Чтение онлайн

Иерархические шкалы представляют собой интерпретацию иерархической классификации, в которой разделение на классы осуществляется на основе критерия принадлежности к некоторому диапазону. Использование иерархических шкал позволяет улучшить различимость терминов, упорядочить их и обеспечить их согласование с тезаурусом пользователя. Попадая в тот или иной диапазон, заданный термином (или парой терминов) более высокого уровня в иерархической классификации, эксперт получает возможность уточнить его на более низком (детальном) уровне. За счет использования такого подхода компенсируются недостатки дискретных одноуровневых шкал, снимается «терминологический» стресс и повышается инструментальная точность измерения. В сочетании с непрерывными шкалами, как правило, не применяются. Наиболее распространены при проведении опроса с помощью ЭВМ.

Шкалы измерений предназначены для протоколирования субъективных оценок экспертами некоторых величин и позволяют сформулировать мнение о значении или диапазоне значений некоторой величины в абсолютных терминах.

Шкалы отношений отличаются тем, что предназначены для протоколирования субъективных оценок экспертами отношений порядка, причинно-следственных отношений и иных. Данная разновидность шкал оперирует относительными терминами. Наиболее распространены они при решении задач с высокой неопределенностью.

Одномерные шкалы применяются в тех случаях, когда свойства объекта/процесса достаточно полно могут быть выражены в одномерном пространстве признаков. При этом одномерная шкала может быть как дискретной, так и непрерывной.

Многомерные шкалы применяются, если свойства объекта/процесса не могут быть адекватно выражены в одномерном пространстве признаков (такое, например, бывает в случае, когда одним термином описывается некое комплексное явление, характеризующееся большим разбросом несвязанных между собой параметров). Нередко используются так называемые номографические шкалы, для которых характерно выделение на шкале, построенной в некоторой системе координат, кривых или поверхностей, для которых выполняется некоторое условие (функциональная зависимость), связывающее параметры, отложенные по координатным осям. Номографические шкалы позволяют оценить область пространства, в которой находится некоторая группа решений задачи или, наоборот, выдвинуть гипотезу о принадлежности априори неизвестной функциональной зависимости некоторому классу. Для представления многомерных шкал часто используются различные двухмерные отображения объемных тел, выступающих в качестве метафоры многомерного пространства. Однако, в силу действия ограничений пространственного мышления человека, в случае необходимости отображения многомерной шкалы с количеством параметров, превышающим три, как правило, используются связные развертки таких тел или совокупность связных (по одному или двум параметрам) двухмерных или трехмерных шкал.

Приведенная классификация шкал позволяет осмыслить ранее введенное понятие метрики или меры близости, поскольку использование шкал дает возможность перейти от абстрактного к предметному мышлению, благодаря возможности пространственной интерпретации терминов. Следует заметить, что переход от абстрактного мышления к предметному является одним из мощнейших инструментов активизации мышления, такие переходы на некоторых этапах анализа обеспечивают возможность априорной верификации гипотез (без проведения эксперимента). В явном виде представленное пространство признаков позволяет выбрать класс метрик, пригодных для сравнения экспертных оценок, и методов их анализа.

В зависимости от типа геометрической интерпретации пространства могут использоваться различные методы упорядочения, сравнения, вычисления среднего значения и так далее. Пространства признаков могут быть векторными (с учетом направления), скалярными, неметризованными, евклидовыми, сферическими и иными — в зависимости от выбора для выполнения перечисленных операций используется различный математический аппарат. Наиболее распространенными видами геометрической интерпретации пространства признаков являются так называемые евклидовы векторные пространства, в которых определены операции сложения и умножения на действительные числа, а также операция скалярного произведения, что позволяет вводить метрику для определения расстояний, длин векторов и решения иных задач. Характерно, что такие системы могут быть переведены в ортонормированный базис, что позволяет воспользоваться привычными приемами тригонометрических вычислений.

После того, как некоторым способом (анкетирование, опрос по системе Дельфи, мозговой штурм и т. п.) была получена совокупность экспертных оценок по некоторой проблеме, от этапа сбора данных методом экспертных оценок переходят к процедуре обработки и оценивания результатов. Здесь большую роль играет то, каким образом на этапе составления анкеты или логической схемы опроса было организовано пространство признаков, соответствовала ли система шкал задачам, решаемым в ходе опроса, существует ли возможность сопоставить полученные результаты и вывести по ответам экспертов некую закономерность. Мы не случайно вновь упомянули шкалы и пространство признаков: очевидно, что одно дело обрабатывать величины дискретные, а другое — непрерывные, или, что решение задачи меньшей размерности проще, чем решение задачи большой размерности, в которой трудно выделить логически независимые блоки.

Для решения задачи обработки и анализа экспертных оценок широко используются как общие математические и статистические методы, так и специфические методы — такие, как:

— методы ранжирования и гиперупорядочения;

— методы попарных сравнений;

— метод отбрасывания альтернатив;

— алгоритмы отыскания медианы и иные.

Важную группу методов образуют методы математической обработки результатов измерений:

— методы отбраковки результатов аномальных измерений;

— методы оценки ошибок и погрешностей;

— методы обработки неравноточных измерений;

— метод наименьших квадратов;

— методы корреляционного анализа.

При обработке индивидуальных экспертных оценок обычно применяется метод согласования оценок, имеющий массу вариантов реализации, различающихся способами, при помощи которых из индивидуальных оценок получается обобщенная. Для этого в качестве оценки могут использоваться усредненная вероятность, средневзвешенное значение вероятности (когда учитываются также и веса, приписываемые оценке каждого эксперта) — вплоть до специальных методов оценки измерения и повышения коэффициентов согласованности (конкордации или коэффициентов непротиворечивости) мнений экспертов. Кроме того, еще на этапе формирования экспертной группы могут применяться методы, основанные на отборе экспертов с высоким коэффициентом согласованности мнений.

Существенную роль в обработке числовых данных — именно к этому типу преобразовывается большинство терминов, используемых для обозначения точек в пространстве признаков — играют методы, основанные на преобразовании типов шкал. К числу таких преобразований могут быть отнесены преобразования дискретной шкалы в непрерывную, абсолютной — в нормированную и иные. Такие методы могут применяться как до, так и после выполнения процедуры ранжирования (например, до построения частотнорангового распределения оценок и группирования экспертов по степени согласованности ответов на поставленные вопросы).

В качестве одного из методов повышения согласованности экспертных оценок применяют метод Дельфи.

Метод решающих матриц, идея которого была предложена Г.С. Поспеловым, относится к еще одному классу методов — к методам организации сложных экспертиз. Идея метода заключается в управлении процессом синтеза нового знания в ходе многоэтапного экспертного опроса. Это достигается за счет стратифицированного (послойного) рассмотрения проблемы по уровням, относящимся к различным этапам ее решения. Для научных исследований рассматриваются слои, соответствующие этапам фундаментальных научно-исследовательских работ, прикладных научноисследовательских работ, опытно-конструкторских работ и подпроблем. Для решения проблем управленческой деятельности эти слои могут быть иными, например, следующими: методологический, организационный, технологический слои и слой подпроблем.

На начальном этапе в результате проведения экспертного опроса в общей (глобальной) проблеме выделяются подпроблемы (направления), сумма весов которых (полученных опять же в результате опроса) равна ста процентам. Количество столбцов матрицы определяется числом подпроблем или направлений работы, строки же соответствуют слоям. В каждом слое некоторому направлению ставится в соответствие одно мероприятие, преимущественно нацеленное на решение той или иной задачи в сфере методологического, организационного или технологического обеспечения решения подпроблемы (перечень мероприятий также получают в ходе очередного тура экспертного опроса). Однако, поскольку любое мероприятие дает помимо основного результата еще и ряд косвенных, постольку в ходе следующего тура эксперты оценивают относительный вклад предшествующих мероприятий в проведение последующих (сумма весов дуг входящих в элемент более высокого уровня со стороны элементов более низкого уровня также должна быть равна ста процентам). В результате пересчета весов каждого элемента решающей матрицы могут быть аналитически исчислены коэффициенты важности мероприятий. Соответственно, неопределенность снижается поэтапно, и те данные, которые не могли быть получены методом прямого экспертного опроса, становятся доступными, благодаря разбиению исходной неопределенности на меньшие фрагменты, не требующие от эксперта стратегического мышления.