Uvjeti za korištenje metode vještačenja. Ekspertna metoda
Uvod………………………………………………………………………………………..3
Poglavlje 1. Bit, metode i postupak vještačenja…………………5
1.1 Suština vještačenja……………………………………………5
1.2 Uloga stručnjaka u upravljanju……………………………………………..9
1.3 Proces recenzije od strane kolega …………………………………………10
1.4 Metode stručnih procjena……………………………………………..18
1.4.1 SWOT analiza………………………………………………………...18
1.4.2 SMART metoda………………………………………………………………….20
1.4.3 Metoda rangiranja i ocjenjivanja……………………………………..21
1.4.4 Metoda izravne procjene……………………………22
1.5 Procjena stručnog dogovora…………………………………….23
Poglavlje 2. Metode stručnih procjena na primjeru OJSC „UAZ” ...………….24
Zaključak……………………………………………………………………………………32
Popis korištenih izvora i literature …………………………..33
Uvod
U istraživanju menadžmenta široko se koristi metoda ekspertnih procjena. To se objašnjava složenošću mnogih problema, njihovim porijeklom od “ljudskog faktora” i nedostatkom pouzdanih eksperimentalnih ili normativnih alata.
Apsolutno je neosporno da je za donošenje informiranih odluka potrebno osloniti se na iskustvo, znanje i intuiciju stručnjaka. Nakon Drugog svjetskog rata u okviru teorije menadžmenta počela se razvijati samostalna disciplina - stručna procjena.
Metode vještačenja su metode organiziranja rada sa stručnjacima specijalistima i obrade stručnih mišljenja, izraženih u kvantitativnom i/ili kvalitativnom obliku, radi pripreme informacija za odlučivanje donositelja odluka.
Mnogi su radovi posvećeni proučavanju mogućnosti i značajki korištenja stručnih procjena. Razgovaraju o oblicima stručne ankete ( različiti tipovi upitnici, intervjui), pristupi ocjenjivanju (rangiranje, standardizacija, razne vrste redoslijeda itd.), metode obrade rezultata ankete, zahtjevi za stručnjake i formiranje stručnih skupina, pitanja osposobljavanja stručnjaka, procjena njihove kompetentnosti (pri obradi ocjena , upisuju se i uzimaju u obzir koeficijenti stručne osposobljenosti, pouzdanost njihovih mišljenja), metode organiziranja stručnih anketa. Odabir oblika i metoda provođenja stručnih istraživanja, pristupa obradi rezultata istraživanja i sl. ovisi o konkretnom zadatku i uvjetima ispitivanja.
Ekspertne metode danas se koriste u situacijama kada se izbor, opravdanje i procjena posljedica odluka ne mogu donijeti na temelju točnih izračuna. Takve situacije često nastaju u razvoju suvremeni problemi upravljanje društvena proizvodnja a posebno u predviđanju i dugoročnom planiranju. Posljednjih godina stručne procjene našle su široku primjenu u društveno-političkom, znanstvenom i tehničkom predviđanju, planiranju Nacionalna ekonomija, industrije, udruženja, u razvoju velikih znanstvenih, tehničkih, gospodarskih i društvenih programa, u rješavanju pojedinačnih problema upravljanja.
Poglavlje 1. Bit, metode i postupak vještačenja
1.1 Suština vještačenja
Mogućnost korištenja stručnih procjena i opravdanost njihove objektivnosti obično se temelji na činjenici da se nepoznata karakteristika fenomena koji se proučava tumači kao slučajna varijabla, čiji je odraz zakona raspodjele individualna procjena stručnjaka stručnjaka. o pouzdanosti i značaju pojedinog događaja. Pretpostavlja se da je stvarna vrijednost svojstva koje se proučava unutar raspona procjena dobivenih od skupine stručnjaka, te da je opće kolektivno mišljenje pouzdano.
Međutim, neke teorijske studije dovode u pitanje ovu pretpostavku. Na primjer, predlaže se podijeliti probleme za koje se koriste stručne ocjene u dvije klase. DO trakadrugi razred Tu spadaju problemi koji su dosta dobro informacijski opskrbljeni i za koje se može koristiti načelo „dobrog mjeritelja“, smatrajući da je stručnjak čuvar velike količine informacija, a grupno mišljenje stručnjaka najbliže istinitom jedan. Co. drugi razred To uključuje probleme za koje znanje nije dovoljno da bi se osigurala valjanost gornjih pretpostavki; stručnjaci se ne mogu smatrati “dobrim mjeriteljima”, te je potrebno biti oprezan pri obradi rezultata ispitivanja, budući da je u ovom slučaju mišljenje jednog (jednog) stručnjaka, koji više pažnje posvećuje proučavanju malo proučenog problem, može se pokazati najznačajnijim, a tijekom formalne obrade bit će izgubljen. S tim u vezi, za probleme druge klase treba uglavnom primijeniti kvalitativnu obradu rezultata. Korištenje metoda usrednjavanja (vrijedi za "dobre mjerače") u ovom slučaju može dovesti do značajnih pogrešaka.
Zadaci kolektivnog odlučivanja za formuliranje ciljeva, poboljšanje metoda i oblika upravljanja obično se mogu svrstati u prvorazredne. Međutim, prilikom izrade prognoza i dugoročnih planova, preporučljivo je identificirati "rijetka" mišljenja i podvrgnuti ih temeljitijoj analizi.
Još jedan problem koji se mora imati na umu pri provođenju analize sustava je sljedeći: čak i u slučaju rješavanja problema koji pripadaju prvom razredu, ne smijemo zaboraviti da ekspertne procjene nose ne samo usko subjektivna obilježja svojstvena pojedinim ekspertima, već i zbirno -subjektivna obilježja koja obradom rezultata ankete ne nestaju (a primjenom Delphi postupka mogu se i pojačati). Drugim riječima, stručne ocjene treba promatrati kao određeno “javno stajalište”, ovisno o razini znanstvenog i tehničkog znanja društva o predmetu istraživanja, koje se može mijenjati kako se razvija sustav i naše predodžbe o njemu. Dakle, vještačenje nije jednokratan postupak. Ovakav način dobivanja informacija o složenom problemu kojeg karakterizira veliki stupanj neizvjesnosti trebao bi postati svojevrsni “mehanizam” u složenom sustavu, tj. potrebno je stvoriti redovit sustav rada sa stručnjacima.
Također treba napomenuti da korištenje klasičnog frekvencijskog pristupa procjeni vjerojatnosti kod organiziranja stručnih istraživanja može biti teško, a ponekad i nemoguće (zbog nemogućnosti dokazivanja legitimnosti korištenja reprezentativnosti uzorka). Stoga je trenutno u tijeku istraživanje prirode vjerojatnosti ekspertne procjene, temeljeno na teoriji neizrazitih Zadehovih skupova, na ideji ekspertne procjene kao stupnja potvrde hipoteze ili kao vjerojatnosti postizanja cilja. Jedna od varijanti ekspertne metode je metoda proučavanja snaga i slabosti organizacije, mogućnosti i prijetnji njezinim aktivnostima - metoda SWOT analize.
