Анализ результатов (обработка экспертных оценок). Научная электронная библиотека

Основные этапы обработки экспертных оценок:

· определение компетенции экспертов;

· определение обобщенной оценки;

· построение обобщенной ранжировки объектов в случае нескольких оцениваемых объектов или альтернатив);

· определение зависимостей между ранжировками;

· оценка согласованности мнений экспертов. При отсутствии значимой согласованности экспертов необходимо выявить причины несогласованности (наличие групп) и признать отсутствие согласованного мнения (ничтожные результаты);

· оценка ошибки исследования;

· построение модели свойств объекта (объектов) на основе ответов экспертов (для аналитической экспертизы);

· подготовка отчёта (с указанием цели исследования, состав экспертов, полученная оценка и анализа результатов).

26. Подбор экспертов и их опрос.

Часто предлагают использовать методы взаимооценки и самооценки компетентности экспертов. С одной стороны, кто лучше может знать возможности эксперта, чем он сам? С другой стороны, при самооценке компетентности скорее оценивается степень самоуверенности эксперта, чем его реальная компетентность. Тем более, что само понятие "компетентность" строго не определено. Можно его уточнять, выделяя составляющие, но при этом усложняется предварительная часть деятельности экспертной комиссии.

При использовании метода взаимооценки, помимо возможности проявления личностных и групповых симпатий и антипатий, играет роль неосведомленность экспертов о возможностях друг друга. В современных условиях достаточно хорошее знакомство с работами и возможностями друг друга может быть лишь у специалистов, много лет работающих совместно. Однако привлечение таких пар специалистов не очень-то целесообразно, поскольку они слишком похожи друг на друга.

Использование формальных показателей (должность, ученые степень и звание, стаж, число публикаций...), очевидно, может носить вспомогательный характер. Успешность участия в предыдущих экспертизах - хороший критерий для деятельности дегустатора, врача, судьи в спортивных соревнованиях, т.е. таких экспертов, которые участвуют в длинных сериях однотипных экспертиз. Однако, увы, наиболее интересны и важны уникальные экспертизы больших проектов, не имеющих аналогов.

В случае, если процедура экспертного опроса предполагает совместную работу экспертов, большое значение имеют их личностные качества. Один "говорун" может парализовать деятельность всей комиссии. В подобных случаях важно соблюдение регламента работы, разработанного РГ.

Есть полезный метод "снежного кома" , при котором от каждого специалиста, привлекаемого в качестве эксперта, получают несколько фамилий тех, кто может быть экспертом по рассматриваемой тематике. Очевидно, некоторые из этих фамилий встречались ранее в деятельности РГ, а некоторые - новые. Процесс расширения списка останавливается, когда новые фамилии перестают встречаться. В результате получается достаточно обширный список возможных экспертов. Ясно, что если на первом этапе все эксперты были из одного "клана", то и метод "снежного кома" даст, скорее всего, лиц из этого "клана", мнения и аргументы других "кланов" будут упущены.

Необходимо подчеркнуть, что подбор экспертов в конечном счете - функция Рабочей группы, и никакие методики подбора не снимают с нее ответственности. Другими словами, именно на Рабочей группе лежит ответственность за компетентность экспертов, за их принципиальную способность решить поставленную задачу. Важным является требование к ЛПР об утверждении списка экспертов.

Существует ряд нормативных документов, регулирующих деятельность экспертных комиссий в тех или иных областях. Примером является Закон Российской Федерации "Об экологической экспертизе" от 23 ноября 1995 г. , в котором регламентируется процедура экспертизы "намечаемой хозяйственной или иной деятельности" с целью выявления возможного вреда, который может нанести рассматриваемая деятельность окружающей природной среде.

27. Обработка информации, получаемой от экспертов, проверка ее согласованности и достоверности.

Экспертными оценками называют методы общей группы методов научного исследования, используемых для оценивания сложных систем на качественном уровне.

При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным, но одновременно утверждается, что при соблюдении определенных требований в большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. Поэтому важно при организации экспертных опросов вводить определенные правила и использовать соответствующие методы получения и обработки экспертных оценок.

Алгоритм организации экспертных опросов включает этапы, на которых рассматриваются следующие вопросы:

· проблемы формирования экспертных групп, включая требования к экспертам, размеры группы, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности;

· формы экспертного опроса (разного рода анкетирования, интервью, смешанные формы опроса) и методики организации опроса (в том числе методики анкетирования, мозговая атака, деловые игры и т. п.);

· подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения, в том числе методы предпочтений, парных сравнений и др.);

· методы обработки экспертных оценок;

· способы определения согласованности мнений экспертов, достоверности экспертных оценок (в том числе статистические методы оценки дисперсии, вероятности для заданного диапазона изменений оценок, ранговой корреляции Кендалла, Спирмена, коэффициента конкордации и т. п.) и методы повышения согласованности оценок путем соответствующих способов обработки результатов экспертного опроса;

· варианты интерпретации полученных результатов.

Целесообразность применения того или иного метода определяется характером анализируемой проблемы, используемой информации.

Если оправданы лишь качественные оценки объектов по тем или иным качественным признакам, то используются методы ранжирования, парного и множественного сравнения. Если характер анализируемой информации таков, что целесообразно получить численные оценки объектов, то можно использовать тот или иной метод, начиная от непосредственных численных оценок с использованием шкал и кончая более тонкими методами последовательного сравнения, например, Черчмена-Акоффа.

Процедуры экспертизы

В процессе экспертиз могут возникать погрешности – смещения оценок, вносимые самой процедурой сбора и анализа мнений экспертов. Поэтому специалисты в области экспертных методов большое внимание уделяют разработке надежных правил подготовки и проведения экспертиз. Ниже рассмотрены наиболее существенные правила и этапы проведения экспертиз.

Для подготовки экспертизы должна быть сформирована группа специалистов-организаторов. Эта группа призвана обеспечить условия для эффективной деятельности экспертов, разработать процедуру экспертизы, наиболее соответствующую характеру рассматриваемой проблемы. В задачи группы входит:

· Постановка проблемы, определение целей и задач экспертизы, ее границ, основных этапов;

· Разработка процедуры экспертизы;

· Отбор экспертов, проверка их компетентности и формирование групп экспертов:

· Проведение опроса и согласование оценок;

· Формализация полученной информации, ее обработка, анализ и интерпретация.

Численность группы экспертов не должна быть малой, так как в этом случае будет потерян смысл формирования экспертных оценок. Кроме того, на групповые оценки в значительной степени влияла бы оценка каждого эксперта. В то же время при очень большом количестве экспертов оценка каждого из них почти не влияет на групповую оценку. Рост численности экспертной группы не всегда повышает достоверность оценок, потому что зачастую расширение группы экспертов возможно лишь за счет привлечения малоквалифицированных специалистов. С ростом числа экспертов, кроме того, увеличиваются трудности, связанные с обработкой результатов опроса и координацией работы группы.

Перед экспертным опросом должны быть разработаны правила его проведения и организации, содержащие ряд положений, обязательных для всех экспертов. Эти правила должны обеспечивать соблюдение условий, благоприятствующих формированию экспертами объективного мнения. К таким условиям относятся:

· Независимость формирования экспертами собственного мнения об оцениваемых событиях;

· Сохранение анонимности ответов;

· Возможность проведения коллективных обсуждений оцениваемых событий;

· Предоставление экспертам требуемой информации.

В зависимости от важности и сложности проблемы и соответственно задач, возлагаемых на группу организаторов, в ее состав включают до пяти – семи человек – специалистов в данной области (областях) знаний, а также специалистов по экспертным методам (социологов, психологов, математиков).

Подготовку экспертизы начинают с постановки проблемы . Для этого, прежде всего, знакомятся с предысторией и состоянием проблемы, устанавливают ее место и значение. После этого проводится предварительный анализ проблемы, уточняются все внешние и внутренние связи, определяются границы включаемого в рассмотрение материала. Для этого организаторы экспертизы выдвигают центральный вопрос, составляющий существо проблемы, а затем «расщепляют» его на подвопросы, при этом ограничивают «поле» рассмотрения лишь теми подвопросами, без ответов на которые нельзя получить ответ на центральный вопрос.

При решении сложных социально-экономических и научно-технических проблем эксперты, представляющие разные отрасли знаний, обращаются к понятиям разных дисциплин. Поэтому необходимо сформулировать основные понятия,. используемые при проведении экспертизы.

В зависимости от целей и задач экспертизы, от подбора участвующих в ней специалистов организаторы экспертизы выбирают метод опроса: индивидуальный или групповой (коллективный), личный (очный) или заочный, устный или письменный.

Независимо от того, идет ли речь об анкете или интервью, в основе опроса лежит вопросник, с помощью которого и осуществляется сбор требуемой информации. Перевод цели и задачи экспертизы на язык вопросов требует от организаторов экспертизы сложной и кропотливой работы, знания различных типов вопросов, умения точно сформулировать их, расположить в определенной последовательности.

Анкета – это структурно организованный набор вопросов, каждый из которых логически связан с центральной задачей экспертизы. Все вопросы анкеты в зависимости от их содержания можно подразделить на три группы: данные о самом эксперте (его возрасте, должности, стаже работы, образовании, научном звании, узкой специализации и т.п.); вопросы по существу исследуемой проблемы; вопросы, позволяющие оценить мотивы, которых придерживался эксперт в своем анализе.

По форме различают вопросы открытые, закрытые и полузакрытые; прямые и косвенные. Вопрос считается открытым (свободным), если ответ на него может быть дан в любой форме и ничем не регламентирован, закрытым – если в его формулировке содержатся варианты возможных ответов, а эксперт должен выбрать один или несколько; полузакрытым, если перечнем предусмотрена возможность любых дополнительных замечаний.

Различают три вида вопросов, по которым дается экспертная оценка, - вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку (1), требующие содержательного ответа в сжатой (2) и развернутой (3) форме.

Работа по отбору экспертов, участвующих в экспертизе, обычно начинается с составления списка компетентных в исследуемой области лиц. Этот список служит основой для выбора экспертов с помощью специальных методов оценки их качеств. Различаются четыре основные группы таких методов: самооценки; оценки группой каждого специалиста; оценка на основе результатов прошлой деятельности эксперта; методы оценки компетентности кандидатов в эксперты.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-27

В квалиметрии экспертный метод применяется:

1) для измерения показателей качества;

2) для определения значений весовых коэффициентов.

Однако он не является принадлежностью только квалиметрии. Экспертный метод применяется и при измерении физических величин, в медицине (консилиумы), в искусстве (жюри), в социально-политической сфере (референдумы), в государственном и хозяйственном управлении (коллегиальность). Но именно потребности квалиметрии поставили этот метод измерений на строгую научную основу.

Независимо от целей и задач применение экспертного метода предполагает соблюдение следующих условий:

экспертная оценка должна производиться только в том случае, когда нельзя использовать для решения вопроса более объективные методы;

в работе экспертной комиссии не должно присутствовать. Факторов, которые могли бы влиять на искренность суждений экспертов; мнения экспертов должны быть независимыми;

вопросы, поставленные перед экспертами, не должны допускать различного толкования;

эксперты должны быть компетентны в решаемых вопросах;

количество экспертов должно быть оптимальным;

ответы экспертов должны быть однозначными и обеспечивать возможность их математической обработки.

Качественный состав экспертной комиссии - важное условие эффективности экспертного метода. Вполне очевидно, что во всех без исключения случаях экспертиза должна проводиться грамотными, высококвалифицированными, вполне компетентными в рассматриваемых вопросах и достаточно опытными специалистами. Весьма полезным является их специальное предварительное обучение и совершенно необходимым - инструктаж. На завершающем этапе формирования экспертной группы целесообразно провести тестирование, самооценку, взаимооценку экспертов, анализ их надежности и проверку согласованности мнений.

Тестирование состоит в решении экспертами задач, подобных реальным, с известными (но не экспертам) ответами. На основании результатов тестирования устанавливается компетентность и профпригодность экспертов.

Самооценка экспертов состоит в ответе каждым из них в строго ограниченное время на вопросы специально составленной анкеты, в результате чего быстро и просто проверяются ими же самими их профессиональные знания и деловые качества. Оценка их дается каждым экспертом по балльной системе. При всей субъективности такой оценки опыт показывает, что экспертные группы с высокими показателями самооценки экспертов ошибаются в меньшей степени.

Весьма показательной является взаимная оценка экспертами друг друга (также по балльной системе). Для этого они должны, разумеется, иметь опыт совместной работы.

При наличии сведений о результатах работы эксперта в других экспертных группах критерием его квалификации может стать показатель или степень надежности - отношение числа случаев, когда мнение эксперта совпало с результатами экспертизы, к общему числу экспертиз, в которых он участвовал. Использование этого подхода к отбору экспертов требует накопления и анализа большого объема информации, но открывает возможность непрерывного совершенствования качественного состава экспертных групп.

Каждый эксперт дает одно из значений отсчета, являющегося, согласно основному постулату метрологии, случайным числом. Порядок и правила дальнейших действий рассмотрены в гл. 2. В частности, однократное измерение экспертным методом требует использования большого объема априорной информации. При визуальной топографической съемке, например, большое значение имеет глазомер эксперта, при измерении эстетических показателей качества- его художественный вкус и т. д. Многократное измерение одной и той же физической (или другой) величины постоянного размера, либо показателя качества может быть организовано с последующим усреднением экспериментальных данных по времени (если измерение выполняется одним экспертом) или по множеству (если измерение производится одновременно несколькими экспертами). Первый способ применяется редко, так как субъективные особенности эксперта выступают в этом случае в качестве постоянно действующих факторов, трудно поддающихся исключению, компенсации или учету. Во втором способе они выступают в качестве случайных и нивелируются при усреднении по множеству. Отсчет, полученный группой экспертов, представляется множеством его отдельных значений или законом распределения вероятности. При большом количестве отдельных значений отсчета по правилу "трех сигм" легко обнаруживаются и устраняются ошибочные. Если отсчет подчиняется нормальному закону распределения вероятности, то его среднее арифметическое при количестве экспертов п > 30 ... 40 тоже подчиняется нормальному закону, а при меньшем их числе - закону распределения вероятности Стьюдента. Интервал возможных значений измеряемой величины или показателя качества в окрестностях среднего арифметического значения с выбранной доверительной вероятностью устанавливается по графикам, приведенным на рис. 38.

При подборе экспертов большое внимание уделяется согласованности их мнений, которая характеризуется смещенной или несмещенной оценкой дисперсии отсчета. С этой целью на этапе формирования экспертной группы проводятся контрольные измерения с математической обработкой их результатов. Нередко при этом используется не один, а сразу несколько объектов измерений, которые в зависимости от их ценности или качества нужно расставить по шкале порядка, т.е. определить их ранг, ибо измерение по шкале порядка называется ранжированием. За меру согласованности мнений экспертов в этом случае принимается так называемый коэффициент конкордации.

где S - сумма квадратов отклонений суммы рангов каждого объекта экспертизы от среднего арифметического рангов; п - число экспертов; m - число объектов экспертизы. В зависимости от степени согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации может принимать значения от 0 (при отсутствии согласованности) до 1 (при полном единодушии).

Пример 75. Определить степень согласованности мнений 5-ти экспертов, результаты ранжирования которыми 7-ми объектов экспертизы приведены в табл. 45.

Решение.1. Среднее арифметическое рангов

2. Используя результаты промежуточных вычислении, приведенные в табл.45, получаем S= 630.

3. Коэффициент конкордации

Степень согласованности мнений экспертов можно считать удовлетворительной.

