VM

Вибрані дослідження

← Усі дослідження

Пояснення роботи

HILDA 2025 Партисипативне ER-моделювання

ONION: A Multi-Layered Framework for Participatory ER Design

Viktoriia Makovska, George Fletcher, Julia Stoyanovich

Як людям упізнати власні потреби у формальній моделі даних?

Питання

Навіщо ця робота

ONION організовує партисипативне ER-проєктування у п’ять етапів. Відкриті розповіді учасників переходять у структуровану модель із можливістю перевірити, чи не втрачено важливе під час технічного узагальнення.

Підхід

Візуальне пояснення

Від життєвого досвіду до формальної моделі

  1. Observe · Спостерігати

    Зібрати відкриті описи потреб і досвіду.

  2. Nurture · Плекати

    Розвинути спільні історії та ескізи.

  3. Інтегрувати

    Перетворити внески на чернетку ER-моделі.

  4. Optimize · Уточнити

    Перевірити чернетку з учасниками та уточнити її.

  5. Normalize · Формалізувати

    Створити стандартну ER-модель із зовнішньою технічною перевіркою.

П’ять етапів ONION показано як поступову формалізацію. Учасники перевіряють чернетку до зовнішньої технічної оцінки. Форма є концептуальною, а не мірою збереженої інформації. Розділи 3–6

Внесок роботи

Воркшопи з Donor UA та Волонтерською лабораторією УКУ виявили непомічені зв’язки й «невидимі» сутності. Учасники простежували свої внески в підсумкових моделях і описували зміни в розумінні інших ролей.

Розділи 3–6

Оригінальна робота й ресурси

У збірнику Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics (HILDA '25), 22 червня 2025, Берлін, Німеччина.

DOI arXiv PDF
Бібліографічний опис 
Makovska, V., Fletcher, G., & Stoyanovich, J. (2025). ONION: A Multi-Layered Framework for Participatory ER Design. In Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics (HILDA '25). https://doi.org/10.1145/3736733.3736736
BibTeX 
@inproceedings{Makovska2025ONION,
  author = {Makovska, Viktoriia and Fletcher, George and Stoyanovich, Julia},
  title = {ONION: A Multi-Layered Framework for Participatory ER Design},
  booktitle = {Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics (HILDA '25)},
  year = {2025},
  doi = {10.1145/3736733.3736736}
}