Огл.  1. Введение

Необходимость компьютерного моделирования бизнес-операций (МБО) и их оформление широко обсуждаются в научном сообществе. Символические диаграммы, представляющие МБО, по существу, отражают сложную реальность, пронизывающую всю практику бизнеса. Оценка такого рода представлений составляет неотъемлемую часть любой инициативы по улучшению деловой активности. В работах Мелао и Пидда (2000) упомянуты 25 различных методологий, 72 технических подхода и 102 разнообразных способов, применяемых при разработках МБО. В каждом из них используются различные типы знаков для моделирования бизнес-операций. Их подробный и сравнительный анализ обнаруживает отсутствие какого-либо научного подхода к выбору и применению тех или иных знаковых нотаций авторами предлагаемых методологий и техник (см. ниже 1.1). При этом не удалось выделить теоретический алгоритм, который бы определял выбор тех или иных знаков для МБО и руководил сознательным отбором знаковых нотаций для конструкции конкретных моделей. Выяснилось, что такой отбор происходит чисто произвольно, а обозначение объектов шифровки также производится по вкусовому принципу авторами проектов (Джаффар, 2003). В роли таких объектов выступают любые действия, связанные с моделируемыми процессами.

Указанные исследования также выявили типичные недоработки в существующих методах связи между пользователями разработки и теми, кто ее выставляет. Разумеется, наши рекомендации в этом плане будут адресованы скорее инженерам-системщикам и техническим экспертам с ними связанными, чем тем бизнесменам, которые получают готовый продукт и его используют, поскольку последние обычно не знакомы с техникой программирования.

Указанные недостатки оправдывают поиск и разработку теоретических принципов, которые смогли бы помочь разработчикам МБО; и поиски эти должны вестись по линии знаковой семантики, оптимизирующей отражения знаками тех или иных реальных объектов и действий. Кроме этого, понимание того, как иерархия знаковых систем приводит нас ко все более абстрактным знакам, дает возможность оценивать используемые знаки по степени их абстрактности. Поскольку символика МБО напрямую отражает абстрактность моделируемых действий, семиотика (наука о знаках, таких, например, как символы для нотаций) может снабдить нас принципами отбора знаков для систем МБО. Наше исследование включает анализ фундаментальных семиотических позиций, разработанных Чарльзом Пирсом (1839 – 1914), Ч. Моррисом (1946) и более близкими к нам по времени Стампером (1973) с его "организационной семиотикой" и Соломоником (2002) с его теорией эволюции знаковых систем и степенью сложности их построения. Моей целью является формулировка некоторых общих принципов, которые помогли бы выбирать и выстраивать символические обозначения для МБО. Путь к этому лежит в анализе упомянутых выше теорий и в извлечении из них непротиворечивых установок для успешного отбора знаков при построении той или иной модели МБО. Одновременно эти принципы предстоит проверить существующими нотациями, и наконец, выстроить их в сбалансированную концепцию сочетания с имеющимися техническими возможностями построения МБО.

Настоящее исследование обосновало и апробировало подлинные семиотические принципы для подбора и использования эффективных знаковых нотаций в МБО. Их применение показало, как идентифицировать наименее абстрактные знаки и направляющие их синтаксические связи для создания успешных МБО. В последующих частях работы приводятся соответствующие доказательства и обоснования высказанных выше положений.

1.1 Необходимость поиска подходящих обозначений

В работе Каценштейна и Лекха (2000) приводятся доводы из когнитивной психологии, обосновывающие требования к отбору подходящей символической нотации для МБО. Дополнительные работы в этом направлении подтверждают их выводы (Фальп 1998, Робинзон и Баннон 1991, Ларкин и Саймон 1987). Со своей стороны, труды по семиотике (Моррис 1946, Стампер 1973) открыли путь обращениям о помощи к семантике знаковых обозначений. Кроме того, понимание процессов, как эволюционировали знаки от интуитивно осознаваемых естественных при-знаков до более абстрактных символов (Соломоник 2002), расширило глубину нашего знания и интерпретации геометрически построенных абстрактных знаков.

Неграмотная репрезентация влечет за собой недостаточное понимание бизнес-процесса, что отражается на его конечной реализации (Каценштейн и Лекх, 2000), Каплан и Саймон, 1990). Ларкин и Саймон (1987) выяснили, что грамотный отбор знаков значительно увеличивает эффективность применяемых МБО. Этот вывод еще более справедлив для группировки избранных знаков в рамках завершенной системы. Соломоник (2002) ставит этот же вопрос при обсуждении трудности понимания знаков различной степени абстрактности.

