Fuzzy cognitive maps and their application in the economic sciences

• Authors: Bąk Iwona , Cheba Katarzyna

Title variants

PL

Rozmyte mapy kognitywne i ich zastosowania w naukach ekonomicznych.

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The main purpose of the paper is an expert assessment of the relationship existing between selected indicators carried out using a relatively new tool in economic sciences: Fuzzy Cognitive Maps. The effect of its application is a graphical presentation of the relationship between the factors identified as the key ones. In the paper 23 indicators, describing four selected goals in the Strategy for Sustainable Development, 2030 Agenda were selected. It is assumed that the sustainable development goals should be related but according to the experts opinion this only applies to some indicators. This kind of relationships can be certainly identified in the case of the goals describing social and economic development, but often also economic and environmental development. However, the research results presented in the paper do not always confirm the existence of connections between individual indicators selected for the description of the goals of sustainable development. The paper tries to explain this problem.

PL

Głównym celem artykułu jest ekspercka ocena zależności występujących między wybranymi wskaźnikami przeprowadzona za pomocą stosunkowo nowego narzędzia w naukach ekonomicznych – rozmytych map kognitywnych. Efektem zastosowania tego narzędzia jest graficzne przedstawienie zależności między czynnikami zidentyfikowanymi jako kluczowe. W pracy wybrano w tym celu 23 wskaźniki opisujące 4 wybrane cele Strategii na rzecz Zrównoważonego Rozwoju. Agenda 2030. Przyjmuje się, że cele zrównoważonego rozwoju powinny być ze sobą powiązane, ale zdaniem ekspertów dotyczy to tylko niektórych wskaźników. Relacje tego rodzaju można zidentyfikować na pewno w przypadku celów opisujących rozwój społeczny i gospodarczy, często również rozwój gospodarczy i środowiskowy. Przedstawione wyniki badań nie zawsze jednak potwierdzają istnienie połączeń między pojedynczymi wskaźnikami wybranymi do opisu celów zrównoważonego rozwoju. W artykule podjęto próbę wyjaśnienia tego problemu.

Keywords

EN

cognitive maps; CM; fuzzy cognitive maps; FCM; relationships; graphical presentation

PL

mapa kognitywna; CM; rozmyte mapy kognitywne; FCM; relacje; graficzna prezentacja

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Journal: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
• Year: 2020
• Issue: vol. 24, nr 3
• Pages: 20-36