Prikupljanje vještačenja ovisi o izboru metode vještačenja. Obično se za prikupljanje stručnih informacija sastavljaju posebni dokumenti, kao što su upitnici, koje odobravaju relevantni upravitelji, a zatim se šalju stručnjacima.
Obrada stručnih informacija provodi se odabranom metodom, najčešće pomoću računalne tehnologije. Podaci dobiveni kao rezultat obrade analiziraju se i koriste za rješavanje problema analize i sinteze sustava upravljanja.
Procjene stručnjaka koriste se za analizu, dijagnozu stanja i naknadno predviđanje mogućnosti razvoja:
1) objekti čiji je razvoj potpuno ili djelomično izvan sadržajnog opisa ili matematičke formalizacije;
2) u nedostatku dovoljno reprezentativne i pouzdane statistike o karakteristikama objekta;
3) u uvjetima velike neizvjesnosti u okruženju djelovanja objekta, tržišnom okruženju;
4) za srednjoročno i dugoročno predviđanje novih tržišta, objekata novih područja industrije, pod jakim utjecajem otkrića u temeljnim znanostima (na primjer, mikrobiološka industrija, kvantna elektronika, nuklearna tehnika);
5) u slučajevima kada vrijeme ili sredstva dodijeljena za predviđanje i donošenje odluka ne dopuštaju proučavanje problema korištenjem formalnih modela;
6) ne postoje potrebni tehnički alati za modeliranje, npr. računalna tehnologija s odgovarajućim karakteristikama;
7) u ekstremnim situacijama.
Zadaci koji se rješavaju u procesu ekspertnih ocjena sustava upravljanja mogu se podijeliti u dvije skupine:
1) zadaci sinteze novih sustava upravljanja i njihova evaluacija;
2) zadatak analize (mjerenja) postojećih sustava upravljanja prema odabranim pokazateljima i kriterijima uspješnosti.
Zadaci prve skupine uključuju: oblikovanje izgleda sustava koji se stvara; predviđanje tehničkih i ekonomskih pokazatelja faza njegovog životnog ciklusa; obrazloženje glavnih pravaca reorganizacije sustava društvenog upravljanja; izbor optimalnih ili zadovoljavajućih metoda djelovanja i ishoda pomoću kreiranog sustava upravljanja itd.
Dio stručnih informacija dobivenih u tijeku rješavanja ovih problema kvalitativne su naravi i oblikuju se u obliku složenih sudova u deskriptivnom obliku. Međutim, problemi sinteze koji se rješavaju uz pomoć stručnih procjena mogu biti kvantitativne prirode, a njihovo će rješavanje biti povezano s opravdanjem brojnih parametara (karakteristika) sustava koji se stvara.
Zadaci druge skupine obuhvaćaju sve zadaće procjene postojećih ili kreiranih opcija sustava upravljanja pomoću zadanih pokazatelja i kriterija izvedbe. Primjeri takvih zadataka su: određivanje strukturnih, funkcionalnih ili informacijskih karakteristika sustava; procjena njegove učinkovitosti tijekom različitih operacija; utvrđivanje izvedivosti daljnjeg rada tehničke kontrole i komunikacijske opreme itd. Značajan dio stručnih informacija koje se koriste u rješavanju ovakvih problema kvantitativne su prirode ili u obliku elementarnih prosudbi i obrađuju se različitim statističkim metodama.
MINISTARSTVO OBRAZOVANJA
RUSKA FEDERACIJA
ALTAI DRŽAVNO SVEUČILIŠTE
Ekonomski fakultet
Odjel za krizni menadžment, procjenu poslovanja i inovacije
METODA VJEŠTAČENJA
(tečajni rad)
Ispunio učenik
3 tečaja, grupa 277
Strekalova S.B.
Zaštićeno radno mjesto
Barnaul – 1999
Uvod 3
Poglavlje 1. STRUČNOST U MENADŽMENTU 5
1.1. Uloga stručnjaka u menadžmentu 5
1.2. Metoda vještačenja 7
1.3. Organizacija vještačenja 9
1.4. Odabir stručnjaka 9
1.5. Stručna anketa 10
Poglavlje 2. FORMALIZACIJA INFORMACIJA
I LJESTVA USPOREĐIVANJA 12
Poglavlje 3. OBRADA STRUČNIH PROCJENA 16
3.1. Obrada zadataka 16
3.2. Grupna procjena predmeta 17
3.3. Procjena dosljednosti stručnih mišljenja 22
3.4. Obrada parnih usporedbi objekata 25
3.5. Utvrđivanje odnosa između rangiranja 27
Zaključak 31
Literatura 32
UVOD
Suvremeno gospodarstvo pred menadžment postavlja nove, veće zahtjeve. Pitanja poboljšanja metoda upravljanja sada postaju vrlo važna važno, budući da upravo u tom području postoje još veće rezerve za povećanje učinkovitosti nacionalnog gospodarstva.
Značajan čimbenik povećanja znanstvene razine upravljanja je korištenje matematičkih metoda i modela pri pripremi odluka. Međutim, potpuna matematička formalizacija tehničkih i ekonomskih problema često nije izvediva zbog njihove kvalitativne novosti i složenosti. Pri tome se sve više koriste ekspertne metode koje se podrazumijevaju kao skup logičkih i matematičko-statističkih metoda i postupaka kojima se od stručnjaka dobivaju informacije potrebne za pripremu i izbor racionalnih odluka.
Ekspertne metode danas se koriste u situacijama kada se izbor, opravdanje i procjena posljedica odluka ne mogu donijeti na temelju točnih izračuna. Takve situacije često nastaju pri razradi suvremenih problema upravljanja društvenom proizvodnjom, a posebice pri predviđanju i dugoročnom planiranju. Posljednjih godina ekspertne procjene našle su široku primjenu u društveno-političkom i znanstveno-tehničkom predviđanju, u planiranju nacionalnog gospodarstva, industrija, udruženja, u razvoju glavnih znanstvenih, tehničkih, gospodarskih i društvenih programa, te u rješavanju pojedinačnih problema upravljanja. .
Kako se društvena proizvodnja razvija, ne samo da se povećava složenost upravljanja, već i zahtjevi za kvalitetom donesenih odluka. Kako bi se povećala valjanost odluka i uzeli u obzir brojni čimbenici koji utječu na njihove rezultate, potrebna je sveobuhvatna analiza, temeljena kako na izračunima, tako i na argumentiranim prosudbama menadžera i stručnjaka koji su upoznati sa stanjem i perspektivama razvoja u razna područja praktične aktivnosti. Primjenom ekspertnih metoda osigurava se aktivno i ciljano sudjelovanje stručnjaka u svim fazama donošenja odluka, čime se može značajno poboljšati njihova kvaliteta i učinkovitost.