Если степень согласованности мнений экспертов оказывается неудовлетворительной, принимают специальные меры для ее повышения. Сводятся они, в основном, к проведению тренировок с обсуждением результатов и разбором ошибок. Если возможности для предварительной подготовки экспертов нет, измерение экспертным методом проводится по методу Дельфы*. Характерными чертами ого метода являются:

анонимность; эксперты не встречаются друг с другом, чтобы избежать влияния авторитета и красноречия кого-либо из них;

многоэтапность; после каждого тура опроса все эксперты знакомятся с мнением друг друга и при необходимости представляют письменные обоснования своих точек зрения. Соглашаясь или не соглашаясь с мнениями своих коллег, они могут пересматривать свою точку зрения;

контроль; после каждого тура проверяется согласованность мнений экспертов до тех пор, пока разброс отдельных мнений не снизится до заранее выбранного значения.

При особо ответственных измерениях экспертным методом могут учитываться весовые коэффициенты квалификации экспертов.

* Этот метод впервые был предложен в начале 1950-х г. американскими учеными Т. Дж. Гордоном и О. Хелмером для решения военных проблем. Название его происходит от древнегреческого города Дельфы, где по преданию при храме Апполона с IX в. до н. э. по IV в. н. э. существовал совет мудрецов ("дельфийский оракул"), славившийся своими предсказаниями.

Количество экспертов тоже играет важную роль. С ростом числа экспертов в группе точность измерения повышается. Это фундаментальное свойство любого многократного измерения определено выражением (11). Чтобы воспользоваться им для определения численности экспертной группы n, обеспечивающей заданную точность измерения, нужно опять-таки в подготовительный период установить закон распределения вероятности отсчета, получаемого экспертным методом, или хотя бы его среднее квадратическое отклонение , не зависящие от n. Тогда по графику на рис. 159, отражающему зависимость (11), можно найти число экспертов n, при котором среднее квадратическое отклонение среднего арифметического будет соответствовать требуемому. Исходная численность экспертной группы составляет обычно не менее 7 человек. В отдельных случаях она достигает 15 ... 20 экспертов (массовый опрос проводится, как правило, только при социологических исследованиях). Если в подготовительный период не определено, то достижение требуемой точности за счет расширения экспертной группы достигается уже в процессе измерения экспертным методом так, как это показано на рис. 39.

В некоторых случаях требуется обеспечить максимально возможную точность измерения экспертным методом. В этих случаях состав экспертной группы целесообразно ограничить таким числом экспертов п, при котором различия между средними арифметическими и оценками дисперсий результатов измерений при n и n + 1 экспертах перестают быть значимыми. Эти условия проверяются по алгоритмам, приведенным на рис. 41 и 43.

По тому, в какой форме эксперты выражают свое мнение, т.е. по способу проведения экспертизы, различают:

непосредственное измерение;

ранжирование;

сопоставление.

При непосредственных измерениях экспертным методом значения физических величин или показателей качества определяются сразу в установленных единицах (то ли в единицах СИ, то ли в баллах, нормо-часах, рублях, единицах условного топлива и т.д.). Такие измерения могут проводиться как по шкале отношений, так и по шкале интервалов или шкале порядка. Измерения по шкале отношений требуют наличия эталонов. К ним относятся органолептические методы измерения длины, массы, силы света и многие другие. Непосредственное измерение весовых коэффициентов, сумма которых должна равняться единице, производится по шкале порядка. Значения этих коэффициентов рассчитываются по формуле

где п - количество экспертов; m - число “взвешиваемых” показателей; - коэффициент весомости j -го показателя в баллах, данный i -м экспертом.

По реперным шкалам порядка измеряется в баллах сила морского волнения, сила землетрясений и т.п. Непосредственно путем приписывания баллов (обычно от 1 до 10) могут измеряться по шкале порядка и такие свойства, для которых нет ни эталонов, ни объективных критериев. В последнем случае из соотношения баллов нельзя делать каких-либо количественных выводов.

Непосредственное измерение экспертным методом является наиболее сложным и предъявляет к экспертам наиболее высокие требования.

Ранжирование состоит в расстановке объектов измерений или показателей в порядке их предпочтения, по важности или весомости. Место, занятое при такой расстановке, называется рангом. Чем выше ранг, тем предпочтительней объект, весомее, важнее показатель.

Пример ранжирования пятью экспертами семи объектов экспертизы приведен в табл. 45. Если это, допустим, художественные произведения, то результат измерения их качества по шкале порядка таков:

лучшим является седьмое, вторым по качеству - четвертое, затем - шестое, первое, второе, третье и пятое. Если же ранжирование проводилось с целью определения весовых коэффициентов g i для семи показателей качества, то они рассчитываются по формуле (53), в которой - ранг j - го показателя, установленный i -м экспертом, В примере 75

Сопоставление бывает последовательным и попарным. Последовательное сопоставление каждого. Объекта экспертизы с совокупностью всех тех, которые ниже рангом, позволяет откорректировать ранжированный ряд, уточнить позиции входящих в него объектов с учетом их важности. Оно имеет смысл тогда, когда несколько объектов экспертизы можно рассматривать как один составной объект той же природы. Порядок последовательного сопоставления следующий.

1. Объекты экспертизы располагаются в порядке их предпочтения (ранжирование).

2. Наиболее важному объекту приписывается балл или весовой коэффициент, равный 1; всем остальным в порядке уменьшения их относительной значимости - баллы или весовые коэффициенты 1 до 0.

3. Сопоставляется первый объект с совокупностью всех остальных. Если, по мнению эксперта, он предпочтительнее, чем совокупность всех остальных вместе взятых, то результат его измерения в баллах или весовой коэффициент корректируется в сторону увеличения с таким расчетом, чтобы он стал больше (иногда определяют и на сколько больше) суммы баллов или весовых коэффициентов всех остальных объектов экспертизы, которые ниже рангом. В противном случае результат измерения или весовой коэффициент первого объекта корректируется в сторону уменьшения так, чтобы он оказался меньше суммы баллов или весовых коэффициентов остальных объектов.

4. Сопоставляется второй объект с совокупностью всех остальных, стоящих ниже рангом. По установленному выше правилу корректируется результат его измерения или значение весового коэффициента (при этом нужно следить, чтобы не нарушилось предпочтение первого объекта перед совокупностью всех остальных, если оно установлено на предыдущем этапе). Такая процедура сопоставлений и корректировок продолжается вплоть до предпоследнего объекта.

5. Полученные результаты измерений или весовые коэффициенты нормируют, т.е. делят на общую сумму баллов или весовых коэффициентов. После этого они принимают значения в пределах от 0 до 1, а их сумма становится равной 1.

Попарное сопоставление самое простое и наиболее оправданное с психологической точки зрения, рассмотрено в примерах 21 и 22. Как можно заметить, табл. 17 и 18 являются избыточными. При попарном сопоставлении достаточно данных, приведенных в таблицах по одну сторону от диагонали. Предпочтение при этом выражается указанием номера предпочтительного объекта так, как это показано в табл.46.

Балл j - го объекта или весомость j - го показателя рассчитываются по формуле (53). В данном случае

где - частота предпочтения i - м экспертом j - го объекта экспертизы; С - общее число суждений одного эксперта, связанное с числом объектов экспертизы m (числом измеряемых показателей или коэффициентов весомости) соотношением

Пример 76. Предположим для простоты, что пять экспертов, выразили свое мнение о шести объектах экспертизы одинаково: так как это представлено в табл. 46. Определить весомость каждого объекта и 1 построить ранжированный ряд.

Решение 1. Частоты предпочтений

Поэтому полученные в п.3 значения G j можно рассматривать уже как нормированные и, в частности, использовать как весовые коэффициенты.

5. Ранжированный ряд объектов экспертизы имеет вид: № 3; № 1;№2; №6; №5; №4.

Опыт попарного сопоставления по табл. 46 показывает, что в силу особенностей человеческой психики эксперты иногда бессознательно отдают предпочтение не тому объекту в очередной рассматриваемой паре, который важнее, а тому, который стоит в перечне первым. Чтобы избежать этого, используют свободную часть таблицы и проводят попарное сопоставление дважды (например, сначала первого объекта со вторым, третьим, четвертым и т.д., затем второго с первым, третьим, четвертым, ... и так до последнего, а потом в обратном порядке: последнего с предпоследним, и до первого; предпоследнего с последним, предыдущим... и вновь до первого). Таким образом, каждая пара объектов сопоставляется дважды, причем в разном порядке и по истечении некоторого времени. При таком сопоставлении, называемым полным или двойным, удается иногда избежать случайных ошибок и, кроме того, выявить экспертов, небрежно относящихся к своим обязанностям или не имеющих определенной точки зрения. Иначе говоря, двойное попарное сопоставление обладает более высокой надежностью, чем однократное. Порядок расчетов при нем остается прежним, за исключением того, что С = т (т-1).

Уточнить результаты измерений или значения весовых коэффициентов, полученные попарным сопоставлением, можно методом последовательного приближения. Первоначальные результаты (см. п. 3 примера 76) рассматриваются в этом случае как первое приближение. Во втором приближении они используются как весовые коэффициенты G j (1) суждений экспертов. Полученные с учетом этих весовых коэффициентов новые результаты в третьем приближении рассматриваются опять как весовые коэффициенты G j (2) тех же мнений экспертов и т.д. Согласно теореме Перрона-Фробениуса, при определенных условиях, которые на практике всегда выполняются, этот процесс сходится, т.е. нормированные результаты измерений g j или весовые коэффициенты стремятся к некоторым постоянным значениям, строго отражающим соотношения между объектами экспертизы при установленных экспертами исходных данных.

Пример 77 . Результаты полного попарного сопоставления одним экспертом пяти объектов экспертизы представлены табл. 47, подобной табл. 18, с той лишь разницей, что с целью исключения из рассмотрения отрицательных чисел предпочтение j -го объекта перед i -м обозначено цифрой 2, равноценность- цифрой 1, а предпочтение i - го объекта перед j - м - цифрой 0.

Что можно сказать о результате измерения в третьем приближении? Решение.

1. В первом приближении

G 1 (1) = 1+2+2+1+2= 8;

G 2 (1) = 0+1+2+2+2= 7;

G 3 (1) = 0+0+1+0+0= 1;

G 4 (1) = 1+0+2+1+2= 6;

G 5 (1) = 0+0+2+0+1= 3.

2. Во втором приближении

G 1 (2) = 8 * 1+7 * 2+1 * 2+6 * 1+3 * 2= 36;

G 2 (2) = 8 * 0+7 * 1+1 * 2+6 * 2+3 * 2= 27;

G 3 (2) = 8 * 0+7 * 0+1 * 1+6 * 0+3 * 0= 1;

G 4 (2) = 8 * 1+7 * 0+1 * 2+6 * 1+3 * 2= 22;

G 5 (2) = 8 * 0+7 * 0+1 * 2+6 * 0+3 * 1= 5.

3. В третьем приближении

G 1 (3) = 36 * 1+27 * 2+1 * 2+22 * 1+5 * 2= 124;

G 2 (3) = 36 * 0+27 * 1+1 * 2+22 * 2 +5 * 2 = 83;

G 3 (3) = 36 * 0+27 * 0+1 *1+22 * 0+5 * 0 = 1;

G 4 (3) = 36 * 1+27 *0+1 * 2+22 * 1+5 * 2 = 70;

G 5 (3) = 36* 0+27* 0+1* 2+22 * 0+5 *1 = 7.

4. Значения g j , приведенные в табл. 47, заметно отличаются в первом и третьем приближении. С каждым следующим приближением они будут уточняться. В ходе уточнения все более подчеркивается предпочтительность первого объекта экспертизы и низкая значимость третьего (в меньшей мере- пятого).

5. Если экспертов несколько, то окончательные результаты должны быть получены путем усреднения их данных.

Метод последовательного приближения позволяет получить строгие количественные результаты измерения по шкале отношений, если известно (или определено экспертным методом), во сколько раз вес или показатель лучшего из объектов экспертизы превосходит вес или такой же показатель худшего объекта. В таком случае через это отношение, а предпочтение j - го объекта экспертизы перед i - м выражается числом 1 + , равноценность - единицей, а предпочтение i - го объекта перед j - м - числом 1 - , где

После этого попарное сопоставление производится методом последовательного приближения. Процесс уточнения значений g j продолжается до тех пор, пока точность не достигнет заданной. Так как с каждым приближением изменение g j становится все меньшим и меньшим, это условие можно записать в виде , где обычно принимается = 0,001, если 1 < <=1,5, и =0,01, если >5. При промежуточных значениях выбираются и промежуточные значения .

После окончания расчетов фактическое отношение значений крайних членов ранжированного ряда Ф сравнивается с исходным . Если отношение близко к единице, задача считается решенной. В противном случае корректируется и расчет повторяется.

Пример 78 . Лучший объект из шести по сравниваемому показателю превосходит худший в 2,4 раза. Следовательно,

Мнения эксперта об объектах представлены табл. 48.

Перейти к исходным данным для вычисления весовых коэффициентов с точностью не ниже 0,5 %.

6. Таким образом, исходные данные вычисления весовых коэффициентов с требуемой точностью имеют вид, представленный табл. 49.

Опрос экспертов может быть очным и заочным, групповым и индивидуальным, персонифицированным и анонимным. Свои мнения эксперты могут выражать в письменной (путем заполнения таблиц, анкет) или в устной форме (давая интервью, участвуя в дискуссии). Все эти и любые другие варианты экспертного опроса имеют свои достоинства и недостатки, поэтому выбор того или иного из них осуществляется в зависимости от конкретных условий и обстоятельств.

По вопросам : klubok@сайт

Экспертные оценки представляют собой точки зрения (мнения, суждения) высококвалифицированных специалистов в определенных предметных областях – экспертов, сформулированные в виде оценок объекта в содержательной, качественной или количественной форме. Экспертные оценки формируются в процессе проведения экспертизы-исследования определенного объекта индивидуумом или группой компетентных специалистов с целью формирования информации об интересующих характеристиках, свойствах объекта, используемой при принятии решений. Сущность метода экспертных оценок состоит в надлежащей организации специалистами-организаторами экспертиз проведения конкретной экспертизы с целью получения информации о суждениях экспертов по рассматриваемым объектам и ее последующей обработки для генерации обобщенных данных и новой информации. Экспертные методы широко используются при синтезе процессов управления сложных систем, в менеджменте, при разработке и принятии решений, для получения различного рода оценок. Например, качества труда, надежности банка, ситуаций на финансовых рынках, исследовании систем управления и других случаях.

Известны различные формы организации проведения экспертиз: индивидуальные и коллективные, одноуровневые и многоуровневые, с обменом информацией между экспертами и без него, анонимные, открытые и т. д. При всем широком многообразии типовых схем проведения экспертиз, практика часто ставит задачи, решение которых требует применения нетрадиционных, оригинальных подходов специалистами-организаторами по проведению экспертиз.

Для успешного решения указанных задач специалисты по проведению экспертизы должны владеть и умело руководствоваться на практике принципами рациональной организации и проведения экспертиз, методами получения, анализа и обработки экспертной информации, методами анализа результатов экспертизы. Для обеспечения получения высокоточных результатов экспертизы необходимо сформировать экспертную комиссию, включающую специалистов-профессионалов по исследуемым характеристикам, свойствам и аспектам рассматриваемого объекта, создать аналитическую группу специалистов-профессионалов по проведению экспертиз, организовать процесс корректной обработки и анализа информации, получаемой в процессе экспертизы.

Вопрос формирования состава экспертной комиссии является весьма важным. Количественный и качественный состав экспертной комиссии должен формироваться с учетом широты проблемы, достоверности оценок, затрат ресурсов и характеристик экспертов. Широта решаемой проблемы, определяемая количеством различных аспектов, связана с установлением нижней границы количественного состава экспертной комиссии, то есть количество экспертов должно быть в комиссии таковым, чтобы каждый аспект, направление исследования было закреплено как минимум за конкретным специалистом. Достоверность оценок связана с уровнем знаний экспертов и их количеством. При соответсвующем уровне знаний увеличение количества членов экспертной комиссии должно приводить к возрастанию достоверности результатов экспертизы. Величину располагаемых ресурсов на проведение экспертизы с учетом пропорциональности количеству привлекаемых экспертов следует использовать при определении верхней границы количественного состава экспертной комиссии. Таким образом, указанные ориентиры в конкретных случаях позволяют определиться с количественным составом экспертной комиссии.

