theoretical approach supported by a comprehensive literature review and explored practical applications using innovative techniques such as machine learning. Our research represents a step forward in the understanding of group decision-making processes and offers valuable insights for improving the effectiveness and efficiency of these processes in a variety of contexts. Ultimately, we hope that our findings will contribute to the development of more sophisticated tools and methodologies that facilitate collaborative decision-making and lead to more satisfying outcomes for all involved.