Svrha našeg rada je proučavanje metode stručnih procjena - jedne od najvažnijih faza u donošenju kompetentnih upravljačkih odluka.
1) proučavanje uloge stručnosti u upravljanju;
2) razmatranje postupka organiziranja vještačenja;
3) proučavanje vrsta vaga i redoslijeda njihove upotrebe;
4) detaljno razmatranje završne faze vještačenja – obrada vještačenja.
Sažetak se sastoji od uvoda, tri poglavlja, zaključka i popisa literature.
U prvom poglavlju govori se o potrebi vještačenja u upravljanju, razmatra se način vještačenja, te faze organiziranja vještačenja.
Drugo poglavlje posvećeno je razmatranju usporednih ljestvica, dane su karakteristike svake vrste ljestvice i postupak njihove uporabe u formaliziranju informacija.
U trećem poglavlju govori se o obradi stručnih ocjena: obrada zadataka, skupna ocjena objekata, ocjena konzistentnosti stručnih mišljenja, obrada parnih usporedbi objekata i utvrđivanje odnosa rangiranja.
Budući da je svrha ovog rada razmatranje stručne procjene u teoretskom aspektu, praktična primjena nije razmatrana.
Zaključno se razmatra uloga metode ekspertne procjene u donošenju upravljačkih odluka.
Poglavlje 1. STRUČNOST U MENADŽMENTU
1.1. Uloga stručnjaka u menadžmentu
Suvremeno se društvo razvija pod sve jačim utjecajem znanstveno-tehnološke revolucije, koja uzrokuje temeljne promjene u proizvodnji, duboke promjene u strukturi i ekonomiji nacionalnog gospodarstva. Tekuća znanstvena i tehnološka revolucija u svom utjecaju daleko nadilazi opseg materijalna proizvodnja, zahvaćajući sve aspekte života društva, predodređujući većinu odluka usmjerenih na njegov racionalni gospodarski i društveni razvoj.
Povijest razvoja znanosti, tehnike i proizvodnje pokazuje da se istodobno s dosljednom zamjenom čovjekovih funkcija funkcijama stroja povećava njegova uloga u području upravljanja. Stalno povećanje obujma izdataka za razvoj znanosti, za stvaranje nove tehnologije i unapređenje proizvodnje značajno povećava važnost odluka koje se donose na svim razinama upravljanja nacionalnim gospodarstvom. Budućnost znanosti. Tehnologija i ekonomija uvelike ovise o kvaliteti i pravovremenosti tih odluka, a objektivni trendovi znanstveno-tehnološkog napretka mogu se pod njihovim utjecajem ubrzati ili usporiti.
Optimizacijske metode temeljene na korištenju formalnih, najčešće matematičkih modela, koje štede vrijeme i novac pri rješavanju mnogih praktičnih problema, danas dobivaju posebnu važnost u upravljanju. Izrada modela pomaže da se složeni i ponekad nesigurni čimbenici povezani s problemom donošenja odluka dovedu u logički koherentnu shemu i utvrde koji su podaci potrebni za procjenu i odabir alternativa.
U procesu upravljanja postoji prirodna želja da se pronađe rješenje koje je objektivno najbolje od svih mogućih. Matematičko programiranje danas se široko koristi kao alat za optimizaciju. Uspjesi u primjeni matematičkog programiranja za rješavanje raznih vrsta ekonomskih, znanstvenih, tehničkih i vojnih problema potaknuli su metodološka stajališta prema kojima je temeljno rješenje problema upravljanja moguće samo kada se svi njegovi aspekti prikažu u sustavu međusobno povezani matematički modeli.
Međutim, formalizacija tehničkih, ekonomskih i upravljačkih odluka komplicirana je nizom značajki trenutne faze znanstvenog i tehnološkog napretka. Život društva toliko je složen da je teško računati na pojavu modela koji bi u potpunosti odražavali prirodu i kvantitativne odnose društveno-ekonomskih procesa. Stvarna stvarnost uvijek je složenija od najsuptilnijih matematičkih modela, a njen razvoj često nadmašuje formalno znanje. Problemi upravljanja zahtijevaju sudjelovanje ljudi kao sastavni element rješenja. I konačno, sam proces upravljanja uvijek uključuje orijentaciju ne samo na brojčane podatke, već i na uobičajeni zdrav razum. Korištenje matematičkog programiranja i računalne tehnologije omogućuje donošenje odluka na temelju potpunijih i pouzdanijih informacija. Ali je isto tako sigurno da pod bilo kojim uvjetima za izbor racionalna odluka potrebno je više od dobrog matematičkog modela.
Kada donosimo odluke, obično pretpostavljamo da su informacije koje ih podupiru valjane i pouzdane. Ali za mnoge ekonomske, znanstvene i tehničke probleme, koji su kvalitativno novi i neponovljivi po prirodi, ova pretpostavka ili očito nije ostvarena, ili se ne može dokazati u trenutku donošenja odluke.
Dostupnost informacija i ispravnost njihove uporabe uvelike određuju optimalnost odabranog rješenja. Osim podataka koji se sastoje od numeričkih statističkih veličina, informacije uključuju i druge veličine koje se ne mogu izravno mjeriti, na primjer, pretpostavke o moguća rješenja i njihove rezultate. Praksa pokazuje da su glavne poteškoće koje se javljaju pri traženju i izboru poslovnih rješenja prvenstveno posljedica nedovoljne visoka kvaliteta i nepotpunost dostupnih informacija.
Glavne poteškoće povezane s informacijama koje se javljaju prilikom donošenja složenih odluka mogu se podijeliti u sljedeće skupine.
Prvo, početne statističke informacije često nisu dovoljno pouzdane.
Drugo, neke su informacije kvalitativne prirode i ne mogu se kvantificirati. Dakle, nemoguće je točno izračunati stupanj utjecaja društvenih i političkih čimbenika na provedbu planova, procijeniti ekonomski učinak budućih izuma itd. No, budući da ti čimbenici i pojave imaju značajan utjecaj na rezultate odluka, ne mogu se zanemariti.
Treće, u procesu pripreme odluka često se javljaju situacije kada je u načelu moguće doći do potrebnih informacija, ali u trenutku donošenja odluke one nisu dostupne, jer je to povezano s velikim ulaganjem vremena ili novac.
Četvrto, velika je skupina faktora koji mogu utjecati na provedbu odluke u budućnosti, ali ih nije moguće točno predvidjeti.