Характеристики группы экспертов, включаемых в экспертную комиссию, определяются на основе индивидуальных их характеристик, а именно: компетентности, креативности, отношения к экспертизе, конформизма, конструктивности мышления, коллективизма, самокритичности.

Компетентность – это обладание определенными знаниями, позволяющее индивидуму высказывать суждения по определенному кругу вопросов. Степень компетентности может характеризоваться коэффициентом компетентности. Известны различные методы определения значений коэффициентов компетентности. Их подразделяют на априорные, апостериорные и тестовые.

В априорных методах оценки качества эксперта не используется информация о его суждениях, имевших место в предшествовавших экспертизах. К этой группе методов относятся:

метод самооценки с использованием балльной шкалы (3-балльной, 5-балльной и т. д.);

метод самооценки с использованием вербально-числовых шкал, в которых наряду с содержательно описываемыми наименованиями их градаций содержатся соответствующие им численные значения или их диапазоны;

дифференциальный метод самооценки, в котором рассчитывается комплексная самооценка как полусумма самооценки степени знакомства эксперта с основными источниками информации в рассматриваемой области и взвешенной с учетом коэффициента сравнительной весомости самооценки знакомства эксперта с изучаемым объектом;

методы взаимной оценки экспертов, основанные на получении различными способами взаимооценок экспертов (формирование списков компетентных специалистов, формирование матриц взаимооценок экспертов в баллах, в числовых оценках предпочтительности компетентности I-го эксперта над_j-тым и т. д.) и их последующей обработки с целью получения оценок компетентности каждого эксперта, входящего в состав экспертной комиссии;

документационный метод, предлагающий ориентироваться на объективные характеристики эксперта, а именно: стаж работы, наличие ученой степени, занимаемая должность, количество научных трудов и т. д.

Апостериорные методы оценки качества эксперта базируются на использовании информации о его суждениях, имевших место в экспертизах, проведенных с его участием. К таким методам относятся:

метод оценки качества эксперта на основе его ответов, базирующийся на анализе результатов парных сравнений, выполняемый с целью выявления нелогичностей (противоречий) и вычислении коэффициента компетентности с учетом количества выявленных нелогичностей в суждениях испытуемого эксперта;

метод расчета коэффициента отклонения суждений эксперта, базирующийся на сравнении расстояния от индивидуальной оценки эксперта до результирующей с максимально возможным расстоянием.

Тестовые методы оценки качества эксперта нацелены на распознавание профессиональной пригодности испытуемого, а также выявление наличия необходимых навыков и опыта для эффективного участия в работе экспертной комиссии. Для успешного проведения тестового эксперимента необходимо выполнение следующих условий: целенаправленность содержания теста на конкретные объекты экспертизы; наличие шкалы, позволяющей оценить степень точности оценок эксперта; максимальная приближенность тестовых оценок эксперта их истинным значениям; возможность установления допустимых пределов отклонений оценок эксперта от их истинных значений; минимальная вероятность случайного угадывания экспертом истинной оценки.

Если оценка компетентности экспертов может носить количественный характер, то такие характеристики как креативность (способность решения творческих задач), конформизм (подверженность влиянию суждений авторитетов), отношение к экспертизе, конструктивность мышления, коллективизм, самокритичность имеют, как правило, качественный характер.

Поскольку при подборе экспертов используется определенное множество характиристик, имеющих различные значения и различную значимость, то возникает необходимость формирования интегральной оценки эксперта, то есть решения многокритериальной задачи с известной ее проблематикой. В качестве такой интегральной оценки, получаемой альтернативным путем, возможно применение значения достоверности суждений эксперта, определяемого как отношение числа случаев выданных экспертом рекомендаций, приемлемость которых подтверждена практикой, к общему числу случаев участия эксперта в выработке рекомендаций.

Опрос экспертов является одним из значимых этапов процесса организации и проведения экспертизы. В ходе реализации этого этапа осуществляется выявление и констатация суждений экспертов по существу исследуемого объекта. Форма проведения опроса фактически является основой, определяющей вид метода организации и проведения экспертизы. Основными формами опроса являются: анкетирование, инрервьюирование, метод Дельфы, мозговой штурм, дискуссия.

В ходе анкетирования осуществляется опрос экспертов в письменной форме с помощью анкет. Анкета – составляемый организаторами проведения экспертизы список вопросов, предъявляемый экспертам, ответы которых служат исходными эмпирическими данными для обобщений и выводов. В процессе разработки анкеты организаторы экспертизы, ориентируясь на ее цели и задачи, должны составить перечень вопросов, тщательно отрабатывая их содержание, выбирая форму и последовательность. При этом следует избегать вопросов, на которые невозможно ответить или отвечать не требуется.

По содержанию вопросы подразделяют на три группы, а именно: объективные характеристики эксперта (фамилия, имя, отчество, год рождения, образование, специальность, стаж работы по специальности и т. д.); характеристики исследуемых аспектов объекта, сведения вспомогательного характера об источниках информации, располагаемой экспертом, о процессе аргументации суждений эксперта и т. п.

По форме вопросы бывают открытые, закрытые и с веером ответов. Открытые вопросы допускают возможность ответа в произвольной форме. Достоинством их является возможность взглянуть на рассматриваемые аспекты объекта с различных сторон, выявить широту мнений экспертов по исследуемым аспектам объекта экспертизы. В качестве недостатка следует отметить затруднения в их обработке, например, с точки зрения их интерпретирования, построения таблиц, графиков и т. п. Закрытые вопросы предполагают ответ эксперта в форме «да» – истина, «нет» – ложь, «не знаю» – затрудняюсь ответить. Эта форма вопросов эффективна при необходимости выявления мнения большинства экспертов по каким – либо аспектам исследуемого объекта, то есть при необходимости проведения «голосования» экспертов. Достоинством их является простота обработки, недостатком – узкий спектр их применения. Вопросы с веером ответов предоставляют возможность эксперту делать выбор из совокупности подготовленных ответов. Обычно такие вопросы готовят в ситуациях с наличием нескольких направлений в исследуемом аспекте объекта, с целью выявления наиболее перспективного направления для его реализации.

Последовательность включения вопросов в анкету также является важным элементом разработки анкеты. Вопросы должны включаться в анкету в логической последовательности. Вначале следует разместить вопросы, характеризующие объективные данные об эксперте, затем последующие вопросы должны пробудить интерес, честолюбие экспертов блеснуть профессионализмом по исследуемым аспектам объекта. При этом рекомендуется учитывать последовательное увеличение степени трудности задаваемых вопросов. При многотуровом анкетировании в условиях сложности объекта и неопределенности информации об объекте исследования рекомендуется начальные туры проводить на основе открытых вопросов, а последующие – на основе вопросов с веером ответов и закрытых.

Интервьюирование как процесс получения информации интервьюером во время проведения по заранее намеченному плану беседы, опроса эксперта или группы экспертов является одной из разновидностей форм сбора информации в ходе экспертизы. Для успешного проведения интервью интервьюер должен тщательно его спланировать, проработать состав и очередность задаваемых вопросов с учетом приведенных выше рекомендаций, заранее сообщить испытуемым (экспертам) тему опроса, не знакомя их с конкретным перечнем вопросов. Опрос следует проводить динамично, задавать прямые и уточняющие вопросы с целью получения достоверной и достаточно полной информации. Результаты опроса интервьюер может дополнить своими личными наблюдениями. Живой контакт с испытуемым (испытуемыми) позволяет интервьюеру быстрее выявить полезные сведения об исследуемом объекте, формулируя очередные вопросы с учетом полученных ответов на уже заданные. Однако, при этом не следует забывать и о возможности негатива, связанного с влиянием интервьюера на ответы экспертов, с возрастанием вероятности неточных ответов, из-за ограниченного времени на продумывание ответов, с возможной неоправданно большой продолжительностью опроса при групповом исследовании.

Метод Дельфы (Дельфы – древнегреческий город располагавшийся у подножия горы Парнас, где находился так называемый дельфийский оракул) на сегодня представляет собой совокупность способов организации проведения экспертизы, опроса экспертов, обработки и оценки их результатов, получения группового заключения, удовлетворяющих определенным общим требованиям. Сущность метода заключается в организации итерационного (многотурового) процесса выявления суждений экспертов по возможным альтернативам исследуемого объекта с последовательным сужением размаха в оценках экспертов соответствующих альтернатив на основе предоставления им дополнительной информации на второй и последующих итерациях с целью выявления одной или нескольких обоснованных точек зрения экспертной комиссии по исследуемому объекту. При реализации метода должны выполняться следующие требования: анонимность каждого включенного в Проведение экспертизы эксперта и информации по сути исследуемого объекта, сгенерированной конкретным экспертом в процессе проведения экспертизы; наличие обратной связи в процессе проведения экспертизы, выражающейся в передаче на последующем шаге (туре) другим экспертам анонимной информации, сгенерированной конкретными экспертами на предшествующем шаге, для принятия решения по уточнению своих оценок; получение групповой оценки на основе обработки индивидуальных оценок членов группы. При этом значимым является обеспечение возможности давать экспертам ответы на поставленные вопросы преимущественно в количественной форме, организация достаточной информированности экспертов, системное обоснование своих точек зрения экспертами.

Экспертизы по методу Дельфы, как правило, проводят в несколько туров. Число туров определяется в ходе анализа результатов очередного тура и часто лежит в пределах от трех до пяти. В качестве формы опроса экспертов в основном применяется анкетирование, хотя и не исключаются и другие формы индивидуального опроса. В первом туре экспертов знакомят с целью проведения экспертизы, информируют о сущности рассматриваемого объекта, предъявляют перечень вопросов, ответы на которые обрабатываются, анализируются аналитиками с целью выявления крайних значений оценок – верхней и нижней границы, а также их обоснований, высказанных определенными экспертами. Находится среднее значение или медиана по результатам высказываний членов экспертной группы. Устанавливается величина разброса экспертных оценок, на основе которой делается заключение о согласованности точек зрения экспертов. Полученные результаты первого тура доводятся до экспертов с указанием расположения их собственных оценок. Во втором и последующих турах эксперты либо аргументируют свои оценки сильно отклоняющиеся от средних значений, либо корректируют их, находя новые доводы в пользу изменения их значений с учетом поступившей к ним дополнительной информации. Полученные данные вновь обрабатываются, анализируются с доведением результатов до экспертов. Анализ проводится в том числе и на предмет принятия решения о продолжении или прекращении проведения следующих туров, в случае получения достаточной степени согласованности мнений экспертов по альтернативам исследуемого объекта.

Мозговой штурм представляет собой совокупность способов группового обсуждения с целью генерации альтернативных нетрадиционных вариантов решений по исследуемым объектам, формирования новых, оригинальных идей. Организация проведения мозгового штурма достаточно подробно изложена в разделе 7.2.

Дискуссия как форма опроса экспертов проводится в виде открытого обсуждения рассматриваемой проблемы, с целью нахождения наиболее адекватных путей ее решения, выявления наиболее значимых факторов, влияющих на ее возникновение и развитие, системной оценки достоинств и недостатков результатов реализации возможных способов ее разрешения. Для организации и управления проведением дискуссии формируется группа управления с целью четкой формулировки сущности обсуждаемых задач, определения требований к экспертам и осуществления их подбора, разработки методики и регламента проведения дискуссии. Существенная роль в дискуссии отводится ведущему в создании творческой благоприятной обстановки для свободного изложения конструктивных идей выступающими по существу дискутируемых вопросов, в умении кратко и емко резюмировать выступления, в организации генерации эффективных коллективных идей, направленных на разрешение дискутируемых проблем. В ходе выступлений участников дискуссии разрешается критика, могут иметь место перерывы в процессе проведения дискуссии, предполагаются кулуарные обсуждения во время перерывов, способствующие достижению положительного эффекта во время дальнейшего продолжения дискуссии. Выступления фиксируются одним или несколькими возможными способами, анализируются по окончании дискуссии с целью обобщения и классификации основных результатов, высказанных участниками дискуссии. Основные результаты дискуссии могут быть скорректированы с учетом дополнительной информации экспертов, получаемой примерно через сутки после окончания дискуссии.

Обработка экспертных оценок при групповой экспертизе имеет специфику в зависимости от характера информации, выражающей предпочтения экспертов и содержательное обоснование своих предпочтений, целей, назначения и других факторов проводимой экспертизы и заключается в следующем:

определении обобщенной оценки исследуемых объектов или рассматриваемого объекта по ряду свойств, показателей и относительной их значимости;

оценки согласованности и зависимости мнений экспертов;

оценки достоверности полученных расчетных величин.

Целью обработки экспертных оценок является получение обобщенных данных по исследуемым объектам, анализ которых позволяет получать дополнительную информацию об особенностях процесса оценки, позволяющую формулировать выводы о качестве проведенной экспертизы и причинах возможных расхождений мнений коалиций экспертов.

Определение обобщенной оценки исследуемых объектов осуществляется при групповой экспертной оценке на основе применения методов осреднения индивидуальных оценок экспертов с учетом предположения о том, что они являются достаточно точными «измерителями» и их оценки образуют одну или несколько компактных групп. Алгоритмы получения обобщенной оценки зависят от применяемых разновидностей методов субъективного измерения экспертами предпочтительности оцениваемых объектов или их свойств. Если результаты применяемых методов субъективных измерений представляют собой числа или баллы, то построение групповой оценки заключается в определении среднего значения (математического ожидания) или медианы (наиболее вероятной оценки). В другом случае, если результаты представляют собой ранги, то задачей обработки является построение обобщенной ранжировки объектов на основании наилучшего способа согласования индивидуальных ранжировок экспертов в виде медианы, сумма расстояний от которой результатов индивидуальных ранжировок является минимальной.

Упорядочив полученные результаты обобщенных оценок объектов по убыванию их значимости можно судить об их относительной важности. Дополнительными показателями, уточняющими относительную важность исследуемых объектов, являются: частота высших (максимально возможных) оценок для объекта , сумма рангов объекта . Частота максимально возможных оценок для j-го объекта определяется по формуле:

где – количество максимально возможных оценок, полученных j-тым объектом;

– количество экспертов, оценивающих j-ый объект исследования.

Указанный показатель целесообразно использовать для установления очередности объектов в случае получения равных значений результатов обобщенных оценок.

Сумма рангов объекта исследования определяется по формуле:

где – ранг оценки j-м экспертом j-го объекта.

Если среди оценок данных j-m экспертом, есть одинаковые, то им назначается одинаковый ранг, равный среднему арифметическому соответствующих чисел натурального ряда. При оценке относительной важности объектов понаиболее важным следует считать объект, характеризующийся его наименьшим значением.

Количественная оценка согласованности мнений экспертов необходима в том случае, если мнения экспертов расходятся по рассматриваемым объектам для более обоснованной интерпретации их расхождения. При этом, индивидуальные оценки рассматриваемого объекта, высказанные экспертами, представляются в виде точек в некотором пространстве, в котором имеется понятие расстояния. Используя понятие компактности можно трактовать степень согласованности мнений экспертов, то если указанные оценки расположены на небольшом расстоянии друг от друга, образуя компактную группу, то можно говорить о хорошей согласованности мнений экспертов, иначе – о невысокой. Если оценки экспертов образуют в пространстве две или более компактные группы, то это означает, что в экспертной группе существуют соответствующие коалиции с существенно отличающимися точками зрения на оценку объектов. Многообразие предлагаемых в литературе способов оценки согласованности мнений экспертов обуславливается использованием для оценки объектов различных субъективных методов измерения, результатами которых могут быть числа, баллы или ранги, а также различные меры степени согласованности (например, мерой согласованности оценок экспертов может быть отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию случайной величины; сумма расстояний оценок от среднего значения, отнесенная к расстоянию математического ожидания от начала координат; количество точек, расположенных в радиусе среднеквадратического отклонения от математического ожидания ко всему количеству точек и т. д.). Некоторые методы определения согласованности количественных оценок на основе понятия компактности рассмотрены в разделе 11.4.

В качестве показателей степени согласованности мнений экспертов применяют: коэффициент вариации, коэффициент парной ранговой корреляции (Спирменаили Кендалла), коэффициент конкордации (дисперсионный или энтропийный).

Коэффициент вариации (Vj) оценок, данных j-му объекту определяется по формуле:

где – оценка в баллах i-м экспертом j-гo объекта;

– среднестатистическое значение величины оценки объекта в баллах, определяемое по формуле:

где mj – количество экспертов, оценивающих j-ый объект.

Чем меньше значение этого коэффициента, тем выше степень согласованности мнений экспертов.

Коэффициент парной ранговой корреляции Спирмена для двух экспертов α и β определяется по

где – ранговые оценки j-гo объекта экспертов α и β;

п – количество оцениваемых объектов;

– показатели связанных (равных) рангов оценок экспертов α и β, вычисляемые следующим образом:

если все n рангов оценок, назначенных i-м экспертом различны, то Тi = 0, иначе для равных рангов:

где L – количество групп связанных рангов;

t1 – количество связанных рангов в 1-й. группе.

Значение коэффициента указывает на полную согласованность мнений экспертов α и β; значение – о полной противоположности мнений экспертов; значение – об отсутствии связи между мнениями экспертов.

Для оценки степени согласованности мнений всей группы экспертов в целом применяется коэффициент конкордации. Коэффициент конкордации определяется в следующей последовательности: вначале вычисляется среднее арифметическое сумм рангов оценок всех объектов:

затем вычисляются отклонения dj суммы рангов оценок, полученных j-м объектом от :

после этого подсчитываются показатели Ti связных (равных) рангов ранговых оценок, назначенных i-м экспертом; в конечном итоге рассчитывается коэффициент конкордации:

где m1 – количество экспертов, оценивших хотя бы один объект.

Коэффициент конкордации изменяется в пределах от 0 до 1. Увеличение значения коэффициента конкордации соответствует увеличению степени согласованности мнений экспертов. Небольшое значение коэффициента конкордации может быть обусловлено либо действительно невысокой степенью согласованности мнений экспертов, либо существованием групп с высокой согласованностью противоположных мнений.

Оценки объектов, получаемые в результате обработки экспертных оценок представляют собой случайные величины. Поэтому необходимо оценивать надежность (достоверность, уровень значимости) результатов экспертизы. Для определения уровня значимости используется так называемый критерий согласия «хи-квадрат» . Последовательность определения уровня значимости по данному критерию состоит в следующем:

рассчитывается значение по формуле:

где т – количество экспертов,

затем вычисляется количество степеней свободы (r = n – 1, где n – количество исследуемых объектов).

По таблице значений для определенного числа степеней свободы и найденного значения определяется вероятность Р случайного появления рассчитанного значения показателя согласованности мнений. Затем фиксируется некоторое пороговое значение вероятности – Po (обычно Рo = 0,05 или 0,01), называемое уровнем значимости. Если Р оказывается меньше Рo, тогда гипотеза о случайном происхождении конкретного значения показателя согласованности мнений отвергается, то есть этот показатель считается значимым, а группа экспертов репрезентативной. В другом случае, если гипотеза о случайном происхождении конкретного значения показателя согласованности мнений принимается, тогда этот показатель считается незначимым, а группа экспертов непрезентативной.

Рассмотрим пример применения экспертных оценок для определения влияния интегрированных автоматизированных информационных систем управления (ИАИСУ) на статьи затрат себестоимости выпускаемой продукции производственным предприятием.

В качестве экспертов, как показывает практика, должны участвовать специалисты, которые проектируют ИАИСУ, а также группа специалистов, которые эксплуатируют эту систему. Перед началом экспертизы все ее участники получают исходную информацию о внедряемых локальных АИСУ и перечень статей затрат себестоимости, на которые они могут влиять в виде таблицы, где по горизонтали располагается перечень статей затрат себестоимости, а по вертикали – внедряемые локальные АИСУ. От специалистов-разработчиков должно быть не менее четырех экспертов. В качестве экспертов могут выступать начальник отдела i-ой локальной АИСУ, ведущий специалист по разработке i-ой локальной АИСУ (задаче, комплексу АИСУ организационного управления), экономист отдела АИСУ и т. п. В свою очередь от специалистов, занимающиихся эксплуатацией системы, должно быть не менее шести экспертов.

Качество экспертных оценок, их надежность и обоснованность в значительной степени зависит от выбранной методики сбора и обработки экспертных мнений. Индивидуальный метод, который мы применяем для выявления влияния i-x локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции, включает проведение анкетного опроса, отбор и обработку полученных заключений. В этом случае информационным массивом служат заполненные специалистами таблицы (анкеты) экспертных оценок. Применительно к решению нашего вопроса мы используем метод экспертных оценок, изложенный выше и в работе . При составлении таблиц экспертных оценок должны быть выполнены три условия:

получены количественно определенные ответы на предлагаемые вопросы;

получены формализованные сведения о характере источников аргументации, а также о степени влияния каждого из источников на ответ эксперта;

получены от экспертов количественно определенные оценки степени их знакомства с областью, к которой относятся предлагаемые вопросы.

В целях удовлетворения первого условия вопросы должны быть сведены к оценке относительной важности влияния 1-х локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Каждому эксперту предлагается дать оценку (по стобалльной системе) относительной важности влияния указанных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Анкета в виде таблицы (табл. 10, стр. 298), выдается каждому эксперту, где по вертикали содержатся сведения о перечне проектируемых задач (комплексов), локальных АИСУ, а по горизонтали перечень статей затрат себестоимости продукции , на часть из которых они могут повлиять.

Таблица 9

Анализ оценки относительной важности влияния i-x

локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции

В качестве примера в табл. 9 приведен перечень пяти задач АИС О У по фазам управления-планирования, учета, контроля, анализа и регулирования для одного и того же объекта управления. Дается две задачи, решаемые в АИСУ проектированием (САПР) и приводится два типа АИСУ ТП, а также отмечено по стобалльной системе мнение одного из экспертов. В соответствии с его мнением наибольшее предпочтение отдано АИСУ ТП механообработкой. Аналогичным образом осуществляется опрос остальных экспертов, после чего начинается процесс обработки отобранных анкет. Их обработку можно проводить с помощью специально разработанной программы на ПЭВМ.

Для достижения второго условия необходимо сформировать анкету, которую можно составить на основании данных таблиц (см. табл. 10, 11, стр. 298). Эти таблицы по вертикали содержат источники аргументации, а по горизонтали оценку степени влияния на мнение экспертов источников аргументации.

Табл. 11 уже имеет определенные числовые значения компетентности эксперта. По источникам аргументации она соответствует табл. 10.

Таблица 10

Анкета оценки степени влияния на мнение экспертов источников аргументации

Таблица 11

Анкета количественной оценки степени влияния на

мнение экспертов источников аргументации

После этого в клетки табл. 10, отмеченные экспертами знаком « + » заносятся числовые значения соответствующих клеток табл. 11, сумма которых дает коэффициент аргументированности (Kai). Следует отметить, что табл. 11 разрабатывается в соответствии с проводимыми исследованиями и с учетом следующих выводов:

значение коэффициента аргументированности

значению Kai = 1 соответствует высокая степень влияния на мнение эксперта всех источников аргументации;

значению соответствует низкая степень влияния на мнение эксперта всех источников аргументации.

В целях удовлетворения третьему условию каждому эксперту предлагается сделать отметку на шкале (от 0 до 10), соответствующую, по его мнению, степени его знакомства с обсуждаемой проблемой. Следует отметить, что вероятность правильного и точного заполнения анкеты больше у эксперта с большим временем работы в данной области.

После того как собран материал заполненных анкет экспертных оценок, вводятся показатели, характеризующие обобщенное мнение группы экспертов и компетентность экспертов по предложенным вопросам. Методика статистической обработки материалов таблиц экспертных оценок зависит от характера поставленных вопросов.

Показателями обобщенного мнения группы экспертов для данного типа вопросов являются показатели относительной важности влияния i-х локальных АИСУ на статьи затрат себестоимости продукции. Такими показателями могут быть: среднестатистическое значение оценки направления (j) в баллах (Mj) и частота высших (максимально возможных) оценок направления , которые определяются исходя из стобалльной оценки . Формулы расчета указанных показателей приведены выше.

– коэффициент степени знакомства с обсуждаемой проблемой.

Коэффициент аргументированности учитывает структуру аргументов, послуживших эксперту основанием для произведенной им оценки и равен сумме численных значений, вписанных в табл. 12.

Коэффициент степени знакомства учитывает степень знакомства эксперта с рассматриваемой проблемой и равен нормированному (умноженному на 0,1) значению соответствующей оценки, данной экспертом. Каждый эксперт отмечает степень своего знакомства на шкале, имеющей вид:

Таблица 12

Коллективная экспертная оценка

Коллективная экспертная оценка может проводиться с учетом и без учета компетентности экспертов. В первом случае значения Сij умножаются на значение коэффициента компетентности. Затем оценивается степень согласованности мнений экспертов и показатель репрезентативности экспертных оценок по формулам, приведенным выше. Целесообразно представить результаты обработки экспертных оценок в виде соответствующих таблиц.

Сущность метода экспертных оценок состоит в надлежащей организации специалистами-организаторами экспертиз проведения конкретной экспертизы с целью получения информации о суждениях экспертов по рассматриваемым объектам и ее последующей обработки для генерации обощенных данных и новой информации.

В соответствии с главной целью технологии экспертных оценок – принятие эффективного решения по итогам проведения экспертизы следует решить определенные задачи:

обеспечить адекватную оценку объекта экспертизы;

выработать эффективные альтернативные варианты решений достижения поставленных целей;

выбрать из них единственный оптимальный (наиболее рациональный) вариант.

Поскольку при подборе экспертов используется определенное множество характиристик, имеющих различные значения и различную значимость, то возникает необходимость сформирования интегральной оценки эксперта, то есть решения многокритериальной задачи с известной ее проблематикой.

Литература

Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. – М: Экономика, 1984.

Карданская Н.Л. Принятие управленческого решения. – М.:ЮНИТИ, 1999.

Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. – М.: Радио и связь, 1982.

Методика (основные положения) определения потребности народного хозяйства в продукции отрасли (с учетом нормативов для отдельных групп продукции). – М.: ЦНИИ ИиТЭИ приборостроения, средств автоматизации и систем управления, 1982.

Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. – М.: Советское радио, 1980.

Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. – М.: Экономика, 1999.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

Кафедра антикризисного управления, оценки бизнеса и инноваций

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

(курсовая работа)

Выполнила студентка

3 курса, группа 277

Стрекалова С.Б.

Работа защищена

Барнаул – 1999

Введение 3

Глава 1. ЭКСПЕРТИЗА В УПРАВЛЕНИИ 5

1.1. Роль экспертов в управлении 5

1.2. Метод экспертных оценок 7

1.3. Организация экспертного оценивания 9

1.4. Подбор экспертов 9

1.5. Опрос экспертов 10

Глава 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФРОРМАЦИИ

И ШКАЛЫ СРАВНЕНИЙ 12

Глава 3. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 16

3.1. Задачи обработки 16

3.2. Групповая оценка объектов 17

3.3. Оценка согласованности мнений экспертов 22

3.4. Обработка парных сравнений объектов 25

3.5. Определение взаимосвязи ранжировок 27

Заключение 31

Список литературы 32

ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика предъявляет новые, более высокие требования к управлению. Вопросы совершенствования методов управления приобретают сейчас очень важное значение, поскольку именно в этой сфере имеются еще большие резервы роста эффективности народного хозяйства.

Существенным фактором повышения научного уровня управления является применение при подготовке решений математических методов и моделей. Однако, полная математическая формализация технико-экономических задач часто неосуществима вследствие их качественной новизны и сложности. В связи с этим все шире используются экспертные методы, под которыми понимают комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, направленных на получение от специалистов информации, необходимой для подготовки и выбора рациональных решений.

Экспертные методы применяют сейчас в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчетов. Такие ситуации нередко возникают при разработке современных проблем управления общественным производством и, особенно, при прогнозировании и долгосрочном планировании. В последние годы экспертные оценки находят широкое применение в социально-политическом и научно-техническом прогнозировании, в планировании народного хозяйства, отраслей, объединений, в разработке крупных научно-технических, экономических и социальных программ, в решении отдельных проблем управления.

В ходе развития общественного производства возрастают не только сложность управления, но и требования к качеству принимаемых решений. Для того, чтобы повысить обоснованность решений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на их результаты, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития в различных областях практической деятельности. Применение экспертных методов обеспечивает активное и целенаправленное участие специалистов на всех этапах принятия решений, что позволяет существенно повысить их качество и эффективность.

Целью нашей работы является изучение метода экспертных оценок - одного из важнейших этапов принятия грамотных управленческих решений.

1) изучение роли экспертизы в управлении;

2) рассмотрение порядка организации экспертного оценивания;

3) изучение видов шкал и порядка их использования;

4) подробное рассмотрение заключительного этапа экспертного оценивания – обработки экспертных оценок.

Реферат состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

В первой главе рассматривается вопрос о необходимости экспертизы в управлении, рассмотрен метод экспертных оценок, этапы организации экспертного оценивания.

Вторая глава посвящена рассмотрению шкал сравнений, даны характеристики каждому виду шкал и порядок их использования при формализации информации.

В третьей главе рассматривается обработка экспертных оценок: задачи обработки, групповая оценка объектов, оценка согласованности мнений экспертов, обработка парных сравнений объектов и определение взаимосвязи ранжировок.

Так как целью данной работы является рассмотрение экспертного оценивания в теоретическом аспекте, то практическое применение не рассматривается.

В заключении рассматривается роль метода экспертных оценок в принятии управленческих решений.

Глава 1. ЭКСПЕРТИЗА В УПРАВЛЕНИИ

1.1. Роль экспертов в управлении

Современное общество развивается под постоянно усиливающимся воздействием научно-технической революции, которая вызывает коренные преобразования в производстве, глубокие изменения в структуре и экономике народного хозяйства. Происходящая научно-техническая революция по своему влиянию далеко выходит за пределы сферы материального производства, захватывая все стороны жизнедеятельности общества, предопределяя большинство решений, направленных на его рациональное экономическое и социальное развитие.

История развития науки, техники и производства показывает, что одновременно с последовательным замещением функций человека функциями машин увеличивается его роль в сфере управления. Непрерывный рост объема затрат на развитие науки, на создание новой техники и совершенствование производства существенно повышает значимость решений, принимаемых на всех уровнях управления народным хозяйством. Будущее науки. Техники и экономики в значительной мере зависит от качества и своевременности этих решений, а объективные тенденции научно-технического прогресса могут ускоряться или замедляться под их воздействием.

Особое значение в управлении сейчас приобретают методы оптимизации, основанные на применении формальных, чаще всего математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении многих практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределенные факторы, связанные с проблемой принятия решений, в логически стройную схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив.

В процессе управления возникает естественное стремление к отысканию решения, которое объективно является наилучшим из всех возможных. В качестве инструмента оптимизации сейчас широко используется математическое программирование. Успехи в применении математического программирования к решению различного рода хозяйственных, научных, технических и военных задач породили методологические воззрения, согласно которым кардинальное решение проблем управления возможно только тогда, когда все его аспекты отображаются в системе взаимосвязанных математических моделей.

Однако, формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется рядом особенностей современного этапа научно-технического прогресса. Жизнь общества настолько сложна, что трудно рассчитывать на появление моделей, которые полностью отражали бы природу и количественные взаимосвязи социально-экономических процессов. Реальная действительность всегда сложнее самых тонких математических моделей, а ее развитие часто опережает формальное познание. Задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участия людей. И, наконец, сам процесс управления всегда предполагает ориентацию не только на числовые данные, но и на обычный здравый смысл. Использование математического программирования и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надежной информации. Но, несомненно и то, что при любых условиях для выбора рационального решения требуется нечто большее, чем хорошая математическая модель.

Принимая решения, мы обычно предполагаем, что информация, используемая для их обоснования, достоверно и надежна. Но для многих экономических и научно-технических задач, являющихся по своему характеру качественно новыми и неповторяющимися, это предположение либо заведомо не реализуется, либо в момент принятия решения его не удается доказать.

Наличие информации и правильность ее использования в значительной степени предопределяют оптимальность выбранного решения. Кроме данных, состоящих из числовых статистических величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины, например, предположения о возможных решениях и их результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе деловых решений, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.

Основные трудности, связанные с информацией, возникающие при выработке сложных решений, можно подразделить на следующие группы.

Во-первых, исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной.

Во-вторых, некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддается количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов, оценить экономический эффект будущих изобретений и т.д. Но, поскольку эти факторы и явления оказывают существенное влияние на результаты решений, их нельзя не учитывать.

В-третьих, в процессе подготовки решений часто возникают ситуации, когда в принципе необходимую информацию получить можно, однако в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени или средств.

В-четвертых, существует большая группа факторов, которые могут повлиять на реализацию решения в будущем, но их нельзя точно предсказать.

В-пятых, одна из наиболее существенных трудностей при выборе решений состоит в том, что любая научная или техническая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем ее реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам. Проблема выбора наилучшего варианта решения может возникнуть и потому, что обычно существуют ограничения в ресурсах, а следовательно, принятие одного варианта всегда связано с отказом от других решений.

В-шестых, при выборе наилучшего решения мы нередко сталкиваемся с многозначностью обобщенного критерия, на основе которого можно произвести сравнение возможных исходов. Многозначность, многомерность и качественное различие показателей являются серьезным препятствием для получения обобщенной оценки относительной эффективности, важности, ценности или полезности каждого из возможных решений.

В связи с этим одна из главных особенностей решения сложных проблем состоит в том, что применение расчетов здесь всегда переплетается с использованием суждений руководителей, ученых, специалистов. Эти суждения позволяют хотя бы частично компенсировать недостаток информации, полнее использовать индивидуальный и коллективный опыт, учесть предположения специалистов о будущих состояниях объектов. Закономерность развития науки и техники состоит в том, что новые знания, научно-техническая информация накапливаются в течение длительного периода времени. Нередко это накопление идет в скрытой форме в сознании ученых и разработчиков. Они, как никто другой, способны оценить перспективы той области, в которой работают, и предвидеть характеристики тех систем, в создании которых непосредственно участвуют.

Опыт показывает, что использование несистематизированных суждений отдельных специалистов оказывается при решении многих сложных научных и технических проблем недостаточно эффективным вследствие многообразия взаимосвязей между основными элементами таких проблем и невозможности охвата их всех. При использовании традиционных процедур подготовки решений нередко не удается рассмотреть широкий диапазон факторов, учесть весь спектр альтернативных путей решения проблем.

Все это заставляет прибегать к комплектованию групп специалистов, представляющих в качестве экспертов различные области знаний. Применение групповой экспертизы позволяет не только рассмотреть множество аспектов и факторов, но и объединить различные подходы, с помощью которых руководитель находит наилучшее решение.

1.2. Метод экспертных оценок

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Комплексное использование интуиции (неосознанного мышления), логического мышления и количественных оценок с их формальной обработкой позволяет получить эффективное решение проблемы.

При выполнении своей роли в процессе управления эксперты производят две основные функции: формируют объекты (альтернативные ситуации, цели, решения и т. п.) и производят измерение их характеристик (вероятности свершения событий, коэффициенты значимости целей, предпочтения решений и т. п.). Формирование объектов осуществляется экспертами на основе логического мышления и интуиции. При этом большую роль играют знания и опыт эксперта. Измерение характеристик объектов требует от экспертов знания теории измерений.

Характерными особенностями метода экспертных оценок как научного инструмента решения сложных неформализуемых проблем являются, во-первых, научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов, и, во-вторых, применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Эти две особенности отличают метод экспертных оценок от обычной давно известной экспертизы, широко применяемой в различных сферах человеческой деятельности.

Экспертные коллективные оценки широко использовались в государственном масштабе для решения сложных проблем управления народным хозяйством уже в первые годы Советской власти. В 1918 году при Высшем совете народного хозяйства был создан Совет экспертов, задачей которого являлось решение наиболее сложных проблем реорганизации народного хозяйства страны. При составлении пятилетних планов развития народного хозяйства страны систематически использовались экспертные оценки широкого круга специалистов.

В настоящее время в нашей стране и за рубежом метод экспертных оценок широко применяется для решения важных проблем различного характера. В различных отраслях, объединениях и на предприятиях действуют постоянные или временные экспертные комиссии, формирующие решения по различным сложным неформализуемым проблемам.

Все множество плохо формализуемых проблем условно можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, вотношении которых имеется достаточный информационный потенциал, позволяющий успешно решать эти проблемы. Основные трудности в решении проблем первого класса при экспертной оценке заключаются в реализации существующего информационного потенциала путем подбора экспертов, построения рациональных процедур опроса и применения оптимальных методов обработки его результатов. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего» измерителя. Данный принцип означает, что выполняются следующие гипотезы:

1) эксперт является хранилищем большого объема рационально обработанной информации, и поэтому он может рассматриваться как качественный источник информации;

2) групповое мнение экспертов близко к истинному решению проблемы.

Если эти гипотезы верны, то для построения процедур опроса и алгоритмов обработки можно использовать результаты теории измерений и математической статистики.

Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых информационный потенциал знаний недостаточен для уверенности в справедливости указанных гипотез. При решении проблем из этого класса экспертов уже нельзя рассматривать как «хороших измерителей». Поэтому необходимо очень осторожно проводить обработку результатов экспертизы. Применение методов осреднения, справедливых для «хороших измерителей», в данном случае может привести к большим ошибкам. Например, мнение одного эксперта, сильно отличающееся от мнений остальных экспертов, может оказаться правильным. В связи с этим для проблем второго класса в основном должна применяться качественная обработка.

Область применения метода экспертных оценок весьма широка. Перечислим типовые задачи, решаемые методом экспертных оценок:

1) составление перечня возможных событий в различных областях за определенный промежуток времени;

2) определение наиболее вероятных интервалов времени свершения совокупности событий;

3) определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности;

4) определение альтернативных (вариантов решения задачи с оценкой их предпочтения;

5) альтернативное распределение ресурсов для решения задач с оценкой их предпочтительности;

6) альтернативные варианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их предпочтительности.

Для решения перечисленных типовых задач в настоящее время применяются различные разновидности метода экспертных оценок. К основным видам относятся: анкетирование и интервьюирование; мозговой штурм; дискуссия; совещание; оперативная игра; сценарий.

Каждый из этих видов экспертного оценивания обладает своими преимуществами и недостатками, определяющими рациональную область применения. Во многих случаях наибольший эффект дает комплексное применение нескольких видов экспертизы.

Анкетирование и сценарий предполагают индивидуальную работу эксперта. Интервьюирование может осуществляться как индивидуально, так и с группой экспертов. Остальные виды экспертизы предполагают коллективное участие экспертов, в работе. Независимо от индивидуального или группового участия экспертов в работе целесообразно получать информацию от множества экспертов. Это позволяет получить на основе обработки данных более достоверные результаты, а также новую информацию о зависимости явлений, событий, фактов, суждений экспертов, не содержащуюся в явном виде в высказываниях экспертов.

При использовании метода экспертных оценок возникают свои проблемы. Основными из них являются: подбор экспертов, проведение опроса экспертов, обработка результатов опроса, организация процедур экспертизы.

1.3. Организация экспертного оценивания

Первым этапом организации работ по применению экспертного оценивания является подготовка и издание руководящего документа, в котором формулируется цель работы и основные положения по ее выполнению. В этом документе должны быть отражены следующие вопросы:постановка задачи-эксперимента; цели эксперимента; обоснование необходимости эксперимента; сроки выполнения работ; задачи и состав группы управления; обязанности и права группы; финансовое и материальное обеспечение работ.

Для подготовки этого документа, а также для руководства всей работой назначается руководитель экспертизы. На него возлагается формирование группы управления и ответственность за организацию ее работы.

После формирования группа управления осуществляет работу по подбору экспертной группы примерно в такой последовательности: уяснение решаемой проблемы; определение круга областей деятельности, связанных с проблемой; определение долевого состава экспертов по каждой области деятельности; определение количества экспертов в группе; составление предварительного списка экспертов с учетом их местонахождения; анализ качеств экспертов и уточнение списка экспертов в группе; получение согласия экспертов на участие в работе; составление окончательного списка экспертной группы.

Параллельно с процессом формирования группы экспертов группа управления проводит разработку организации и методики проведения опроса экспертов. При этом решаются следующие вопросы: место и время проведения опроса; количество и задачи туров опроса; форма проведения опроса; порядок фиксации и сбора результатов опроса; состав необходимых документов.

Следующим этапом работы группы управления является определение организации и методики обработки данных опроса. На данном этапе необходимо определить задачи и сроки обработки, процедуры и алгоритмы обработки, силы и средства для проведения обработки.

В процессе непосредственного проведения опроса экспертов и обработки его результатов группа управления осуществляет выполнение комплекса работ в соответствии с разработанным планом, корректируя его по мере необходимости по содержанию, срокам и обеспечению ресурсами.

Последним этапом работ для группы управления является оформление результатов работы. На этом этапе производится анализ результатов экспертного оценивания; составление отчета; обсуждение и одобрение результатов; представление итогов работы на утверждение; ознакомление с результатами экспертизы организаций и лиц.

1.4. Подбор экспертов

Для реализации процедуры экспертного оценивания необходимо сформировать группу экспертов. Общим требованием при формировании группы экспертов является эффективное решение проблемы экспертизы. Эффективность решения проблемы определяется характеристиками достоверности экспертизы и затрат на нее.

Достоверность экспертного оценивания может быть определена только на основе практического решения проблемы и анализа ее результатов. Использование экспертов как раз и обусловлено тем, что отсутствуют какие-либо другие способы получения информации. Поэтому оценка достоверности экспертизы может осуществляться, как правило, только по апостериорным (послеопытным) данным. Если экспертиза проводится систематически с примерно одним и тем же составам экспертов, то появляется возможность накопления статистических данных по достоверности работы группы экспертов и получения устойчивой числовой оценки достоверности. Эту оценку можно использовать в качестве априорных данных о достоверности группы экспертов для последующих экспертиз.

Достоверность группового экспертного оценивания зависит от общего числа экспертов в группе, долевого состава различных специалистов в группе, от характеристик экспертов.

Определение характера зависимости достоверности от перечисленных факторов является еще одной проблемой процедуры подбора экспертов.

Сложной проблемой процедуры подбора является формирование системы характеристик эксперта, существенно влияющих на ход и результаты экспертизы. Эти характеристики должны описывать специфические свойства специалиста и возможные отношения между людьми, влияющие на экспертизу. Важным требованием к характеристикам эксперта является измеримость этих характеристик.

Еще одной проблемой является организация процедуры подбора экспертов, т.е. определение четкой последовательности работ, выполняемых в процессе подбора экспертов и необходимых ресурсов для их реализации.

Максимальное число экспертов в группе проверяется на ограничение по финансовым ресурсам. Определив зависимость между достоверностью, количеством экспертов и расходами на оплату, группа управления представляет руководству эту информацию и формулирует возможные альтернативы решений. Такими альтернативами могут быть либо снижение достоверности результатов экспертного оценивания до уровня, обеспечивающего выполнение ограничения по расходам на оплату экспертов, либо сохранение исходного требования на достоверность экспертизы и увеличение расходов на оплату экспертов.

Следующим этапом работы по подбору экспертов является составление предварительного списка экспертов. При составлении этого списка проводится анализ качеств экспертов. Кроме учета качеств экспертов, определяются их местонахождение и возможности участия выбранных специалистов в экспертизе. При оценке качеств учитывается мнение людей, хорошо знающих кандидатов в эксперты.

После составления списка экспертов им направляются письма с приглашением участвовать в экспертизе. В письмах объясняется цель проведения экспертизы, ее сроки, порядок проведения, объем работы и условия вознаграждения. К письмам прилагаются анкеты данных эксперта и самооценки компетентности. Получив ответы экспертов, группа управления составляет окончательный список группы экспертов.

После составления и утверждения списка экспертам посылается сообщение о включении их в состав экспертной группы. Если экспертное оценивание производится методом анкетирования, то одновременно с уведомлением о включении в экспертную группу всем экспертам высылается анкета с необходимыми инструкциями для их заполнения. Сообщением экспертам о включении их вэкспертизу заканчивается работа по подбору экспертов.

1.5. Опрос экспертов

Опрос – главный этап совместной работы группы управления и экспертов. Основным содержанием опроса является:

Постановка задачи и предъявление вопросов экспертам;

Информационное обеспечение работы экспертов;

Выработка экспертами суждений, оценок, предложений;

Сбор результатов работы экспертов.

Можно назвать три типа задач, которые решаются в процессе опроса:

Оценка качественная или количественная заданных объектов;

Построение новых объектов;

Построение и оценка новых объектов.

При коллективной экспертизе используются следующие основные виды опроса: дискуссия, анкетирование и интервьюирование, метод коллективной генерации идей, или мозговой штурм.

Анкетирование может проводиться с обратной связью или без нее. При анкетировании с обратной связью опрос экспертов производится в несколько этапов с доведением до сведения экспертов некоторых результатов опроса на предыдущем этапе, включая оценки отдельных экспертов и их аргументацию.

Главным в организации опроса является обеспечение максимума информации и максимума творческой активности, самостоятельности эксперта. Необходимо стремиться довести до каждого эксперта по возможности всю информацию, относящуюся к анализируемому явлению, которой располагают как эксперты, так и организаторы опроса, не лишая в то же время эксперта творческой самостоятельности и активности.

Однако возможности эксперта по переработке информации ограниченны. В результате эксперт может принять решение, не используя всей информации, имеющейся в его распоряжении. Кроме того, новая информация воспринимается человеком с определенным внутренним сопротивлением и не сразу влияет на уже сложившиеся субъективные оценки. Отношение к новой информации благожелательнее, а восприятие и использование ее полнее, если она представляется в доходчивой, яркой и компактной форме.

Из этих психологических особенностей следует необходимость предоставления экспертам возможностей для фиксации поступающей информации путем ведения записей, использования технических средств, а также необходимость предварительной обработки информации и представления ее экспертам в наиболее воспринимаемой форме.

Необходимо подчеркнуть противоречивость значения обмена экспертами информацией, так как получение такой информации таит опасность потери творческой независимости в построении модели объекта экспертом. Разрешение этого противоречия в полной мере невозможно, и при каждой экспертизе ее организаторы должны находить разумный компромисс, прежде всего, путем выбора вида опроса, формы и степени общения экспертов.

