9. Bijlagen
Pagina 76 9.1 Bijlage A
Situatieschets:
Morgen gaat u voor acht dagen op vakantie naar Griekenland. Morgenochtend vertrekt u al vroeg per auto richting schiphol. Het wordt mooi weer dus u hebt alleen zomerse kleding nodig, u verblijft in Griekenland in een appartement, bij het naastgelegen restaurant gaat u elke dag eten. U heeft de ticket per post thuis gestuurd gekregen, inchecken dient drie uur voor vertrek te gebeuren. U heeft geboekt bij een reisorganisatie die u na aankomst in Griekenland naar het appartement brengt.
9. Bijlagen
Pagina 77
Tussen de verschillende aspecten kunnen relaties bestaan, bijvoorbeeld tussen auto en parkeren. Uw auto moet uiteraard ergens geparkeerd worden tijdens uw verblijf in Griekenland. Een relatie kunnen we een naam geven, in dit geval zou de relatie ‘leidt tot’ kunnen heten. Dit zouden we als volgt kunnen zien: het feit dat u met de auto naar schiphol gaat leidt tot parkeren, dit is een logisch gevolg. Zo kunnen we ook een relatie tussen vlucht en ticket benoemen, bijvoorbeeld ‘heeft nodig’, voor de vlucht heeft u namelijk een ticket nodig.
Hieronder is een overzicht van mogelijke relaties. vertrekken aankomen minimaliseren van toepassing op leidt tot bestaat uit vormt
hangt samen met voorkeur voor verplaatsen naar te rijden bestemt voor heeft nodig afhankelijk van overleggen met in samenwerking met
U weet welke van bovenstaande begrippen (de aspecten en relaties) in zo’n situatie voor u belangrijk zijn. Waarschijnlijk heeft u ook een beeld van hoe de eerder genoemde aspecten met elkaar samenhangen.
We laten hieronder zien hoe we een dergelijk beeld kunnen visualiseren, dit doen we aan de hand van een programma dat hier speciaal voor ontwikkeld is. Dezelfde stappen dient u straks te doorlopen om uw beeld van het
planningsdomein te visualiseren.
Het beeld, ook wel domeinbeeld genoemd dat we hier gaan maken is
gebaseerd op de situatieschets (vakantie naar Griekenland). Het is belangrijk om te weten dat het beeld dat we hier gaan zien maar één van vele mogelijke mogelijkheden is. Er is hier geen sprake van een goede of een foute
domeinbeeld. Ieder individu zal een ander domeinbeeld samenstellen. Er komt dus ook geen beoordeling van dit is een goed of dit is een slecht domeinbeeld, juist de verschillen tussen de domeinbeelden zijn belangrijk voor dit
onderzoek.
Pagina 78
9. Bijlagen
Pagina 79 Stap 2. Begrippen:
Hier selecteren we de begrippen (objecten en relaties) die we belangrijk vinden, we selecteren dus niet alle begrippen maar gaan selectief te werk. Hier moet u straks als planner die begrippen kiezen waarvan u denkt dat die begrippen belangrijk zijn voor uw dagelijkse planwerkzaamheden. U selecteert een begrip door erop te klikken, vervolgens komt het begrip bij
Pagina 80 Stap 3. Domeinbeeld:
In deze stap kunt u de door u gekozen objecten plaatsen op een raster. Het verband tussen de objecten kunt u weergeven door gebruik te maken van de door u gekozen relaties. Het verband geeft u aan door twee objecten met elkaar te verbinden door middel van een relatie.
De gekozen begrippen zijn aan de linkerkant van het scherm terug te vinden. Deze kunnen dus op het raster worden geplaatst door eerst op een begrip te klikken (selecteren) en vervolgens op de gewenste plaats op het raster te klikken. Hierbij moeten we rekening houden met het volgende:
- objecten zijn slechts eenmaal te gebruiken, relaties zijn zijn wel meerdere malen te gebruiken.
- Relaties verbinden objecten met elkaar, relaties dienen dus niet te worden verbonden aan andere relaties - Geef type relatie (pijlen) aan door op relatie aanpassen te klikken
- U kunt altijd stap terug gaan om extra begrippen te kiezen of te verwijderen
9. Bijlagen
Pagina 81
Pagina 82
Stap 4. Afronden:
Bij deze stap dient u nog enkele gegevens in te vullen waarna alle gegevens opgeslagen worden.
Het is in dit programma altijd mogelijk om een stap terug te gaan tot de gegevens opgeslagen zijn bij stap 4.
Er zijn twee manieren om een stap terug te gaan: klikken op de knop vorige stap' of door de klikken op een voorgaand tabblad.
Belangrijk is om juist die begrippen (objecten en relaties) te selecteren die relevant zijn voor uw werkzaamheden.
9. Bijlagen
Pagina 86 9.3 Bijlage C
Onderzoeker
figuur 31 intro
9. Bijlagen
Pagina 87 9.4 Bijlage D
De volgende criteria is voor de NS gebruikt bij het toewijzen van de abstractieniveaus.