Peto, jedna od najznačajnijih poteškoća u odabiru rješenja je to što svaka znanstvena ili tehnička ideja sadrži potencijal za različite sheme njezine implementacije, a svaka ekonomska akcija može dovesti do višestrukih ishoda. Problem odabira najbolje opcije rješenja može nastati i zbog toga što obično postoje ograničenja resursa, pa je prihvaćanje jedne opcije uvijek povezano s odbijanjem drugih rješenja.
Šesto, pri odabiru najboljeg rješenja često se susrećemo s dvosmislenošću generaliziranog kriterija na temelju kojeg možemo uspoređivati moguće ishode. Polisemija, višedimenzionalnost i kvalitativne razlike indikatora ozbiljna su prepreka dobivanju generalizirane ocjene relativne učinkovitosti, važnosti, vrijednosti ili korisnosti svakog od mogućih rješenja.
S tim u vezi, jedna od glavnih značajki rješavanja složenih problema je da je korištenje izračuna uvijek isprepleteno s korištenjem prosudbi menadžera, znanstvenika i stručnjaka. Ove prosudbe omogućuju barem djelomično nadoknađivanje nedostatka informacija, potpunije korištenje individualnog i kolektivnog iskustva te uzimanje u obzir pretpostavki stručnjaka o budućim stanjima objekata. Obrazac razvoja znanosti i tehnologije je da se nova znanja i znanstvene i tehničke informacije akumuliraju tijekom dugog vremenskog razdoblja. Često se to nakupljanje događa u skrivenom obliku u umovima znanstvenika i programera. Oni, kao nitko drugi, umiju procijeniti perspektivnost područja u kojem rade i predvidjeti karakteristike onih sustava u čijem su stvaranju izravno uključeni.
Iskustvo pokazuje da korištenje nesustavnih prosudbi pojedinih stručnjaka u rješavanju mnogih složenih znanstvenih i tehničkih problema nije dovoljno učinkovito zbog raznolikosti odnosa između glavnih elemenata takvih problema i nemogućnosti da se svi pokriju. Pri korištenju tradicionalnih postupaka za pripremu odluka često nije moguće razmotriti širok raspon čimbenika i uzeti u obzir cijeli niz alternativnih načina rješavanja problema.
Sve nas to tjera da pribjegnemo zapošljavanju grupa stručnjaka koji kao stručnjaci predstavljaju različita područja znanja. Korištenje grupne ekspertize omogućuje ne samo razmatranje mnogih aspekata i čimbenika, već i kombiniranje različitih pristupa uz pomoć kojih menadžer pronalazi najbolje rješenje.
1.2. Metoda vještačenja
Bit metode ekspertne procjene je da stručnjaci provode intuitivno-logičku analizu problema uz kvantitativnu procjenu prosudbi i formalnu obradu rezultata. Opće stručno mišljenje dobiveno kao rezultat obrade prihvaća se kao rješenje problema. Integrirano korištenje intuicije (nesvjesnog mišljenja), logičkog mišljenja i kvantitativnih procjena uz njihovu formalnu obradu omogućuje nam dobivanje učinkovitog rješenja problema.
U ispunjavanju svoje uloge u procesu upravljanja eksperti obavljaju dvije glavne funkcije: formiraju objekte (alternativne situacije, ciljeve, odluke itd.) i mjere njihove karakteristike (vjerojatnosti događanja događaja, koeficijente važnosti ciljeva, preferencije rješenja itd.) .) . Formiranje objekata provode stručnjaci na temelju logičkog razmišljanja i intuicije. U ovom slučaju veliku ulogu igra znanje i iskustvo stručnjaka. Mjerenje karakteristika objekata zahtijeva od stručnjaka poznavanje teorije mjerenja.
Karakteristične značajke metode ekspertne procjene kao znanstvenog alata za rješavanje složenih problema koji se ne mogu formalizirati su, prvo, znanstveno utemeljena organizacija svih faza ispitivanja, osiguravajući najveću učinkovitost rada u svakoj fazi, i, drugo, korištenje kvantitativnih metoda kako u organiziranju ispita, tako i pri ocjenjivanju stručnih prosudbi i formalnoj grupnoj obradi rezultata. Ove dvije značajke razlikuju metodu stručnih procjena od uobičajenog dugo poznatog ispitivanja, široko korištenog u različitim sferama ljudske djelatnosti.
Skupne stručne procjene već su se u prvim godinama široko koristile na nacionalnoj razini za rješavanje složenih problema upravljanja nacionalnim gospodarstvom. Sovjetska vlast. Godine 1918. pri Vrhovnom vijeću narodne privrede osnovan je Stručni savjet, čija je zadaća bila rješavanje najsloženijih problema preustroja narodnog gospodarstva zemlje. Pri izradi petogodišnjih planova razvoja nacionalnog gospodarstva zemlje sustavno su korištene stručne ocjene širokog spektra stručnjaka.
Trenutno se u našoj zemlji i inozemstvu metoda stručnih procjena široko koristi za rješavanje važnih problema različite prirode. U raznim djelatnostima, udruženjima i poduzećima postoje stalna ili povremena stručna povjerenstva koja donose odluke o različitim složenim neformaliziranim problemima.
Cijeli skup loše formaliziranih problema može se podijeliti u dvije klase. U prvu klasu spadaju problemi za koje postoji dovoljno informacijskog potencijala za uspješno rješavanje tih problema. Glavne poteškoće u rješavanju prvorazrednih problema tijekom ekspertne procjene leže u realizaciji postojećeg informacijskog potencijala odabirom eksperata, konstruiranjem racionalnih postupaka anketiranja i primjenom optimalnih metoda za obradu njegovih rezultata. U ovom slučaju metode istraživanja i obrade temelje se na korištenju načela "dobrog" mjerača. Ovo načelo znači da su sljedeće hipoteze zadovoljene:
1) stručnjak je spremište velike količine racionalno obrađenih informacija, pa se stoga može smatrati visokokvalitetnim izvorom informacija;
2) grupno mišljenje stručnjaka je blizu pravog rješenja problema.
Ako su te hipoteze točne, tada se rezultati teorije mjerenja i matematičke statistike mogu koristiti za konstrukciju postupaka istraživanja i algoritama obrade.
U drugu klasu spadaju problemi u odnosu na koje je informacijski potencijal znanja nedovoljan da osigura povjerenje u valjanost navedenih hipoteza. Pri rješavanju problema iz ove klase stručnjaci se više ne mogu smatrati “dobrim mjeriteljima”. Stoga je potrebno vrlo pažljivo obraditi rezultate pregleda. Korištenje metoda usrednjavanja koje vrijede za "dobra brojila" u ovom slučaju može dovesti do velikih pogrešaka. Na primjer, mišljenje jednog stručnjaka, koje se jako razlikuje od mišljenja drugih stručnjaka, može se pokazati točnim. U tom smislu, za probleme druge klase treba uglavnom koristiti kvalitativnu obradu.