Contributors

author

Bąk Iwona

author

Cheba Katarzyna

References

• Aguilar, J. (2005). A survey about fuzzy cognitive maps papers (Invited Paper). International Journal of Computational Cognition, 3(2), 27-33.
• Andreou, A. S., Mateou, N. H., and Zombanakis, G. A. (2003). Evolutionary fuzzy cognitive maps: A hybrid system for crisis management and political decision-making. Conference Proceedings on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation, (1), 1-12.
• Andreou, A. S., Mateou, N. H., and Zombanakis, G. A. (2005). Soft computing for crisis management and political decision making: The use of genetically evolved fuzzy cognitive maps. Soft Computing Journal, 9(3), 194-210.
• Axelrod, R. (1976). Structure of decision: The cognitive maps of political elites. Princeton, New York: Princeton University Press.
• Card, D., Kluve, J., and Weber, A. (2010). Active labour market policy evaluations: A metaanalysis. The Economic Journal, (120).
• Cole, J. R., and Persichitte, K. A. (2000). Fuzzy cognitive mapping: Applications in education. International Journal of Intelligent Systems, 15, 1-25.
• Furfaro, R., Kargel, J. S., Lunine, J. I., Fink, W., and Bishop, M. P. (2010). Identification of cryovolcanism on Titan using fuzzy cognitive maps. Planetary and Space Science Journal, 58(5), 761-779.
• Godlewska-Majkowska, H. (2014). Mapa kognitywna jako instrument projektowania zintegrowanego produktu turystycznego gmin. ZS WSH Zarządzanie, (1), 41-48.
• Hage, P., and Harary, F. (1983). Structural models in anthropology. Cambridge: Cambridge University Press.
• Isaac, M. E., Dawoe, E., and Sieciechowicz, K. (2009). Assessing local knowledge use in agroforestry management with cognitive maps. Journal of Environmental Management, (43), 1321-1329.
• Jastriebow, A., Gad, S., and Słoń, G. (2010). Rozmyte mapy kognitywne w monitorowaniu decyzyjnym obiektów technicznych. Biuletyn WAT, LIX (4), 209-219.
• Kannappan, A., Tamilarasi, A., and Papageorgiou, E. I. (2011). Analyzing the performance of fuzzy cognitive maps with non-linear Hebbian learning algorithm in predicting autistic disorder. Experts Systems with Applications, 38(3), 1282-1292.
• Kokkinos, K., Lakioti, E., Papageorgiu, E., Moustakas, K., and Karayannis, V. (2018). Fuzzy cognitive map-based modeling of social acceptance to overcome uncertainties in establishing waste biorefinery facilities. Frontiers in Energy Research, 6, 1-17.
• Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24(1), 65-75.
• Lee, S., and Han, I. (2000). Fuzzy cognitive map for the design of EDI controls. Information & Management, 37(1), 37-50.
• MacDonald, N. (1983). Trees and networks in biological models. New York: John Wiley and Sons.
• Ozesmi, U., and Ozesmi, S. L. (2004). Ecological models based on people’s knowledge: A multi-step fuzzy cognitive mapping approach. Ecological Modelling, 176(1-2), 43-64.
• Papageorgiou, E. I. (2012). Learning algorithms for fuzzy cognitive maps – A review study. IEEE Transactions in Systems, Man and Cybernetics – Part C: Applications and Reviews, 42(2) 150-163.
• Papageorgiou, E. I., Markinos, A., and Gemtos, T. (2009). Application of fuzzy cognitive maps for cotton yield management in precision farming. Experts Systems with Applications, 36(10), 12399-12413.
• Papageorgiou, E. I., Spyridonos, P., Glotsos, D., Stylios, C. D., Groumpos, P. P., and Nikiforidis, G. (2008). Brain tumor characterization using the soft computing technique of fuzzy cognitive maps. Applied Soft Computing Journal, 8, 820-828.
• Piotrowska, K. (2011). Zastosowanie map kognitywnych w inteligentnych systemach wspomagania podejmowania decyzji. Logistyka, (6), 3433-3442.
• Salmeron, J. L. (2009). Supporting decision makers with fuzzy cognitive maps. Research-Technology Management, 52(3), 53-59.
• Skład, A. (2018). Modelowanie systemów zarządzania bhp z wykorzystaniem metody rozmytych map kognitywnych i wskaźników wiodących – ujęcie teoretyczne. Zarządzanie i Ekonomia. Bezpieczeństwo Pracy, (2), 11-15.
• Słoń, G., and Yastrebov, A. (2011). Optimization and adaptation of dynamic models of fuzzy relational cognitive maps. In International workshop on rough sets, fuzzy sets, data mining, and granular- soft computing (pp. 95-102), Berlin, Heidelberg: Springer.
• Sobczak, A. (2007). Zastosowanie rozmytych map kognitywnych w planowaniu rozwoju zorientowanej na usługi architektury systemów informatycznych. Retrieved from https://www.researchgate .net/publication/257891103
• Song, H., Miao, C., Roel, W., Shen, Z., and Catthoor, F. (2010). Implementation of fuzzy cognitive maps based on fuzzy neural networks and application in prediction of time series. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 18(2), 233-250.
• Stylios, C., and Groumpos, P. P. (1999). Fuzzy cognitive maps: A model for intelligent supervisory control systems. Computers in Industry, (39), 229-238.
• Szopik-Depczyńska, K., Cheba, K., Bąk, I., Stajniak, M., Simboli, A., and Ioppolo, G. (2018). The study of relationship in a hierarchical structure of EU sustainable development indicators. Ecological indicators, 90, 120-131.
• Taber, W. R. (1991). Knowledge processing with fuzzy cognitive maps. Experts Systems with Applications, 2(1), 83-87.
• Tan, C. O., and Ozesmi, U. (2006). A generic shallow lake ecosystem model based on collective expert knowledge. Hydrobiologia, 563(1), 125-142.
• Trzaskalik, T. (2014). Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Przegląd metod i zastosowań. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, (74), 239-263.
• Wei, Z., Lu, L., and Yanchun, Z. (2008). Using fuzzy cognitive time maps for modeling and evaluating trust dynamics in virtual enterprises. Experts Systems with Applications, 35(4), 1583-1592.
• Woźniak, J. (2017). Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwach projektowych w sektorach kreatywnych. Część 2: Identyfikacja problemów badawczych – studium przypadku. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach, (115), Seria: Administracja i Zarządzanie (42), 85-98.
• Zioło, M., Filipiak, M. Z., Bąk, I., and Cheba, K. (2019). How to design more sustainable financial systems: the roles of environmental, social, and governance factors in the decision-making process. Sustainability, 11(20), 1-34.