Niveau 5: bij meer dan 8 relaties Niveau 4: bij meer dan 6 relaties Niveau 3: bij meer dan 4 relaties Niveau 2: bij meer dan 2 relaties Niveau 1: bij meer dan 1 relatie Niveau 0: bij 0 relaties
object aantal verbindingen abstractieniveau
treinstel 11 5 spoor 10 5 trein 10 5 planning 9 5 werkdag 7 4 tijd 6 3 centrale planning 3 2 interieur reinigen 3 2 lokale infrastructuur 3 2 lokale planning 3 2 veiligheids maatregelen 3 2 week 3 2 weekend 3 2 dieseltrein 2 1 emplacement 2 1 evenementen 2 1 exterieur reinigen 2 1 jaar 2 1 maand 2 1 nacht 2 1 ochtend 2 1 planning fase 2 1 rangeerbaan 2 1 wasstraat 2 1 aankomstspoor 1 1 aankomsttijd 1 1 avond spits 1 1 behandeltijd 1 1 bovenleiding 1 1 centrale dagplanning 1 1
centrale jaar planning 1 1
9. Bijlagen
Pagina 89 9.5 Bijlage E
Abstractie niveaus bij politie.
objecten aantal verbindingen abstractieniveau
9.8 Bijlage H
Volgens onder andere van der Kloot (1997) kan bij MDS onderzoek data geanalyseerd worden die bestaan uit beoordelingen door proefpersonen van de onderlinge gelijkenis van stimuli. Bij dit soort beoordelingen moet de proefpersoon een cognitieve taak verrichten; de waargenomen relaties tussen de stimuli zijn cognities die onderdeel zijn van de cognitieve
schema’s van de respondent. Daarom wordt een MDS-oplossing ook wel een ‘cognitieve kaart’ genoemd.
Bij MDS wordt er naar de verbindingsmatrices van de planners gekeken, welke objecten zijn direct aan elkaar gerelateerd en welke objecten zijn niet aan elkaar gerelateerd. Aan de hand van de individuele
verbindingsmatrices van de planners is voor elk tweetal objecten berekend bij hoeveel procent van de planners deze objecten direct aan elkaar gerelateerd zijn. Met behulp van deze percentages is een
zogenaamde gelijkenismatrix berekend. Een gelijkenismatrix kan voor alle planners worden gemaakt maar ook voor bepaalde groepen planners, bijvoorbeeld voor alle planners die op de locatie Zwolle werken. Vervolgens wordt in de meerdimensionale schaalanalyse een
gelijkenismatrix omgezet naar een meerdimensionale ruimte. Het aantal dimensies van de ruimte kan worden gekozen. In de meerdimensionale ruimte worden objecten weergegeven als punten en de afstanden tussen de objecten komen zo ‘goed als mogelijk’ overeen met de percentages in de gelijkenissenmatrix. Omdat afstanden en percentages rechtevenredig met elkaar zijn, zijn de objecten/punten zo in de ruimte geplaatst dat twee objecten/punten die een heel grote gelijkenis (een hoog percentage) met elkaar hebben een kleine afstand tot elkaar hebben.
De specifieke MDS-techniek die in dit onderzoek gebruikt is, is INDSCAL. In deze techniek maken we onderscheid tussen verschillende groepen planners. Hoewel de objecten in dezelfde ruimte worden geplaatst, kan een bepaalde as voor de ene groep belangrijker zijn dan voor de andere groep.
De mate waarin afstanden en percentages met elkaar overeenkomen wordt ook wel ´Stress´ (Kruskal-stress) genoemd. Als alle afstanden perfect met elkaar overeenkomen dan is de ‘Stress’ gelijk aan 0. Als de ´stress’ van 0 afwijkt, dan komen sommige afstanden niet overeen met de percentages in de gelijkenismatrix. Kruskal (Kruskal, 1964) heeft voor CMDS (cluster meerdimensionale schaaltechnieken) de volgende
richtlijnen gegeven. Een stress van 0,20 noemde hij poor, 0,10 fair, 0,05 good, 0,025 exellent en 0.000 perfect. Deze richtlijnen gaan niet in alle gevallen op maar zijn wel geschikt voor dit onderzoek.
Pagina 94
vector samen vallen met de gemiddeldevector en 1 geeft aan dat de individuele vector samen valt met één van de assen.
De meerdimensionale schaalanalyse geeft de coördinaten van de objecten in de ruimte aan. De analyse geeft echter niet aan wat de betekenis is van een bepaalde as/dimensie. Om de betekenis van de assen te achterhalen moet de betekenis van de assen geïnterpreteerd worden, hierbij is kennis van het domein noodzakelijk. Wanneer de assen geïnterpreteerd zijn dan kunnen de assen gebruikt worden om te kijken waarom planners bepaalde objecten aan elkaar gekoppeld hebben.
9. Bijlagen
Pagina 95 9.9 Bijlage I
centrale dagplanning cent_dagp
emplacement emp
lengte trein l_trein lokale dagplanning loc_dagp lokale infrastructuur loc_inf_struc
lokale jaarplanning loc_jaarp lokale planning loc_p
looptijd looptijd normtijden normtijden opstelterrein opstelter planning systemen p_syst
Prorail Prorail rangeerbeweging rangeerb rangeerplanning rangeerp spoor spoor treinsamenstelling treinsam vertrekspoor vertreksp NS Arbeidstijdenwet Arbeidst_w Beschikbare capaciteit Besch_c
Bezettingeisen Bez_eis
Chefs Chefs
Incidendentele Roosterwensen Inc_ros_wens