Opseg primjene metode vještačenja vrlo je širok. Navodimo tipične probleme koji se rješavaju metodom stručnih procjena:
1) sastavljanje popisa mogućih događaja u različitim područjima u određenom vremenskom razdoblju;
2) određivanje najvjerojatnijih vremenskih intervala za pojavu skupa događaja;
3) određivanje ciljeva i zadataka upravljanja, poredajući ih po stupnju važnosti;
4) identifikacija alternativa (opcije za rješavanje problema uz procjenu njihovih preferencija;
5) alternativna raspodjela resursa za rješavanje problema uz procjenu njihove sklonosti;
6) alternativne opcije donošenje odluka u određenoj situaciji uz procjenu svojih preferencija.
Za rješavanje navedenog tipični zadaci Trenutno se koriste različite vrste metoda stručne procjene. Glavne vrste uključuju: upitnike i intervjue; ideja; rasprava; sastanak; operativna igra; scenarij.
Svaki od ovih tipova vještačenja ima svoje prednosti i nedostatke, koji određuju racionalan opseg primjene. U mnogim slučajevima najveći se učinak postiže integriranom primjenom više vrsta pregleda.
Upitnik i scenarij zahtijevaju individualni rad stručnjaka. Intervjuiranje se može provoditi pojedinačno ili sa skupinom stručnjaka. Ostale vrste ispitivanja zahtijevaju kolektivno sudjelovanje stručnjaka u radu. Bez obzira na pojedinačno ili grupno sudjelovanje stručnjaka u radu, preporučljivo je pribaviti informacije od većeg broja stručnjaka. Time je moguće na temelju obrade podataka dobiti pouzdanije rezultate, kao i nove informacije o ovisnosti pojava, događaja, činjenica i stručnih prosudbi, koje nisu eksplicitno sadržane u iskazima vještaka.
Kod korištenja metode vještačenja nastaju problemi. Glavni su: izbor vještaka, provođenje ankete vještaka, obrada rezultata ankete, organiziranje ispitnih postupaka.
1.3. Organizacija vještačenja
Prva faza organiziranja rada na korištenju stručne procjene je priprema i objava dokumenta sa smjernicama koji formulira svrhu rada i glavne odredbe za njegovu provedbu. Ovaj dokument treba odražavati sljedeća pitanja: iskaz eksperimentalnog problema; ciljevi eksperimenta; obrazloženje potrebe za pokusom; Vrijeme obrade; zadaci i sastav skupine upravljanja; odgovornosti i prava grupe; financijska i materijalna potpora za rad.
Za izradu ovog dokumenta, kao i za nadzor cjelokupnog rada, imenuje se voditelj ispita. Povjerava mu se formiranje skupine upravljanja i odgovornost za organizaciju njezina rada.
Nakon formiranja, upravljačka skupina obavlja rad na odabiru ekspertne skupine približno sljedećim redoslijedom: razumijevanje problema koji se rješava; određivanje raspona područja djelovanja vezanih uz problem; određivanje udjela stručnjaka u svakom području djelovanja; određivanje broja stručnjaka u skupini; sastavljanje preliminarnog popisa stručnjaka uzimajući u obzir njihovu lokaciju; analiza kvaliteta stručnjaka i pojašnjenje popisa stručnjaka u skupini; dobivanje suglasnosti stručnjaka za sudjelovanje u radu; sastavljanje konačne liste stručne skupine.
Paralelno s procesom formiranja skupine stručnjaka, upravljačka skupina razvija organizaciju i metodologiju provođenja stručnih razgovora. U ovom slučaju rješavaju se sljedeća pitanja: mjesto i vrijeme ankete; broj i ciljevi krugova istraživanja; anketni obrazac; postupak evidentiranja i prikupljanja rezultata istraživanja; sastav potrebnih dokumenata.
Sljedeća faza rada upravljačke skupine je određivanje organizacije i metodologije obrade anketnih podataka. U ovoj fazi potrebno je odrediti zadatke i vrijeme obrade, postupke i algoritme obrade, snage i sredstva za izvođenje obrade.
U postupku neposrednog provođenja anketiranja stručnjaka i obrade njegovih rezultata, upravljačka skupina provodi niz poslova u skladu s izrađenim planom, prilagođavajući ga po potrebi sadržajno, vremenski i osigurano resursima.
Posljednja faza rada za upravljačku grupu je formaliziranje rezultata rada. U ovoj fazi analiziraju se rezultati stručne procjene; sastavljanje izvješća; rasprava i odobravanje rezultata; podnošenje rezultata rada na odobrenje; upoznavanje s rezultatima ispitivanja organizacija i pojedinaca.
1.4. Odabir stručnjaka
Za provedbu postupka vještačenja potrebno je formirati skupinu vještaka. Opći zahtjev kod formiranja skupine stručnjaka je učinkovito rješavanje problema ispitivanja. Učinkovitost rješavanja problema određena je karakteristikama pouzdanosti ispitivanja i troškovima istog.
Pouzdanost stručne ocjene može se utvrditi samo na temelju praktičnog rješenja problema i analize njegovih rezultata. Korištenje stručnjaka je upravo zbog činjenice da ne postoje drugi načini za dobivanje informacija. Stoga se procjena pouzdanosti ispitivanja može provesti u pravilu samo na temelju aposteriornih (posteksperimentalnih) podataka. Ako se ispitivanje provodi sustavno s približno istim sastavom stručnjaka, tada postaje moguće akumulirati statističke podatke o pouzdanosti rada skupine stručnjaka i dobiti stabilnu brojčanu ocjenu pouzdanosti. Ova se procjena može koristiti kao a priori podatak o pouzdanosti panela stručnjaka za naknadna ispitivanja.
Pouzdanost grupne ekspertne procjene ovisi o ukupnom broju stručnjaka u skupini, udjelu različitih stručnjaka u skupini i karakteristikama stručnjaka.
Utvrđivanje prirode ovisnosti pouzdanosti o navedenim čimbenicima još je jedan problem u postupku odabira stručnjaka.
Težak problem u selekcijskom postupku je formiranje sustava stručnih karakteristika koje značajno utječu na tijek i rezultate ispita. Ove karakteristike trebaju opisivati specifična svojstva stručnjaka i moguće odnose među ljudima koji utječu na pregled. Važan zahtjev za karakteristike stručnjaka je mjerljivost tih karakteristika.
Problem je i organizacija postupka izbora vještaka, tj. određivanje jasnog redoslijeda poslova koji se obavljaju u postupku odabira stručnjaka i potrebnih sredstava za njihovu provedbu.
Maksimalan broj stručnjaka u grupi provjerava se zbog ograničenja financijskih sredstava. Utvrdivši odnos između pouzdanosti, broja stručnjaka i troškova plaćanja, upravljačka skupina prezentira te informacije menadžmentu i formulira moguće alternative odluka. Takve alternative mogu biti ili smanjenje pouzdanosti rezultata stručne procjene na razinu koja osigurava usklađenost s ograničenjem troškova plaćanja stručnjaka ili zadržavanje izvornog zahtjeva za pouzdanošću ispitivanja i povećanje troškova plaćanja stručnjaka.
