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STORY MINING: DESCOBERTA DE PROCESSOS ATRAVÉS DE STORYTELLING E MINERAÇÃO DE TEXTOS

INTRODUÇÃO

        A modelagem de processos tem sido adotada por organizações em contextos diversos. Embora seja uma prática importante, permanece sendo bastante complexa e custosa. A qualidade de um modelo de processo é diretamente relacionada com a representação mais fiel possível da realidade. Durante o levantamento do processo, percebe-se a dificuldade de compartilhar o conhecimento, muitas vezes presente apenas na mente das pessoas envolvidas com suas atividades.

        A abordagem mais utilizada envolve um analista conduzindo entrevistas com pessoas que realizam as tarefas, e a posterior representação do conhecimento adquirido através de modelos. Neste caso, a qualidade dos modelos depende fortemente da habilidade do analista responsável e das pessoas que descreveram o cenário do processo. Outros estudos indicam um caminho promissor de extração automática dos modelos de processos, através de técnicas de mineração sobre os logs de sistemas de informação, que suportam a execução do processo. Esta abordagem é denominada Mineração de Processos. Porém, os modelos gerados estão limitados às atividades automatizadas. Apresentamos um método que visa tratar o problema do viés dos analistas e entrevistados na abordagem tradicional, bem como a limitação das técnicas de mineração de processos. O objetivo é explorar uma nova solução, aprimorar a aquisição de conhecimento sobre o processo a ser modelado e facilitar a construção de um modelo de maior qualidade.

O MÉTODO STORY MINING

       Story Mining é um método que parte de histórias contadas por grupos de pessoas e extrai as informações necessárias para compor o modelo do processo (Gonçalves et al., 2011). Group storytelling (em português “Construção Colaborativa de Narrativas”) é a técnica de construção de histórias, na qual mais de uma pessoa contribui, síncrona ou assincronamente, localmente ou de maneira distribuída, em vários pontos do processo, através de diversas mídias. A técnica, e sua capacidade de representar o conhecimento tácito de diversos indivíduos, tratam diretamente as dificuldades no levantamento de processos de negócios, já permite capturar de maneira informal e espontânea o conhecimento de pessoas. Como ilustra a Figura 1, as três fases do método são: Contar Histórias, Minerar Histórias e Representar Processos. Na primeira fase, grupos de narradores são selecionados para participar do processo de levantamento do processo. Eles devem narrar fatos sobre o seu dia a dia de trabalho (instâncias do processo a ser modelado). 

      Nesta parte, é utilizada uma ferramenta colaborativa CONTI1 , para prover suporte para a construção de narrativas (Figuras 2 e 3). Os participantes constroem uma história da forma mais livre possível, explicitando seus pontos de vista da maneira mais fiel possível. A história é contada em grupo, por escrito, através de uma dinâmica assíncrona e distribuída. Portanto, não é necessário que os integrantes da equipe trabalhem ao mesmo tempo nem no mesmo lugar. Contar uma história sobre o que já aconteceu exige exercitar a memória, inspirar-se e buscar um ambiente tranquilo. Dar às pessoas a oportunidade de incluir informações na história a qualquer momento é mais produtivo do que impor a construção da narrativa com hora marcada ou sendo direcionado por perguntas em entrevistas. Para incentivar a colaboração e a comunicação entre os usuários, um participante pode comentar os eventos incluídos por outros. Nesse espaço, podem complementar informações e indicar discordâncias.

     Além disso, os participantes devem estar atentos para adicionar informações de contexto relevantes ao evento que estão contando. A segunda fase se inicia com a análise dos textos produzidos de modo a extrair elementos de um modelo de processo de negócio, como atividades, eventos, fluxos, entradas e saídas. Neste momento, técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Texto são utilizadas para a identificação dos elementos básicos de processos presentes na narrativa e suas relações lógico-temporais. 

       Finalmente, na terceira e última fase do método, os elementos extraídos serão convertidos em um modelo descrito pela notação gráfica BPMN. Vários modelos alternativos podem ser gerados a partir dos produtos das fases anteriores e do trabalho posterior do modelador. Estes modelos serão apresentados para os participantes, para suas validações e possível combinação, atingindo um modelo final de qualidade, que represente os elementos da narrativa e o consenso dos participantes. 

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Fonte: BPM Global Trends