Каждый из видов опроса имеет свои достоинства и недостатки в построении обмена информацией между экспертами и в организации их независимого творчества. Выбор того или иного вида опроса определяется многими факторами, из которых основными являются:

Цель и задачи экспертизы;

Существо и сложность анализируемой проблемы;

Полнота и достоверность исходной информации;

Требуемые объем и достоверность информации, получаемой в результате опроса;

Время, отведенное на опрос и экспертизу в целом;

Допустимая стоимость опроса, и экспертизы в целом;

Количество экспертов и членов группы управления, их характеристики.

Анкетирование является наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса, ибо позволяет наилучшим образом сочетать информационное обеспечение экспертов с их самостоятельным творчеством.

Глава 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ И ШКАЛЫ СРАВНЕНИЙ

Рациональное использование информации, полученной от экспертов, возможно при условии образования ее в форму, удобную для дальнейшего анализа, направленного на подготовку и принятие решений.

Возможности формализации информации зависят от специфических особенностей исследуемого объекта, надежности и полноты имеющихся данных, уровня принятия решения. Форма представления экспертных данных зависит и от принятого критерия, на выбор которого, в свою очередь, существенное влияние оказывает специфика исследуемой проблемы.

Формализация информации, полученной от экспертов, должна быть направлена на подготовку решения таких технико-экономических и хозяйственных задач, которые не могут быть в полной мере описаны математически, поскольку являются «слабоструктуризованными», т.е. содержат неопределенности, связанные не только с измерением, но и самим характером исследуемых целей, средств их достижения и внешних условий.

При анализе перспектив необходимо не только представить в виде косвенных оценок часть информации, не поддающуюся количественному измерению, и не только выразить с помощью таких оценок количественно измеримую информацию, о которой в момент подготовки решения нет достаточно надежных данных. Самое важное – формализовать эту информацию так, чтобы помочь принимающему решение выбрать из множества действий одно или несколько, наиболее предпочтительные в отношении некоторого критерия.

Если эксперт в состоянии сравнить и оценить возможные варианты действий, приписав каждому из них определенное число, значит, он обладает определенной системой предпочтений. В зависимости от того, по какой шкале могут быть заданы эти предпочтения, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способностью к формализации.

Исследуемые объекты или явления можно опознавать или различать на основе признаков или факторов. Фактор – это множество, состоящее, по крайней мере, из двух элементов, отражающих различные уровни некоторых подлежащих рассмотрению величин. Уровень одних факторов может быть выражен количественно (в рублях, процентах, килограммах и т.д.) – такие факторы называются количественными. Уровень других нельзя выразить с помощью числа, их называют качественными.

Факторы условно разделяют на дискретные и непрерывные. Дискретными являются факторы с определенным, обычно небольшим, числом уровней. Факторы, уровни которых рассматриваются как образующие непрерывное множество, называют непрерывными. В зависимости от целей и возможностей анализа одни и те же факторы могут трактоваться или как дискретные, или как непрерывные.

Рассмотрим основные логические аксиомы, которые используются в эксперных методах при формализации информации с помощью различных шкал.

При использовании номинальных шкал исследуемые объекты можно опознавать и различать на основе трех аксиом идентификации :

1) i либо есть j , либо есть не j ;

2) если i естьj , то j есть i ;

3) если i естьj и j есть k , то i есть k .

Факторы в данном случае выступают как ассоциативные показатели, обладающие информацией, которая может быть формализована в виде бинарных оценок двух уровней: 1 (идентичен) или 0 (различен).

В случаях, когда исследуемые объекты можно в результате сравнения расположить в определенной последовательности с учетом какого-либо существенного фактора (факторов), используются порядковые шкалы , позволяющие устанавливать равноценность или доминирование.

Предположим, что необходимо расположить в определенной последовательности n объектов по какому-либо фактору (критерию). Представим это упорядочение в виде матрицы где i, j = 1,2,…, n .

Величины устанавливают соотношения между объектами и могут быть определены следующим образом :

Установим основные аксиомы, необходимые для соблюдения условий упорядочения. Соотношение означающее, что i предпочтительнее j , должно быть ассиметричным, т.е., если то и транзитивным, т.е., если то

Соотношение означающее, что i и j равноценны, называется соотношением эквивалентности. Такое соотношение должно быть

рефлексивным, т.е.

симметричным, т.е., если то

транзитивным, т.е., если и то

Кроме того, эти два соотношения должны быть совместимы, т.е., если и то а также, если и то

И, наконец, упорядочение должно быть связным, т.е. для любых i и j или или или

Использование порядковых шкал позволяет различать объекты и в тех случаях, когда фактор (критерий) не задан в явном виде, т.е. когда мы не знаем признака сравнения, но можем частично или полностью упорядочить объекты на основе системы предпочтений, которой обладает эксперт.

Любое множество A будем называть упорядоченным, если для любых двух его элементов X и Y установлено, что, либо X предшествует Y , либо Y предшествует X . Иногда не удается установить строгое предшествование для всех элементов множества, но можно произвести «групповое» упорядочение, когда упорядочиваются подмножества равноценных элементов. Далее можно поставить задачу сравнения и упорядочения этих подмножеств.

Использование порядковых шкал позволяет производить преобразования полученных от экспертов оценок, соответствующих всем монотонно возрастающим функциям. Так, например, положительные оценки могут либо быть заменены их квадратами, или логарифмами, или любой другой монотонно возрастающей функцией.

Для формализации оценок, полученных от экспертов, часто используют интервальные шкалы . При использовании таких шкал для этих целей можно брать почти все обычные статистические меры. Исключением являются те меры, которые предполагают знание «истинно» нулевой точки шкалы, которая вводится здесь условно.

Интервальные шкалы предполагают возможность трансформации оценок, полученных на одной шкале, в оценки на другой шкале при помощи уравнения

Разности между значениями на шкале интервалов становятся мерами на шкале отношений, т.е. на обычной числовой шкале, т.к. в результате вычитания можно избавиться от постоянного слагаемого b .

В ряде случаев при формализации экспертных оценок используется свойство аддитивности, которое присуще только шкале отношений. Наличие аддитивности выражается следующими аксиомами :

1) если j = a и i > 0, то i + j > a ;

2) i + j = j + i ;

3) если i = a и j = b , то i + j = a + b ;

4) (i + j ) + k = i + (j + k ).

Обычная ситуация, когда необходимо принять решение с учетом аддитивности, заключается в том, что имеется несколько (по крайней мере, два) качественных факторов. При наличии нескольких факторов, характеризующих конкретные объекты, существует множество реальных свойств и типов связей объектов.

Так, например, факторы (показатели), характеризующие эффективность создания и внедрения новой техники, по их объективному содержанию можно подразделить на технические, экономические и социальные. С другой стороны, эти факторы можно сгруппировать в соответствии с их ролью в процессе создания и внедрения новой техники, выделив, например, показатели, характеризующие затраты, качество, экономическую эффективность и т.д.

В зависимости от характера и цели исследуемой проблемы факторы, по которым различаются объекты, могут быть количественно сравнимы или несравнимы между собой, частично сравнимы (т.е. не любой с любым, а лишь некоторые из них), упорядочены по степени их важности и т.д. Несоизмеримость различных факторов обусловлена не только необходимостью применения разных единиц измерения, но и тем, что каждый фактор, выражая определенное свойство, одновременно является оценкой отношения к данному свойству со стороны принимающего решение.

В практике управления во всех его уровнях часто возникают ситуации, когда необходимо принять решение с учетом многих факторов. Вопрос о том, какие именно факторы следует считать наиболее важными, зависит от качественных особенностей объекта решения и целей, которым должно отвечать это решение.

Например, при рассмотрении нескольких вариантов плана или вариантов организационно-технических мероприятий следует принимать во внимание факторы времени, затрат, технических и социальных результатов, экономической эффективности и т.д. Обычно все разнообразие факторов пытаются привести к однозначной комплексной оценке, причем наиболее удобной и распространенной такой оценкой является денежная.

Однако, поскольку последствия любого решения, особенно решений, связанных с научно-техническим прогрессом, выходят за рамки стоимостных показателей, необходимы измерители, характеризующие значимость, полезность того или иного фактора (или их комплекса). Такие комплексные измерители широко применяются при оценке качества продукции, технико-экономического уровня производства, при оценке результатов деятельности научных организаций и в ряде других задач. Хотя вопрос о создании достаточно обоснованной формализованной системы таких измерителей еще далек от окончательного решения, можно указать некоторые общие черты, обеспечивающие подход к формализации этого процесса и к использованию того или иного логико-математического аппарата.

В случае, когда все факторы задаются по номинальной шкале, т.е. задаются по этой шкале некоторый признак a и исходное множество элементов M, цель состоит в выборе подмножества элементов M(a), обладающих этим признаком. В таких случаях производится сравнение элементов, точнее их свойств, с признаком – эталоном, а результат – разбиение множества – можно рассматривать как упорядочение по двухэлементной шкале, по которой каждому из элементов присваивается балл, равный либо нулю, либо единице.

В случае, когда факторы заданы по порядковой шкале или по нескольким порядковым шкалам, цель состоит в упорядочении элементов исходного множества, в выявлении с помощью экспертов скрытой упорядоченности, которая, по предположению, присуща этому множеству. Необходимым условием решения этой задачи является допущение о транзитивности. Чем полнее упорядочены элементы, тем легче применить логико-математические и комбинаторные методы к решению таких задач.

В зависимости от существа или важности того или иного фактора на этапе подготовки и принятия решений могут быть использованы различные шкалы. Такие факторы, как затраты, прибыль, время, могут быть оценены по порядковой или интервальной шкале (в рублях, днях или условных единицах). Для оценки же таких факторов, как срок окупаемости или сравнительная эффективность вариантов, может быть использована интервальная шкала; качественные или социальные факторы могут оцениваться по порядковым или номинальным шкалам.

Глава 3. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

3.1. Задачи обработки

После проведения опроса группы экспертов осуществляется обработка результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение проблемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости применения качественных и количественных методов обработки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от класса проблем, решаемых экспертным оцениванием.

Все множество проблем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется достаточный уровень знаний и опыта, т. е. имеется необходимый информационный потенциал. При решении проблем, относящихся к этому классу, эксперты рассматриваются как хорошие в среднем измерители. Под термином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для обработки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять методы математической статистики, основанные на осреднении данных.

Ко второму классу относятся проблемы, для решения которых еще не накоплен достаточный информационный потенциал. В связи с этим суждения экспертов могут очень сильно различаться друг от друга. Более того, суждение одного эксперта, сильно отличающееся от остальных мнений, может оказаться истинным. Очевидно, что применение методов осреднения результатов групповой экспертной оценки при решении проблем второго класса может привести к большим ошибкам. Поэтому обработка результатов опроса экспертов в этом случае должна базироваться на методах, не использующих принципы осреднения, а на методах качественного анализа.

Учитывая, что проблемы первого класса являются наиболее распространенными в практике экспертного оценивания, основное внимание в этой главе уделяется методам обработки результатов экспертизы для этого класса проблем.

В зависимости от целей экспертного оценивания и выбранного метода измерения при обработке результатов опроса возникают следующие основные задачи:

1) построение обобщенной оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;

2) построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым экспертом;

3) определение относительных весов объектов;

4) определение согласованности мнений экспертов;

5) определение зависимостей между ранжировками;

6) оценка надежности результатов обработки.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при групповом экспертном оценивании. Решение этой задачи зависит от использованного экспертами метода измерения.

При решении многих задач недостаточно осуществить упорядочение объектов по одному показателю или некоторой совокупности показателей. Желательно иметь численные значения для каждого объекта, определяющие относительную его важность по сравнению с другими объектами. Иными словами, для многих задач необходимо иметь оценки объектов, которые не только осуществляют их упорядочение, но и позволяют определять степень предпочтительности одного объекта перед другим. Для решения этой задачи можно непосредственно применить метод непосредственной оценки. Однако эту же задачу при определенных условиях можно решить путем обработки оценок экспертов.

Определение согласованности мнений экспертов производится путем вычисления числовой меры, характеризующей степень близости индивидуальных мнений. Анализ значения меры согласованности способствует выработке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мнений экспертов. Качественный анализ причин группировки мнений позволяет установить существование различных взглядов, концепций, выявить научные школы, определить характер профессиональной деятельности и т. п. Все эти факторы дают возможность более глубоко осмыслить результаты опроса экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между ранжировками различных экспертов и тем самым устанавливать единство и различие в мнениях экспертов. Важную роль играет также установление зависимости между ранжировками, построенными по различным показателям сравнения объектов. Выявление таких зависимостей позволяет вскрыть связанные показатели сравнения и, может быть, осуществить их группировку по степени связи. Важность задачи определения зависимостей для практики очевидна. Например, если показателями сравнения являются различные цели, а объектами - средства достижения целей, то установление взаимосвязи между ранжировками, упорядочивающими средства с точки зрения достижения целей, позволяет обоснованно ответить на вопрос, в какой степени достижение одной цели при данных средствах способствует достижению других целей.

Оценки, получаемые на основе обработки, представляют собой случайные объекты, поэтому одной из важных задач процедуры обработки является определение их надежности. Решению этой задачи должно уделяться соответствующее внимание.

Обработка результатов экспертизы представляет собой трудоемкий процесс. Выполнение операций вычисления оценок и показателей их надежности вручную связано с большими трудовыми затратами даже в случае решения простых задач упорядочения. В связи с этим целесообразно использовать вычислительную технику и особенно ЭВМ. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания.

3.2. Групповая оценка объектов

В данном параграфе рассмотрим алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания множества объектов. Пусть m экспертов произвели оценку n объектов по l показателям. Результаты оценки представлены в виде величин , где j – номер эксперта, i - номер объекта,h – номер показателя (признака) сравнения. Если оценка объектов произведена методом ранжирования, то величиныпредставляют собой ранги. Если оценка объектов выполнена методом непосредственной оценки или методом последовательного сравнения, то величины представляют собой числа из некоторого отрезка числовой оси, или баллы. Обработка результатов оценки существенно зависит от рассмотренных методов измерения.

Рассмотрим случай, когда величиныполучены методами непосредственной оценки или последовательного сравнения, т. е. являются числами, или баллами. Для получения групповой оценки объектов в этом случае можно (воспользоваться средним значением оценки для каждого объекта

(5.1)

где - коэффициенты весов показателей сравнения объектов, - коэффициенты компетентности экспертов. Коэффициенты весов показателей и компетентности объектов являются нормированными величинами

(5.2)

Коэффициенты весов показателей могут быть определены экспертным путем. Если - коэффициент веса h -го показателя, даваемый j -м экспертом, то средний коэффициент веса h -го показателя по всем экспертам равен

(5.3)

Получение групповой экспертной оценки путем суммирования индивидуальных оценок с весами компетентности и важности показателей при измерении свойств объектов в кардинальных шкалах основывается на предположении о выполнении аксиом теории полезности фон Неймана-Моргенштерна как для индивидуальных, так и для групповой оценки и условий неразличимости объектов в групповом отношении, если они неразличимы во всех индивидуальных оценках (частичный принцип Парето). В реальных задачах эти условия, как правило, выполняются, поэтому получение групповой оценки объектов путем суммирования с весами индивидуальных оценок экспертов широко применяется на практике.

Коэффициенты компетентности экспертов можно вычислить по апостериорным данным, т. е. по результатам оценки объектов. Основной идеей этого вычисления является предположение о том, что компетентность экспертов должна оцениваться по степени согласованности их оценок с групповой оценкой объектов.

Алгоритм вычисления коэффициентов компетентности экспертов имеет вид рекуррентной процедуры :

(5.4)

(5.5)

(5.6)

Вычисления начинаются сt =1. В формуле (5.4) начальные значения коэффициентов компетентности принимаются одинаковыми и равнымиТогда по формуле (5.4) групповые оценки объектов первого приближения равны средним арифметическим значениям оценок экспертов

(5.7)

(5.8)

и значение коэффициентов компетентности первого приближения по формуле (5.6) :

(5.9)

Используя коэффициенты компетентности первого приближения, можно повторить весь процесс вычисления по формулам (5.4), (5.5), (5.6) и получить вторые приближения величин

Повторение рекуррентной процедуры вычислений оценок объектов и коэффициентов компетентности естественно ставит вопрос о ее сходимости. Для рассмотрения этого вопроса исключим из уравнений (5.4), (5.6) переменныеии представим эти уравнения в векторной форме

где матрицыВ размерности и С размерностиравны

Величина в уравнениях (5.10) определяется по формуле (5.5).

Если матрицы В и С неотрицательны и неразложимы, то, как это следует из теоремы Перрона – Фробениуса, привекторы и - сходятся к собственным векторам матриц В и С , соответствующим максимальным собственным числам этих матриц

(5.12)

Предельные значения векторов х иk можно вычислить из уравнений :

(5.13)

гдемаксимальные собственные числа матриц В и С .

Условие неотрицательности матриц В и С легко выполняется выбором неотрицательных элементовматрицы Х оценок объектов экспертами.

Условие неразложимости матриц В и С практически выполняется, поскольку, если эти матрицы разложимы, то это означает, что эксперты и объекты распадаются на независимые группы. При этом каждая группа экспертов оценивает только объекты своей группы. Естественно, что получать групповую оценку в этом случае нет смысла. Таким образом, условия неотрицательности и неразложимости матриц В и С , а следовательно, и условия сходимости процедур (5.4), (5.5), (5.6) в практических условиях выполняются.

Следует заметить, что практическое вычисление векторов групповой оценки объектов и коэффициентов компетентности проще выполнять по рекуррентным формулам (5.4), (5.5), (5.6). Определение предельных значений этих векторов по уравнению (5.13) требует применения вычислительной техники.

Рассмотрим теперь случай, когда эксперты производят оценку множества объектов методом ранжирования так, что величины есть ранги. Обработка результатов ранжирования заключается в построении обобщенной ранжировки. Для построения такой ранжировки введем конечномерное дискретное пространство ранжировок и метрикув этом пространстве. Каждая ранжировка множества объектов j -м экспертом есть точка в пространстве ранжировок.

Ранжировку можно представить в виде матрицы парных сравнений, элементы которой определим следующим образом :

Очевидно, что, поскольку каждый объект эквивалентен самому себе. Элементы матрицыантисимметричны.

Если все ранжируемые объекты эквивалентны, то все элементы матрицы парных сравнений равны нулю. Такую матрицу будем обозначатьи считать, что точка в пространстве ранжировок, соответствующая матрице, является началом отсчета.

Обращение порядка ранжируемых объектов приводит к транспонированию матрицы парных сравнений.

Метрикакак расстояние между i -й и j -й ранжировками определяется единственным образом формулой

если выполнены следующие 6 аксиом :

1. причем равенство достигается, если ранжировки и тождественны;

причем равенство достигается, если ранжировка «лежит между» ранжировками и. Понятие «лежит между» означает, что суждение о некоторой пареобъектов в ранжировке совпадает с суждением об этой паре либо в, либо в или же вва в

где получается изнекоторой перестановкой объектов, а из той же самой перестановкой. Эта аксиома утверждает независимость расстояния от перенумерации объектов.

5. Если две ранжировки , одинаковы всюду, за исключением n -элементного множества элементов, являющегося одновременно сегментом обеих ранжировок, то можно вычислить, как если бы рассматривалась ранжировка только этих n -объектов. Сегментом ранжировки называется множество, дополнение которого непусто и все элементы этого дополнения находятсялибо впереди, либо позади каждою элемента сегмента. Смысл этой аксиомы состоит в том, что если две ранжировки полностью согласуются в начале и конце сегмента, а отличие состоит в упорядочении средних n -объектов, то естественно принять, что расстояние между ранжировками должно равняться расстоянию, соответствующему ранжировкам средних n -объектов.

6. Минимальное расстояние равно единице.

Пространство ранжировок при двух объектах можно изобразить в виде трех точек, лежащих на одной прямой. Расстояния между точками равны При трех объектах пространство всех возможных ранжировок состоит из 13 точек.

Используя введенную метрику, определим обобщенную ранжировку как такую точку, которая наилучшим образом согласуется с точками, представляющими собой ранжировки экспертов. Понятие наилучшего согласования на практике чаще всего определяют как медиану и среднюю ранжировку.

Медиана есть такая точка в пространстве ранжировок, сумма расстояний от которой до всех точек - ранжировок экспертов является минимальной. В соответствии с определением медиана вычисляется из условия

Средняя ранжировка есть такая точка, сумма квадратов расстояний от которой до всех точек – ранжировок экспертов является минимальной. Средняя ранжировка определяется из условия

Пространство ранжировок конечно и дискретно, поэтому медиана и средняя ранжировка могут быть только какими-либо точками этого пространства. В общем случае медиана и средняя ранжировка могут не совпадать ни с одной из ранжировок экспертов.

Если учитывается компетентность экспертов, то медиана и средняя ранжировка определяются из условий :

где - коэффициенты компетентности экспертов.

Если ранжировка объектов производится по нескольким показателям, то определение медианы вначале производится для каждого эксперта по всем показателям, а затем вычисляется медиана по множеству экспертов :

(j =1,2,…,m );

где - коэффициенты весов показателей.

Основным недостатком определения обобщенной ранжировки в виде медианы или средней ранжировки является трудоемкость расчетов. Естественный способ отыскания или в виде перебора всех точек пространства ранжировок неприемлем вследствие очень быстрого роста равномерности пространства при увеличении количества объектов и, следовательно, роста трудоемкости вычислений. Можно свести задачу отыскания илик специфической задаче целочисленного программирования. Однако это не очень эффективно уменьшает вычислительные трудности.

Расхождение обобщенных ранжировок при различных критериях возникает при малом числе экспертов и несогласованности их оценок. Если мнения экспертов близки, то обобщенные ранжировки, построенные по критериям медианы и среднего значения, будут совпадать.

Сложность вычисления медианы или средней ранжировки привела к необходимости применения более простых способов построения обобщенной ранжировки.

К числу таких способов относится способ сумм рангов.

Этот способ заключается в ранжировании объектов по величинам сумм рангов, полученных каждым объектом от всех экспертов. Для матрицы ранжировок составляются суммы

Для учета компетентности экспертов достаточно умножить каждую i -ю ранжировку на коэффициент компетентности j -го эксперта В этом случае вычисление суммы рангов для i -го объекта производится по следующей формуле :

(i =1,2,…,n ).

Обобщенная ранжировка с учетом компетентности экспертов строится на основе упорядочения сумм рангов для всех объектов.

Следует отметить, что построение обобщенной ранжировки по суммам рангов является корректной процедурой, если ранги назначаются как места объектов в виде натуральных чисел 1, 2, ..., n . Если назначать ранги произвольным образом, как числа в шкале порядка, то сумма рангов, вообще говоря, не сохраняет условие монотонности преобразования и, следовательно, можно получать различные обобщенные ранжировки при различных отображениях объектов на числовую систему. Нумерация мест объектов может быть произведена единственным образом с помощью натуральных чисел. Поэтому при хорошей согласованности экспертов построение обобщенной ранжировки по методу сумм рангов дает результаты, согласующиеся с результатами вычисления медианы.

Еще одним более обоснованным в теоретическом отношении подходом к построению обобщенной ранжировки является переход от матрицы ранжировок к матрице парных сравнений и вычисление собственного вектора,соответствующего максимальному собственному числу этой матрицы. Упорядочение объектов производится по величине компонент собственного вектора.

3.3. Оценка согласованности мнений экспертов

При ранжировании объектов эксперты обычно расходятся во мнениях по решаемой проблеме. В связи с этим возникает необходимость количественной оценки степени согласия экспертов. Получение количественной меры согласованности мнений экспертов позволяет более обоснованно интерпретировать причины в расхождении мнений.

В настоящее время известны две меры согласованности мнений группы экспертов: дисперсионный и энтропийный коэффициенты конкордации.

Дисперсионный коэффициент конкордации . Рассмотрим матрицу результатов ранжировки n объектов группой изm экспертов (j =1,…,m ; i =1,…,n ), где - ранг, присваиваемый j -м экспертом i -му объекту. Составим суммы рангов по каждому столбцу. В результате получим вектор с компонентами

(i =1,2,…,n). (5.14)

Величины рассмотрим как реализации случайной величины и найдем оценку дисперсии. Как известно, оптимальная по критерию минимума среднего квадрата ошибки оценка дисперсии определяется формулой :

, (5.15)

где - оценка математического ожидания, равная

Дисперсионный коэффициент конкордации определяется как отношение оценки дисперсии (5.15) к максимальному значению этой оценки

Коэффициент конкордации изменяется от нуля до единицы, поскольку.

Вычислим максимальное значение оценки дисперсии для случая отсутствия связанных рангов (все объекты различны). Предварительно покажем, что оценка математического ожидания зависит только от числа объектов и количества экспертов. Подставляя в (5.16) значение из (5.14), получаем

Рассмотрим вначале суммированные поi при фиксированном j . Это есть сумма рангов для j -го эксперта. Поскольку эксперт использует для ранжировки натуральные числа от 1 до n , то, как известно, сумма натуральных чисел от 1 до n равна

(5.19)

Подставляя (5.19) в (5.18), получаем

(5.20)

Таким образом, среднее значение зависит только от числа экспертов m и числа объектов n .

Для вычисления максимального значения оценки дисперсии подставим в (5.15) значение из (5.14) и возведем в квадрат двучлен в круглой скобке. В результате получаем

(5.21)

Учитывая, что из (5.18) следует

получаем

(5.22)

Максимальное значение дисперсии достигается при наибольшем значении первого члена в квадратных скобках. Величина этого члена существенно зависит от расположения рангов - натуральных чисел в каждой строкеi . Пусть, например, все m экспертов дали одинаковую ранжировку для всех n объектов. Тогда в каждой строке матрицыбудут расположены одинаковые числа. Следовательно, суммирование рангов в каждойi -u строке дает m -кратное повторениеi -ro числа :

Возводя в квадрат и суммируя по i , получаем значение первого члена в (5.22) :

(5.23)

Теперь предположим, что эксперты дают несовпадающие ранжировки, например, для случая n =m все эксперты присваивают разные ранги одному объекту. Тогда

Сравнивая это выражение с приm =n , убеждаемся, что первый член в квадратных скобках формулы (9) равен второму члену и, следовательно, оценка дисперсии равна нулю.

Таким образом, случай полного совпадения ранжировок экспертов соответствует максимальному значению оценки дисперсии. Подставляя (5.23) в (5.22) и выполняя преобразования, получаем

(5.24)

Введем обозначение

(5.25)

Используя (5.25), запишем оценку дисперсии (5.15) в виде

Подставляя (5.24), (5.25), (5.26) в (5.17) и сокращая на множитель (n -1), запишем окончательное выражение для коэффициента конкордации

(5.27)

Данная формула определяет коэффициент конкордации для случая отсутствия связанных рангов.

Если в ранжировках имеются связанные ранги, то максимальное значение дисперсии в знаменателе формулы (5.17) становится меньше, чем при отсутствии связанных рангов. Можно показать, что при наличии связанных рангов коэффициент конкордации вычисляется по формуле :

(5.28)

(5.29)

В формуле (5.28) - показатель связанных рангов в j -й ранжировке, - число групп равных рангов в j -й ранжировке, - число равных рангов в k -й группе связанных рангов при ранжировке j -м экспертом. Если совпадающих рангов нет, то =0,=0 и, следовательно, =0. В этом случае формула (5.28) совпадает с формулой (5.27).

Коэффициент конкордации равен 1, если все ранжировки экспертов одинаковы. Коэффициент конкордации равен нулю, если все ранжировки различны, т. е. совершенно нет совпадения.

Коэффициент конкордации, вычисляемый по формуле (5.27) или (5.28), является оценкой истинного значения коэффициента и, следовательно, представляет собой случайную величину. Для определения значимости оценки коэффициента конкордации необходимо знать распределение частот для различных значений числа экспертов m и количества объектов n . Распределение частот для W при и вычислено в . Для больших значений m и n можно использовать известные статистики. При числе объектов n >7 оценка значимости коэффициента конкордации может быть произведена по критерию. ВеличинаWm (n -1 ) имеет распределение сv=n –1 степенями свободы.

При наличии связанных рангов распределение с v=n -1 степенями свободы имеет величина :

(5.30)

Энтропийный коэффициент конкордации определяется формулой (коэффициент согласия) :

где Н – энтропия, вычисляемая по формуле

(5.32)

а - максимальное значение энтропии. В формуле для энтропии - оценки вероятностей j -го ранга, присваиваемого i -му объекту. Эти оценки вероятностей вычисляются в виде отношения количества экспертов , приписавших объекту рангj к общему числу экспертов .

Максимальное значение энтропии достигается при равновероятном распределении рангов, т. е. когда. Тогда

Подставляя это соотношение в формулу (5.32), получаем

(5.35)

Коэффициент согласия изменяется от нуля до единицы. При расположение объектов по рангам равновероятно, поскольку в этом случае . Данный случай может быть обусловлен либо невозможностью ранжировки объектов по сформулированной совокупности показателей, либо полной несогласованностью мнений экспертов. При , что достигается при нулевой энтропии (H =0), все эксперты дают одинаковую ранжировку. Действительно, в этом случае для каждого фиксированного объекта все эксперты присваивают ему один и тот же ранг j , следовательно, , a Поэтому и H =0.

Сравнительная оценка дисперсионного и энтропийного коэффициентов конкордации показывает, что эти коэффициенты дают примерно одинаковую оценку согласованности экспертов при близких ранжировках. Однако если, например, вся группа экспертов разделилась в мнениях на две подгруппы, причем ранжировки в этих подгруппах противоположные (прямая и обратная), то дисперсионный коэффициент конкордации будет равен нулю, а энтропийный коэффициент конкордации будет равен 0,7. Таким образом, энтропийный коэффициент конкордации позволяет зафиксировать факт разделениямнений на две противоположные группы. Объем вычислений для энтропийного коэффициента конкордации несколько больше, чем для дисперсионного коэффициента конкордации.

3.4. Обработка парных сравнений объектов

При решении задачи оценки большого числа объектов (ранжирование, определение относительных весов, балльная оценка) возникают трудности психологического характера, обусловленные восприятием экспертами множества свойств объектов. Эксперты сравнительно легко решают задачу парного сравнения объектов. Возникает вопрос, каким образом получить оценку всей совокупности объектов на основе результатов парного сравнения, не накладывая условия транзитивности? Рассмотрим алгоритм решения этой задачи. Пусть m экспертов производят оценку всех пар объектов, давая числовую оценку

(5.36)

Если при оценке пары экспертов высказались в пользу предпочтения экспертов высказались наобороти экспертов считают эти объекты равноценными, то оценка математического ожидания случайной величины равна

(5.37)

Общее количество экспертов равно сумме

(5.38)

Определяя отсюда и подставляя его в (5.37), получаем

(5.39)

Очевидно, чтоСовокупность величин образует матрицу на основе которой можно построить ранжировку всех объектов и определить коэффициенты относительной важности объектов.

Введем вектор коэффициентов относительной важности объектов порядкаt следующей формулой :

где - матрица математических ожиданий оценок пар объектов, - вектор коэффициентов относительной важности объектов порядка t . Величина равна

(5.41)

Коэффициенты относительной важности первого порядка есть относительные суммы элементов строк матрицы X . Действительно, полагая t =1, из (5.40) получаем

(5.42)

Коэффициенты относительной важности второго порядка (t =2} есть относительные суммы элементов строк матрицы X 2 .