Идущий значительно дальше Фалп (1998) приходит к заключению, что даже в случае самой простой репрезентации знаков они могут оказаться непонятными для некоторых пользователей системы. Он утверждает, что пользователи не готовы посвятить достаточного времени для адекватного осознания предлагаемой комплексной модели, особенно если она чересчур формализирована; а степень формализации определяется техническими экспертами, но не пользователями. Проблема сводится к тому, что большинство пользователей далеки от технического мышления, им недоступного.

Все это приводит иногда к намеренному отказу от некоторых необходимых шагов алгоритма в пользу облегчения его понимания несведущими "юзерами". Фалп (1998) также подчеркивал, что программистам следует представлять себе типичную аудиторию, которая получает данный продукт в готовом виде; и лишь после этого выбирать соответствующий тип его реализации. Такая позиция предполагает использование самых простых, интуитивно понимаемых и легко распознаваемых знаков, которые "схватываются" даже несведущими "юзерами". Эти замечания находятся в разительном контрасте с соображениями, высказываемыми ниже в секции 1.2.

Напротив, Кертис и др. (1992) заявили, что просто невозможно установить единый формат МБО, понимаемый всеми предполагаемыми пользователями. Они предложили строить модели, которые были бы максимально гибкими, выразительными и понятными для большинства предполагаемой аудитории. Робинзон и Баннон (1991) признают существование данной проблемы, предлагая адресовать модели аудитории приблизительно одинакового уровня знаний (в их формулировке семантически однородной аудитории). Такого рода аудитория предполагается состоящей из людей одинаково воспринимающих онтологические, эпистомологические и культурные слагаемые модели. А это включают в дискуссию онтологические переходы от основной аудитории к примыкающим к ней группам.

1.2 Существующие модели лишены научного обоснования

Настоящий раздел посвящен оценке тех недостатков в существующей практике презентаций МБО, которые сегодня ориентируются на интуитивное восприятие представленных изображений. Главная задача нашего исследования сосредоточена как раз на том, чтобы получить ясный ответ на вопрос, почему в каждом конкретном случае выбирается такая, а не иная система репрезентации.

Мы пытались с помощью тщательного анализа существующих моделей ответить на этот вопрос, но безрезультатно. Подобным же образом хотели справиться с задачей Каценштейн и Лекх (2000), но столь же неудачно. Они указали на недостаточность эмпирического материала, не дающего достаточных данных для ответа на поставленный вопрос. Хан и Ким (1999), опять-таки, подтвердили, что существующие на практике модели не опираются на теоретическое обоснование, которое давало бы хоть какую-то когнитивную основу для понимания символических диаграмм в МБО. Пользователи остаются один на один с избранным вариантом программы, без предоставления им достаточных средств для ее осознания.

Подобным же образом и разработчики моделей не имеют теоретических опор для их написания (Хан и Ким, 1999). Более того, Ворбойс и др. (1999) заявили, что дебаты по поводу общих алгоритмов при написании МБО "в некотором смысле бессмысленны", потому что "только сопровождающие создание модели обстоятельства могут диктовать условия для ее воплощения". Такой подход приводит к отрицанию любых возможных критериев оценки эффективности каждого из предложенных вариантов одной и той же модели (см. ниже сравнительные варианты для моделей на рисунках 2а, 2в или 2с).

В некоторых случаях подобные заявления имеют под собой основание, но в большинстве случаев применение теоретических основ является оправданным и даже необходимым. Хотя в некоторых моделях применяются самые распространенные и известные знаки, в большинстве из них мы видим сложные геометрические построения, непонятные неподготовленным людям. Кроме стрелок, которые могут указывать направление движения, появляются совсем иные стрелки, вносящие сумятицу и недопонимание. Эти символические указатели имеют абсолютно произвольное значение. Применение непривычных знаков для изображения бизнес процессов сбивает пользователя с толку и не помогает ему понять заложенный в модели смысл. Как указывал Мур (1993), "самая большая проблема в коммуникации – применение знаков, имеющих неоднозначное толкование". Это справедливо и для стрелок-указателей в системе нотации МБО. Ниже мы укажем на слабости в применении специфических техник в трех различных системах МБО.

Анализируя недостаточную эффективность существующих МБО, Хаквей и Оулд (1995) указали на ограниченность средств изображений точной последовательности и соотношения действий и их сочетаний в предлагаемой пользователю модели, так называемой "диаграмме последовательности данных" (ДПД). ДПД фокусируется на объектах действия, но не указывает, кто должен производить действия с этими объектами, т.е. не указывает на распределение ролей. Кроме того, ДПД не отражает динамику процессов и времени, потребного для выполнения каждого действия по ходу реализации системы (Барнард, 1999).

<…> Каценштейн и Лекх (2000) добавляют, что диаграммы типа "Ролевой активности" (ДРА) используют нотацию с символическими знаками, которые не имеют семантической нагрузки. Эти изображения чрезвычайно абстрактны и трудно запоминаются, а их треугольные формы репрезентируют двойственные значения в двух разных вариантах. Два вида активности, сочетающиеся друг с другом в ДРА, представлены в виде треугольника с вершиной наверху (D), похожего на логический символ для "и". Ему вторит принятый в МБО, перевернутый вершиной книзу треугольник (Ñ), похожий на логический символ для "или" (Хаквей и Оулд, 1995). Для некоторых эта символика без объяснений остается непонятной.

Кроме того, ДРА обозначает только главные действия, составляющие процесс. Поскольку эта методика выделяет лишь самые важные элементы в цепочке действий, она часто опускает те из них, которые могут быть важны при ином повороте событий. Эта техника составления МБО в своих обозначениях ограничивается лишь диаграммами, намечающими как бы приблизительный план действий, требуемый для принятия решений и соответствующих инициатив. Она вовсе игнорирует причины, по которым данные действия должны быть предприняты, и прочие социальные моменты поведения участников в ответ на возникающие трудности. Она также выводит и представляет лишь один из элементов бизнес-процесса, который она оформляет в символическом виде.

Огл.  2. Методология нашего исследования

Главным затруднением, которое предстояло преодолеть в ходе нашего исследования, – отсутствие теоретических принципов для отбора и применения символической нотации при написании МБО. Мы имели в виду сформулировать такие принципы, которые можно было бы использовать при создании моделей деловой активности. Другими словами, нам предстояло рассмотреть некоторые семиотические теории (Пирса, Морриса и более поздние – Стампера и Соломоника) и вывести из них релевантные для создателей МБО заключения, проверив возможности их применения на существующих моделях для бизнес-операций. Принятые на практике техники и их оценка для создания таких моделей давали нам такую возможность. Мы могли их проанализировать как количественными, так и качественными сравнимыми между собой методами анализа.

Так сравнение двух уже существующих техник МБО (ДПД и ДРА – см. выше), плюс недавно разработанная Схема Нормальной Динамики (СНД) ^[2], дают широкий простор для обозрения и оценки различных знаковых систем в нашей сфере деятельности. Они и будут использованы для апробации предлагаемых семиотических перспектив.

Огл.  3. Теоретические основы

Из проведенного выше анализа можно заключить, что основной опор будет сделан на установлении коммуникации, обеспечивающей достаточную степень понимания того, что предлагает МБО. Преимущественной аудиторией в этой коммуникации надо признать участников бизнес-процессов, мало знакомых с технической стороной дела, которые все же вынуждены пользоваться смоделированными действиями, представляемыми машинами. Предложенные ниже нотации должны выдержать проверку в рамках уже существующих форматов МБО. Следует иметь в виду, что базисными знаками любых предлагаемых нотаций будут различного вида символы с абстрактным и непрозрачным значением.

Такая задача для своего решения предполагает обращение к семиотике (науке о знаках), проповедуемой Ч. Пирсом и Ч. Моррисом, который ввел понятие семиозиса – процесса, использующего знаковые изображения, несущие внесистемное содержание. Более подробное обсуждение вопросов семиотики предполагает также обсуждение теории эволюции знаков от менее ко все более абстрактным (Соломоник 2002), от интуитивно понимаемых знаков к сложным геометрическим построениям. Теория организационной семиотики, заявленная Стампером (1973), послужит нам для дальнейшего понимания роли знаков. Указанные семиотические теории составят базу для практических выводов.

3.1 Семиотическая триада Пирса

Чарльз Пирс определял знак как "что-то, стоящее в какой-то связи или соотношении с чем-то иным" (Чандлер, 1998). Тот же Чандлер заявлял, что люди осознают эту внутреннюю связь знака с изображаемым на базе своего прежнего жизненного опыта, в той мере, в какой они ранее воспринимали изображаемое (прототип знака). По мере взросления человечества, люди сами стали придумывать знаки, а не обращаться только к знакам, которых они находили в природе (Соломоник 2002). Сегодня они не только воспринимают темноту (естественный знак) как наступление ночи, но придумали формулу Н₂О, воспроизводящую молекулярное строение воды. Данная формула абсолютно произвольна по отношению к изображаемому (молекуле воды) в том смысле, что для этой же цели могли быть использованы совершенно иные знаки.

Подробное обсуждение взглядов Пирса на природу знака получило обширное отражение в научных публикациях (Стампер 1973, Чандлер 1998, Лофтинг 1999 и Джаффар 2003). Вкратце оно может быть сведено к высказыванию Лофтинга по поводу семиотической триады Пирса, которая отражает "процесс выделения знака из наших прежних сенсорных впечатлений". И еще: "его теория обосновывает иерархическую концепцию трансформации знаков" от конкретных (естественных) ко все более абстрактным.

