Este artigo propõe uma interpretação baseada na teoria da complementaridade para integrar Grafos de Conhecimento (KG) e IA Explicável (XAI) para apoiar avaliações pré-demolição na mineração urbana. Os autores argumentam que o valor deste processo reside não apenas na precisão da previsão, mas na defensabilidade das decisões através da legibilidade, plausibilidade, procedência e contestabilidade.
O estudo identifica quatro modos consolidados de integração KG-XAI: Lifting, Constraining, Typing e Revising. Cada modo é definido como uma operação tipada sobre artefatos XAI e estruturas de substrato de grafos de conhecimento para desbloquear propriedades distintas da defensabilidade. Um exemplo de porta corta-fogo do processo de mineração urbana ilustra esses modos usando a pilha W3C Linked Building Data.
Esses modos de integração contribuem para criar os artefatos regulatórios específicos exigidos pela avaliação pré-demolição, abordando a sub-especificação estrutural encontrada na literatura existente.