Sljedeća faza postupka odabira stručnjaka je sastavljanje preliminarne liste stručnjaka. Prilikom sastavljanja ove liste provodi se analiza kvaliteta stručnjaka. Uz uzimanje u obzir kvaliteta vještaka, određuje se njihov smještaj i mogućnost sudjelovanja odabranih specijalista u ispitivanju. Prilikom ocjenjivanja kvaliteta uzima se u obzir mišljenje ljudi koji dobro poznaju stručnjake kandidata.
Nakon sastavljanja popisa vještaka, šalju im se dopisi kojima se pozivaju na ispitivanje. U dopisima se objašnjava svrha ispita, vrijeme održavanja, postupak, opseg rada i uvjeti nagrađivanja. Uz pisma su priloženi obrasci stručnih podataka i samoprocjena sposobnosti. Nakon zaprimanja odgovora stručnjaka, menadžment tim sastavlja konačnu listu stručnjaka.
Nakon sastavljanja i odobrenja liste stručnjacima se šalje poruka o uključivanju u ekspertnu skupinu. Ako se stručno ocjenjivanje provodi metodom upitnika, tada se svim stručnjacima istovremeno s obavijesti o uvrštenju u ekspertnu skupinu šalje upitnik s potrebnim uputama za ispunjavanje. Obavijest vještacima o uključivanju u ispit završava rad izbora vještaka.
1.5. Stručna anketa
Anketa je glavna faza suradnje između menadžment grupe i stručnjaka. Glavni sadržaj ankete je:
Izlaganje problema i postavljanje pitanja stručnjacima;
Informacijska potpora radu stručnjaka;
Izrada sudova, ocjena, prijedloga vještaka;
Zbirka rezultata rada stručnjaka.
Postoje tri vrste problema koji se rješavaju tijekom procesa anketiranja:
Kvalitativna ili kvantitativna procjena navedenih objekata;
Izgradnja novih objekata;
Izgradnja i vrednovanje novih objekata.
U kolektivnom ispitivanju koriste se sljedeće glavne vrste ankete: rasprava, ispitivanje i intervjuiranje, metoda kolektivnog generiranja ideja ili brainstorming.
Upitnici se mogu provoditi sa ili bez povratne informacije. Kod anketiranja s povratnom informacijom, anketiranje stručnjaka provodi se u nekoliko faza, pri čemu se stručnjacima stavlja na znanje neki od rezultata ankete u prethodnoj fazi, uključujući ocjene pojedinih stručnjaka i njihove argumente.
Glavna stvar u organizaciji ankete je osigurati maksimalnu informiranost i maksimalnu kreativnu aktivnost i stručnu neovisnost. Potrebno je nastojati da se svakom stručnjaku, koliko je to moguće, približe sve informacije vezane uz pojavu koja se analizira, a koje su dostupne i stručnjacima i organizatorima istraživanja, a da se stručnjaku pritom ne uskrati kreativna samostalnost i aktivnost.
Međutim, sposobnost stručnjaka za obradu informacija je ograničena. Kao rezultat toga, stručnjak može donijeti odluku bez korištenja svih informacija koje su mu na raspolaganju. Osim toga, nove informacije osoba percipira s određenim unutarnjim otporom i ne utječe odmah na već uspostavljene subjektivne procjene. Odnos prema novim informacijama je povoljniji, a njihovo opažanje i korištenje potpunije ako su prezentirane u razumljivom, svijetlom i kompaktnom obliku.
Od ovih psihološke karakteristike slijedi potreba da se stručnjacima osigura mogućnost evidentiranja pristiglih informacija vođenjem evidencije, korištenjem tehničkih sredstava, kao i potreba da se informacije prethodno obrade i prezentiraju stručnjacima u što uočljivijem obliku.
Potrebno je istaknuti kontradiktornu prirodu razmjene informacija između stručnjaka, budući da dobivanje takvih informacija nosi opasnost od gubitka kreativne samostalnosti u izradi modela objekta od strane stručnjaka. Ovu je kontradikciju nemoguće u potpunosti razriješiti, a pri svakom ispitivanju njegovi organizatori moraju pronaći razuman kompromis, prije svega odabirom vrste istraživanja, oblika i stupnja komunikacije stručnjaka.
Svaki tip ankete ima svoje prednosti i nedostatke u izgradnji razmjene informacija između stručnjaka i organiziranju njihovog samostalnog stvaralaštva. Izbor jedne ili druge vrste ankete određen je mnogim čimbenicima, a glavni su:
Svrha i ciljevi ispita;
Bit i složenost problema koji se analizira;
Cjelovitost i pouzdanost izvornih informacija;
Potreban opseg i pouzdanost informacija dobivenih kao rezultat ankete;
Vrijeme dodijeljeno za anketu i ispitivanje općenito;
Prihvatljiva cijena ankete i pregleda općenito;
Broj stručnjaka i članova menadžerskog tima, njihove karakteristike.
Anketiranje je najučinkovitija i najčešća vrsta ankete, jer omogućuje najbolju kombinaciju informacijske podrške stručnjacima s njihovim samostalnim stvaralaštvom.
Poglavlje 2. FORMALIZACIJA INFORMACIJA I LJESTVA USPOREDBE
Racionalno korištenje informacija dobivenih od stručnjaka moguće je pod uvjetom da se oblikuju u oblik pogodan za daljnje analize u cilju pripreme i donošenja odluka.
Mogućnosti formaliziranja informacija ovise o specifičnostima predmeta koji se proučava, pouzdanosti i potpunosti dostupnih podataka te razini odlučivanja. Oblik prikaza ekspertnih podataka također ovisi o usvojenom kriteriju, na čiji izbor, pak, značajno utječu specifičnosti problematike koja se proučava.
Formalizacija informacija dobivenih od stručnjaka trebala bi biti usmjerena na pripremu rješenja za takve tehničke, ekonomske i poslovne probleme koji se ne mogu u potpunosti matematički opisati, jer su "slabo strukturirani", tj. sadrže nesigurnosti povezane ne samo s mjerenjem, već i sa samom prirodom ciljeva koji se proučavaju, sredstvima za njihovo postizanje i vanjskim uvjetima.
Pri analizi izgleda potrebno je ne samo prikazati u obliku neizravnih procjena dio informacija koje se ne mogu kvantificirati, a ne samo izraziti uz pomoć takvih procjena mjerljive informacije o kojima trenutno nema dovoljno pouzdanih podataka. pripreme odluke. Najvažnije je formalizirati ove informacije na takav način da se donositelju odluka pomogne da odabere jednu ili više radnji koje su najpoželjnije s obzirom na neki kriterij.