(5.43)

Если матрица Х неотрицательна и неразложима, то при увеличении порядка величина сходится к максимальному собственному числу матрицы Х

а вектор коэффициентов относительной важности объектов стремится к собственному вектору матрицы X , соответствующему максимальному собственному числу

Определение собственных чисел и собственных векторов матрицы производится решением алгебраического уравнения

где Е-единичная матрица, и системы линейных уравнений

гдеk – собственный вектор матрицы X , соответствующий максимальному собственному числу . Компоненты собственного вектора есть коэффициенты относительной важности объектов, измеренные в шкале отношений.

С практической точки зрения вычисление коэффициентов относительной важности объектов проще производить последовательной процедурой по формуле (5.40) при t =1, 2, … Как показывает опыт, 3-4 последовательных вычислений достаточно, чтобы получить значения и k , близкие к предельным значениям, определяемым уравнениями (5.46), (5.47).

Матрица неотрицательная, поскольку все ее элементы (5.39) неотрицательны. Матрица называется неразложимой, если перестановкой рядов (строк и одноименных столбцов) ее нельзя привести к треугольному виду

(5.48)

где - неразложимые подматрицы матрицы X . Представление матрицы Х в виде (5.48) означает разбиение объектов на l доминирующих множеств

При 1 =n матрица Х неразложима, т. е. существует только одно доминирующее множество, совпадающее с исходным множеством объектов. Разложимость матрицы Х означает, что среди экспертов имеются большие разногласия в оценке объектов.

Если матрица Х неразложима, то вычисление коэффициентов относительной важностипозволяет определить, во сколько раз один объект превосходит другой объект по сравниваемым показателям. Вычисление коэффициентов относительной важности объектов позволяет одновременно построить ранжировку объектов. Объекты ранжируются так, что первым объектом считается объект, у которого коэффициент относительной важности наибольший. Полная ранжировка определяется цепочкой неравенств

из которой следует

Если матрица Х является разложимой, то определить коэффициенты относительной важности можно только для каждого множества. Для каждой матрицы определяется максимальное собственное число и соответствующий этому числу собственный вектор. Компоненты собственного вектора и есть коэффициенты относительной важности объектов, входящих в множество. По этим коэффициентам осуществляется ранжировка объектов данного множества. Общая ранжировка объектов дается соотношением

Таким образом, если матрица Х неразложима, то по результатам парного сравнения объектов возможно какизмерение предпочтительности объектов в шкале отношений, так и в шкале порядка (ранжирование). Если же матрица Х разложима, то возможно только ранжирование объектов.

Следует отметить, что отношение предпочтения может быть выражено любым положительным числом С . При этом должно выполняться условие В частности, можно выбрать С =2 так, что если , то если то и если , то .

3.5. Определение взаимосвязи ранжировок

При обработке результатов ранжирования могут возникнуть задачи определения зависимости между ранжировками двух экспертов, связи между достижением двух различных целей при решении одной и той же совокупности проблем или взаимосвязи между двумя признаками.

В этих случаях мерой взаимосвязи может служить коэффициент ранговой корреляции . Характеристикой взаимосвязи множества ранжировок или целей будет являться матрица коэффициентов ранговой корреляции. Известны коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена определяется формулой :

где - взаимный корреляционный момент первой и второй ранжировок, - дисперсии этих ранжировок. По данным двум ранжировкам оценки взаимного корреляционного момента и дисперсии вычисляются по формулам :

(5.51)

(5.52)

где n – число ранжируемых объектов, - ранги в первой и второй ранжировках соответственно, - средние ранги в первой и второй ранжировках. Оценки средних рангов определяются формулами :

(5.53)

Вычислим оценки средних рангов и дисперсий в предположении, что в ранжировках отсутствуют связанные ранги, т. е. обе ранжировки дают строгое упорядочение объектов. В этом случае средние ранги (5.53) представляют собой суммы натуральных чисел от единицы доn , поделенные на n . Следовательно, средние ранги для обеих ранжировок одинаковы и равны

(5.54)

При вычислении оценок дисперсий заметим, что если раскрыть круглые скобки в формулах (5.52), то под знаком сумм будут находиться натуральные числа и их квадраты. Две ранжировки могут отличаться друг от друга только перестановкой рангов, но сумма натуральных чисел и их квадратов не зависит от порядка (перестановки) слагаемых. Следовательно, дисперсии (5.52) для двух любых ранжировок (при отсутствии связанных рангов) будут одинаковы и равны

(i=1,2). (5.55)

Подставляя значение из (5.51) ииз (5.55) в формулу (5.50), получим оценку коэффициента ранговой корреляции Спирмена

(5.56)

Для проведения практических расчетов удобнее пользоваться другой формулой для коэффициента корреляции Спирмена. Ее можно получить из (5.56), если воспользоваться тождеством

В равенстве (5.57) первые две суммы в правой части, как это следует из выражения (5.55), одинаковы и равны

Подставляя в формулу (5.56) значение суммы из (5.57) и используя равенство (5.58), получаем следующую удобную для расчетов формулу коэффициента ранговой корреляции Спирмена :

(5.59)

Коэффициент корреляции Спирмена изменяется от –1 до +1. Равенство единице достигается, как это следует из формулы (5.59), при одинаковых ранжировках, т. е. когда Значение имеет место при противоположных ранжировках (прямая и обратная ранжировки). При равенстве коэффициента корреляции нулю ранжировки считаются линейно независимыми.

Оценка коэффициента корреляции, вычисляемая по формуле (5.59), является случайной величиной. Для определения значимости этой оценки необходимо задаться величиной вероятности , принять решение о значимости коэффициента корреляции и определить значение порога по приближенной формуле

(5.60)

где n – количество объектов, - функция, обратная функции

для которой имеются таблицы . После вычисления порогового значения оценка коэффициента корреляции считается значимой, если.

Для определения значимости оценки коэффициента Спирмена можно воспользоваться критерием Стьюдента, поскольку величина

приближенно распределена по закону Стьюдента с n – 2 степенями свободы.

Если в ранжировках имеются связанные ранги, то коэффициент Спирмена вычисляется по следующей формуле :

(5.62)

где - оценка коэффициента ранговой корреляции Спирмена, вычисляемая по формуле (5.59), а величины равны

(5.63)

В этих формулахи - количество различных связанных рангов в первой и второй ранжировках соответственно.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла при отсутствии связанных рангов определяется формулой :

гдеn – количество объектов, - ранги объектов, sign x – функция, равная

Сравнительная оценка коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла показывает, что вычисление коэффициентов Спирмена производится по более простой формуле. Кроме того, коэффициент Спирмена дает более точный результат, поскольку он является оптимальной по критерию минимума средней квадрата ошибки оценкой коэффициента корреляции.

Отсюда следует, что при практических расчетах корреляционной зависимости ранжировок предпочтительнее использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Динамизм и новизна современных народнохозяйственных задач, возможность возникновения разнообразных факторов, влияющих на эффективность решений, требуют, чтобы эти решения принимались быстро и в то же время были хорошо обоснованы. Опыт, интуиция, чувство перспективы в сочетании с информацией помогают специалистам точнее выбирать наиболее важные цели и направления развития, находить наилучшие варианты решения сложных научно-технических и социально-экономических задач в условиях, когда нет информации о решении аналогичных проблем в прошлом.

Использование метода экспертных оценок помогает формализовать процедуры сбора, обобщения и анализа мнений специалистов с целью преобразования их в форму, наиболее удобную для принятия обоснованного решения.

Но, следует заметить, что метод экспертных оценок не может заменить ни административных, ни плановых решений, он лишь позволяет пополнить информацию, необходимую для подготовки и принятия таких решений. Широкое использование экспертных оценок правомерно только там, где для анализа будущего невозможно применить более точные методы.

Экспертные методы непрерывно развиваются и совершенствуются. Основные направления этого развития определяются рядом факторов, в числе которых можно указать на стремление расширить области применения, повысить степень использования математических методов и электронно-вычислительной техники, а также изыскать пути устранения выявляющихся недостатков.

Несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании метода экспертных оценок, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Необходимо совершенствовать систему отбора экспертов, повышение надежности характеристик группового мнения, разработку методов проверки обоснованности оценок, исследование скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок.

Однако, уже и сегодня экспертные оценки в сочетании с другими математико-статистическими методами являются важным инструментом совершенствования управления на всех уровнях.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

2. Беклешев В.К., Завлин П.Н. Нормирование труда в НИИ и КБ. М.: Экономика, 1973. 203 с.

10. Добров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смирнов Л.П. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании. Киев: Наукова думка, 1974. 263 с.

11. Евланов Л.Г. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: ИУНХ, 1976. 196 с.

12. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. 133 с.

13. Карданская Н. Принятие управленческого решения. М.: ЮНИТИ, 1999. 407 с.

14. Кемени Д., Снелл Д. Кибернетическое моделирование. М.: Советское радио, 1972. 234 с.

15. Кравченко Т.К. Процесс принятия плановых решений. М.: Экономика, 1974. 183 с.

16. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. 256 с. . 17. Михеев В.И. Социально-психологические аспекты управления. Стиль и методы работы руководителя. М.: Молодая гвардия, 1975. 181 с.

18. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. 278 с.

19. Тихомиров Ю.А. Управленческое решение. М.: Наука, 1996. 278 с.

20. Федоренко Н.П. Оптимизация экономики. М.: Наука, 1977. 236 с.

21. Ямпольский С.М., Лисичкин В.А. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Экономика, 1974. 302 с.

В большинстве рассмотренных видов исследовании предметом изучения является точка зрения потребителей (частных или корпоративных). Однакосуществуют также исследования, которые проводятся с учетом всех факторов, оказывающих влияние на тот или иной рынок, - это конкуренция, аффилированность, общие тенденции, изменения в законодательстве, текущие и запланированные проекты игроков, отраслевое регулирование, риски и т. д. И ни в публикации, ни в отраслевую статистику эти исследования не попадают. Здесь как элемент могут применяться и кабинетное исследование, и потребительские опросы, но основной инструмент в данном случае экспертные интервью с игроками рынка, независимыми аналитиками, руководителями ассоциаций, журналистами, людьми, занимающимися конкурентной разведкой, и т. д.

Метод экспертной оценки - это разновидность исследования, в котором респондентами являются эксперты - специалисты в определенной области деятельности.

Основное назначение метода экспертной оценки - выявление сложных аспектов исследуемой проблемы, повышение надежности информации, выводов.

Отличительная особенность метода состоит в том, что он предполагает компетентное участие экспертов (экспертизу) в анализе и решении проблем исследования.

Экспертиза - процедура получения информации от экспертов. Экспертные оценки - это суждения экспертов о различных сферах человеческой деятельности, предполагающие процедуру сравнения объектов и их свойств по выделенным критериям.

Специфика опроса экспертов состоит в следующем.

Нет необходимости применять в анкете косвенные или контрольные вопросы.

Программа опроса экспертов не детализирована и носит концептуальный характер.

В анкете предпочтительней использовать открытые вопросы с полной свободой выбора формы ответа.

Основные нормативные требования к проведению экспертной оценки :

тщательность подбора экспертов;

оценка надежности представленной экспертами информации;

создание условий для продуктивного использования экспертов в ходе исследования;

учет факторов, влияющих на суждения экспертов;

сохранение информации экспертов без искажения на всех этапах исследования.

Качество и надежность экспертных оценок снижает неупорядоченный подбор экспертов.

Критерии подбора экспертов таковы:

степень компетентности, показателями которой могут служить наличие у эксперта ученой степени, ученого звания, стаж работы по специальности, служебное положение, число опубликованных работ и т. д.;

способность ориентироваться в последних достижениях современной науки в тех областях, которые являются предметом экспертизы;

сочетание узкой специализации и общего кругозора эксперта;

способность к анализу и синтезу изучаемых проблем,

умение перерабатывать и усваивать качественно новую информацию;

высокие моральные качества;

сочетание психологически приемлемых друг для друга в группе экспертов различного возраста, различных научных школ и т. д.

Экспертная группа не может быть многочисленной. Методы отбора экспертов выделим объективный - использование специальных методик отбора - и субъективный - привлечение к процедуре отбора самих потенциальных экспертов.

Объективный подход имеет два варианта :

а) документальный метод - подбор экспертов на основе социальнодемографических данных.

б) экспериментальный метод - отбор на основе тестирования кандидата.

Субъективный подход также имеет несколько вариаций ;

а) аттестация - подбор экспертов осуществляется с помощью открытого или тайного голосования потенциальных членов будущей экспертной группы (может проводиться в несколько туров);

б) метод взаимной оценки в баллах или ранжированием;

в) метод самооценки компетентности.

Экспертный опрос может иметь разные формы :

разовый индивидуальный опрос (анкетирование или интервью);

однократный коллективный опрос (совещания, мозговой штурм);

индивидуальный опрос в несколько туров (дельфийская техника);

коллективный опрос в несколько туров (дискуссия, совещание, многоступенчатый отбор).

Еще одна форма экспертного опроса - традиционная дискуссия - метод беседы с небольшой группой экспертов на тему исследования. Целью дискуссии является выработка группового коллективного мнения. Предпосылкой успешной групповой дискуссии является четкая формулировка предмета дискуссии и знакомство с ней подавляющего большинства участников.

В значительной мере успех дискуссии зависит от культуры, подготовки, проведения и оформления коллективного мнения экспертов.

Метод «отнесенной оценки» - повторение нескольких циклов дискуссии с выявлением сущности наметившихся разногласий и постепенной выработкой единого мнения всех или большинства участников экспертизы, при этом за несогласными остается право на частное заключение.

Методы экспертизы при коллективной работе ее участников имеют много явных преимуществ, но одновременно обладают и рядом недостатков. Главный недостаток связан с воздействием экспертов друг на друга. Этот недостаток преодолевается с помощью индивидуального опроса в несколько туров. Заочный вариант метода «отнесенной оценки» приобрел название метода Дельфи, или дельфийской техники (от названия древнегреческого города, получившего известность как центр предсказаний оракулов).

Дельфийская техника гарантирует соблюдение анонимности респондентов: эксперты друге другом не встречаются, они заполняют анонимные анкеты или подключаются непосредственно к работе с компьютером.

После первого тура эксперты знакомятся с итоговыми характеристиками позиции группы в целом. Во втором туре они получают возможность либо сблизить свое мнение с позицией большинства, либо изучить причину отклонения. В третьем туре новая информация открывает возможность еще раз пересмотреть свою точку зрения.

Упрощенные вариации дельфийской техники («мини дельфи») позволяют

собрать экспертные оценки по 2-3 турам за несколько часов или дней.

К недостатки метода Дельфи относятся :

сложность подготовки, проведения и обработки результатов,

сравнительно большие затраты времени и средств.

Несмотря на недостатки, дельфийская техника получила значительное распространение; По масштабам применения во многих странах она оказалась в первой пятерке наиболее популярных методов социального прогнозирования.

Экспертный опрос в современном виде часто строится на совместном использовании различных методов, форм и процедур. Так, на основе использования дельфийской техники построена одна из американских систем прогнозирования - «Паттерн», которая позволяет создать систему информационных моделей в виде дерева целей. Работа по созданию системы начинается с создания сценария, т. е. описания состояния и направления развития исследуемого объекта. На следующем этапе строится дерево целей, для всякой цели разрабатываются необходимые и достаточные подцели, являющиеся условием достижения общей цели. На третьем этапе определяются коэффициенты относительной важности критериев и целей на всех уровнях. Далее определяются конкретные виды необходимых работ, ресурсы и сроки их осуществления. Самая длинная цепочка есть время исполнения всего комплекса работ.

Бизнес идеи

1.2. Метод экспертных оценок

1.5. Опрос экспертов

Глава 3. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

Вам также может понравиться