Моделирование бизнес-процессов связано с передачей сложных переплетений реального мира в коммуникации между пользователями и машиной посредством символического их представления в виде знаков. Ограничения в сенсорных восприятиях человека заставляет нас выбирать знаковые представления по степени их доступности для пользователя, но при сохранении их смысловой нагрузки. Только в этих условиях знаки станут одновременно доступными и все же адекватно представляющими реальные условия (Мулинс и Хикс, 1996). Не менее важным является минимизация числа используемых знаков, подлежащих интерпретации (Хан и Ким, 1999).

Путем увеличения компьютерной сообразительности пользователя ^[3] достигается наиболее эффективная коммуникация в системе человек-машина (Ларкин и Саймон, 1987). Равным образом, улучшается когнитивную восприимчивость (Хан и Ким, 1999) ^[4] посредством наилучшего набора синтаксических компонентов и расположения знаменательных знаков в цельном тексте.

Хотя после Пирса остались 66 различных определений знака, что является явным перебором (Беркс и Вайс, 1945), в них отражено подразделение всех знаков на три категории – иконы, индексы и символы (Маростика, 2001). В то время, как иконы и символы связаны с конвенциональным представлением знаков, индексы представляют собой природные их характеристики, поскольку этот тип знаков предоставляется нам в готовом виде самой природой (Бертон-Роберт, 2001). Поскольку индексы обычно не участвуют в создании бизнес-моделей (см. секцию 1), они мною не описываются как знаки для МБО (Джаффар, 2003).

Сравнение теории Соломоника со взглядам Пирса обнаруживает их прямую преемственность как по способу классификации знаков, так и по воззрениям на иерархическую трансформацию знаков в соответствии со степенью их абстрактности. Уровни абстрактности базируются на трансформации знаков, выраженной у Пирса тремя категориями: первичность, вторичность и третичность знаков, в которых показана постепенное увеличение их абстрактности. Мое исследование показало возможность дополнительности обеих систем, смягчающую их слабые стороны. Соломоник представил детальное распределение символов по трем категориям – языковые знаки, знаки нотаций и математические. Этих категорий у Пирса нет. В свою очередь, "гипоиконичность" Пирса разводит иконы по трем категориям; она делит их на имиджи, диаграммы и метафоры, чего нет у Соломоника. Интеграция этих взаимных декомпозиций (Джаффар, 2003), как показано на Рисунке 1, делает возможным создание новой классификации знаков, вполне отвечающей запросам МБО. Она-то и позволяет определить, являются ли интуитивно помещенные в той или иной МБО знаки максимально работающими или нет.

Рисунок 1. Интегрированная классификация знаков для МБО

3.2 Организационная семиотика. Свойства знаков нотации

Поскольку МБО призвано обслуживать как технологически мыслящую аудиторию, так и аудиторию незнакомую с техникой, есть необходимость подключить к ней некоторые социо-технические аспекты отбора знаковых нотаций (Стампер, 1973). Мы поэтому использовали принципы организационной методики, предложенной Стампером, принципы, определяющие отбор знаков именно с этих позиций (см. ниже таблицу 1). Они базируются на теории Морриса, о которой говорилось выше.

Таблица 1. Свойства знаков в системе (Джаффар, 2003)

Вместе физические и эмпирические свойства определяются их синтаксическими признаками, которые влияют на прагматическую ценность системы в целом. Они, в конечном счете, оформляют систему с точки зрения ее восприятия потребителями, включая сюда еще и социальные убеждения аудитории. Интерпретатор, разумеется, оценивает систему комплексно, хотя каждая характеристика вносит в его оценку свою долю участия.

Огл.  4. Семиотические принципы нотаций в МБО

Критический обзор, помещенный выше, помогает нам отобрать принципы моделирования МБО. В результате мы выделили совершенно новый набор принципов отбора знаков, которые мы сгруппировали по трем следующим категориям: Подходящая нотация; Расположение отобранных знаков и Успешная коммуникация с интерпретаторами (см Таблицу 2). Левая колонка перечисляет семиотические принципы, выдвинутые Пирсом и Стампером. Предлагаемые принципы связывают эти теории с нашими выводами, а правая колонка – аппликацию предлагаемых принципов.

Таблица 2. Набор принципов для создания МБО, исходя из существующих теорий.

4.1 Основной принцип эффективной нотации

Основной принцип символической нотации для МБО гласит: знаки нотации должны быть минимальны по количеству, графически узнаваемы и визуально наименее абстрактны из всех возможных вариантов. Кроме того, они должны быть понятны на интуитивном уровне, как в случае изображения индивидуальных предметов, так и для коллективных образов.

Базируясь на организационные начала семиотических представлений, они должны быть адресованы ко всем возможным потребителям данной продукции. Их авторам следует ориентироваться на узкий круг образов, чтобы исключить сложности при их расшифровке. Одновременно следует уменьшить обращение к знакам абстрактного и произвольного характера, а также к похожим, но разночитаемым символам. Минимализация количества символов облегчит их запоминание и привязку каждого символа к своему прототипу. Насколько это возможно, образ должен максимально походить на свой референт в реальности и избегать его абстрактного представления. Никогда нельзя предугадать реакцию каждого пользователя, в чьем мозгу любой образ может получить различную коннотационную привязку. Поэтому надо стремиться к таким изображениям, которые бы говорили одинаково с наибольшим кругом пользователей.

4.2 Принцип наилучшего размещения нотации

Основной принцип размещения нотации и группировки в ней знаков: их как можно более ясное и упорядоченное расположение. Архитектура и расположение знаков должны подчиняться логически последовательному ходу развития реального процесса, который воспроизводится в модели. На своих оправданных местах располагаются все включенные в процесс пункты, которые упоминаются в нотации (отделы или секции), а также и все должностные лица, которые в нем участвуют.

Оптимум достигается расположением всей релевантной информации внутри минимально пространства на картинке. Вместе с тем, следует избегать нагромождения знаков и информационной перегрузки. Целью является обеспечить передачу значимой информации внутри максимально оптимизированного пространства внутри модели и избегания при этом чрезмерной информационной нагрузки. Такое размещение информации обеспечит ее распределение небольшими порциями, которые легко обозреваются с различных точек зрения и легко усваиваются. В этом случае даже абстрактные образы сравнительно легко усваиваются, воплощая в себе многозначные понятия или правила бизнеса, которые предстоит воспринять пользователю. Внедряя логически понятный ход действий, бизнес-модель обеспечивает связь разных действий и выполнение различных ролей в общей картине событий. Таким образом мы создаем устойчивую и последовательную цепочку развития, давая возможность пользователю понять, как развивается цельный процесс и почему он развивается так, а не иначе (Каценштейн и Лекх, 2000).

Это обеспечивает создание последовательной связи причин и следствий, выраженных в виде пошаговых действий пользователя. В эту цепочку естественным образом включаются также понятия времени действия и ценностные категории, а также психологические категории, такие как мотивация и разочарование в случае неудачи. Равно, мы должны принять во внимание социальные аспекты коммуникации типа социальных связей и конфликтов (Каценштейн и Лекх, 2000). Все это присутствует в системе логических шагов и в их последовательностей в завершенной модели.

Три модели, помещенные ниже на чертеже 2, отображают процесс заказа книг по межбиблиотечному абонементу. Сравнительный анализ этих моделей, проведенный по выделенным выше принципам, предоставит нам качественные данные для оценки приемлемости самих этих принципов. Вдобавок мы ввели некоторый количественный анализ, позволяющий оценить степень абстрактности в предлагаемых моделях. Во-первых, это – наименьшее число используемых в модели знаков, что делает всю систему менее сложной, а во-вторых, мы ввели критерии наименьшей взвешенной абстракции знаков системы, что также определяется нами как снижение ее сложности и непонятности. Вес знака присваивается ему по шкале абстрактности, приведенной выше на рисунке 1. Еще ниже в таблице 3 сведены вместе оценки каждого вида знака, и по ним можно судить, что наименьшие коэффициенты присваиваются образам (имиджам), затем идут весá для языковых знаков, письменных иероглифов и математических значков. Все они суммируются при определении абстрактности предложенной модели. В следующем разделе мы обсудим результаты оценки по принятым критериям трех представленных моделей для заказа книг из межбиблиотечного абонемента. (Чертежи и таблицы сопровождаются английским текстом, поскольку в авторском исполнении они были показаны в режиме PDF, что не дает нам возможность изменить детали внутри картинок – А.С.)

Чертеж 2a - Модель NPC для заказа книг по межбиблиотечному абоненту

Чертеж 2b – То же самое по модели RAD

Чертеж 2c – То же самое по модели IDEF

5.1 Оценка эффективности нотации

Самой сложной оказалась количественная оценка интуитивно понимаемого символа, наименее абстрактного, но имеющего четкое графическое изображение. Все знаки в нотации делятся на классы и подклассы. Каждый подкласс получает свой количественный коэффициент, соответствующий по нашему мнению его степени абстрактности. Суммирование весов производится умножением числа знаков одной и той же категории на его коэффициент. Затем все полученные численные результаты также суммируются, и мы получаем окончательный итог, который оценивает абстрактность всей модели. Тогда уже можно сравнивать его с результатами иных моделей; при этом наименьший результат определяет самую эффективную модель.

Таблица 3. – Сравнение моделей на базе семиотической оценки абстрактности знаков (Jaffar, 2003)

Таблица 3 демонстрирует, что модель 2а не только использует наименьшее число символов, но и то, что они менее абстрактны, нежели в других моделях. Например, стрелки в ней получают наименьшую степень абстрактности по сравнению с иными метафорическими иконами, обозначающими направленность действий в двух других моделях (слова и геометрические формы). Они же легко воспроизводят логическую последовательность действий пользователя. В этой же роли второй и третий варианты моделей используют слова и даже целые фразы. Они также включают словесные изображения внутри геометрических фигур, что нагнетает число знаков для передачи одного и того же смысла. Также и сами геометрические построения в двух последних вариантах выглядят значительно изощренней, чем в первом варианте системы. В модели 2с также применяются стрелки, но их физические формы и эмпирические свойства делают их значительно более сложными знаками, чем стрелки в 2а. Первая модель также вводит куда более эффективное графическое оформление, чем третья; оно избегает неоднозначных толкований и наименее абстрактна.

Чертеж 3a – Неадекватное представление

Чертеж 3b – Адекватное представление

В семантическом плане, как в первом, так и в третьем вариантах используются стрелки, одинаково нацеленные на обозначение понятного порядка действий пользователей.

В сводной таблице № 3 мы выделяем и синтаксические знаки, помимо знаменательных (отражающих явления внешнего мира). Синтаксические знаки в варианте 3b явно сбивают с толку юзеров, непосвященных в тонкости толкования знаков. Порядок расположения геометрических значков с сопровождающими их надписями не соответствует порядку чтения английского текста, который разворачивается сверху вниз и слева направо (по крайней мере, до слов "Внесите дополнительные сведения"). Напротив, в первом варианте направляющие стрелки четко отражают непрерывность цепочки действий и каждого шага в нем. Вариант 3с тоже использует стрелки, но их физические формы и эмпирические свойства сложнее, чем в первом варианте. Итак, среди трех вариантов первый обеспечивает их наилучшее понимание и визуальное воплощение без многозначности и чересчур изощренной абстрактности второй и третьей модели. Это обстоятельство демонстрируется нами на сравнительных чертежах 3а и 3b (см. выше).

В семантическом плане стрелки в первой и третьей модели преследуют те же самые цели и предполагают одинаковые реакции юзеров. Их отсутствие во втором варианте усложняет понимание модели и порядка следования в ней действий пользователей. Стрелки в третьей модели (жирные, ломаные и пересекающиеся) соответствуют во второй треугольникам (с вершинами вверх и вниз). Это – знаки аналогичной направленности, но с различным значением. Повернутые базисом книзу треугольники должны обозначать еще и параллельные действия юзера, а с базисом наверху – расщепление цепочки действий в связи с его предпочтением. Таким образом, их семантика отличается в результате произвольного дополнения знаков свойствами, значение которых понимается с трудом.

Аналогично, в третьей модели значение геометрических символов схватывается с трудом и не подкрепляется житейским опытом потребителя. Вторая модель использует как бы непрерывную линию, чтобы подчеркнуть поток действий, следующих одно за другим. Для этой цели первая и третья модели обращаются к стрелкам. Первая модель использует обычный язык с глаголами в повелительном наклонении; в то время как другие варианты включают языковые инструкции в виде геометрических значков прямоугольной либо иной формы, ставя эти указания в зависимость от данной формы.

Все это делает геометрические значки в первой модели более понятными как визуально, так и с точки зрения практического опыта пользователей. Возьмем для примера изображение двух частей схемы, которые отражают соответственно действия посетителей библиотеки и ее персонала. В первой модели это изображается двумя половинками схемы, отделяющие одни действия от других. Во второй половине схемы действия библиотекаря объединяются союзом "и" = & (см. чертеж 4, ниже). Во второй модели просто параллельно повторяются значки действий, что должно означать то же самое. А в третьей модификации в изображении этого простого понятия участвуют многочисленные знаки, только запутывающие существо дела. Иначе говоря, первая модель прямо обращается к сути вопроса, ограничиваясь для ее обозначения простыми и понятными символами, чем и достигает максимальной эффективности.

Чертеж 4 – Сравнение языковых знаков по их прагматическому параметру

Обратимся сейчас к общим для всех трех моделей указаниям – "Внесите (соберите) необходимые данные" и "Подтвердите данные пользователя". В первой модели эти указания абсолютно понятны; во второй – они обременены дополнительными значками, вовсе не необходимыми на этом месте и ничего не добавляющими по смыслу; а в третьей – помещены в формальные рамки, только затемняющие их значение. Таким образом, первый вариант обращается к прошлому опыту пользователей и к прямому значению языковых компонентов схемы. То же можно сказать об используемых в первом варианте стрелках, которые просты для восприятия и понятны. Такое использование прагматики в первой модификации выгодно отличает ее от третьего варианта, где прагматические принципы нарушены, и от второго варианта, где они затушеваны.

Что касается социального наполнения в рассматриваемых моделях, то общая линия во втором варианте, обеспечивающая направленность и последовательность действий пользователей, явно уступает стрелкам после каждого действия (первый и третий варианты), ибо общая линия не может столь же отчетливо обозначить начало и конец каждого конкретного действия. Простые и направленные стрелки в первой модели легко обозначают такую направленность действия, чего не может показать сплошная линия. Аналогичный эффект наблюдается и в сочетаемости символов в обеих частях схемы первой модели, о чем мы говорили выше.

Что касается общей конструкции схемы, то первый и второй варианты выделяют действия заказчика книги в левой ее части, а библиотекарей – в правой. Но все тут же интегрируется в единой диаграмме. Третья модификация делит свою модель на 10 многоплановых диаграмм. Хотя этим она частично избегает нагромождения знаков, два первых варианта предоставляют пользователю единую перспективу без потери какой-либо информации. Третий же вариант превращается в усложненный, вариант, менее дружелюбный к потребителю и не стимулирующий разгадывать его символику. В то время как первые два варианта четко распределяют действия между посетителями библиотеки и ее персоналом, третий вариант делает это смазано и на более абстрактном уровне знаков. В отличие от первых двух модификаций третий вариант помещает ролевое распределение в подчиненную часть схемы, чем еще больше ее усложняет, ибо требует специального переключения внимания на эту подчиненную часть, находящуюся на периферии внимания пользователя. Именно первый вариант выгодно отличается своим подходом к логической составляющей знаковой репрезентации и к ее социальному содержанию.

Главное достоинство первой модели заключается еще и в том, что с помощью направленных стрелок она интегрирует все пошаговые действия, включая сюда необходимые для этого компоненты – роли и подчиненные группы знаков (см. чертеж 2а). Именно этого не хватает двум следующим моделям. Во второй модели в правую часть включаются два дополнительных символа для распределения ролей, что увеличивает сложность понимания всей схемы. Подобным же образом и третья модель вводит дополнительные символы для более ясного понимания изложенного в первоначальном виде. Но это значительно усложняет прочтение схемы. Например, введение нового символа для "или" с помощью буквы "х" в добавок к тому же символу, выраженному буквой "о", ничем не оправдано.

Строго говоря, эффективная коммуникация напрямую зависит от факторов, рассмотренных в предыдущих двух параграфах. Отбор знаков влияет на язык МБО, а архитектура и расположение этих знаков определяют синтаксис системы. Анализ указанных параметров четко проявил преимущества первой модели. Привлекая к расшифровке знаков прежний житейский опыт, первая модель предоставляет пользователю шанс использовать этот опыт для расшифровки новой для него системы. Необоснованно большое число знаков, вкупе с их произвольным характером, только усложняют задачу пользователя системы при расшифровке конструкций, подобных второму и третьему вариантам рассматриваемой схемы. Все это отрицательно влияет на интеракцию пользователь – бизнес-модель.

Первая модель выгодно отличается также учетом логических, психологических и социальных факторов в своем построении. Они еще более придают системе устойчивый и позитивный характер, исключают неверную интерпретацию знаков и их коннотаций (см. чертеж 4). Все это только усиливает накопленный пользователями прежний опыт в процессе последовательной и успешной расшифровки предлагаемой бизнес-модели.

Огл.  Заключение

Теперь мы решительно можем заявить, что отсутствие четких теоретических принципов отбора и расположения знаков в МБО мешают построению эффективных бизнес-моделей. Сравнивая три предложенные варианта для одной модели, мы показали, что первый из них, использовавший выдвинутые нами принципы, значительно опередил по всем показателям две остальные бизнес-модели. Наши выводы касаются необходимости отбора простых знаков малой степени абстрактности, привлечение к их расшифровке прежнего опыта пользователей и использование минимального количества знаков для передачи одного и того же смысла. Какими бы тривиальными не казались наши выводы, к ним надо отнестись с полной серьезностью, ставя выгоду пользователя выше технической изощренности разработки. Только привлечение подходящих теорий может обеспечить прорыв в создании высоко эффективных бизнес-моделей.

Требуется дополнительное изучение предложенных принципов, а их практическую ценность можно проверить с помощью логических средств, разработанных еще Пирсом. Попыткой такого рода является Инициатива Управления Бизнес-процессами, признанная Федеральным информационным центром стандартов США в качестве индустриального образца. Наше дополнение к этому стандарту (см. Использованные источники ниже) может оказаться полезным для улучшения практики написания бизнес-моделей.

Использованные источники (англоязычные публикации)

Barnard J. Business Process Modeling. The Open University.
At: http://mcs.open.ac.uk/bpm.html (20/12/99)
Burks A. & Weiss P. 1945, Pierce's Sixty-six Signs, Journal of Philosophy, Vol. XLII, part 14.
Chandler D. 1998, Semiotics for Beginners: Signs.
At: www.aber.uc/Documents/S4B (20/05/98)
Curtis W., Kellner M. & Over J. 1992, Process Modeling. Communication of ACM, Vol. 35, No. 9.
Hahn J. & Kim J. 1999. Why are some Diagrams Easier to Work with? Effects of Diagrammatic Representation on the Cognitive Process of Systems Analysis and Design. At: http://citeseer.ni.nec.com/kim99how.html (14/12/1999)
Huckvale T. & Ould V. Process Modeling – Who, What & How: Role Activity Diagramming. Eds. Grover V. & Kettinger W. In: Business Process Change: Reengineering Concepts, Methods and Technology, Idea Group Publishing.
Jaffar A. 2003. A Semiotic Framework for Measuring Effective Representation of Business Process. Thesis with Staffordshire University, Stafford, UK.
Jappy A. 2001. Iconicity and Hypoiconicity.
At: http://www.tr3s.com.br/pierce/jappy/p-hypiap.htm (12/11/01)
Kaplan C. & Simon H, 1990. In Serch of Insight. Cognitive Phychology, Vol. 22, pp. 374-419.
Katzenstein G. & Lerch J. 2000. Beneath the Surface of Organisational Processes: A Social Representation Framewirk for Business Process Redesign. ACM Transactions on IS, Vol.18, No 4.
KBSI, 2001. A Structured Approach to Enterprise Modeling and Analysis.
At: idef.com/default.html (2/3/2001)
Kueng P. & Kawalek P. 2002. Process Models: A Help or Burden?
At: http://hsb.baylor.edu/ramsower/nis.c.97/ (22/03/2002)
Larkin J. & Simon H., 1987. Why a Diagramm is (sometimes) Worth Ten Thousand Words. Cognitive Science, Vjl.11, pp. 65-99.
Lofting J. 1999. Charles Pierce's Trichotomies, and the What and the Where.
At: members eisa.net.au/~lofting/pierce/html (16/11/99)
Marostica A. 2001. Semiotic Classifications for Inductive Learning Systems.
At: http://www.econ.uba.ar/servicios/publicaciones/journal/contents/marost.htm (13/11/01)
Melao N. & Pidd V. 2000. A Conceptual Framework for Understanding Business Processes and Business Process Modeling. Information Systems Journal, Vol. 10
Morris Ch. 1946. Signs, Language and Behaviour: An Original, Important Contribution to Semiotics, George Braziller, Inc.
Moor A. 1993. Meaning and Reference. Oxford University Press.
Mullins L. & Hicks L. 1996. The Process of Perception in Management and Organisational Behaviour, 4^th edition, Pitman Publishing.
Ould M. 1995. Business Processes: Modeling and Analysis for Reengineering and Improvement. John Wiley & Sons, N.Y.
Phalp K. 1998. The CAP Framework for Business Process Modeling. Information and Software Technology, Vol. 40
Robinson M. & Bannon L. 1991. Questioning Representations. In: Proceedings of ECSCW 1991.
Solomonick A. 2002. Semiotics and Linguistics. Paris, Editions des Ecrivains.
Stamper R. 1973. Information in Business and Administrative Systems. John Wiley and Sons, N.Y.
UML, OMG Unified Modeling Language Specification, OMG.
USAF ICAM Office, 1981. Integrated ComputerAided Manufacturing (ICAM). Architecture part II. Vol. IV. Function Modeling Manual with IDEFO. Report No. AFWAL-TR-81-4023
Warboys B, Kawalek P, Robertson I & Greenwood M. 1999. Business Information Systems: a Process Approach. McGrow-Hill.

предоставлено для публикации 12.2009

¹ Данная статья представляет собой изложение докторской диссертации, защищенной автором в 2003 году в Стаффордширском ун-те (Англия). Она помещается с некоторыми сокращениями, сделанными с согласия автора, в переводе с английского А. Соломоника. Оригинал статьи можно найти в http://is2.lse.ac.uk/asp/aspecis/20060168.pdf(ноябрь 2009).
² В оригинале – Norm Process Chart.
³ Имеется в виду скорость и легкость интерпретации представленных знаков.
⁴ Быстрота постижения знаков и их понимания пользователем.

© А. Соломоник