Ako je stručnjak sposoban usporediti i ocijeniti moguće opcije akcije, pri čemu svakoj od njih dodjeljuje određeni broj, što znači da ima određeni sustav preferencija. Ovisno o ljestvici na kojoj se te preferencije mogu specificirati, stručne ocjene sadrže više ili manje informacija i imaju različite sposobnosti do formalizacije.
Predmeti ili pojave koji se proučavaju mogu se identificirati ili razlikovati na temelju karakteristika ili čimbenika. Faktor je skup koji se sastoji od najmanje dva elementa koji odražavaju različite razine nekih veličina koje treba razmotriti. Razina nekih čimbenika može se izraziti kvantitativno (u rubljima, postocima, kilogramima itd.) - takvi se čimbenici nazivaju kvantitativni. Razina drugih ne može se izraziti brojevima, oni se nazivaju kvalitativnima.
Čimbenici se konvencionalno dijele na diskretne i kontinuirane. Čimbenici s određenim, obično malim brojem razina su diskretni. Čimbenici za čije razine se smatra da tvore kontinuirani skup nazivaju se kontinuirani. Ovisno o ciljevima i mogućnostima analize, isti čimbenici mogu se tretirati kao diskretni ili kontinuirani.
Razmotrimo osnovne logičke aksiome koji se koriste u ekspertnim metodama pri formaliziranju informacija pomoću različitih ljestvica.
Korištenje nazivne ljestvice predmeti koji se proučavaju mogu se identificirati i razlikovati na temelju tri aksioma identifikacije:
1) ja bilo da postoji j, ili nema j ;
2) ako ja Tamo je j, To j Tamo je ja ;
3) ako ja Tamo je j I j Tamo je k, To ja Tamo je k .
Čimbenici u ovom slučaju djeluju kao asocijativni pokazatelji koji imaju informacije koje se mogu formalizirati u obliku binarnih procjena dvije razine: 1 (identično) ili 0 (različito).
U slučajevima kada se predmeti koji se proučavaju mogu poredati u određeni niz kao rezultat usporedbe, uzimajući u obzir sve značajne čimbenike, redne ljestvice omogućujući uspostavljanje jednakosti ili dominacije.
Pretpostavimo da je potrebno rasporediti u određenom nizu n objekata prema bilo kojem faktoru (kriteriju). Predstavimo ovaj poredak u obliku matrice gdje i J = 1,2,…, n .
Količine uspostavljaju odnose između objekata i mogu se definirati na sljedeći način:
Uspostavimo osnovne aksiome potrebne za usklađivanje s uvjetima reda. Omjer znači da ja poželjno j, mora biti asimetrična, tj. ako je tada i tranzitivna, tj. ako je tada
Omjer znači da ja I j su ekvivalentni naziva se relacija ekvivalencije. Ovaj omjer bi trebao biti
refleksno, tj.
simetričan, tj. ako tada
tranzitivan, tj. ako i tada
Osim toga, ove dvije relacije moraju biti kompatibilne, tj. ako i tada i također, ako i tada
I na kraju, poredak mora biti koherentan, tj. za bilo koji i i j ili ili ili
Korištenje ordinalnih ljestvica omogućuje razlikovanje objekata u slučajevima kada faktor (kriterij) nije eksplicitno naveden, tj. kada ne znamo predznak usporedbe, ali možemo djelomično ili potpuno poredati objekte na temelju sustava preferencija koje stručnjak ima.
Bilo koji set A nazvat ćemo ga uređenim ako za bilo koja dva njegova elementa x I Y utvrđeno je da bilo x prethodio Y, ili Y prethodio x. Ponekad nije moguće uspostaviti strogi prioritet za sve elemente skupa, ali je moguće izvršiti "grupno" sređivanje, kada se poredaju podskupovi ekvivalentnih elemenata. Zatim možemo postaviti zadatak usporedbe i sređivanja tih podskupova.
Korištenje ordinalnih ljestvica omogućuje transformaciju procjena dobivenih od stručnjaka koje odgovaraju svim monotono rastućim funkcijama. Tako se, na primjer, pozitivne procjene mogu zamijeniti njihovim kvadratima, ili logaritmima, ili bilo kojom drugom monotono rastućom funkcijom.
Kako bi formalizirali procjene dobivene od stručnjaka, oni često koriste intervalne ljestvice. Kada se takve ljestvice koriste u te svrhe, mogu se poduzeti gotovo sve konvencionalne statističke mjere. Izuzetak su one mjere koje zahtijevaju poznavanje “prave” nulte točke ljestvice, koja je ovdje uvjetno uvedena.
Intervalne ljestvice sugeriraju mogućnost transformacije ocjena dobivenih na jednoj ljestvici u ocjene na drugoj ljestvici pomoću jednadžbe
Razlike između vrijednosti na intervalnoj skali postaju mjere na skali omjera, tj. na redovnoj numeričkoj ljestvici, jer kao rezultat oduzimanja možete se riješiti konstantnog člana b .
U nizu slučajeva, pri formalizaciji stručnih procjena, koristi se svojstvo aditivnosti, koje je svojstveno samo skali omjera. Prisutnost aditivnosti izražava se sljedećim aksiomima:
1) ako j = a I ja> 0, dakle ja + j > a ;
2) ja + j = j + ja ;
3) ako ja = a I j = b, To ja + j = a + b ;
4) (ja + j) + k = ja + (j + k).
Uobičajena situacija u kojoj je potrebno donijeti odluku s obzirom na aditivnost je da postoji nekoliko (barem dva) kvalitativnih čimbenika. Ako postoji više čimbenika koji karakteriziraju pojedine objekte, postoje mnoga stvarna svojstva i vrste veza između objekata.
Na primjer, čimbenici (indikatori) koji karakteriziraju učinkovitost stvaranja i implementacije nove tehnologije, prema svom objektivnom sadržaju, mogu se podijeliti na tehničke, ekonomske i društvene. S druge strane, ovi čimbenici mogu se grupirati prema njihovoj ulozi u procesu stvaranja i uvođenja nove tehnologije, ističući, primjerice, pokazatelje koji karakteriziraju troškove, kvalitetu, ekonomsku učinkovitost itd.
Ovisno o prirodi i svrsi problema koji se proučava, čimbenici po kojima se objekti razlikuju mogu biti međusobno kvantitativno usporedivi ili neusporedivi, djelomično usporedivi (to jest, ne bilo koji s bilo kojim, već samo neki od njih), poredani po stupnju njihove važnosti itd. .d. Nesumjerljivost različitih čimbenika uzrokovana je ne samo potrebom korištenja različitih mjernih jedinica, već i činjenicom da je svaki čimbenik, izražavajući određeno svojstvo, ujedno i procjena odnosa prema tom svojstvu od strane donositelj odluka.
U praksi upravljanja na svim njegovim razinama često se javljaju situacije kada je potrebno donijeti odluku uzimajući u obzir mnoge čimbenike. Pitanje koje čimbenike treba smatrati najvažnijima ovisi o kvalitativnim karakteristikama predmeta odlučivanja i ciljevima koje ta odluka mora ispuniti.
Na primjer, kada se razmatra nekoliko opcija za plan ili mogućnosti za organizacijske i tehničke mjere, treba uzeti u obzir čimbenike vremena, troškova, tehničkih i društvenih rezultata, ekonomske učinkovitosti itd. Obično se sva raznolikost čimbenika pokušava dovesti do nedvosmislene sveobuhvatne procjene, a najprikladnija i najraširenija takva procjena je monetarna.
Međutim, budući da posljedice svake odluke, a posebno odluke vezane uz znanstveno-tehnološki napredak, nadilaze okvire troškovnih pokazatelja, potrebne su mjere koje karakteriziraju značaj i korisnost pojedinog čimbenika (ili njihovog kompleksa). Takvi složeni mjerači naširoko se koriste u procjeni kvalitete proizvoda, tehničkoj i ekonomskoj razini proizvodnje, u procjeni rezultata aktivnosti znanstvenih organizacija iu nizu drugih zadataka. Iako je pitanje stvaranja dovoljno opravdanog formaliziranog sustava ovakvih brojila još daleko od konačnog rješenja, možemo istaknuti neke zajedničke značajke, pružajući pristup formalizaciji ovog procesa i korištenju jednog ili drugog logičko-matematičkog aparata.
U slučaju kada su svi faktori navedeni na nominalnoj skali, tj. na ovoj ljestvici zadaju određeni atribut a i početni skup elemenata M, a cilj je odabrati podskup elemenata M(a) koji posjeduju taj atribut. U takvim slučajevima, elementi, odnosno njihova svojstva, uspoređuju se sa karakteristikom - standardom, a rezultat - dioba skupa - može se smatrati poredanjem na ljestvici od dva elementa, na kojoj je svaki element dodijeljen rezultat jednak ili nuli ili jedinici.
U slučaju kada su faktori navedeni na ordinalnoj ljestvici ili na nekoliko ordinalnih ljestvica, cilj je poredati elemente izvornog skupa, identificirati, uz pomoć stručnjaka, skriveni poredak za koji se pretpostavlja da je svojstven ovom skupu . Neophodan uvjet Rješenje ovog problema je pretpostavka tranzitivnosti. Što su elementi potpunije poredani, to je lakše primijeniti logičko-matematičke i kombinatorne metode za rješavanje takvih problema.
Ovisno o suštini ili važnosti pojedinog čimbenika, u fazi pripreme i odlučivanja mogu se koristiti različite ljestvice. Čimbenici kao što su troškovi, dobit, vrijeme mogu se procijeniti na ordinalnoj ili intervalnoj ljestvici (u rubljima, danima ili konvencionalnim jedinicama). Za procjenu čimbenika kao što su razdoblje povrata ili komparativna učinkovitost opcija, može se koristiti intervalna ljestvica; kvalitativni ili društveni čimbenici mogu se procijeniti na ordinalnim ili nominalnim ljestvicama.
Poglavlje 3. OBRADA STRUČNIH PROCJENA
3.1. Obrada zadataka
Nakon provedene ankete grupe stručnjaka, rezultati se obrađuju. Početna informacija za obradu su brojčani podaci koji izražavaju preferencije stručnjaka i smisleno obrazloženje tih preferencija. Svrha obrade je dobivanje generaliziranih podataka i novih informacija sadržanih u skrivenom obliku u stručnim procjenama. Na temelju rezultata obrade formira se rješenje problema.
Prisutnost brojčanih podataka i smislenih izjava eksperata dovodi do potrebe korištenja kvalitativnih i kvantitativnih metoda za obradu rezultata grupne ekspertne procjene. Udio ovih metoda bitno ovisi o klasi problema koji se rješavaju stručnom ocjenom.
Cijeli skup problema može se podijeliti u dvije klase. U prvu klasu spadaju problemi za koje postoji dovoljna razina znanja i iskustva, odnosno potreban informacijski potencijal. U rješavanju problema iz ove klase stručnjaci se u prosjeku smatraju dobrim mjeriteljima. Izraz “prosječno dobro” odnosi se na mogućnost dobivanja rezultata mjerenja koji su približni pravim. Za mnoge stručnjake, njihovi se sudovi grupiraju oko prave vrijednosti. Iz toga slijedi da se za obradu rezultata grupne ekspertne procjene problema prve klase mogu uspješno primijeniti metode matematičke statistike temeljene na usrednjavanju podataka.
Druga klasa uključuje probleme za koje još nije prikupljen dovoljan informacijski potencijal. S tim u vezi, stručne prosudbe mogu se međusobno jako razlikovati. Štoviše, prosudba jednog stručnjaka, koja se uvelike razlikuje od drugih mišljenja, može se pokazati istinitom. Očito je da korištenje metoda za usrednjavanje rezultata grupne ekspertne procjene pri rješavanju problema druge klase može dovesti do velikih pogrešaka. Stoga se obrada rezultata ankete stručnjaka u ovom slučaju treba temeljiti na metodama koje ne koriste načela usrednjavanja, već na metodama kvalitativne analize.
S obzirom da su problemi prve klase najčešći u praksi vještačenja, glavna pažnja u ovom poglavlju je usmjerena na metode obrade rezultata ispitivanja ove klase problema.
Ovisno o ciljevima stručne procjene i odabranoj metodi mjerenja, prilikom obrade rezultata istraživanja javljaju se sljedeći glavni zadaci:
1) izrada generalizirane procjene objekata na temelju pojedinačnih stručnih procjena;
2) konstruiranje generalizirane procjene temeljene na parnoj usporedbi objekata od strane svakog stručnjaka;
3) određivanje relativnih težina predmeta;
4) utvrđivanje usklađenosti stručnih mišljenja;
5) utvrđivanje ovisnosti između rangiranja;
6) ocjenu pouzdanosti rezultata obrade.
Zadatak konstruiranja generalizirane procjene objekata na temelju pojedinačnih stručnih procjena javlja se tijekom skupne ekspertne procjene. Rješenje ovog problema ovisi o metodi mjerenja koju koriste stručnjaci.
Pri rješavanju mnogih problema nije dovoljno organizirati objekte prema jednom pokazatelju ili nekom skupu pokazatelja. Poželjno je imati numeričke vrijednosti za svaki objekt koje određuju njegovu relativnu važnost u odnosu na druge objekte. Drugim riječima, za mnoge zadatke potrebno je imati procjene objekata koje ne samo da ih organiziraju, već također omogućuju da se odredi stupanj prednosti jednog objekta nad drugim. