Expertní metoda předpokládá a používá se pro. Klasifikace a charakteristika expertních metod. Kolektivní expertizy: metoda brainstormingu

1. Stručný popis expertních metod

Moderní ekonomika klade nové, vyšší nároky na management. Otázky zdokonalování metod řízení nabývají v současnosti na významu, neboť právě v této oblasti jsou ještě větší rezervy pro zvýšení výkonnosti národního hospodářství. Významným faktorem zvyšování vědecké úrovně řízení je využívání matematických metod a modelů při přípravě rozhodnutí. Úplná matematická formalizace technických a ekonomických problémů však často není proveditelná z důvodu jejich kvalitativní novosti a složitosti.

V tomto ohledu se stále více uplatňují expertní metody, které jsou chápány jako soubor logických a matematicko-statistických metod a postupů zaměřených na získání od specialistů informací nezbytných pro přípravu a výběr racionálních rozhodnutí. Expertní metody se dnes používají v situacích, kdy volbu, zdůvodnění a posouzení důsledků rozhodnutí nelze provést na základě přesných výpočtů. Takové situace často nastávají při rozvíjení moderních problémů řízení společenské výroby a zejména při prognózování a dlouhodobém plánování.

Podstata expertních metod jak při řešení problémů při studiu systémů řízení, tak při jejich využití v rozhodovací praxi v jiných oblastech vědy, techniky a managementu spočívá v různém zprůměrování názorů (úsudků) odborných specialistů. o projednávaných otázkách.

Metody znaleckých posudků jsou způsoby organizace práce se znalci a zpracování znaleckých posudků. Tyto názory jsou obvykle vyjádřeny částečně kvantitativní a částečně kvalitativní formou. Metody expertního hodnocení se používají k předpovědi budoucích událostí, pokud statistické údaje chybí nebo jsou nedostatečné. Používají se také ke kvantifikaci událostí, pro které neexistuje jiné měření, například při posuzování důležitosti cílů a preference určitých metod marketingu produktu. Jinými slovy, metody expertního hodnocení se používají jak pro kvantitativní měření událostí v současnosti, tak pro účely prognózování.

Odborným posouzením se rozumí soubor logických a matematických postupů zaměřených na získávání informací od specialistů, jejich analýzu a sumarizaci za účelem přípravy a rozvoje racionálních rozhodnutí.

Funkce odborných posudků v systému řízení:

prognózování trendů ve vývoji určitých řídicích objektů a možných poruch v řídicích subsystémech, vznik nových subjektů při formování řídicích systémů;

zdůvodnění konstrukce modelu předpovědního objektu. Metody expertního posouzení jsou jednou ze skupin vědeckotechnických prognostických metod, vycházejících z předpokladu, že na základě odborných posudků je možné sestavit adekvátní model prognostického objektu;

posouzení míry spolehlivosti dat získaných jako výsledek studie, kdy výzkumný proces je přirozeně ovlivněn subjektivními faktory. Například závěry o jakékoli socioekonomické studii lze učinit na faktech zkreslených sociálním pojetím výzkumníka;

posouzení míry úplnosti a objektivity informací přijatých řídicím systémem od řídicího objektu, jakož i platnosti informací (rozhodnutí) vstupujících do řídicího objektu z řídicího systému;

posouzení konkrétních alternativních cest rozvoje nebo řídicího objektu nebo řídicího systému nebo obou systémů dohromady;

certifikace konkrétních prvků řídicího systému a řídicího objektu pro jejich soulad s funkcemi, pro které jsou vytvořeny.

Nejběžnější expertní metody, které se v současnosti používají při rozhodování managementu, jsou následující:

metoda hodnocení;

metoda přímého hodnocení;

srovnávací metoda.

Druhá metoda zahrnuje dvě varianty: párové srovnání a sekvenční srovnání.

V zásadě má každý z nich mnoho společného a hlavním rozdílem je, že hodnocení (měření) studovaných objektů řízení systému se provádí různými způsoby. Navíc každá metoda má určité výhody a nevýhody.

Společná vlastnost každé metody spočívá v posloupnosti postupů jejich použití. Tyto zahrnují:

organizace odborného posouzení;

shromažďování znaleckých posudků;

zpracování výsledků znaleckých posudků.

Pomocí metody pořadí expert provádí řazení (řazení) studovaných objektů organizačního systému v závislosti na jejich relativní důležitosti (preferenci). V tomto případě je obvykle nejpreferovanějšímu objektu přiřazena hodnost 1 a nejméně preferovanému je přiřazena poslední hodnost, která se v absolutní hodnotě rovná počtu objednávaných objektů. Toto řazení se stává přesnějším s menším počtem studovaných objektů a naopak.

Tato metoda tedy umožňuje určit místo zkoumaného objektu mezi ostatními objekty řídicího systému. Výhodou metody hodnocení je její jednoduchost. Nevýhody jsou:

neschopnost seřadit s dostatečnou přesností počet objektů, jejichž počet přesahuje 15-20;

neodpovídá na otázku, jak daleko jsou od sebe zkoumané objekty co do důležitosti.

Tato metoda se v praxi studia řídicích systémů používá i přes svou jednoduchost poměrně zřídka.

Přímou metodou hodnocení je řazení zkoumaných objektů (například při výběru parametrů pro sestavení parametrického modelu) v závislosti na jejich důležitosti přiřazením bodů každému z nich. V tomto případě je nejdůležitějšímu objektu přidělen (ohodnocen) nejvyšší počet bodů na akceptované škále. Nejběžnější rozsah hodnotící stupnice je od 0 do 1, 0 až 5, 0 až 10, 0 až 100. V nejjednodušším případě může být hodnocení 0 nebo 1. Někdy se hodnocení provádí verbální formou. Například „velmi důležité“, „důležité“, „nedůležité“ atd., což se také někdy pro větší pohodlí při zpracování výsledků průzkumu převádí do bodové stupnice (3, 2, 1).

Použití této metody se používá pouze tehdy, pokud jsou odborníci přesvědčeni, že jsou plně informováni o vlastnostech studovaného objektu, což se často nestává.

Metoda párování se provádí párovým porovnáním a sekvenčním porovnáním.

V párovém srovnání expert porovnává zkoumané objekty podle jejich důležitosti ve dvojicích, přičemž v každé dvojici objektů identifikuje ten nejdůležitější. Expert prezentuje všechny možné dvojice objektů ve formě záznamu každé kombinace (objekt I - objekt 2, objekt 2 - objekt 3 atd.) nebo ve formě matice.

V důsledku porovnávání objektů v každé dvojici odborník vyjadřuje názor na důležitost toho či onoho objektu, to znamená, že jednomu z nich dává přednost. Někdy odborníci dojdou k závěru, že každý z objektů v páru je rovnocenný. Uspořádání v každé dvojici objektů samozřejmě nezajistí okamžitě seřazení všech uvažovaných objektů, takže je nutné následné zpracování výsledků porovnání. Nejvýhodnější je provádět párová porovnávání a jejich zpracování pomocí matic jako nástroje.

V některých případech, s velkým počtem studovaných objektů, jsou výsledky párových srovnání ovlivněny psychologickými faktory, to znamená, že někdy není upřednostněn objekt, který je ve skutečnosti výhodnější než ostatní, ale ten, který je napsán jako první. v seznamu dvojic nebo se nachází v matici nad porovnávanou. Proto se někdy, aby se vyloučil psychologický vliv, provádí dvojité párové srovnání, to znamená, že se opět provádí párové srovnání, ale pouze s obráceným uspořádáním objektů a podle toho objektů v každém páru.

Metoda párového porovnávání je velmi jednoduchá a umožňuje studovat větší množství objektů (ve srovnání např. s metodou hodnocení) a s větší přesností.

Podstata metody sekvenčního porovnávání je následující. Expert seřadí všechny studované objekty v pořadí podle jejich důležitosti (jako metoda hodnocení). Každému objektu je předběžně přidělen určitý počet bodů, např. na stupnici od 0 do I (jako metoda hodnocení). Navíc nejdůležitějšímu objektu je přiděleno skóre rovné I a všem ostatním se přiděluje v sestupném pořadí jejich důležitosti, tedy od I do 0. Dále odborník rozhodne, zda bude důležitost objektu s hodností I větší než součet bodů všech ostatních objektů. Pokud ano, pak se skóre prvního objektu zvyšuje, dokud není tato podmínka splněna, a pokud ne, pak expert sníží tuto hodnotu na takovou číselnou hodnotu, že bude nižší než součet skóre všech ostatních objektů.

Hodnoty hodnocení druhého, třetího a následujících objektů podle důležitosti se určují postupně stejným způsobem jako hodnocení prvního nejdůležitějšího objektu.

Metoda sekvenčního porovnávání je pro odborníky nejnáročnější na práci. To je zvláště patrné, když je počet studovaných objektů větší než šest nebo sedm.

Společný rys expertních metod spočívá v posloupnosti postupů jejich použití. Jedná se o organizaci odborného posouzení, sběr odborných posudků a zpracování získaných výsledků.

Pro celkové řízení odborných prací je jmenován předseda odborné komise. Skládá se ze dvou skupin – pracovní skupiny a expertní skupiny.

Vedoucímu pracovní skupiny jsou podřízeni techničtí pracovníci odpovědní za technickou stránku přípravy podkladů pro práci odborníků, zpracování získaných výsledků apod., dále specialisté na řešenou problematiku. Sestavení expertní skupiny provádí vedoucí (organizátor) pracovní skupiny. V tomto případě se provádí řada po sobě jdoucích činností:

prohlášení o problému a vymezení oblasti činnosti skupiny;

sestavení předběžného seznamu znalců - specialistů v uvažovaném oboru činnosti;

analýza kvalitativního složení předběžného seznamu odborníků a objasnění seznamu;

získání odborného souhlasu k účasti na práci;

sestavení konečného seznamu expertní skupiny.

Počet odborníků ve skupině závisí na mnoha faktorech a podmínkách, zejména na důležitosti řešeného problému, dostupných schopnostech atd.

Výběr konkrétních expertů se provádí na základě analýzy kvality každého z navržených expertů. K tomuto účelu se používají různé metody:

hodnocení kandidátských expertů na základě statistické analýzy výsledků minulých činností jako expertů na problémy organizačního designu;

kolektivní hodnocení kandidáta experta jako specialisty v této oblasti;

sebehodnocení kandidáta experta;

analytické stanovení způsobilosti kandidátských expertů.

Mezi všemi známými formami shromažďování názorů lze zaznamenat individuální, kolektivní a smíšené. Každá z těchto forem má variace: dotazování, pohovor, diskuse, brainstorming, setkání, obchodní hra. V mnoha případech řízení kvality se používají společně, což dává větší efekt a objektivitu.

Metody odborných posouzení lze rozdělit do dvou skupin: metody kolektivní práce expertní skupiny a metody získávání individuálních stanovisek členů expertní skupiny.

Metody kolektivní práce expertní skupiny zahrnují získání společného názoru při společné diskusi k řešenému problému. Někdy se těmto metodám říká metody přímého získávání kolektivního názoru. Hlavní výhodou těchto metod je možnost všestranné analýzy problémů. Nevýhodou metod je složitost postupu při získávání informací, obtížnost vytváření skupinového názoru na základě individuálních úsudků odborníků a možnost nátlaku ze strany úřadů ve skupině.

Mezi metody týmové práce patří brainstorming, scénáře, obchodní hry, jednání a soud.

Metoda brainstormingu. Metody tohoto typu jsou také známé jako kolektivní generování nápadů, brainstorming a diskusní metody. Všechny tyto metody jsou založeny na svobodném vyjádření myšlenek zaměřených na řešení problému. Z těchto nápadů jsou pak vybrány ty nejcennější.

Výhodou metody „brainstorming“ je vysoká efektivita získání požadovaného řešení. Jeho hlavní nevýhodou je složitost organizace zkoušky, protože někdy není možné dát dohromady požadované specialisty, vytvořit uvolněnou atmosféru a eliminovat vliv oficiálních vztahů.

Metoda „scénářů“ je soubor pravidel pro písemnou prezentaci návrhů specialistů na řešený problém. Scénář je dokument obsahující analýzu problému a návrhy na jeho realizaci. Návrhy nejprve sepíší odborníci jednotlivě, poté se dohodnou a předloží ve formě jednoho dokumentu.

Hlavní výhodou skript je komplexní pokrytí řešeného problému srozumitelnou formou. Mezi nevýhody patří možná nejednoznačnost, vágnost předložené problematiky a nedostatečná platnost jednotlivých rozhodnutí.

„Business games“ jsou založeny na modelování fungování systému sociálního řízení při provádění operací směřujících k dosažení stanoveného cíle. Na rozdíl od předchozích metod se u obchodních her jedná o aktivní činnost expertní skupiny, z níž je každému členovi přidělena určitá odpovědnost v souladu s předem narýsovanými pravidly a programem.

Hlavní výhodou obchodních her je schopnost vyvinout řešení v dynamice s přihlédnutím ke všem fázím studovaného procesu s interakcí všech prvků systému sociálního řízení. Nevýhodou je obtížnost organizace obchodní hry v podmínkách blízkých reálné problémové situaci.

Metoda „setkání“ („provize“, „kulaté stoly“) je nejjednodušší a nejtradičnější. Zahrnuje pořádání schůzek nebo diskusí s cílem vytvořit jednotný kolektivní názor na řešený problém. Na rozdíl od metody brainstormingu může každý odborník nejen vyjádřit svůj názor, ale také kritizovat návrhy ostatních. V důsledku takové důkladné diskuse se snižuje možnost chyb při rozhodování.

Výhodou metody je jednoduchost její implementace. Na schůzce však může být přijat chybný názor jednoho z účastníků z důvodu jeho pravomoci, úředního postavení, vytrvalosti nebo řečnických schopností.

„Soudní“ metoda je variací metody „setkání“ a je implementována analogicky k vedení soudního řízení. „Soudní“ metodu je vhodné použít, pokud existuje několik skupin odborníků, kteří se hlásí k různým možnostem rozhodování.

Metody získávání individuálních názorů členů expertní skupiny jsou založeny na předběžném příjmu informací od expertů dotazovaných nezávisle na sobě s následným zpracováním obdržených dat. Mezi tyto metody patří dotazníkové metody, rozhovory a metody Delphi.

Hlavními výhodami metody individuálního znaleckého posouzení je jejich efektivita, možnost plně využít individuální schopnosti znalce, absence nátlaku úřadů a nízká cena vyšetření. Jejich hlavní nevýhodou je vysoká míra subjektivity výsledných posudků z důvodu omezených znalostí jednoho odborníka.

Metoda Delphi je iterativní dotazníková procedura. Zároveň je dodržován požadavek, aby mezi odborníky nedocházelo k osobním kontaktům a aby jim byly po každém kole šetření poskytovány kompletní informace o všech výsledcích hodnocení při zachování anonymity hodnocení, argumentace a kritiky.

Metodický postup zahrnuje několik po sobě jdoucích fází rozhovoru.

V první fázi se provádí individuální průzkum mezi odborníky, obvykle formou dotazníků. Odborníci odpovídají bez udání důvodů. Poté se zpracují výsledky průzkumu a vytvoří se kolektivní názor skupiny odborníků, identifikují se a shrnují argumenty ve prospěch různých úsudků.

Ve druhé fázi jsou všechny informace sděleny odborníkům a ti jsou požádáni, aby přehodnotili svá hodnocení a vysvětlili důvody svého nesouhlasu s kolektivním úsudkem. Nové odhady se znovu zpracují a dojde k přechodu do další fáze. Praxe ukazuje, že po třech až čtyřech fázích se odpovědi odborníků ustálí a je nutné postup zastavit.

Výhodou metody Delphi je využití zpětné vazby při průzkumu, což výrazně zvyšuje objektivitu odborných posouzení. Tato metoda však vyžaduje značný čas na implementaci celého vícestupňového postupu.

Můžeme tedy konstatovat, že expertní metody se neustále vyvíjejí a zdokonalují. Hlavní směry tohoto vývoje jsou určovány řadou faktorů, mezi něž patří touha rozšířit rozsah aplikací, zvýšit míru využití matematických metod a elektronické výpočetní techniky a také najít způsoby, jak odstranit vznikající nedostatky. Přes úspěchy dosažené v posledních letech ve vývoji a praktickém využití metody expertního posuzování existuje řada problémů a úkolů, které vyžadují další metodický výzkum a praktické testování. Je nutné zdokonalit systém výběru znalců, zvýšit spolehlivost skupinových názorových charakteristik, vyvinout metody pro kontrolu platnosti posudků a studovat skryté důvody, které spolehlivost znaleckých posudků snižují. I dnes jsou však expertní posudky v kombinaci s dalšími matematickými a statistickými metodami důležitým nástrojem pro zlepšení řízení na všech úrovních.

řízení metody expertního posouzení

2. Zpracování dat získaných expertní metodou

Po provedení průzkumu skupiny odborníků se výsledky zpracují. Výchozí informací pro zpracování jsou číselné údaje vyjadřující preference odborníků a smysluplné zdůvodnění těchto preferencí. Účelem zpracování je získávání zobecněných údajů a nových informací obsažených ve skryté podobě v odborných posudcích. Na základě výsledků zpracování se vytvoří řešení problému.

Zpracování shromážděných názorů (dat) expertů probíhá jak kvantitativně (číselné údaje), tak kvalitativně (věcné informace). Pro zpracování se používají různé metody. Za přítomnosti číselných údajů se k řešení problémů používají metody zprůměrování odborných úsudků s dostatečným informačním materiálem. I s dostupnými numerickými daty, avšak s nedostatečnými informacemi o dané problematice, se však vedle kvantitativních metod zpracování expertních dat používají metody kvalitativní analýzy a syntézy.

Přítomnost jak číselných údajů, tak smysluplných vyjádření expertů vede k nutnosti využívat kvalitativní a kvantitativní metody pro zpracování výsledků skupinového expertního posouzení. Podíl těchto metod výrazně závisí na třídě problémů řešených odborným posouzením.

Celý soubor problémů lze rozdělit do dvou tříd. První třída zahrnuje problémy, pro které existuje dostatečná úroveň znalostí a zkušeností, to znamená, že existuje potřebný informační potenciál. Při řešení problémů patřících do této třídy jsou odborníci považováni v průměru za dobré měřiče. Pojem „průměrně dobrý“ označuje schopnost získat výsledky měření, které se blíží skutečným. Pro mnoho odborníků se jejich úsudky seskupují kolem skutečné hodnoty. Z toho vyplývá, že pro zpracování výsledků skupinového expertního posouzení problémů I. třídy lze úspěšně aplikovat metody matematické statistiky založené na průměrování dat.

Při aplikaci uvažovaných znaleckých metod (hodností apod.) se názory znalců často neshodují, proto je nutné kvantifikovat míru shody znaleckých posudků a určit důvody rozporu v úsudcích. Míra konzistence je přirozeně stanovena na základě statistických údajů od celé skupiny expertů. K vyhodnocení tohoto opatření se používají konkordanční koeficienty, které jsou vypočteny pomocí vzorce

kde C je součet čtverců odchylek součtů hodností pro každý objekt od průměrného součtu hodností všech objektů a expertů, tzn.

Kde - průměrný součet pořadí;

Aij je hodnocení (v bodech) dané i-tému objektu j-tým expertem.

K-expertů, N-objektů.

Koeficient konkordance může být v rozsahu 1>W>0. Při W=0 není shoda mezi názory odborníků, ale při W=1 je úplná. Obvykle se má za to, že konzistence je zcela dostatečná pro W>0,5.

Vypočtená hodnota koeficientu shody by měla být vážena podle Pearsonova X^2 kritéria s určitou hladinou významnosti B - Maximální pravděpodobnost nesprávného výsledku práce expertů. Obvykle stačí nastavit významnost v rozmezí 0,005 -0,05

Je-li vypočtená hodnota X^2calc vyšší než tabulková hodnota (se zvolenou hladinou významnosti), jsou znalecké posudky nakonec uznány jako odsouhlasené.

Pokud je nekonzistence expertních linií určena konkordančními koeficienty a její hodnota je odpovídajícím způsobem zkontrolována pomocí Pearsonova kritéria, je třeba expertní průzkumy opakovat.

Druhá třída zahrnuje problémy, pro které dosud nebyl nashromážděn dostatečný informační potenciál. V tomto ohledu se mohou odborné posudky od sebe značně lišit. Navíc úsudek jednoho odborníka, který se velmi liší od jiných názorů, se může ukázat jako pravdivý. Je zřejmé, že použití metod pro zprůměrování výsledků skupinového expertního posouzení při řešení problémů druhé třídy může vést k velkým chybám. Zpracování výsledků průzkumu mezi odborníky by proto v tomto případě mělo vycházet z metod, které nevyužívají principy průměrování, ale metody kvalitativní analýzy.

Vzhledem k tomu, že problémy I. třídy jsou v praxi znaleckého posudku nejčastější, je hlavní pozornost věnována metodám zpracování výsledků vyšetření pro tuto třídu problémů.

V závislosti na cílech odborného posouzení a zvolené metodě měření vyvstávají při zpracování výsledků průzkumu tyto hlavní úkoly:

) sestavení zobecněného posouzení objektů na základě individuálních odborných posudků;

) konstrukce zobecněného hodnocení založeného na párovém porovnávání objektů každým expertem;

) stanovení relativních hmotností předmětů;

) stanovení souladu znaleckých posudků;

) určení závislostí mezi hodnoceními;

) posouzení spolehlivosti výsledků zpracování.

Úkol zkonstruovat zobecněné posouzení objektů na základě individuálních odborných posudků vyvstává při skupinovém odborném posouzení. Řešení tohoto problému závisí na metodě měření, kterou odborníci používají.

Při řešení mnoha problémů nestačí organizovat objekty podle jednoho indikátoru nebo nějaké sady indikátorů. Je žádoucí mít pro každý objekt číselné hodnoty, které určují jeho relativní důležitost ve srovnání s jinými objekty. Jinými slovy, pro mnoho úloh je nutné mít hodnocení objektů, která je nejen uspořádají, ale také umožní určit míru preference jednoho objektu před druhým. Chcete-li tento problém vyřešit, můžete přímo použít metodu přímého odhadu. Stejný problém lze ale za určitých podmínek řešit zpracováním odborných posudků.

Konzistence znaleckých posudků se zjišťuje výpočtem číselné míry charakterizující míru podobnosti jednotlivých posudků. Analýza hodnoty míry konzistence přispívá k vytvoření správného úsudku o obecné úrovni znalostí o řešeném problému a identifikaci seskupení odborných názorů. Kvalitativní rozbor důvodů seskupování názorů umožňuje konstatovat existenci různých názorů, koncepcí, identifikovat vědecké školy, určit povahu odborné činnosti atd. Všechny tyto faktory umožňují hlouběji porozumět výsledkům průzkum mezi odborníky.

Zpracováním výsledků expertizního posouzení lze určit závislosti mezi žebříčky různých expertů a tím stanovit jednotu a rozdílnost v názorech expertů. Důležitou roli hraje také stanovení vztahu mezi žebříčky, které jsou založeny na různých ukazatelích pro porovnávání objektů. Identifikace takových závislostí umožňuje odhalit související srovnávací indikátory a případně je seskupit podle stupně spojení. Význam úlohy určování závislostí pro praxi je zřejmý. Pokud jsou například indikátory srovnání různé cíle a předměty jsou prostředky k dosažení cílů, pak stanovení vztahu mezi žebříčky, které řadí prostředky z hlediska dosažení cílů, nám umožňuje rozumně odpovědět na otázku. do jaké míry přispívá dosažení jednoho cíle danými prostředky k dosažení cílů jiných.

Odhady získané ze zpracování jsou náhodné objekty, takže jedním z důležitých úkolů postupu zpracování je určit jejich spolehlivost. Řešení tohoto problému by měla být věnována náležitá pozornost.

Zpracování výsledků vyšetření je tedy pracný proces. Ruční provádění operací výpočtu odhadů a ukazatelů jejich spolehlivosti je spojeno s velkými mzdovými náklady, a to i v případě řešení jednoduchých objednávkových problémů. V tomto ohledu je vhodné využívat výpočetní techniku ​​a především počítače. Využití počítačů vyvolává problém vývoje počítačových programů, které implementují algoritmy pro zpracování výsledků expertního posouzení.

Bibliografie

1. Vasilevskaja I.V. Management kvality: Učebnice / I.V. Vasilevskaja. - M.: IC RIOR, 2011. - 112 s.

Vikhansky O.S., Naumov A.I. Management: Učebnice. - 3. vyd. - M.: Ekonom, 2004. - 528 s.: ill.

Metoda odborného posouzení

Aplikace expertní metody

Použití expertní metody vyžaduje splnění následujících podmínek:

Odborné posouzení se provádí pouze v případech, kdy k řešení problému nelze použít objektivnější metody;

V práci odborné komise by neměly existovat faktory ovlivňující upřímnost znaleckých posudků, názory znalců by měly být nezávislé, dotazy kladené odborníkům by neměly umožňovat různé výklady;

Odborníci musí být kompetentní v řešených otázkách;

Počet odborníků by měl být optimální;

Odpovědi odborníků musí být jednoznačné a poskytovat možnost jejich matematického zpracování.

Metody vytváření expertních skupin jsou následující:

1 Způsob jmenování. Členové expertní skupiny jmenují odpovědnou osobu (vedoucí podniku, vedoucího apod.), na jejíž příkaz certifikaci provádějí. Rozhodnutí vypracované expertem skupiny bude zcela autoritářské jak pro manažera, tak pro ostatní osoby využívající výsledky certifikace. Jedná se o metodu, kdy se skupinová zkouška v daném podniku provádí poprvé a organizátor potřebuje ochránit výsledky před možnou kritikou ze strany jiných osob;

2 Metoda vzájemných doporučení. Nejprve se provede rozhovor s 1 specialistou na zvažovaný problém. Zároveň jmenuje další osoby, které by podle jeho názoru měly být součástí odborné komise. Tito specialisté musí opět jmenovat případné odborníky včetně doporučení (anonymita doporučení je zachována). Postupně se kruh uzavírá. Zkušenosti ukazují, že při použití této metody jsou ve skupině specialisté, kteří na tomto problému celkem úspěšně pracují, bez ohledu na jejich oficiální postavení. Tato metoda je vhodná při analýze velmi úzkých speciálních problémů.

3 Metoda konzistentních doporučení. Okruh specialistů na analyzovaný problém (expert) musí uvést podmínky, za kterých lze problém řešit a on osobně se může ujmout jeho řešení. Po stanovení těchto podmínek odborník jmenuje osoby, které by mohly zajistit dosažení jím stanovených dílčích cílů. Tyto osoby zase vystupují jako experti ve druhém kole šetření, kdy zjišťují podmínky pro dosažení průběžných cílů a identifikují osoby, které mohou zajistit dosažení průběžných cílů druhého stupně.

4 Způsob dokumentace. Jedná se o metodu výběru odborníků na základě jejich objektivních charakteristik. Pracovní zkušenosti, pozice, akademický titul apod. Poměrně často a vhodně se využívá v případech, kdy je potřeba ujasnit si názory skupiny specialistů.

5 Metoda zkoušení. Odborníci jsou vybíráni z určité skupiny možných odborníků na základě výsledků jejich certifikačních testů. Tuto metodu je vhodné použít v případech, kdy vybraní odborníci budou muset v budoucnu opakovaně řešit obdobné a vysoce specializované problémy.

Hlavní požadavky na odborníka: způsobilost, výkonnost, zájem o účast v odborné komisi a objektivita.

Působnost odborníků se dělí na odbornou a kvalimetrickou.

Odbornou způsobilostí se rozumí znalost různých metod navrhování a výroby výrobků.

Kvalimetrická způsobilost znamená zajistit, aby odborníci rozuměli principům a metodám hodnocení kvality produktů. Vyžaduje znalost metod hodnocení kvality produktů a praktickou schopnost je používat a používat různé typy ratingových škál.

Výkonnost experta znamená vyrovnanost, schopnost rychle přejít od posuzování jedné věci k posuzování druhé, kontakt, schopnost pracovat s lidmi v konfliktních situacích, výkonnost, validitu a motivaci.

Expertní metody jsou využívány při řešení prognostických, analytických a designových problémů spojených s neformálností a nedostatkem jistoty v představách o organizačních a ekonomických objektech.

Podstata této metody: odborníci provádějí intuitivně-logickou analýzu problému s kvalitativním posouzením úsudku a formálním zpracováním výsledků.

Vlastnosti metody expertního hodnocení: potřeba vědecky podložené organizace zkoumání, použití kvantitativních metod k posouzení kvalitativních úsudků odborníků.

Expertní metodou lze stanovit prognózy vývoje objektů; při stanovení cílů a záměrů alternativní rozdělení zdrojů; při rozhodování v podmínkách nejistoty a rizika.

1. etapou použití této metody je sestavení skupiny odborníků. Vlastnosti, které jsou nezbytné pro zařazení specialisty do expertní skupiny:

– způsobilost (stupeň kvalifikace v určité oblasti znalostí);

– kreativita (schopnost řešit tvůrčí problémy);

– analyticita a šíře myšlení;

– konstruktivnost (schopnost tvořit konkrétní návrhy);

– sebekritika odborníka;

Postoj k vyšetření.

K vytvoření expertních skupin lze použít testování, dokumentaci a další metody.

Metoda testování spočívá v tom, že na základě vypracovaných testů se prověřují možní kandidáti a na základě výsledků odpovědí se vytvoří skupina.

Dokumentační metodou je výběr odborníků podle jejich objektivních charakteristik, které jsou obsaženy v jejich osobních dokumentech (pracovní zkušenosti, pozice, akademický titul, počet publikací atd.).

Způsob jmenování určuje vedoucí skupiny odborníků z řad zaměstnanců. Hlavní nevýhoda této metody: názor zaměstnanců může být konzistentní, ale chybný, vyjadřující oficiální stanovisko organizace k této otázce („školní efekt“). Výsledky vyšetření jsou v tomto případě zajímavé hlavně pro vnitřní použití.

2. etapou aplikace expertní metody je provedení vyšetření.

Tato fáze začíná výběrem metody dotazování odborníků. Existují individuální, skupinové a Delphi metody.

V individuální metodě jsou hodnocení získávána od každého odborníka prostřednictvím dotazníků nebo rozhovorů, nezávisle na názorech ostatních. Poté se po jejich zobecnění a zpracování stanoví celkové výsledné hodnocení. Individuální expertizu je racionální využít tehdy, když je potřeba vypracovat bodovou předpověď stavu objektu, při řazení souboru objektů a v ostatních případech, kdy nejdůležitějšími vlastnostmi odborníka jsou jeho kompetence a konstruktivita.

Skupinová metoda zahrnuje získání souhrnného hodnocení nebo společného rozhodnutí od všech odborníků najednou prostřednictvím společné diskuse. Jeho použití je vhodné při hledání nekonvenčních řešení, při posuzování vlastností málo prozkoumaných objektů, tedy tam, kde je potřeba získat kreativní řešení. Skupinový průzkum lze provést prostřednictvím diskusí, setkání, konferencí a brainstormingu.

Metoda Delphi syntetizuje řadu pozitivních vlastností individuálních i skupinových vyšetření. Experti nezávisle vyjadřují své názory písemně. Nejdůležitější složkou metody jsou pečlivě navržené průzkumné programy realizované v několika kolech a regulace otázek v každém následujícím kole. Na konci každého kola skupina organizátorů zkoušek analyzuje obdržené odpovědi, shrne je a na základě výsledků kola připraví certifikát-bulletin, s jehož textem jsou seznámeni všichni odborníci. V tomto případě jsou informace v certifikátu anonymní. Při opakovaném průzkumu dostávají odborníci otázky, které objasňují prvotní odpovědi a formulované závěry s přihlédnutím k výsledkům předchozího kola. Ve třetím kole jsou odborníci sděleni, v jakých bodech existuje konsenzus, odborníci, kteří vyjádřili odlišný názor než ostatní, jsou požádáni, aby to zdůvodnili. Čtvrté, nejčastěji poslední, kolo opakuje postup třetího. Tím se oblast názorových rozdílů zužuje a vzniká společné řešení.

Výhodou delfské metody je, že omezuje nebo zcela eliminuje takové psychologické faktory, jako je okázalé přesvědčení, neochota odmítnout veřejně vyjádřit svůj názor a vliv autority.

3. etapa expertních metod – zpracování výsledků průzkumu.

Pro zajištění možnosti formálního zpracování výsledků vyšetření je nutný číselný systém, který popisuje vlastnosti objektů a vztahy mezi nimi pomocí kvantitativních parametrů (různé škály jmen (klasifikace), pořadí, intervaly, vztahy, rozdíly).

Jmenná stupnice se používá k popisu příslušnosti objektu k určitým třídám. Pořadová stupnice – pro měření řazení objektů podle jedné nebo více charakteristik (stupnice pořadí). Intervalové měřítko – zobrazení velikosti rozdílů mezi vlastnostmi objektů. Poměrová škála – odráží vztah mezi vlastnostmi předmětů, například jejich hmotností. Diferenční škála – v případě potřeby určete, o kolik je jeden objekt lepší než druhý v jedné nebo více charakteristikách.

Volba měřítka je určena cíli vyšetření, charakteristikou objektu a schopnostmi skupiny.

Při zpracování výsledků vyšetření je důležitá volba metody měření. Nejčastěji používané metody: řazení, párové srovnání, přímé hodnocení, sekvenční srovnání.

Předpis musí splňovat následující požadavky: zajistit dostatečnou rozmanitost znění; jednota struktury formulace (formulace například musí důsledně odpovídat na otázky: co je nutné? nad čím (s čím)? pro co?). Výsledné formulace by měly dostatečně plně odrážet jejich nejdůležitější obsah, tj. mít významnou kapacitu; formulace by měla být provedena tak, aby byly vyloučeny nesrovnalosti.

Problémy zdokonalování expertních technologií jsou spojeny s rozvojem následujících oblastí: sestavení odborné komise, organizace a vedení zkoušek na základě využití moderních metod, využití vícekriteriálního hodnocení při interpretaci výsledků.

Expertní metody se používají při řešení prognostických, analytických a designových problémů spojených s neformálností a nedostatkem jistoty v představách o organizačních a ekonomických objektech. Podstata této metody: odborníci provádějí intuitivně-logickou analýzu problému s kvalitativním posouzením úsudku a formálním zpracováním výsledků. Vlastnosti metody expertního hodnocení: potřeba vědecky podložené organizace zkoumání, použití kvantitativních metod k posouzení kvalitativních úsudků odborníků.

Expertní metoda lze použít k určení předpovědí vývoje objektů; při stanovení cílů a záměrů alternativní rozdělení zdrojů; při rozhodování v podmínkách nejistoty a rizika.

1. etapa pomocí této metody - vytvoření skupiny odborníků. Vlastnosti, které jsou nezbytné pro zařazení specialisty do expertní skupiny.

Kompetence (stupeň kvalifikace v určité oblasti znalostí);

Kreativita (schopnost řešit kreativní problémy);

Analytická a velkorysost; konstruktivnost (schopnost tvořit konkrétní návrhy);

Sebekritika odborníka; postoj k vyšetření.

K vytvoření expertních skupin lze použít testování, dokumentaci a další metody.

Testovací metoda spočívá v tom, že se na základě vypracovaných testů prověří možní kandidáti a na základě výsledků odpovědí se vytvoří skupina.

Metoda dokumentace- výběr odborníků na základě jejich objektivních charakteristik, které jsou obsaženy v jejich osobních dokladech (pracovní zkušenosti, pozice, akademický titul, počet publikací atd.).

Způsob jmenování- stanovení vedoucím skupiny odborníků z řad zaměstnanců. Hlavní nevýhoda této metody: názor zaměstnanců může být konzistentní, ale chybný, vyjadřující oficiální stanovisko organizace k této otázce („školní efekt“). Výsledky vyšetření jsou v tomto případě zajímavé hlavně pro vnitřní použití.

2. etapa aplikace expertní metody - provedení vyšetření. Tato fáze začíná výběrem metody dotazování odborníků. Existují metody individuální, skupinové a delfské.

Na individuální od každého odborníka se prostřednictvím dotazníků nebo rozhovorů získávají hodnocení, která jsou nezávislá na názorech ostatních. Poté se po jejich zobecnění a zpracování stanoví celkové výsledné hodnocení. Individuální expertizu je racionální využít tehdy, když je potřeba vypracovat bodovou předpověď stavu objektu, při řazení souboru objektů a v ostatních případech, kdy nejdůležitějšími vlastnostmi odborníka jsou jeho kompetence a konstruktivita.

Skupina Metoda zahrnuje získání souhrnného hodnocení nebo společného rozhodnutí od všech odborníků najednou prostřednictvím společné diskuse. Jeho použití je vhodné při hledání nekonvenčních řešení, při posuzování vlastností málo prozkoumaných objektů, tzn. v případě potřeby získejte kreativní řešení. Skupinový průzkum lze provést prostřednictvím diskusí, setkání, konferencí a brainstormingu.

Delphi metoda syntetizuje řadu pozitivních vlastností individuálních i skupinových vyšetření. Experti nezávisle vyjadřují své názory písemně. Nejdůležitější složkou metody jsou pečlivě vypracované průzkumné programy realizované v několika kolech a regulace otázek v každém následujícím kole. Na konci každého kola skupina organizátorů zkoušek analyzuje obdržené odpovědi, shrne je a na základě výsledků kola připraví certifikát-bulletin, s jehož textem jsou seznámeni všichni odborníci. V tomto případě jsou informace v certifikátu anonymní. Při opakovaném průzkumu dostávají odborníci otázky, které objasňují prvotní odpovědi a formulované závěry s přihlédnutím k výsledkům předchozího kola. Ve třetím kole jsou odborníci sděleni, na které body existuje společný názor, jsou požádáni, aby jej zdůvodnili; Čtvrté, nejčastěji poslední, kolo opakuje postup třetího. Tím se oblast názorových rozdílů zužuje a vzniká společné řešení. Výhodou delfské metody je, že omezuje nebo zcela eliminuje takové psychologické faktory, jako je okázalé přesvědčení, neochota odmítnout veřejně vyjádřit svůj názor a vliv autority.

3 čt etapa expertní metody - zpracování výsledků průzkumu. Pro zajištění možnosti formálního zpracování výsledků vyšetření je nutný číselný systém, který popisuje vlastnosti objektů a vztahy mezi nimi pomocí kvantitativních parametrů (různé škály jmen (klasifikace), pořadí, intervaly, vztahy, rozdíly).

Jmenná stupnice se používá k popisu příslušnosti objektu k určitým třídám. Pořadová stupnice - pro měření řazení objektů podle jedné nebo více charakteristik (stupnice pořadí). Intervalové měřítko - pro zobrazení velikosti rozdílů mezi vlastnostmi objektů. Poměrové měřítko - odrážet vztah mezi vlastnostmi předmětů, například jejich hmotností. Diferenční škála – v případě potřeby určete, o kolik je jeden objekt lepší než druhý v jedné nebo více charakteristikách.

Volba měřítka je určena cíli vyšetření, charakteristikou objektu a schopnostmi skupiny.

Při zpracování výsledků vyšetření je důležitý výběr metoda měření. Nejčastěji používané metody: řazení, párové srovnání, přímé hodnocení, sekvenční srovnání.

Předpis musí splňovat následující požadavky: zajistit dostatečnou rozmanitost znění; jednota struktury formulace (formulace musí např. důsledně odpovídat na otázky: co je nutné? nad čím (s čím)? k čemu?) Výsledné formulace musí dostatečně plně odrážet jejich nejdůležitější obsah, tzn. mít významnou kapacitu; formulace by měla být provedena tak, aby byly vyloučeny nesrovnalosti.

Problémy zdokonalování expertních technologií jsou spojeny s rozvojem následujících oblastí: sestavení odborné komise, organizace a vedení zkoušek na základě využití moderních metod, využití vícekriteriálního hodnocení při interpretaci výsledků.

25. HEURISTICKÉ METODY

Heuristické metody jsou založeny na logice, intuici a zkušenostech rozhodovatelů (DM). Tyto metody vám umožňují „chytit“ a použít tyto procesy při vývoji alternativ. Podle použitého přístupu se heuristické metody dělí na formální heuristické a neformální heuristické.

Základem formálních heuristických metod je formalizace technik řešení složitých problémů člověkem modelováním jeho myšlenkových pochodů. Patří mezi ně metoda evolučního modelování, labyrintové metody atd.

Evoluční modelování předpokládá přítomnost počáteční zkušenosti v procesu přijímání SD. Tento zážitkový, informační materiál je potřebný pro provoz evolučního modelu. Na základě dosavadních zkušeností se vyvíjí několik variant řešení, které nám umožňují přistupovat k odstranění problému a dosažení cíle řešení z různých pozic. Každá možnost je posuzována na základě předem stanovených kritérií. V testovacím režimu se původní, referenční roztok („rodič“) náhodně mění, což vede k vytvoření „dítěte“ (generovaný nápad). Pokud je „potomek“ horší než „rodič“, je vyřazen a další mutací se rodí nový „potomek“. Pokud je „dítě“ lepší, pak je „rodič“ vyřazen a jeho místo zaujme „dítě“ a postup se znovu opakuje. Hlavní výhodou této metody je možnost využití výpočetní techniky, která umožňuje poměrně rychlé vyhledávání. Nemůžete však získat vynikající, nestandardní, kreativní řešení.

Labyrintové metody jsou založeny na postupném hledání s následným posouzením možného pokračování cesty k odstranění problému. Pokud je směr „slepý“, dojde k návratu do výchozího bodu a proces se znovu opakuje, dokud není nalezena cesta pro další pohyb.

Konceptuální modelování je založeno na sběru počátečních informací při analýze situace a sestavení strukturálního modelu, který vám umožní izolovat nejdůležitější prvky vztahu. Hlavním prostředkem k dosažení cíle je metoda strukturování založená na principu rozkladu (separace).

Základem neformálních heuristických metod je řízení duševní činnosti člověka. Potřeba takového řízení je dána zvláštnostmi jeho myšlení (neformálnost, schopnost zobecňovat, orientovat se v nejisté situaci, sklon k rozptylování a ztrátě informací). K posílení prvních tří vlastností a neutralizaci posledních dvou se používá psychointelektuální generace myšlenek.

Proces řešení složitých problémů pomocí generování nápadů probíhá formou cílené, řízené konverzace-diskuze mezi dvěma přímými účastníky: vedoucím a rozhodujícím. Přednášející klade rozhodujícímu otázky, ke kterým musí rozhodující vyjádřit svůj úsudek. Kolem těchto rozsudků se vede diskuse. Na pomoc prezentujícímu lze přiřadit oponenty a odborníky. Úkolem oponentů je kritizovat úsudky rozhodovatele a zapojit ho do diskuse. Úkolem expertů je pomoci přednášejícímu vyhodnotit úsudky a nastínit důsledky další diskuse. Několik možných schémat pro pořádání sezení generování nápadů:

Podle počtu vedoucích: poly-kontrola (několik vedoucích), mono-kontrola (jeden vedoucí), automatické generování (žádný vedoucí);

Podle počtu rozhodujících: jednostranná schémata (jeden rozhodující), mnohostranná schémata (mnoho rozhodujících);

Podle typu kontaktu: s přímým kontaktem (v jedné místnosti), s nepřímým kontaktem (prostřednictvím technických prostředků).

Podmínky pro zajištění cíleného generování nápadů:

Je nutné zajistit psychickou pohodu (vytvoření pohodlného pracoviště, povznesené nálady a pocitu uvolnění u osoby s rozhodovací pravomocí);

Zajistit strukturování procesu hledání řešení (vypracovat psychoheuristický program obsahující seznam diskutovaných problémů, cíle diskuse a doporučení);

Vytvářejte systémy informační a technické podpory.

Výsledkem generování by měl být soubor dat, který tvoří hlavní informační pole nebo pole možných řešení.

Řada metod psychologické aktivizace vychází z konceptu psycho-intelektuálního generování představ. Volba způsobu generování se provádí v závislosti na povaze úlohy. Při řešení naléhavých problémů mohou být nejlepšími metodami přímý brainstorming nebo obchodní hry. V invenční kreativitě - typy brainstormingu a synektické metody. V prognostických úkolech – dotazníkové metody, morfologický rozbor atp.

Technika nominální skupiny je postavena na principu omezování mezilidské komunikace, takže všichni členové skupiny, kteří se shromáždili, aby vyvinuli řešení, nejprve sepsali své návrhy samostatně, nezávisle na ostatních. Poté každý účastník ohlásí podstatu svého projektu, předložené možnosti zváží členové skupiny (bez diskuse a kritiky) a teprve poté každý člen skupiny nezávisle na ostatních písemně předloží žebříček zvažovaných nápadů. Návrhy, které získají nejvyšší počet bodů, jsou přijaty jako základ pro rozhodnutí. Zvláštností této metody a její výhodou je, že i přes společnou práci členů skupiny nedochází k omezení individuálního myšlení.

Techniku ​​smečového útoku lze použít k odhalení nedostatků, chybných závěrů a závěrů ve studii, která je v procesu dokončování. Jednání se účastní do 50 osob, které jsou předem obeznámeny s pracovním dokumentem, který je předmětem diskuse. Všichni účastníci mluví postupně. Úkolem každého řečníka je identifikovat co nejvíce nedostatků práce. Nejsou zmíněny přednosti práce a způsoby odstranění nedostatků. Délka jednoho představení je 1-3 minuty, je zakázáno opakovat nedostatky zjištěné ostatními účastníky. Někdy je vhodné uspořádat diskuzi ve dvou kruzích a poskytnout příležitost k opakovaným prezentacím těch, kteří chtějí své připomínky objasnit.

Smečový útok je platným prostředkem negativní analýzy. Autoři projednávaného dokumentu by proto neměli být diskuzi přítomni. Organizování smečového útoku je podobné přímému brainstormingovému útoku.

Synektické metody jsou založeny na metodě brainstormingu, kterou provádí speciální skupina specialistů vyznačujících se flexibilitou myšlení a širokým rozhledem. Takové skupiny, hromadící techniky a pracovní zkušenosti, dosahují pozitivních výsledků při hledání nových technických řešení.

Synektika- jedná se o metodu předpovědi na základě analogie, která přenáší závěry týkající se určitých charakteristik z jednoho subjektu na druhý. V první fázi vedoucí stanoví úkol a odpovídá na otázky členů skupiny. Ve druhé fázi každý účastník nabízí své vlastní nápady, snaží se podívat na problémy z různých úhlů pohledu, čímž překonává „psychologickou setrvačnost“. Vedoucí jednu z nich vybere a vytvoří její podstatu (klíčové myšlenky). Ve třetí _ účastníci hledají analogie s klíčovou myšlenkou, využívajíce známá fakta z jiných oblastí znalostí. Ve čtvrtém se vedoucí snaží aplikovat některé analogie a nápady navržené členy skupiny na daný úkol. Dále je provedeno odborné posouzení zvoleného směru a pokud je závěr kladný, práce pokračují až do rozhodnutí.

Morfologické metody ve vývoji alternativ jsou přístupem k ustavení typických logických souvislostí a vzájemné závislosti. Nejčastěji se tato skupina metod používá k identifikaci možných variant technických, ekonomických a organizačních řešení.

Vytvoří se morfologická tabulka. Celý proces vývoje možností řešení v tabulce je uveden v oblasti tří polí. První pole - informační - slouží k označení všech operací sběru, předběžného zpracování, ukládání a přenosu informací. Analytická oblast představuje operace související s analýzou informací a výběrem alternativ. V cíli se tvoří závěry, cíle, omezení a požadavky na řešení. Všechny operace, ke kterým dochází během procesu vývoje a rozhodování, jsou sledovány.

V praxi se žádná z metod nepoužívá izolovaně od ostatních, získat efektivní řešení je možné pouze jejich vhodnou kombinací.

3.4. EXPERTNÍ METODY

Kapitola pojednává o hlavních otázkách teorie a praxe znaleckých posudků, včetně těch, které se týkají typických fází znaleckého průzkumu, metod výběru znalců a vývoje předpisů pro sběr a analýzu znaleckých posudků. Jsou zvažovány hlavní myšlenky moderní teorie měření, metoda harmonizace seskupených hodnocení a řada dalších matematických metod pro analýzu expertních hodnocení.

3.4.1. Proč manažer potřebuje expertní posudky?

Jaká bude reakce spotřebitelů na reklamní kampaň? Jak se za deset let změní sociální, technologická, environmentální, ekonomická, politická situace? Bude zajištěna ekologická bezpečnost průmyslové výroby, nebo se kolem rozprostírá umělá poušť? Stačí se nad touto formulací otázky zamyslet, rozebrat, jak jsme si dnes před deseti lety představovali, abychom pochopili, že stoprocentně spolehlivé předpovědi prostě existovat nemohou. Místo prohlášení s konkrétními čísly lze očekávat pouze kvalitativní odhady. Přesto musíme rozhodovat například o ekologických a dalších projektech a investicích, jejichž důsledky pocítíme za deset, dvacet i více let.

Je naprosto nesporné, že pro informovaná rozhodnutí je nutné spoléhat se na zkušenosti, znalosti a intuici specialistů. Po druhé světové válce se v rámci kybernetiky, teorie řízení, managementu a operačního výzkumu začala rozvíjet samostatná disciplína - teorie a praxe znaleckých posudků.

Metody znaleckých posudků jsou způsoby organizace práce se znalci a zpracování znaleckých posudků. Tyto názory jsou obvykle vyjádřeny částečně kvantitativní a částečně kvalitativní formou. Expertní výzkum je prováděn s cílem připravit informace pro rozhodování rozhodovatele (DM). Pro provádění prací metodou odborných posouzení je vytvořena Pracovní skupina (zkráceně WP), která z pověření osoby s rozhodovací pravomocí organizuje činnost expertů sdružených (formálně či v podstatě) do odborné komise (EK). ).

Odborné posudky jsou individuální A kolektivní. Individuální hodnocení- Toto jsou posudky jednoho specialisty. Například učitel sám dá známku žákovi a lékař pacientovi diagnostikuje. Ale v těžkých případech nemoci nebo když hrozí vyloučení studenta za špatné studium, obracejí se na kolektivní názor - sympozium lékařů nebo komise učitelů. V armádě je situace podobná. Obvykle rozhoduje velitel sám. Ale v těžkých a odpovědných situacích se koná vojenská rada. Jedním z nejznámějších příkladů tohoto druhu je vojenská rada z roku 1812 ve Fili, na níž pod předsednictvím M.I. Kutuzov, otázka byla rozhodnuta: "Máme nebo nemáme dát Francouzům bitvu u Moskvy?"

Dalším jednoduchým příkladem znaleckých posudků je posouzení čísel v KVN. Každý z členů poroty zvedne překližku svým skóre a technický pracovník vypočítá aritmetický průměr skóre, který je vyhlášen jako společný názor poroty (níže uvidíme, že tento přístup je nesprávný z hlediska teorie měření ).

V krasobruslení se postup komplikuje - před průměrováním největší a nejmenší skóre jsou vyřazeny. Děje se tak, aby nedošlo k pokušení přeceňovat jednoho sportovce (například krajana) nebo podceňovat jiného. Taková hodnocení, která ostře vyčnívají z obecné řady, budou okamžitě vyřazena.

Odborné posouzení se často využívá při výběru jedné varianty technických zařízení z více, skupiny astronautů z mnoha žadatelů, souboru výzkumných projektů pro financování z velkého množství žádostí, příjemců ekologických úvěrů od mnoha žadatelů, výběru investičních projektů pro implementace mezi předloženými atd. d.

Existuje mnoho metod, jak získat odborné posudky. V některých spolupracují s každým odborníkem zvlášť, ani neví, kdo další je odborník, a proto se vyjadřuje bez ohledu na úřady. V jiných se scházejí odborníci, aby připravili podklady pro osoby s rozhodovací pravomocí, a odborníci spolu o problému diskutují, učí se jeden od druhého a nesprávné názory se zahazují. U některých metod je počet expertů pevný a takový, že statistické metody kontroly konzistence názorů a jejich zprůměrování umožňují činit informovaná rozhodnutí. V jiných roste počet odborníků v průběhu vyšetřovacího procesu, např. při použití metody „sněhové koule“ (více o ní níže). Neexistuje méně metod pro zpracování odpovědí odborníků, včetně těch, které jsou velmi matematické a počítačové.

Jednou z nejznámějších metod znaleckých posudků je Delphi metoda. Název je dán spojením s delfským chrámem, kam bylo podle starodávného zvyku zvykem chodit přijímat podporu při rozhodování. Nacházel se u vývodu jedovatých sopečných plynů. Kněžky chrámu, které vdechly jed, začaly prorokovat a pronášet nesrozumitelná slova. Speciální „překladatelé“ – kněží chrámu – tlumočili tato slova a odpovídali na otázky poutníků, kteří přicházeli s jejich problémy.

V USA v 60. letech 20. století byla metoda Delphi nazývána expertním postupem pro prognózování vědeckotechnického rozvoje. V prvním kole odborníci jmenovali pravděpodobná data určitých budoucích úspěchů. Ve druhém kole se každý odborník seznámil s prognózami všech ostatních. Pokud se jeho předpověď velmi lišila od předpovědí běžné populace, byl požádán, aby vysvětlil svůj postoj a často své odhady měnil a přibližoval se k průměrným hodnotám. Tyto průměrné hodnoty byly poskytnuty zákazníkovi jako skupinový názor. Nutno říci, že skutečné výsledky studie dopadly celkem skromně – ačkoliv bylo datum amerického přistání na Měsíci předpovězeno s přesností až na měsíc, všechny ostatní předpovědi selhaly – studená termonukleární fúze a lék na rakovinu ve dvacátém století. lidstvo nečekalo. Samotná technika se však ukázala být populární - během následujících let byla použita nejméně 40 tisíckrát. Průměrné náklady na odbornou studii metodou Delphi jsou 5 tisíc amerických dolarů, v některých případech však bylo nutné vynaložit větší částky – až 130 tisíc dolarů.

Poněkud mimo hlavní proud znaleckých posudků leží skriptovací metoda, sloužící především pro expertní prognózy. Podívejme se na hlavní myšlenky technologie scénářových expertních předpovědí. Environmentální nebo socioekonomické prognózování, stejně jako jakékoli prognózování obecně, může být úspěšné pouze za určité stability podmínek. Rozhodnutí úřadů, jednotlivců a další události však mění podmínky a události se vyvíjejí jinak, než se dříve očekávalo. Při vývoji metodické, softwarové a informační podpory analýza rizik projektů chemických technologií je nutné sestavit podrobný katalog havarijních scénářů spojených s úniky toxických chemikálií. Každý z těchto scénářů popisuje nehodu svého vlastního typu, s jejím individuálním původem, vývojem, následky a možnostmi prevence. Metoda scénářů je tedy metodou dekompozice prognostického problému, která zahrnuje identifikaci souboru jednotlivých variant vývoje událostí (scénářů), souhrnně pokrývajících všechny možné varianty vývoje. Kromě toho musí každý jednotlivý scénář umožňovat poměrně přesné předpovídání a celkový počet scénářů musí být předvídatelný.

Možnost takového rozkladu není zřejmá. Při aplikaci metody scénáře je nutné provést dvě fáze výzkumu:
- vytvoření vyčerpávajícího, ale předvídatelného souboru scénářů;
- prognózování v rámci každého konkrétního scénáře s cílem získat odpovědi na otázky, které výzkumníka zajímají.

Každá z těchto fází je pouze částečně formalizována. Významná část úvah je prováděna na kvalitativní úrovni, jak je zvykem v socioekonomických a humanitních vědách. Jedním z důvodů je, že touha po přílišné formalizaci a matematizaci vede k umělý zavádění jistoty tam, kde v podstatě žádná není, nebo pomocí těžkopádného matematického aparátu. Uvažování na verbální úrovni je tedy ve většině situací považováno za průkazné, zatímco pokus o objasnění významu použitých slov pomocí např. teorie fuzzy množin vede k velmi těžkopádným matematickým modelům. Sada scénářů by měla být viditelná. Musíme vyloučit různé nepravděpodobné události. Samotná tvorba souboru scénářů je předmětem odborného výzkumu. Kromě toho mohou odborníci posoudit pravděpodobnost, že nastane konkrétní scénář. Prognózování v rámci každého konkrétního scénáře za účelem získání odpovědí na otázky, které výzkumníka zajímají, se rovněž provádí v souladu s výše popsanou metodikou prognózování. Za stabilních podmínek lze použít statistické metody pro prognózování časových řad. Tomu však předchází analýza za pomoci odborníků a často postačuje prognózování na verbální úrovni (k získání závěrů, které jsou zajímavé pro výzkumníka a rozhodovatele) a nevyžaduje kvantitativní objasnění.

Jak známo, při rozhodování na základě situační analýza, včetně výsledků prediktivních studií, mohou být založeny na různých kritériích. Můžete se tedy soustředit na to, že situace dopadne nejhůř, nejlépe nebo průměrně (v jistém smyslu). Můžete se pokusit nastínit opatření, která poskytují minimální přijatelné užitečné výsledky v jakémkoli scénáři atd.

Další možností odborného posouzení je brainstorming. Je organizován jako setkání odborníků, jejichž vystoupení podléhá jednomu, ale velmi výraznému omezení – nelze kritizovat návrhy ostatních. Můžete je rozvíjet, můžete vyjádřit své nápady, ale nemůžete je kritizovat! Během setkání odborníci, kteří se navzájem „infikují“, vyjadřují stále extravagantnější myšlenky. Asi po dvou hodinách schůzka natáčená na magnetofon nebo videokameru končí a začíná druhá fáze brainstormingu – analýza vyjádřených nápadů. Typicky ze 100 nápadů si 30 zaslouží další rozvoj, z 5-6 umožňují formulovat aplikované projekty a 2-3 nakonec přinášejí užitečný efekt - zisk, zvýšení bezpečnosti životního prostředí atd. Interpretace myšlenek je navíc tvůrčí proces. Například při diskuzi o možnostech ochrany lodí před torpédovým útokem zazněla myšlenka: „Seřaďte námořníky podél boku a foukněte na torpédo, abyste změnili jeho kurz.“ Po vývoji tato myšlenka vedla k vytvoření zařízení, která vytvářejí vlny, které srazí torpédo z kurzu.

3.4.2. Hlavní etapy odborného průzkumu

Jak ukazují zkušenosti z provádění expertního výzkumu, z pohledu manažera - organizátora takového studia je vhodné rozlišovat následující etapy provádění expertního šetření.

1) Rozhodování o nutnosti provedení expertního průzkumu a formulaci ze strany Rozhodovatele (DM) jeho účelu. Iniciativa tedy musí přijít od vedení, které dále zajistí úspěšné řešení organizačních a finančních problémů.

2) výběr a jmenování osob s rozhodovací pravomocí hlavního složení pracovní skupiny, zkráceně RG (obvykle vědecký školitel a sekretářka). V tomto případě je vědecký školitel odpovědný za organizaci a vedení odborného výzkumu jako celku, jakož i za analýzu shromážděných materiálů a formulaci závěru odborné komise. Podílí se na formování týmu odborníků a vydávání úkolů všem (spolu s rozhodovatelem nebo jeho zástupcem). Úkolem tajemníka je vést dokumentaci a řešit organizační problémy.

3) Rozvoj RG (přesněji její hlavní složení, především vědecký školitel a tajemník) a schválení rozhodovatelem podmínky zadání provést odborný průzkum. V této fázi je jasné rozhodnutí o provedení odborného průzkumu z hlediska časového, finančního, personálního, materiálního a organizačního zabezpečení. Zejména RG rozlišuje různé skupiny specialistů - analytické, ekonometrické (specialisté na metody analýzy dat), počítačové, pracující s odborníky (například tazatelé), organizační. Pro úspěch je velmi důležité, aby všechny tyto oblasti práce byly schváleny osobou s rozhodovací pravomocí.

4) Rozvoj analytická skupina podrobného scénáře WG (tj. předpisy) sběr a analýza znaleckých posudků (posudků). Scénář zahrnuje především konkrétní typ informací, které budou přijímány od odborníků (například texty (slova), podmíněné gradace, čísla, pořadí, oddíly nebo jiné typy objektů nenumerického charakteru). Dost často jsou tak odborníci žádáni, aby mluvili svobodně a přitom odpovídali na řadu předem formulovaných otázek. Kromě toho jsou požádáni, aby vyplnili formální kartu a v každém bodě vybrali jednu z několika gradací. Skript musí také obsahovat specifické metody pro analýzu shromážděných informací. Například výpočet Kemenyho mediánu, statistická analýza Luciánů, použití dalších metod statistiky objektů nenumerické povahy a další úseky moderní ekonometrie. Tato práce spadá do ekonometrické a počítačové skupiny RG. Tradiční chybou je nejprve shromáždit informace a pak přemýšlet, co s nimi dělat. V důsledku toho, jak ukazuje zkušenost, je využito pouze 1-2 % informací.

5) Výběr odborníků podle jejich kompetence. V této fázi WG sestavuje seznam možných odborníků.

6) Sestavení odborné komise. V této fázi PS vyjednává s odborníky, získává jejich souhlas s prací v expertní komisi (zkráceně EK), možná někteří experti identifikovaní PS z toho či onoho důvodu odmítají. Osoba s rozhodovací pravomocí schvaluje složení odborné komise, případně některé odborníky vypouští nebo do návrhů PS přidává. S odborníky jsou uzavírány dohody o podmínkách jejich práce a jejich úhradě.

7) Provádění sbírka odborné informace. Často tomu předchází nábor a školení tazatelů – jedné ze skupin zahrnutých do RG.

8) Počítač analýza odborných informací pomocí metod obsažených ve skriptu. Obvykle mu předchází zadávání informací do počítačů.

9) Při aplikaci expertního postupu z více kol dle scénáře - opakování dvě předchozí etapy.

10) Závěrečná analýza odborných posudků, interpretace výsledků získaných analytickou skupinou PS a příprava finálního dokumentu EC pro osoby s rozhodovací pravomocí.

11) Úředník konecčinnosti PS, včetně schvalování závěrečného dokumentu EK rozhodovatelem, přípravy a schvalování vědeckých a finančních zpráv PS o provedení studie, odměňování odborníků a zaměstnanců PS, oficiální ukončení ( rozpuštění) EK a WG.

Podívejme se podrobněji na jednotlivé fáze odborného výzkumu.

3.4.3. Výběr odborníků

Problém výběru expertů je jedním z nejobtížnějších v teorii i praxi expertního výzkumu. Je samozřejmé, že jako odborníky je nutné využít ty lidi, jejichž úsudky nejvíce pomohou k adekvátnímu rozhodnutí. Jak ale takové lidi identifikovat, najít, vybrat? Je třeba na rovinu říci, že neexistují žádné metody výběru odborníků, které by úspěšnost vyšetření jistě zajistily.

Problém výběru odborníků lze rozdělit do dvou složek: sestavení seznamu možných odborníků a výběr z nich odborné komise v souladu s kompetencí uchazečů.

Sestavení seznamu možných odborníků je jednodušší, když se daný typ vyšetření provádí opakovaně. V takových situacích se to obvykle provádí registru možné odborníky například v oblasti státního hodnocení životního prostředí nebo krasobruslařského posuzování, z nichž si můžete vybírat podle různých kritérií nebo pomocí senzoru pseudonáhodných čísel.

Co dělat, když se vyšetření provádí poprvé a neexistují žádné seznamy možných odborníků? I v tomto případě má však každý konkrétní specialista určitou představu o tom, co se od odborníka v takové situaci vyžaduje. Pro vytvoření seznamu existuje užitečná metoda „sněhové koule“, při které se od každého odborníka zapojeného jako odborník získá několik jmen těch, kteří mohou být odborníkem na zvažované téma. Je zřejmé, že některá z těchto jmen se v činnosti RG objevila již dříve a některá jsou nová. Každý nový člověk je dotazován podle stejného schématu. Proces rozšiřování seznamu se zastaví, když se nová jména prakticky přestanou objevovat. Výsledkem je poměrně rozsáhlý seznam možných odborníků. Metoda sněhové koule má také nevýhody. Počet kol, než se proces růstu kómatu zastaví, nelze předem předvídat. Kromě toho je jasné, že pokud byli v první fázi všichni odborníci ze stejného „klanu“, měli v některých ohledech podobné názory nebo se zabývali podobnými činnostmi, pak metoda „sněhové koule“ s největší pravděpodobností poskytne nejprve všechny, osoby z tohoto „klanu“ “. Názory a argumenty ostatních "klanů" budou chybět.

Neméně složitá je i problematika posuzování způsobilosti odborníků. Úspěšná účast na předchozích zkouškách je dobrým měřítkem pro činnost degustátora, lékaře, rozhodčího ve sportovních soutěžích, tzn. takových odborníků, kteří se účastní dlouhých sérií podobných vyšetření. Nejzajímavější a nejdůležitější jsou však bohužel unikátní zkoušky velkých projektů, které nemají obdoby. Využití formálních ukazatelů odborníků (funkce, akademický titul a titul, odsloužená doba, počet publikací...) může mít samozřejmě v moderních podmínkách pouze pomocný charakter, i když použití takových ukazatelů je nejjednodušší.

Často se navrhuje využívat metody sebehodnocení a vzájemného posuzování způsobilosti odborníků. Pojďme si je probrat, počínaje metodou sebehodnocení, kdy odborník sám poskytuje informace o tom, ve kterých oblastech je kompetentní a ve kterých ne. Na jedné straně, kdo může znát schopnosti odborníka lépe než on sám? Na druhou stranu při sebehodnocení kompetence se posuzuje spíše míra sebevědomí odborníka než jeho skutečná kompetence. Navíc samotný koncept "kompetence" není přesně definován. Lze to objasnit zvýrazněním jeho součástí, ale to komplikuje předběžnou část činnosti odborné komise. Dost často odborník zveličuje svou skutečnou kompetenci. Většina lidí se například domnívá, že se dobře orientují v politice, ekonomice, problémech vzdělávání a výchovy, rodiny a medicíny. Ve skutečnosti je v těchto oblastech velmi málo odborníků (a dokonce i znalých lidí). Existují také odchylky v opačném směru, příliš kritický přístup k vlastním schopnostem.

Při použití metody vzájemného hodnocení hraje roli kromě možnosti projevovat osobní a skupinové sympatie a antipatie také nízké povědomí expertů o schopnostech toho druhého. V moderních podmínkách mohou pouze specialisté, kteří spolu pracují po mnoho let (nejméně 3-4), ve stejné místnosti, na stejném tématu, poměrně dobře poznat svou práci a schopnosti. Právě o takových párech můžeme říci, že " společně jsme snědli půl kila soli„Přitahování takových párů specialistů se však příliš nedoporučuje, protože jejich názory jsou si vzhledem k podobnosti jejich životních cest příliš podobné.

Pokud je součástí postupu odborného průzkumu přímá komunikace mezi odborníky, je třeba vzít v úvahu řadu dalších okolností. Velký význam mají jejich osobní (sociálně-psychologické) kvality. Ano, jediný" mluvka"může ochromit činnost celé komise na společném jednání. Nepřátelské vztahy mezi členy komise a značně rozdílné vědecké a oficiální postavení členů komise mohou vést k rozpadu. V takových případech je důležité dodržovat pracovní předpisy vypracované WG.

Je třeba zdůraznit, že výběr expertů je v konečném důsledku úkolem pracovní skupiny a žádné metody výběru ji nezbavují odpovědnosti. Jinými slovy, je to Pracovní skupina, která je zodpovědná za kompetentnost odborníků, za jejich zásadní schopnost řešit úkol. Důležitým požadavkem je, aby osoba s rozhodovací pravomocí schválila seznam expertů. Rozhodovatel přitom může jednotlivé odborníky do komise buď doplnit, nebo některé z nich vyškrtnout - z vlastních důvodů, se kterými se členové Pracovní skupiny a Výkonného výboru nemusí seznamovat.

Existuje řada normativních dokumentů upravujících činnost odborných komisí v určitých oblastech. Příkladem je zákon Ruské federace „O expertizách v oblasti životního prostředí“ ze dne 23. listopadu 1995, který upravuje postup pro zkoumání „plánovaných ekonomických nebo jiných činností“ za účelem zjištění možné újmy, kterou může dotyčná činnost způsobit přírodní prostředí.

3.4.4. K vývoji předpisů pro sběr a analýzu znaleckých posudků

Existuje mnoho metod, jak získat odborné posudky. V některých pracují s každým odborníkem zvlášť, ani neví, kdo další je odborník, a proto se vyjadřuje bez ohledu na úřady, „klany“ a jednotlivé kolegy. V jiných se sdružují odborníci, kteří připravují podklady pro osoby s rozhodovací pravomocí, přičemž odborníci spolu o problému diskutují, přijímají nebo odmítají argumenty toho druhého, učí se jeden od druhého a nesprávné nebo nedostatečně podložené názory se zahazují. U některých metod je počet expertů fixní a takový, že statistické metody kontroly konzistence názorů a následně (v případě dostatečně dobré shody názorů) jejich zprůměrování umožňují činit informovaná rozhodnutí z ekonometrického hlediska. V jiných roste počet expertů v průběhu vyšetřovacího procesu, například při použití metody „sněhové koule“ k sestavení týmu expertů.

V současné době neexistuje obecně uznávanou vědecky podloženou klasifikaci metod odborného hodnocení a ještě více jasná doporučení pro jejich použití. Pokus násilně schválit jeden z možných úhlů pohledu může jen ublížit.

Abychom však mohli mluvit o rozmanitosti odborných posudků, je nezbytná určitá pracovní klasifikace metod. Níže uvádíme jednu z těchto možných klasifikací, přičemž uvádíme důvody, na základě kterých rozdělujeme expertní posouzení.

Jednou z hlavních otázek je, co konkrétně by měla odborná komise předložit jako výsledek své práce – informace pro rozhodovatele k rozhodnutí nebo samotný návrh rozhodnutí? Od odpovědi na tuto metodickou otázku závisí organizace práce odborné komise, která slouží jako první základ pro rozdělení metod.

CÍL - SBĚR INFORMACÍ PRO ROZHODOVACÍ MANAŽERY. Poté by měla pracovní skupina shromáždit co nejvíce relevantních informací, argumentů pro a proti určitým variantám rozhodnutí. Užitečná je následující metoda postupného navyšování počtu odborníků. Za prvé, první odborník vyjádří svůj názor na zvažovanou problematiku. Jím sestavený materiál se předá druhému znalci, který přidá své argumenty. Nashromážděný materiál jde k dalšímu - třetímu - odborníkovi... Procedura končí, když proud nových úvah vyschne.

Poznamenejme, že v uvažované metodě odborníci pouze poskytují informace a argumenty pro a proti, ale nevypracovávají dohodnutý návrh rozhodnutí. Není třeba usilovat o to, aby znalecké posudky byly ve vzájemném souladu. Navíc největší přínos mají odborníci s myšlením vybočujícím z hlavního proudu. Právě od nich by se měly očekávat ty nejoriginálnější argumenty.

CÍL - PŘÍPRAVA NÁVRHU ŘEŠENÍ PRO DECISION MANAGER. Matematické metody v znaleckých posudcích se obvykle používají speciálně k řešení problémů souvisejících s přípravou návrhu řešení. Zároveň jsou dogmata konzistence a jednorozměrnosti často přijímána nekriticky. Tato dogmata „putují“ z jedné publikace do druhé, proto je vhodné o nich diskutovat.

DOGMA KONZISTENCE. Často se bez jakéhokoli zdůvodnění soudí, že rozhodnutí lze učinit pouze na základě konsensuálních znaleckých posudků. Z expertní skupiny jsou proto vyloučeni ti, jejichž názor se liší od názoru většinového. Zároveň jsou eliminovány jak nekvalifikované osoby, které byly do odborné komise zařazeny nedorozuměním či z důvodů nesouvisejících s jejich odbornou úrovní, tak i nejoriginálnější myslitelé, kteří pronikli do problému hlouběji než většina. Jejich argumenty by měly být vyjasněny a měla by jim být dána příležitost podložit svá stanoviska. Místo toho jsou jejich názory ignorovány.

Stává se také, že odborníci jsou rozděleni do dvou nebo více skupin, které mají společné skupinaúhly pohledu. Známý je tedy příklad rozdělení specialistů při posuzování výsledků vědeckého výzkumu do dvou skupin: „teoretici“, kteří jednoznačně preferují výzkumnou práci, v níž byly získány teoretické výsledky, a „praktiky“, kteří si vybírají takové výzkumné projekty, které umožňují získat přímo aplikované výsledky (hovoříme o výzkumné soutěži na Akademickém ústavu problematiky řízení (automatizace a telemechanika)). Někdy se tvrdí, že pokud se najdou dvě nebo více skupin odborníků, průzkum nesplnil svůj účel. To je špatně! Cíle bylo dosaženo – bylo zjištěno, že neexistuje konsenzus. To je docela důležité. A ten, kdo rozhoduje, to musí vzít v úvahu při rozhodování. Touha zajistit konzistentnost názorů expertů jakéhokoli celku může vést k záměrnému jednostrannému výběru expertů, ignorujícím všechny úhly pohledu kromě jednoho, „nejoblíbenějšího“ z pracovní skupiny (nebo dokonce „pobídnutého“ rozhodnutím výrobce).

Často se nebere v úvahu jiná čistě ekonometrická okolnost. Vzhledem k tomu, že počet znalců obvykle nepřesahuje 20-30, lze formální statistickou konzistenci znaleckých posudků (stanovenou pomocí určitých kritérií pro testování statistických hypotéz) kombinovat se skutečným rozdělením znalců do skupin, čímž se další výpočty stávají irelevantními pro realitu. Jako příklad uveďme konkrétní metody výpočtu využívající konkordanční koeficienty založené na Kendallových nebo Spearmanových hodnostních korelačních koeficientech. Nutno připomenout, že podle ekonometrické teorie pozitivní výsledek testování konzistence tímto způsobem neznamená nic jiného než zamítnutí hypotézy nezávislosti a jednotného rozložení odborných názorů na množinu všech žebříčků. Testuje se tedy nulová hypotéza, podle které jsou žebříčky popisující názory expertů nezávislé náhodné binární vztahy, rovnoměrně rozložené v množině všech žebříčků. Zamítnutí této nulové hypotézy je interpretováno jako shoda mezi odpověďmi expertů. Jinými slovy, stáváme se obětí mylných představ plynoucích ze svérázného výkladu slov: kontrola konzistence ve stanoveném matematicko-statistickém smyslu není vůbec kontrolou konzistence ve smyslu praxe znaleckých posudků. (Právě nedostatečnost uvažovaných matematických a statistických metod pro analýzu žebříčků vedla skupinu specialistů k vývoji nového ekonometrického aparátu pro kontrolu konzistence - neparametrických metod založených na tzv. luciáni a je součástí moderní sekce ekonometrie - statistiky nečíselných údajů). Skupiny expertů s podobnými metodami lze identifikovat pomocí ekonometrických metod shlukové analýzy.

NÁZORY DISZENTŮ. Aby uměle dosáhli konzistence, snaží se omezit vliv znaleckých posudků - disidenti, tj. disidenti ve srovnání s většinou. Tvrdý Způsob, jak jednat s disidenty, je ignorovat jejich názory, tzn. ve skutečnosti při jejich vyloučení z odborné komise. Odmítnutí odborníků, stejně jako odmítnutí odlehlých hodnot, má za následek postupy, které mají špatné nebo neznámé statistické vlastnosti. Ano, je to známo extrémní nestabilita klasické metody pro odmítnutí odlehlých hodnot ve vztahu k odchylkám od modelových předpokladů. Měkký Způsob, jak jednat s disidenty, je používat robustní (stabilní) statistické postupy. Nejjednodušší příklad: je-li odpověď experta reálné číslo, pak názor disidenta, který vyčnívá, silně ovlivňuje aritmetický průměr odpovědí expertů a neovlivňuje jejich medián. Proto je rozumné považovat medián za konsensus. To však ignoruje (nedostane se k tomu, kdo rozhoduje) argumenty disidentů. Při kterémkoli ze dvou způsobů jednání s disidenty je ten, kdo rozhoduje, zbaven informací pocházejících od disidentů, a proto může učinit neopodstatněné rozhodnutí, které následně povede k negativním důsledkům. Na druhou stranu předložení celého souboru stanovisek rozhodovateli odebírá část odpovědnosti a práce za přípravu konečného rozhodnutí z komise expertů a pracovní skupiny pro provádění expertního průzkumu a přesouvá tuto odpovědnost a práci na bedra. osoby s rozhodovací pravomocí.

DOGMA JEDNOROZMĚRNOSTI. Běžný je dosti primitivní přístup, podle kterého lze vždy posuzovat předmět zkoumání jedno číslo. Zvláštní nápad! Hodnotit člověka pomocí jednoho čísla napadlo jen lidi na trzích s otroky.. Je nepravděpodobné, že by i ti nejhorlivější kvalimetristé považovali knihu nebo obraz za ekvivalent čísla – jeho „tržní hodnotu“.

Zároveň nelze zcela popřít samotnou myšlenku hledání zobecněných ukazatelů kvality, technické úrovně a podobných. Každý objekt tak může být hodnocen podle mnoha ukazatelů kvality. Například osobní automobil lze hodnotit podle následujících ukazatelů: spotřeba benzínu na 100 km (v průměru); spolehlivost (průměrné náklady na opravy za rok); ekologická bezpečnost, hodnocená podle obsahu škodlivých látek ve výfukových plynech; manévrovatelnost; rychlost 100 km/h po zahájení pohybu; maximální dosažitelná rychlost; doba udržování kladné teploty v kabině při nízké venkovní teplotě (-50 stupňů Celsia) a vypnutí motoru; design (atraktivita a „módnost“ vzhledu a dekorace interiéru); hmotnost atd. Je možné kombinovat skóre těchto ukazatelů dohromady? Určující je konkrétní situace, pro kterou je vůz vybrán. Dosažená maximální rychlost je důležitá pro řidiče, ale podle našeho názoru má pro řidiče běžného soukromého vozu malý praktický význam, zejména ve městě s přísným omezením maximální rychlosti. Pro takového řidiče je důležitější dojezd plynu, ovladatelnost a spolehlivost. U aut různých státních služeb je spolehlivost zřejmě důležitější než u soukromého majitele a spotřeba benzínu je opačná. Pro regiony Dálného severu je tepelná izolace interiéru důležitá, ale pro jižní regiony nikoliv. Atd. Důležitá je tedy konkrétní (úzká) formulace úkolu před odborníky. Takové nastavení ale často neexistuje. A pak „hry“ na vývoj zobecněného indikátoru kvality – například ve formě lineární funkce uvedených proměnných – nemohou poskytnout objektivní závěry. Alternativou k jedinému zobecněnému ukazateli je podobný matematický aparát multikriteriální optimalizace- Paretovy sady atd.

V některých případech je stále možné porovnávat objekty globálně - například s pomocí stejných odborníků získat objednávku předmětných objektů - produktů nebo projektů. Poté můžete VYBRAT koeficienty pro jednotlivé ukazatele tak, že řazení pomocí lineární funkce mohlo více odpovídat globálnímu uspořádání(například najděte tyto koeficienty pomocí metody nejmenších čtverců). Naopak v takových případech by se zadané koeficienty NEMĚLY s pomocí odborníků odhadovat. Tato jednoduchá myšlenka se některým sestavovatelům metod provádění expertních průzkumů a analýzy jejich výsledků ještě nezjevila. Usilovně se snaží přimět odborníky k tomu, co dělají neschopný- uveďte váhy, se kterými by měly být jednotlivé indikátory kvality zahrnuty do konečného zobecněného indikátoru. Odborníci obvykle mohou porovnávat objekty nebo projekty jako celek, ale nemohou izolovat příspěvek jednotlivých faktorů . Protože se organizátoři průzkumu ptají, odborníci odpovídají, ale tyto odpovědi nenesou spolehlivé informace o realitě...

DRUHÝM PODKLADEM PRO KLASIFIKACI ZNALECKÝCH ŘÍZENÍ JE POČET KOL. Zkoušky mohou zahrnovat jedno kolo, určitý pevný počet kol (dvě, tři,...) nebo neurčitý počet kol. Čím více kol, tím důkladnější je analýza situace, protože odborníci se obvykle mnohokrát vracejí, aby zvážili předmět svého zkoumání. Zároveň se ale prodlužuje celkový čas na vyšetření a zvyšuje se jeho cena. Náklady můžete snížit tím, že do vyšetření nezavedete všechny odborníky najednou, ale postupně. Pokud je tedy například cílem shromáždit argumenty pro a proti, pak může počáteční seznam argumentů sestavit jeden odborník. Druhý k tomu přidá vlastní argumenty. Souhrnný materiál dostane první a třetí, kteří přispějí svými argumenty a protiargumenty. A tak dále – za každé nové kolo se přidává jeden expert. Největší potíže způsobují postupy s předem stanoveným počtem kol, například „sněhová koule“. Často je specifikován maximální možný počet kol a pak přichází nejistota, zda bude nutné tento maximální počet kol provést, nebo zda bude možné se omezit na menší počet.

TŘETÍM ZÁKLADEM KLASIFIKACE ZNALECKÝCH ŘÍZENÍ JE ORGANIZACE KOMUNIKACE Znalců. Zvažme výhody a nevýhody každého z prvků škály: nedostatek komunikace - korespondenční anonymní komunikace - korespondenční komunikace bez anonymity - komunikace tváří v tvář s omezeními - komunikace tváří v tvář bez omezení. Při absenci komunikace znalec vyjadřuje svůj názor, aniž by věděl cokoli o jiných znalcích a jejich názorech. Je zcela nezávislý, což je dobře i špatně. Obvykle tato situace odpovídá jednokolové zkoušce . Nepřítomná anonymní komunikace, například jako u metody Delphi znamená, že se odborník seznámí s názory a argumenty jiných odborníků, ale neví, kdo přesně ten či onen postoj vyjádřil. Zkouška proto musí obsahovat minimálně dvě kola. Korespondenční komunikace bez anonymity odpovídá např. komunikaci přes internet. Všechny možnosti korespondenčního vyšetření jsou dobré, protože není třeba shromažďovat odborníky, abychom pro to našli vhodný čas a místo. Při prezenční zkoušce odborníci spíše mluví než píší, jako při absenčních zkouškách, a stihnou tedy za stejnou dobu říci podstatně více. Osobní vyšetření s omezením velmi časté. Jedná se o schůzku, která se řídí pevným harmonogramem. Příkladem je vojenská rada v císařské ruské armádě, kdy odborníci (důstojníci a generálové) mluvili v pořadí od mladšího (podle hodnosti a postavení) po seniora. Konečně, osobní vyšetření bez omezení- toto je volná diskuse. Všechna prezenční vyšetření mají nevýhody spojené s možností negativního ovlivnění jejich chování sociálně-psychologickými vlastnostmi a klanovými (stranickými) zálibami účastníků, jakož i nerovností v jejich profesním, úředním a vědeckém postavení. . Představte si, že se sejde 5 poručíků a 3 generálové. Bez ohledu na to, jaké informace má ten či onen účastník schůzky, její průběh není těžké předvídat: promluví generálové a poručíci budou mlčet.

KOMBINACE RŮZNÝCH TYPŮ VYŠETŘENÍ. Skutečná vyšetření jsou často kombinací různých typů vyšetření popsaných výše. Jako příklad uveďme studentovu obhajobu diplomového projektu. Nejprve probíhá vícekolová prezenční zkouška vedená školitelem a konzultanty, jejímž výsledkem je příprava projektu k obhajobě. Poté pracují v nepřítomnosti dva znalci – autor posudku z cizí organizace a vedoucí katedry, který umožňuje práci obhájit. Věnujte pozornost rozdílnosti úkolů těchto odborníků a množství práce, kterou vykonávají – jeden píše podrobnou recenzi, druhý autorizuje svou obhajobu podpisem na titulní straně projektu. Nakonec osobní zkouška bez omezení (pro členy státní certifikační komise). Diplomový projekt je posuzován kolegiálně, většinou hlasů, přičemž jeden z odborníků (vědecký školitel) zná práci podrobně a zbytek - převážně pouze z posudku. Máme tedy kombinaci vícekolových a jednokolových, korespondenčních a prezenčních zkoušek. Takové kombinace jsou typické pro mnoho skutečných vyšetření.

3.4.5. Moderní teorie měření a expertní posudky

Pro další hlubší úvahu o problematice znaleckých posudků budeme potřebovat některé koncepty tzv. reprezentativní teorie měření, který slouží jako základ pro teorii znaleckých posudků, a to především té její části, která je spojena s analýzou znaleckých posudků vyjádřených v kvalitativní (spíše než kvantitativní) podobě.

Odborné názory se často vyjadřují v pořadové měřítko(škály jsou podrobněji rozebrány níže), tzn. odborník může říci (a zdůvodnit), že jeden ukazatel kvality produktu je důležitější než druhý, první technologický objekt je nebezpečnější než druhý atd. Ale není schopen říct kolikrát nebo jak dlouho důležitější, tedy nebezpečnější. Odborníci jsou často žádáni, aby uvedli pořadí (pořadí) předmětů zkoumání, tzn. seřadit je ve vzestupném (nebo sestupném) pořadí podle intenzity charakteristik, které zajímají organizátory zkoušky. Pořadí je číslo (objektu zkoumání) v uspořádané sérii. Formálně jsou hodnosti vyjádřeny čísly 1, 2, 3, ..., ale s těmito čísly nelze provádět obvyklé aritmetické operace. Například, ačkoli 1 + 2 = 3, nelze říci, že pro objekt na třetím místě v pořadí je intenzita studované charakteristiky rovna součtu intenzit objektů s úrovněmi 1 a 2. jedním z typů odborného hodnocení jsou studentské posudky. Je nepravděpodobné, že by někdo namítl, že znalosti vynikajícího studenta se rovnají součtu znalostí studenta D a studenta C (ačkoli 5 = 2 + 3), student A odpovídá dvěma studentům D (2 + 2 = 4) a mezi studentem A a studentem C je stejný rozdíl jako mezi studentem A a chudým studentem (5 - 3 = 4 - 2). Je tedy zřejmé, že k analýze tohoto druhu kvalitativních dat je zapotřebí ne příliš známá aritmetika, ale jiná teorie, která poskytuje základ pro vývoj, studium a aplikaci konkrétních výpočtových metod. Toto je RTI. Je třeba mít na paměti, že v současnosti se termínem „teorie měření“ označuje řada vědeckých disciplín: klasická metrologie, RTI a některé další oblasti, například teorie algoritmického měření.

RTI se nejprve vyvinul jako teorie psychofyzikálních měření. Zakladatelem RTI je americký psycholog S.S. Stevens se zaměřil na měřící váhy. Charakteristická je další fáze vývoje RTI. Jeden ze svazků Encyklopedie psychologických věd vydaný v 50. letech ve Spojených státech se jmenoval „Psychologická měření“. To znamená, že sestavovatelé tohoto svazku rozšířili záběr RTI z psychofyziky na psychologii obecně. A v hlavním článku této sbírky, nazvaném, prosím, povšimněte si „Základy teorie měření“, byla prezentace na abstraktní matematické úrovni, bez odkazu na jakoukoli konkrétní oblast použití. V tomto článku byl kladen důraz na „homomorfismy empirických systémů s relacemi na čísla“ (není třeba zde zabíhat do těchto matematických pojmů) a matematická složitost vzrostla ve srovnání s pracemi S.S. Stevens.

Již v jednom z prvních tuzemských článků o RTI (konec 60. let 20. století) bylo stanoveno, že body přidělené odborníky při posuzování předmětů zkoumání se zpravidla měří na ordinální stupnici. Domácí práce, které se objevily na počátku 70. let, vedly k výraznému rozšíření oblasti použití pryžového zboží. Uplatňuje se v pedagogické kvalimetrii (měření kvality znalostí studentů), v systémovém výzkumu, v různých problémech teorie expertního hodnocení, pro agregaci ukazatelů kvality výrobků, v sociologických studiích atd.

Jako dva hlavní problémy RTI spolu s stanovení typu váhy bylo navrženo hledání algoritmů analýzy dat, jejichž výsledek se nemění žádnou přijatelnou transformací měřítka (tj. invariantní ohledně této transformace).

Základní měřící stupnice. V souladu s RTI by se při matematickém modelování skutečného jevu nebo procesu mělo nejprve stanovit , v jakých typech měřítek se měří určité proměnné. Typ měřítka určuje skupinu povolených transformací. Platné transformace nemění vztahy mezi objekty měření. Například při měření délky přechod z arshinů na metry nemění vztah mezi délkami uvažovaných objektů - pokud je první objekt delší než druhý, pak se to zjistí jak při měření v arshinech, tak při měření. v metrech.

Uveďme hlavní typy měřítek a odpovídající skupiny přípustných transformací. V jmenná stupnice(jiné jméno je n zlověstný váhy) přijatelný jsou všechny transformace jedna ku jedné. V této stupnici se čísla používají pouze jako značky. Asi stejně jako při předání prádla do prádelny, tzn. pouze k rozlišení předmětů. Stupnice jmen měří například telefonní čísla, čísla aut, čísla pasů a čísla studentských průkazů. Pohlaví lidí se měří také na stupnici jmen, výsledek měření nabývá dvou hodnot - muž, žena. Rasa, národnost, barva očí, barva vlasů jsou nominální charakteristiky. Čísla písmen v abecedě jsou také rozměry v pojmenovací stupnici. Nikoho se zdravým rozumem by nenapadlo sčítání nebo násobení telefonních čísel takové operace nedává smysl. Nikdo nebude porovnávat písmena a říkat například, že písmeno P je lepší než písmeno S. Jediné, k čemu jsou kóty na názvovém měřítku dobré, je rozlišování mezi objekty. V mnoha případech je to vše, co se od nich vyžaduje. Například skříňky v šatnách pro dospělé jsou rozlišeny čísly, tzn. čísla a ve školkách používají kresby, protože děti ještě neznají čísla.

V pořadové měřítkočísla se používají k vytvoření pořádku mezi objekty. Nejjednodušším příkladem je hodnocení studentů. Je symbolické, že na střední škole se používají ročníky 2, 3, 4, 5 a na vysoké je vyjádřen slovně úplně stejný význam - nevyhovující, vyhovující, dobrý, výborný. To zdůrazňuje „nenumerickou“ povahu hodnocení studentů. V ordinálním měřítku přijatelný jsou všechny přísně rostoucí transformace.

Nastavení typu měřítka, tzn. upřesnění skupiny přípustných transformací měřítka je záležitostí specialistů v příslušné aplikované oblasti. Jako sociologové jsme tedy považovali hodnocení atraktivity profesí za měřené na ordinální stupnici. Někteří sociologové s námi ale nesouhlasili v domnění, že absolventi škol používají stupnici s užší skupinou přípustných transformací, například intervalovou stupnici. Je zřejmé, že tento problém se netýká matematiky, ale humanitních věd. K jeho vyřešení lze provést poměrně pracný experiment. Dokud nebude nastavena, je vhodné použít ordinální stupnici, protože to zaručuje možné chyby.

Expertní hodnocení, jak již bylo uvedeno, by mělo být často považováno za měření na ordinální stupnici. Typickým příkladem je úkol seřadit a klasifikovat průmyslová zařízení podléhající ekologickému pojištění (viz níže).

Proč je přirozené vyjadřovat znalecké posudky v ordinálním měřítku? Jak ukázaly četné experimenty, člověk odpovídá na otázky kvalitativní, například srovnávací povahy správněji (a s menšími obtížemi) než na otázky kvantitativní. Je tedy pro něj snazší říci, která ze dvou závaží je těžší, než uvést jejich přibližnou hmotnost v gramech.

Používá se mnoho dalších známých příkladů ordinálních stupnic. Například v mineralogii se používá Mohsova stupnice, podle které se minerály klasifikují podle kritéria tvrdosti. Konkrétně: mastek má skóre 1, sádrovec - 2, vápník - 3, fluorit - 4, apatit - 5, ortoklas - 6, křemen - 7, topaz - 8, korund - 9, diamant - 10. Ordinální stupnice v zeměpisu jsou - Beaufortova stupnice větru ("klid", "slabý vítr", "střední vítr" atd.), stupnice síly zemětřesení. V lékařství jsou ordinální stupnice stupnice stadií hypertenze (podle Myasnikova), stupnice stupňů srdečního selhání (podle Strazhesko-Vasilenko-Lang), stupnice závažnosti koronární nedostatečnosti (podle Fogelsona). Čísla domů se také měří na ordinální stupnici. Při posuzování kvality výrobků a služeb se v tzv V kvalimetrii (doslovný překlad: měření kvality) jsou oblíbené ordinální stupnice. Výrobní jednotka je totiž hodnocena jako průchodná nebo nezpůsobilá. Pro důkladnější analýzu se používá stupnice se třemi stupnicemi: existují významné vady - jsou pouze drobné vady - nejsou žádné vady.

Při posuzování vlivů na životní prostředí je první hodnocení obvykle řadové: přírodní prostředí je stabilní - přírodní prostředí je utlačováno (degradováno). Podobně v environmentálním a lékařském měřítku: neexistuje žádný výrazný dopad na lidské zdraví - je zaznamenán negativní dopad na zdraví. Řádová stupnice se používá i v jiných oblastech.

Pořadová stupnice a stupnice jmen jsou hlavními stupnicemi kvalitativních charakteristik. Proto v mnoha specifických oblastech lze výsledky kvalitativní analýzy považovat za měření na těchto škálách.

Škály kvantitativních charakteristik jsou škály intervalů, poměrů, rozdílů, absolutních. Na škále intervalech změřte množství potenciální energie nebo souřadnici bodu na přímce. V těchto případech nelze na stupnici vyznačit přírodní původ ani přirozenou měrnou jednotku. Přijatelné transformace v intervalovém měřítku jsou lineární rostoucí transformace, tzn. lineární funkce. Teplotní stupnice Celsia a Fahrenheita jsou spojeny právě takovou závislostí: C 0 = 5/9 (F 0 - 32), kde C 0 je teplota na stupnici Celsia a F 0 je teplota na stupnici Fahrenheit.

Z kvantitativních škál jsou ve vědě a praxi nejrozšířenější škály vztahy. Mají přirozený referenční bod - nulu, tzn. nepřítomnost množství, ale žádná přirozená jednotka měření. Většina fyzických jednotek se měří na poměrové stupnici: tělesná hmotnost, délka, náboj a také ceny v ekonomice. Přijatelné transformace na poměrovou stupnici jsou podobné (změna pouze měřítka). Jinými slovy, lineární rostoucí transformace bez fiktivního termínu.

Čas se měří na stupnici rozdíly, vezmeme-li rok jako přirozenou měrnou jednotku a v obecném případě na intervalové stupnici. Naznačit přirozené východisko na současné úrovni poznání nelze. Různí autoři různě vypočítávají datum stvoření světa a také okamžik narození Krista. Pán Ježíš Kristus se tedy podle nové statistické chronologie narodil v roce 1054 našeho letopočtu. (podle aktuálně přijímané chronologie) v Istanbulu (aka Konstantinopol, Byzanc, Trója, Jeruzalém, Řím).

Pouze pro absolutní váhy, výsledky měření - čísla v obvyklém slova smyslu. Příkladem je počet lidí v místnosti. Pro absolutní měřítko je povolena pouze transformace identity.

V procesu rozvoje odpovídajícího oboru znalostí se typ měřítka může měnit. Nejprve se tedy změřila teplota řadové vodní kámen (chladnější - teplejší). Pak - podle interval(stupnice Celsia, Fahrenheita, Reaumurova stupnice). Nakonec, po objevení absolutní nuly, by měla být teplota považována za měřenou na stupnici vztahy(Kelvinova stupnice). Je třeba poznamenat, že mezi odborníky někdy existují neshody o tom, které stupnice by měly být použity pro zvážení určitých skutečných naměřených hodnot. Jinými slovy, proces měření zahrnuje také určení typu stupnice (spolu s odůvodněním).

Invariantní algoritmy a průměrné hodnoty. Hlavní požadavek na algoritmy analýzy dat je v RTI formulován takto: závěry vyvozené z údajů naměřených na stupnici určitého typu by se neměly měnit, pokud je rozsah měření těchto dat přípustně transformován. Jinými slovy, závěry by měly být invariantní ve vztahu k přípustným transformacím měřítka.

Jedním z hlavních cílů teorie měření je tedy boj proti subjektivitě výzkumníka při přiřazování číselných hodnot skutečným objektům. Vzdálenosti lze tedy měřit v arshinech, metrech, mikronech, mílích, parsekech a dalších měrných jednotkách. Hmotnost (hmotnost) - v pudech, kilogramech, librách atd. Ceny za zboží a služby mohou být uvedeny v jüanech, rublech, tenge, hřivnách, latech, korunách, markách, amerických dolarech a dalších měnách (v závislosti na specifikovaných přepočítacích kurzech). Zdůrazněme velmi důležitou, i když zcela zřejmou skutečnost: volba měrných jednotek závisí na výzkumníkovi, tzn. subjektivní. Statistické závěry mohou být adekvátní skutečnosti pouze tehdy, když nejsou závislé na tom, jakou měrnou jednotku výzkumník preferuje, tzn. když jsou invariantní při platné transformaci měřítka.

Jako příklad uveďme zpracování znaleckých posudků měřených v ordinálním měřítku. Nechat Y1, Y2,...,Yn- soubor odborných posudků „daných“ jednomu předmětu zkoumání (například jedna z možností strategického rozvoje společnosti), Z1, Z2,...,Zn- druhá (jiná verze tohoto vývoje).

Jak se tyto populace porovnávají? Nejjednodušší cesta je samozřejmě pomocí průměrných hodnot. Jak vypočítat průměry? Existují různé typy průměrů: aritmetický průměr, medián, modus, geometrický průměr, harmonický průměr, kvadratický průměr. Zobecněním několika z nich je Kolmogorovův průměr. Pro čísla X1, X2,...,Xn Kolmogorovův průměr se vypočítá pomocí vzorce

G((F(X1)+F(X2)+...F(Xn))/n),

Kde F- přísně monotónní funkce, G- funkce inverzní k F. Mezi Kolmogorovovými průměry je mnoho známých postav. Takže když F(x) = x, pak Kolmogorovův průměr je aritmetický průměr, jestliže F(x) = log x, pak geometrický průměr jestliže F(x) = 1/x, pak harmonický průměr if F(x) = x 2, pak střední čtverec atd. Na druhou stranu takové populární průměry, jako je medián a modus, nemohou být reprezentovány jako Kolmogorovovy průměry.

Připomeňme, že obecný pojem průměrné hodnoty zavedl francouzský matematik první poloviny 19. století. Akademik O. Cauchy. Je to toto: průměrná hodnota je jakákoli funkce f(X1, X2,...Xn) tak, že pro všechny možné hodnoty argumentů není hodnota této funkce menší než minimum čísel X1, X2,...Xn a ne více než maximum z těchto čísel. Kolmogorovův průměr je zvláštním případem Cauchyho průměru. Medián a modus, i když to nejsou Kolmogorovovy průměry, jsou také Cauchyho průměry.

Při přijatelné transformaci měřítka se hodnota průměru samozřejmě mění. Ale závěry o tom, pro kterou populaci je průměr větší a pro kterou menší, by se neměly měnit (v souladu s požadavkem neměnnosti závěrů, akceptovaným jako hlavní požadavek v RTI). Formulujme odpovídající matematický problém hledání typu průměrných hodnot, jejichž výsledek porovnání je stabilní s ohledem na přípustné transformace měřítka.

Nechat f(X1, X2,...,Xn)- Cauchyho průměr. Nechť je průměr pro první populaci menší než průměr pro druhou populaci:

f(Y1, Y2,...,Yn)< f(Z1, Z2,...,Zn). (1)

Podle RTI je pro stabilitu výsledku porovnání průměrů nutné, aby pro jakoukoli přípustnou transformaci G ze skupiny přípustných transformací v odpovídajícím měřítku platila i nerovnost

f(g(Y1), g(Y2),..., g(Yn))< f (g(Z1), g(Z2),..., g(Zn)), (2)

těch. průměr transformovaných hodnot z první populace byl také menší než průměr transformovaných hodnot z druhé populace. Kromě toho musí formulovaná podmínka platit pro jakékoli dvě populace Y1, Y2,...,Yn A Z1, Z2,...,Zn a připomeňme jakoukoli přípustnou transformaci G. Podle RTI lze pouze takové průměry použít při analýze znaleckých posudků a dalších údajů naměřených na dané stupnici.

Pomocí matematické teorie vyvinuté A.I Orlovem v 70. letech je možné popsat typ přijatelných průměrů na hlavních škálách. Ve škále jmen se jako průměr hodí pouze móda. Ze všech Cauchyho průměrů v ordinální škále lze jako průměr použít pouze členy variační řady (ordinální statistiky), konkrétně medián (s lichou velikostí vzorku. Při sudé velikosti vzorku jeden ze dvou centrálních členů měla by se používat variační řada - jak se někdy nazývá levý medián nebo pravý medián), ale ne aritmetický průměr, geometrický průměr atd. V intervalové škále lze ze všech průměrů podle Kolmogorova použít pouze aritmetický průměr. V poměrové škále jsou ze všech Kolmogorovových průměrů ve srovnání se srovnáním stabilní pouze mocniny a geometrický průměr.

Uveďme číselný příklad ukazující nesprávnost použití aritmetického průměru f(X1, X2) = (X1+X2)/2 v ordinálním měřítku. Nechat Y1 = 1, Y2 = 11, Z1 = 6, Z2 = 8. Pak f(Y1, Y2) = 6, což je méně než f(Z1, Z2) = 7. Nechte přísně rostoucí transformaci G je to? g(1) = 1, g(6) = 6, g(8) = 8, g(11) = 99. Takových transformací je mnoho. Například můžete dát G(X) = X na X, nepřesahující 8 a G(X) = 99(X-8)/3 + 8 Pro X, velký 8. Pak f(g(Y1), g(Y2)) = 50, což je více než f(g(Zl), g(Z2)) = 7. Jak vidíme, v důsledku toho, co je přípustné, tzn. Striktně rostoucí transformací měřítka se změnilo řazení prostředků.

Prezentované výsledky na průměrných hodnotách jsou široce využívány nejen v teorii znaleckých posudků či sociologii, ale také například pro analýzu metod agregace senzorů v automatizovaných systémech řízení procesů vysokých pecí. Aplikovaná hodnota RTI je velká v problémech standardizace a managementu kvality, zejména v kvalimetrii. Jsou zde i zajímavé teoretické výsledky. Takže např. jakákoliv změna váhových koeficientů jednotlivých ukazatelů kvality výrobků vede ke změně řazení výrobků podle ukazatele váženého průměru (tuto větu dokázal prof. V.V. Podinovský).

Metody GPA. V současné době jsou běžné expertní, marketingové, kvalimetrické, sociologické a jiné průzkumy, ve kterých jsou respondenti žádáni, aby bodovali předměty, produkty, technologické procesy, podniky, projekty, aplikace pro výzkumnou práci, nápady, problémy, programy, politiky atd. atd. a poté vypočítat průměrná skóre a považovat je za integrální hodnocení dané skupinou respondentů. Jaké vzorce by měly být použity k výpočtu průměrů? Koneckonců, jak víme, existuje mnoho různých typů průměrných velikostí. Obvykle se používá aritmetický průměr. To se ví už více než 30 let tato metoda je nesprávná, protože skóre se obvykle měří na ordinální stupnici (viz výše). Je rozumné používat mediány jako průměrné skóre. Nicméně úplně Není vhodné ignorovat aritmetické průměry, protože jsou známé a rozšířené. Proto Je vhodné používat obě metody současně - metodu aritmetického průměru pořadí (skóre) a metodu středních pořadí. Toto doporučení je v souladu s koncepcí robustnosti, která doporučuje používat různé metody pro zpracování stejných dat, aby se zvýraznily závěry získané současně se všemi metodami. Takové závěry zjevně odpovídají realitě, zatímco závěry, které se metoda od metody liší, závisí na subjektivitě výzkumníka, který si metodu pro zpracování prvotních expertních posudků zvolí.

Příklad srovnání osmi projektů. Podívejme se na konkrétní příklad aplikace právě formulovaného přístupu. Na základě pokynů vedení společnosti bylo analyzováno osm projektů navržených k zařazení do strategického plánu rozvoje společnosti. Byli označeni takto: D, L, M-K, B, G-B, Sol, Steph, K (jmény vedoucích pracovníků, kteří je navrhli k posouzení). Všechny projekty byly zaslány 12 odborníkům jmenovaným představenstvem společnosti. Tabulka 1 níže ukazuje pořadí osmi projektů, které jim každý z 12 expertů přidělil v souladu s názorem expertů na vhodnost zařazení projektu do strategického plánu společnosti. V tomto případě odborník přiřadí pořadí 1 nejlepšímu projektu, který musí být realizován. Hodnocení 2 uděluje odborník druhému nejatraktivnějšímu projektu... a nakonec 8. místo je nejpochybnější projekt, který by měl být realizován až jako poslední možnost). Při analýze výsledků práce odborníků (tj. tabulka 1) byli členové představenstva společnosti nuceni konstatovat, že mezi odborníky nedošlo k úplné shodě, a proto by údaje uvedené v tabulce 1 měly být podrobeny důkladnějšímu matematická analýza.

Stůl 1.

Pořadí 8 projektů podle stupně atraktivity pro zařazení do strategického plánu rozvoje společnosti

Expert č.

Poznámka. Expert č. 4 se domnívá, že projekty M-K a B jsou ekvivalentní, ale podřadné pouze jednomu projektu - projektu Sol. Projekty M-K a B by proto měly být na druhém a třetím místě a získat body 2 a 3. Vzhledem k tomu, že jsou rovnocenné, obdrží průměrné skóre (2+3) / 2 = 5 / 2 = 2,5.

Metoda aritmetického průměru hodností. Nejprve byla použita metoda aritmetických průměrných hodností. K tomu byl nejprve vypočítán součet hodnocení přidělených projektům (viz tabulka 1). Poté byla tato částka vydělena počtem expertů, v důsledku čehož bylo vypočteno pořadí aritmetického průměru (právě tato operace dala název metodě). Na základě průměrných umístění se sestaví konečné pořadí (jinou terminologií - řazení), na principu - čím nižší průměrné pořadí, tím lepší projekt.

Projekt B má nejnižší průměrné hodnocení, rovnající se 2,625, a proto v konečném hodnocení obdrží hodnost 1 Projekt M-K má další nejvyšší hodnotu, rovna 3,125, a obdrží konečné hodnocení 2. Projekty L a Sol mají toto hodnocení. stejné součty (rovná se 3,25), což znamená, že z pohledu expertů jsou ekvivalentní (při uvažovaném způsobu shromažďování názorů expertů), a proto by měli být na 3. a 4. místě a získat průměrné hodnocení (3+4) / 2 = 3,5. Další výsledky jsou uvedeny v tabulce 2 níže. Pořadí podle součtů pořadí (nebo, co je totéž, podle aritmetického průměru pořadí) má tvar:

B< М-К < {Л, Сол} < Д < Стеф < Г-Б < К. (3)

Zde je záznam jako "A"<Б" означает, что проект А предшествует проекту Б (т.е. проект А лучше проекта Б). Поскольку проекты Л и Сол получили одинаковую сумму баллов, то по рассматриваемому методу они эквивалентны, а потому объединены в группу (в фигурных скобках). В терминологии математической статистики ранжировка (3) имеет одну связь.

Tabulka 2

Výsledky výpočtů metodou aritmetických průměrů a metodou mediánů pro údaje uvedené v tabulce 1.

Součet pořadí
Aritmetický průměr pořadí
Konečné pořadí na základě aritmetického průměru
Mediány řad
Konečné pořadí podle mediánů

Metoda středních hodností. Takže výsledkem výpočtů je pořadí (3) a na jeho základě je třeba rozhodnout? Pak si ale člen představenstva, který je nejblíže moderní ekonometrii, vzpomněl, že odpovědi expertů byly měřeny na ordinální stupnici, a proto bylo nezákonné, aby prováděli průměrování metodou aritmetických průměrů. Musíme použít mediánovou metodu. Co to znamená? Musíte vzít odpovědi odborníků odpovídající jednomu z projektů, například projektu D. To jsou úrovně 5, 5, 1, 6, 8, 5, 6, 5, 6, 5, 7, 1. potřeba seřadit v neklesajícím pořadí (snazší Bylo by možné říci „vzestupně“, ale protože některé odpovědi jsou stejné, musíme použít neobvyklý výraz „neklesající“). Dostaneme sekvenci: 1, 1, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 8. Na centrálních místech - šestém a sedmém - je 5 a 5. Medián je tedy 5.

Mediány sad 12 pozic odpovídajících určitým projektům jsou uvedeny v předposledním řádku tabulky 2. (V tomto případě se mediány počítají podle obvyklých pravidel statistiky - jako aritmetický průměr centrálních členů variační řady.) Konečné řazení metodou mediánů je uvedeno v posledním řádku tabulky. Pořadí (tj. pořadí - konečné stanovisko odborné komise) podle mediánů má tvar:

B< {М-К, Л} < Сол < Д < Стеф < К <Г-Б. (4)

Vzhledem k tomu, že projekty L a M-K mají stejné střední skóre, jsou podle uvažované klasifikační metody ekvivalentní, a proto jsou spojeny do skupiny (shluku), tzn. z pohledu matematické statistiky má pořadí (4) jednu souvislost.

Porovnání hodnocení metodou aritmetických průměrů a metodou mediánů. Porovnání pořadí (3) a (4) ukazuje jejich blízkost (podobnost). Lze předpokládat, že projekty M-K, L, Sol jsou objednány jako M-K< Л < Сол, но из-за погрешностей экспертных оценок в одном методе признаны равноценными проекты Л и Сол (ранжировка (3)), а в другом - проекты М-К и Л (ранжировка (4)). Существенным является только расхождение, касающееся упорядочения проектов К и Г-Б: в ранжировке (3) Г-Б < К, а в ранжировке (4), наоборот, К < Г-Б. Однако эти проекты - наименее привлекательные из восьми рассматриваемых, и при выборе наиболее привлекательных проектов для дальнейшего обсуждения и использования это расхождение не существенно.

Uvažovaný příklad demonstruje podobnosti a rozdíly mezi hodnoceními získanými pomocí metody aritmetických průměrů a metodou mediánů a také výhody jejich kombinovaného použití.

3.4.6. Metoda pro párování seskupených hodnocení

Problémem je identifikovat obecné nestriktní pořadí ze sady seskupených žebříčků (ve statistickém jazyce - žebříčky s vazbami). Tento soubor může odrážet názory několika znalců nebo být získán zpracováním znaleckých posudků různými metodami. Je navržena metoda pro sladění shluků hodnocení, která umožňuje „řídit“ rozpory uvnitř speciálně konstruovaných shluků (skupin), přičemž řazení shluků odpovídá všem původním uspořádáním. V různých oblastech použití je potřeba analyzovat několik seskupených hodnocení objektů. Mezi takové oblasti patří především strojírenství, management, ekonomika, sociologie, ekologie, prognostika, vědeckotechnický výzkum atd., zejména ty úseky, které jsou spojeny s odbornými posudky (viz např.). Objekty mohou být vzorky produktů, technologie, matematické modely, projekty, kandidáti na pozice apod. Seskupený žebříček lze získat jak s pomocí odborníků, tak i objektivním způsobem, např. porovnáním matematických modelů s experimentálními daty pomocí jednoho resp. další kritérium kvality. Níže popsaná metoda byla vyvinuta v souvislosti s problematikou chemické bezpečnosti biosféry a ekologického pojištění.

Uvažujme metodu pro sestavení seskupeného hodnocení, které je konzistentní (ve smyslu uvedeném níže) se všemi uvažovanými seskupenými hodnoceními. V tomto případě se ukazuje, že rozpory mezi jednotlivými počátečními hodnoceními jsou obsaženy ve shlucích dohodnutého pořadí. Řazení klastrů tak odráží obecný názor odborníků, přesněji obecný názor obsažený v původních žebříčcích.

Clustery obsahují objekty, pro které jsou některé z původních hodnocení odporovat navzájem. K jejich vyřešení je třeba provést nový výzkum. Tyto studie mohou být buď formálně matematické (např. výpočet Kemenyho mediánu, řazení podle průměrných pořadí nebo podle mediánů atd.), nebo vyžadovat zapojení nových informací z příslušné aplikované oblasti, případně provedení další vědecké nebo aplikované práce.

Pojďme si představit potřebné koncepty, pak formulovat algoritmus pro porovnávání seskupených hodnocení v obecné podobě a zvážit jeho vlastnosti.

Nechť existuje konečný počet objektů, které pro jednoduchost prezentace znázorníme jako přirozená čísla 1,2,3,...,k a nazveme je „nosiče“. Shlukovaným hodnocením definovaným na daném médiu rozumíme následující matematickou konstrukci. Objekty necháme rozdělit do skupin, které budeme nazývat shluky. Ve shluku může být pouze jeden prvek. Objekty zahrnuté v jednom shluku budou uzavřeny do složených závorek. Například objekty 1,2,3,...,10 lze rozdělit do 7 shluků: (1), (2,3), (4), (5,6,7), (8), (9 ), (10). V tomto oddílu obsahuje jeden shluk (5,6,7) tři prvky, další (2,3) dva, zbývajících pět obsahuje po jednom prvku. Clustery nemají společné prvky a jejich spojení (jako množiny) je celá množina posuzovaných objektů.

Druhou složkou shlukového hodnocení je přísné lineární pořadí mezi shluky. Je specifikováno, který je první, který druhý atd. Řád budeme reprezentovat pomocí znaku< . При этом кластеры, состоящие из одного элемента, будем для простоты изображать без фигурных скобок. Тогда кластеризованную ранжировку на основе введенных выше кластеров можно изобразить так: А = [ 1 < {2,3} < 4 < {5,6,7} < 8 < 9 < 10 ]. Конкретные кластеризованные ранжировки будем заключать в квадратные скобки. Если для простоты речи термин "кластер" применять только к кластеру не менее чем из 2-х элементов, то можно сказать, что в кластеризованную ранжировку А входят два кластера {2,3} и {5,6,7} и 5 отдельных элементов.

Klastrované pořadí zavedené popsaným způsobem je binární relace na množině (1,2,3,...,10). Jeho struktura je následující. Je dán vztah ekvivalence se 7 třídami ekvivalence, konkrétně (2,3), (5,6,7), a zbytek tvoří zbývajících 5 jednotlivých prvků. Poté je zavedeno přísné lineární pořadí mezi třídami ekvivalence. Zavedený matematický objekt je v literatuře znám jako "žebříček s konexemi"(M. Hollender, D. Wolfe), "objednávka"(J. Kemeny, J. Snell), "kvazi-série"(B.G. Mirkin), "dokonalý kvazi-pořádek"(Y.A. Schrader). Vzhledem k rozdílu v terminologii jsme tento termín zavedli "seskupené hodnocení" protože výslovně pojmenovává hlavní prvky studovaného matematického objektu - shluky, považované ve fázi koordinace hodnocení za třídy ekvivalence, a pořadí - přísné dokonalé pořadí mezi nimi (v terminologii).

Dalším důležitým konceptem je nedůslednost. Je definován pro čtveřici – dvě seskupená hodnocení na stejném médiu a dva různé objekty – prvky stejného média. V tomto případě spojíme dva prvky ze stejného shluku se symbolem rovná = jako ekvivalent.

Nechť A a B jsou dvě seskupená hodnocení. Dvojice objektů (a,b) se bude nazývat „protichůdná“ vzhledem k A a B, pokud jsou tyto dva prvky uspořádány odlišně v A a B, tj. A< b в А и a >b v B (první verze nekonzistence) nebo a >b v A a a< b в В (второй вариант противоречивости). Všimněte si, že podle této definice je dvojice objektů (a,b), ekvivalent v alespoň jednom seskupeném hodnocení nemůže být nekonzistentní: a = b nepředstavuje „rozpor“ ani s jedním A< b , ani s A > b.

Jako příklad uvažujme dvě seskupená hodnocení B = [(1,2)< { 3,4, 5} < 6 < 7 < 9 < {8, 10}], C = . Množinu protichůdných dvojic objektů pro dvě seskupená hodnocení A a B nazveme „jádro rozporů“ a označíme S(A,B). Pro tři seskupené žebříčky A, B a C uvažované výše jako příklady, definované na stejné nosné (1, 2, 3,..., 10), máme S(A,B) = [ (8, 9) ] , S(A,C) = [ (1, 3), (2,4) ] , S(B,C) = [ (1, 3), (2, 3), (2, 4), ( 5 , 6), (8, 9)]. Při ručním i programovém hledání jádra můžete hledat dvojice (1,2), (1,3), (1.,4), ...., (1, k), pak (2) ve vyhledávání protichůdných dvojic ,3), (2,4), ..., (2, k), dále (3,4), ..., (3, k), atd., až (k-1, k).

Pomocí konceptů diskrétní matematiky lze zobrazit „jádro rozporů“. počet s vrcholy v bodech podpory. V čem protichůdné dvojice definují hrany tohoto grafu. Graf pro S(A,B) má pouze jednu hranu (jedna spojená složka z více než jednoho bodu), pro S(A,C) - 2 hrany (dvě spojené složky z více než jednoho bodu), pro S(B, C ) - 5 hran (tři spojené součástky z více než jednoho bodu (1, 2, 3, 4), (5, 6) a (8, 9)).

Každé seskupené hodnocení, jako každá binární relace, může být specifikováno maticí || x(a, b)|| od 0 a 1 objednávky k x k. V čem x(a, b)= 1 tehdy a jen tehdy A< b nebo a = b. V prvním případě x(b, a)= 0 a ve druhém x(b, a) x(a, b) A x(b, a) se rovná 1. Z definice nekonzistence dvojice (a, b) vyplývá, že k nalezení všech takových dvojic stačí vynásobit dvě matice ||x(a,b)|| a ||y(a, b)||, odpovídající dvěma seskupeným hodnocením, a vyberte ty a pouze ty dvojice, pro které x(a,b)y(a,b)=x(b,a)y(b, a) = 0.

Navrhovaný algoritmus pro sladění určitého počtu seskupených hodnocení se skládá ze tří fází. Na prvním vynikají rozporuplné dvojice objekty ve všech párech seskupených hodnocení. Ve druhé fázi se tvoří shluky konečného seskupeného hodnocení (tj. třídy ekvivalence - připojené komponenty grafu, odpovídající sjednocení párových protikladných jader). Ve třetí fázi tyto shluky (třídy ekvivalence) jsou seřazeny. Pro stanovení pořadí mezi shluky je náhodně vybrán jeden objekt z prvního shluku a druhý z druhého, pořadí mezi shluky je stanoveno stejně, jako by bylo mezi vybranými objekty v kterémkoli z uvažovaných shluků. Správnost takového řazení, tzn. jeho nezávislost na volbě konkrétní dvojice objektů vyplývá z odpovídajících teorémů dokázaných v článku. Dva objekty z různých shluků shodného seskupeného hodnocení se mohou ukázat jako ekvivalentní v jednom z původních seskupených hodnocení (tj. být ve stejném shluku). V tomto případě je nutné zvážit řazení těchto objektů v některém jiném z původních seskupených žebříčků. Pokud ve všech počátečních shlukovaných hodnoceních byly dva dotyčné objekty ve stejném shluku, pak je přirozené předpokládat (a to je upřesnění pro fázi 3 algoritmu), že jsou ve stejném shluku a v odpovídajícím shlukovém hodnocení. .

Výsledek shody seskupených hodnocení A, B, C,... bude označen f(A, B, C,...). Pak f(A, B) = , f(A, C) = [(1,3)<{2, 4}<5<6<7<8<9<10], f(В, С) = [{1,2,3,4}<{5,6}<7<{8,9}<10], f(А, В, С) = f(В, С) = [{1,2,3,4} <{5,6}<7<{8, 9}<10]. В случае f(А, В) дополнительного изучения с целью упорядочения требуют только объекты 8 и 9. В случае f(В, С) объекты 1,2,3,4 объединились в один кластер, т.е. кластеризованные ранжировки оказались настолько противоречивыми, что процедура согласования не позволила провести достаточно полную декомпозицию задачи нахождения итогового мнения экспертов.

Podívejme se na některé vlastnosti porovnávacích algoritmů. Nechť D = f(A, B, C,...). Pokud protikladným jádrem pro sadu seskupených hodnocení je sjednocení takových jader pro všechny uvažované dvojice hodnocení. Konstrukce odpovídajících seskupených hodnocení je zaměřena na identifikaci obecného uspořádání v původních seskupených hodnoceních. V tomto případě však může dojít ke ztrátě některých obecných vlastností původních seskupených hodnocení. Při shodě na žebříčcích B a C, diskutovaných výše, tedy nedošlo k rozporu v řazení prvků 1 a 2 - v žebříčku B byly tyto objekty zařazeny do jednoho shluku, tzn. 1 = 2, zatímco 1<2 в кластеризованной ранжировке С. Значит, при их отдельном рассмотрении можно принять упорядочение 1 < 2. Однако в f(В,C) они попали в один кластер, т.е. возможность их упорядочения исчезла. Это связано с поведением объекта 3, который "перескочил" в С на первое место и "увлек с собой в противоречие" пару (1, 2), образовав противоречивые пары и с 1, и с 2. Другими словами, связная компонента графа, соответствующего ядру противоречий, сама по себе не всегда является полным графом. Недостающие ребра при этом соответствуют парам типа (1, 2), которые сами по себе не являются противоречивыми, но "увлекаются в противоречие" другими парами.

Potřeba harmonizace klastrových žebříčků vyvstává zejména při vývoji metodiky využití expertních hodnocení v problematice ekologického pojištění a chemické bezpečnosti biosféry. Jak již bylo zmíněno, oblíbenou metodou je řazení podle průměrných pořadí, kdy konečné pořadí vychází z pořadí aritmetického průměru stanoveného jednotlivými experty. Z teorie měření je však známo, že je rozumnější používat spíše mediány než aritmetické průměry. Metoda průměrných hodností je přitom velmi známá a hojně využívaná, takže ji není radno jednoduše zavrhnout. Proto bylo rozhodnuto použít obě metody současně. Implementace tohoto řešení si vyžádala vývoj metodiky pro harmonizaci dvou uvedených skupinových žebříčků.

Uvažovaná metoda pro harmonizaci seskupených hodnocení je postavena v souladu s metodologie teorie stability, podle kterého výsledek zpracování dat, neměnný vzhledem ke způsobu zpracování, odpovídá skutečnosti a výsledek výpočtů v závislosti na způsobu zpracování odráží subjektivitu výzkumníka, a nikoli objektivní vztahy.

3.4.7. Matematické metody pro analýzu znaleckých posudků

Při analýze znaleckých posudků lze použít širokou škálu statistických metod jejich popis znamená popis všech aplikovaných statistik. Přesto lze vyzdvihnout hlavní v současnosti hojně využívané metody matematického zpracování znaleckých posudků: kontrola shody znaleckých posudků (případně klasifikace znalců, pokud shoda není) a průměrování názorů znalců v rámci dohodnuté skupiny.

Vzhledem k tomu, že odpovědi expertů v mnoha postupech expertního průzkumu nejsou čísla, ale objekty nenumerického charakteru, jako jsou gradace kvalitativních charakteristik, žebříčky, oddíly, výsledky párových srovnání, fuzzy preference atd., metody statistiky objektů nenumerického charakteru jsou užitečné pro jejich analýzu .

Proč jsou odpovědi odborníků často nečíselné? Nejčastější odpovědí je, že lidé neuvažují v číslech. Lidské myšlení používá obrazy, slova, ale ne čísla. Vyžadovat od odborníka odpověď v podobě čísel proto znamená znásilnění jeho mysli. I v ekonomii se podnikatelé rozhodují jen částečně na základě numerických výpočtů. Vyplývá to z podmíněného (tj. libovolně přijatých dohod, obvykle formalizovaných ve formě pokynů) charakteru rozvahového zisku, odpisů a dalších ekonomických ukazatelů. Proto fráze jako „společnost usiluje o maximalizaci zisku“ nemůže mít přesně definovaný význam. Stačí se zeptat: „Maximalizace zisku - za jaké období? A okamžitě se ukáže, že míra optimálnosti přijatých rozhodnutí závisí na horizontu plánování (na ekonomické a matematické úrovni je toto téma diskutováno v monografii).

Expert může porovnat dva objekty, říci, který z nich je lepší (metoda párového porovnávání), dát jim hodnocení jako „dobré“, „přijatelné“, „špatné“, seřadit několik objektů podle atraktivity, ale obvykle nedokáže odpovědět, kolikrát nebo O kolik je jeden předmět lepší než jiný? Jinými slovy, odpovědi experta jsou obvykle měřeny na ordinální stupnici nebo jsou to hodnocení, párová srovnání a další nečíselné objekty, ale nikoli čísla. Častým omylem je, že se snaží odpovědi odborníků považovat za čísla, zabývají se „digitalizací“ svých názorů, přiřazují těmto názorům číselné hodnoty – body, které jsou následně zpracovávány metodami aplikované statistiky jako výsledky běžná fyzikální a technická měření. Pokud je „digitalizace“ svévolná, závěry získané v důsledku zpracování dat nemusí být relevantní pro realitu.

Kontrola souladu znaleckých posudků a klasifikace znaleckých posudků. Je zřejmé, že názory různých odborníků se liší. Je důležité pochopit, jak velký je tento rozdíl. Pokud to nestačí, zprůměrování názorů odborníků nám umožní vyzdvihnout to, co mají všichni odborníci společné, odhodit náhodné odchylky v jednom či druhém směru. Pokud je velký, průměrování je čistě formální postup. Pokud si tedy představíme, že odpovědi odborníků rovnoměrně pokrývají povrch koblihy, pak formální průměr bude označovat střed otvoru pro koblihu a tento názor nezastává ani jeden odborník. Z výše uvedeného je zřejmá důležitost problému kontroly souladu znaleckých posudků.

Pro takové ověření byla vyvinuta řada metod. Statistické metody testování konzistence závisí na matematické povaze odpovědí odborníků. Odpovídající statistické teorie jsou poměrně obtížné, pokud jsou odpověďmi hodnocení nebo rozdělení, a docela jednoduché, pokud jsou odpovědi výsledky nezávislých párových srovnání. To vede k doporučení pro uspořádání odborného průzkumu: nesnažte se okamžitě získat hodnocení nebo rozdělení od odborníka, je to pro něj obtížné a dostupné matematické metody neumožňují zajít daleko při analýze takových údajů. . Například se doporučuje zkontrolovat konzistenci hodnocení pomocí Kendall-Smithova koeficientu shody pořadí. Připomeňme si ale, jaký statistický model se používá. Testuje se nulová hypotéza, podle které jsou žebříčky nezávislé a rovnoměrně rozložené v množině všech žebříčků. Pokud bude tato hypotéza přijata, pak samozřejmě nelze hovořit o nějaké konzistentnosti znaleckých posudků. Co když bude zamítnuta? To také není možné. Například mohou existovat dvě (nebo více) center, kolem kterých jsou seskupeny odpovědi odborníků. Nulová hypotéza je zamítnuta. Ale můžeme opravdu mluvit o konzistenci?

Pro odborníka je mnohem jednodušší porovnávat v každém kroku pouze dva objekty. Nechte ho provést párová srovnání. Neparametrická teorie párových porovnávání (Luciánova teorie) umožňuje řešit složitější problémy než statistika hodnocení nebo rozdělení. Zejména místo hypotézy rovnoměrného rozdělení lze uvažovat o hypotéze homogenity, tzn. místo shody všech rozdělení s jedním pevným (jednotným) lze kontrolovat pouze shodu rozdělení názorů expertů mezi sebou, což je přirozeně interpretováno jako konzistentnost jejich názorů. Tak je možné se zbavit nepřirozeného předpokladu uniformity.

Při absenci shody mezi odborníky je přirozené je rozdělit do skupin podobných názorů. To lze provést pomocí různých metod statistiky objektů nenumerického charakteru související se shlukovou analýzou, po prvním zavedení metriky do prostoru znaleckých posudků. Myšlenka amerického matematika Johna Kemenyho o axiomatickém zavedení metrik (viz níže) našla řadu nástupců. Metody shlukové analýzy jsou však obvykle heuristické. Zejména je nemožné z hlediska statistické teorie ospravedlnit „legálnost“ spojení dvou shluků do jednoho. Existuje důležitá výjimka - pro nezávislá párová srovnání (Luciáni) byly vyvinuty metody, které umožňují otestovat možnost kombinace shluků jako statistické hypotézy. To je další argument, proč považovat luciánskou teorii za jádro matematických metod expertního hodnocení.

Zjištění závěrečného stanoviska odborné komise. Názory odborné komise nebo některé její části nechť jsou uznány za dohodnuté. Jaké je konečné (průměrné, obecné) stanovisko komise? Podle myšlenky Johna Kemenyho by se jako řešení měl najít střední názor optimalizační problém. Totiž je potřeba minimalizovat celkový odstup od průměrného kandidáta k názorům odborníků. Průměrný názor zjištěný tímto způsobem se nazývá „Kemenyho medián“.

Matematická potíž spočívá v tom, že znalecké posudky leží v určitém prostoru objektů nenumerického charakteru. Obecná teorie takového průměrování byla konstruována v řadě prací, zejména se ukázalo, že v důsledku zobecnění zákona velkých čísel průměrný posudek s nárůstem počtu odborníků (jejichž názory jsou; nezávislé a rovnoměrně rozložené) se blíží určité hranici, která se přirozeně nazývá matematické očekávání(náhodný prvek, který má stejné rozložení jako odpovědi odborníků).

Ve specifických prostorech nečíselných znaleckých posudků může být výpočet Kemenyho mediánu značně obtížný. Kromě vlastností prostoru je důležitá role konkrétních metrik. V prostoru hodnocení je tedy při použití metriky spojené s Kendallovým hodnotovým korelačním koeficientem nutné provádět poměrně složité výpočty, zatímco použití rozdílového ukazatele založeného na Spearmanově hodnotovém korelačním koeficientu vede k řazení podle průměrných hodnocení.

Binární relace a Kemenyho vzdálenost. Jak známo, binární relace A na konečné množině Q = (q 1, q 2,..., q k)- toto je podmnožina Kartézský čtverec Q 2 = ( (q m , q n), m, n = 1,2,…,k ). Ve stejné době, pár (q m, q n) obsažen v A tehdy a jen tehdy, když mezi q m A qn jde o vztah. Každé seskupené hodnocení, jako každá binární relace, může být specifikováno maticí || x(a, b)|| od 0 a 1 objednávky k x k. V čem x(a, b)= 1 tehdy a jen tehdy A< b nebo a = b. V prvním případě x(b, a)= 0 a ve druhém x(b, a)= 1. Navíc alespoň jedno z čísel x(a, b) A x(b, a) rovná se 1.

Jak využít vztah mezi žebříčky a maticemi? Například z definice nekonzistence páru (a, b)(viz výše, bod o teorii měření) z toho vyplývá, že k nalezení všech takových párů můžete použít matice odpovídající pořadí. Stačí vynásobit dvě matice prvek po prvku || x(a,b)|| a || y(a, b)|| x(a,b)y(a,b)=x(b,a)y(b,a)= 0.

Expertní metody využívají zejména takové binární vztahy, jako jsou žebříčky (řazení, resp. rozdělení do skupin, mezi nimiž existuje striktní pořadí), vztahy ekvivalence, vztahy tolerance (relace podobnosti). Jak vyplývá z výše uvedeného, ​​každá binární relace A lze popsat maticí || a(i,j)|| od 0 do 1 a a(i,j)= 1 tehdy a jen tehdy Qi A q j jsou ve vztahu A, A a(i,j)= 0 jinak.

Definice. Kemenyho vzdálenost mezi binárními relacemi A a B, popsaná maticemi || a(i,j)|| a || b(i,j) || podle toho se volá číslo D (A, B). = ∑ │a(i,j) - b(i,j) │, kde se sčítání provádí přes všechna i,j od 1 do k, těch. Kemenyho vzdálenost mezi binárními relacemi je rovna součtu modulů rozdílů prvků umístěných na stejných místech v jejich odpovídajících maticích.

Je snadné vidět, že Kemenyho vzdálenost je počet neshodných prvků v maticích || a(i,j)|| a || b(i,j)|| .Kemenyho vzdálenost je založena na nějakém systému axiomů. Tento systém axiomů a z něj odvození vzorce pro Kemenyho vzdálenost mezi uspořádáními je obsažen v knize, která u nás sehrála velkou roli ve vývoji takového vědeckého směru, jakým je analýza nenumerických informací. Následně byly pod vlivem Kemenyho navrženy různé systémy axiomů k získání vzdáleností v určitých prostorech potřebných pro socioekonomický výzkum, například v prostorech množin.

Kemenyho medián a zákony velkých čísel. Pomocí Kemenyho vzdálenosti je nalezeno konečné stanovisko odborné komise. Nechat A 1, A 2, A 3,…, A r- odpovědi od odborníků, prezentované ve formě binárních relací. Chcete-li je zprůměrovat, tzv Kemenyho medián Arg min ∑ D (A i, A), kde Arg min - ta či ona hodnota A, při kterém stanovený součet Kemenyho vzdáleností od odpovědí expertů na aktuální proměnnou dosahuje minima A, podél kterého se provádí minimalizace. Tedy ∑ D (A i, A) = D (A1,A) + D (A2,A) + D (A3,A) +…+D(Ap,A). Kromě Kemenyho mediánu používají Kemeny průměr, ve kterém místo toho D (A i, A) náklady D 2 (A i, A). Kemenyho medián je speciálním případem určení empirického průměru v prostorech nenumerické povahy. Platí pro ni zákon velkých čísel, tzn. empirický průměr se blíží s rostoucím počtem složek (tj. R- počet členů v součtu), k teoretickému průměru: Arg min ∑ D (A i, A)→ Arg min M D (A 1, A). Zde je M symbolem matematického očekávání. Předpokládá se, že odpovědi R Odborníci A 1, A 2, A 3,…, A r existují důvody považovat za nezávislé shodně rozložené náhodné prvky (tj. jako náhodný vzorek) v odpovídajícím prostoru libovolné povahy, například v prostoru uspořádání nebo relací ekvivalence. Empirické a teoretické průměry a odpovídající zákony velkých čísel byly systematicky studovány v řadě prací (viz např.).

Zákony velkých čísel za prvé ukazují, že Kemenyho medián má udržitelnost v souvislosti s mírnou změnou ve složení odborné komise; za druhé, s nárůstem počtu odborníků se blíží k určité hranici. Je přirozené to považovat za pravdivý názor odborníků, od nichž se každý z nahodilých důvodů poněkud odchyloval. Zde uvažovaný zákon velkých čísel je zobecněním „klasického“ zákona velkých čísel známého ve statistice. Vychází z jiného matematického základu – teorie optimalizace, zatímco „klasický“ zákon velkých čísel využívá sčítání. Uspořádání a další binární vztahy nelze sčítat, takže je třeba použít jinou matematiku. Výpočet Kemenyho mediánu je problém celočíselného programování. Zejména k jeho nalezení se používají různé algoritmy diskrétní matematiky, zejména ty založené na metodě větví a vazeb. Používají se také algoritmy založené na myšlence náhodného vyhledávání, protože pro každý binární vztah není těžké najít mnoho jeho sousedů.

Tabulka 3.

Matice párové vzdálenosti

Podívejme se na příklad výpočtu Kemenyho mediánu. Nechť je dána čtvercová matice (řádu 9) párových vzdáleností pro množinu binárních relací o 9 prvcích A 1, A 2, A 3,..., A 9(viz tabulka 3). Nutné najít v této sadě medián pro sadu 5 prvků ( A 2, A 4, A 5, A 8, A 9}.

V souladu s definicí Kemenyho mediánu, funkce

S(A) = ∑ D(Ai,A) = D(A2,A)+D(A4,A)+D(A5,A)+D(A8,A)+D(A9,A),

vypočítat jeho hodnoty pro všechny A 1, A 2, A 3,..., A 9 a vyberte si tu nejmenší. Udělejme výpočty: C(A1) = 24, C(A2) = 13, C(A3) = 21, C(A4) = 27, C(A5) = 16, C(A6) = 23, C( A7) = 15, C(A8) = 25, C(A9) = 25. Ze všech vypočtených součtů je nejmenší 13 a je dosaženo kdy A = A2, tedy Kemenyho medián je A 2.

Expertní metody se úspěšně využívají v různých oblastech řízení při řešení konkrétních problémů.

Literatura

1. Orlov A.I. Odborné posudky // Tovární laboratoř. 1996. T.62. č. 1. S.54-60.
2. Gorsky V.G., Orlov A.I., Gritsenko A.A. Metoda pro koordinaci skupinových hodnocení // Automatizace a telemechanika. 2000. č. 3. s. 159-167.
3. Shrader Yu.A. Rovnost, podobnost, řád. M.: Nauka, 1971.
4. Orlov A.I. Udržitelnost v socioekonomických modelech. - M.: Nauka, 1979. - 296 s.
5. Management. Tutorial. / Ed. Zh.V. Prokofjevová. - M.: Vědomosti, 2000. - 288 s.
6. Orlov A.I. Moderní aplikovaná statistika // Tovární laboratoř. 1998. T. 64. č. 3. S.52-60.
7. Kemeny J., Snell J. Kybernetické modelování: Některé aplikace. - M.: Sovětský rozhlas, 1972. - 192 s.
8. Orlov A.I. Ekonometrie. Učebnice. - M.: Nakladatelství "Zkouška", 2003. - 576 s.
9. Orlov A.I., Fedoseev V.N. Management v technosféře. – M.: Akademie, 2003. -404 s.

Testové otázky a úkoly

1. Proč je nutné při řešení technických, organizačních, ekonomických, ekologických a jiných problémů využívat odborné posudky?
2. Jaké fáze expertního výzkumu vyzdvihuje manažer – organizátor takového výzkumu?
3. Na jakém základě jsou klasifikovány různé možnosti organizace odborného výzkumu?
4. Jaká je role disidentů při různých typech vyšetření?
5. Jaký typ odpovědí mohou mít odborníci?
6. Jak se liší metoda aritmetického průměru pořadí od metody středního pořadí?
7. Proč je nutné harmonizovat seskupené žebříčky a jak se to dělá?
8. V čem je problém konzistence odpovědí odborníků?
9. Jak se používají binární relace při zkouškách?
10. Jak jsou binární relace popsány maticemi 0 a 1?
11. Co je Kemenyho vzdálenost a Kemenyho medián?
12. Jak se liší zákon velkých čísel pro Kemenyho medián od „klasického“ zákona velkých čísel známého ve statistice?
13. V tabulce. Obrázek 4 ukazuje pořadí 7 investičních projektů předložených 7 odborníky.

Tabulka 4.

Organizování projektů odborníky

Experti	Objednávání
	1 < {2,3} < 4 < 5 < {6,7}
	{1,3} < 4 < 2< 5< 7 < 6
	1 < 4 < 2 < 3 < 6 < 5 < 7
	1 < {2, 4} < 3 < 5 < 7 <6
	2 < 3 < 4 < 5 <1 <6 <7
	1 < 3 < 2 < 5 < 6 < 7 < 4
	1 < 5 < 3 < 4 < 2 < 6 < 7

a) konečné pořadí podle aritmetického průměru;

b) konečné pořadí podle mediánů pořadí;

c) seskupené pořadí, které uvádí tato dvě uspořádání do souladu.

14. Zapište matici 0 a 1 odpovídající binární relaci (shlukované pořadí) 5< {1, 3} < 4 < 2 < {6, 7}.

15. Najděte Kemenyho vzdálenost mezi binárními relacemi - uspořádáními A = a B =.

16. Je dána čtvercová matice (řádu 9) párových vzdáleností (míry rozdílu) pro množinu binárních relací 9 prvků A 1, A 2, A 3,..., A 9 (tabulka 5). Najděte v této množině medián pro množinu 5 prvků (A 2, A 3, A 5, A 6, A 9).

Tabulka 5.

Párové vzdálenosti mezi binárními relacemi

Témata zpráv a abstraktů

1. Role expertních metod v řízení.
2. Organizace různých typů expertních výzkumů.
3. Porovnání prezenčních a korespondenčních možností práce odborníků.
4. Metody GPA.
5. Koordinace seskupených hodnocení.
6. Metody luciánské teorie v znaleckých posudcích.
7. Klasifikace znaleckých posudků a kontrola konzistence.
8. Využití luciánů v teorii a praxi znaleckých posudků.
9. Tvorba závěrečného stanoviska odborné komise.
10. Kemenyho vzdálenost a Kemenyho medián v expertních odhadech.
11. Zákony velkých čísel v prostorech nenumerické povahy.

Předchozí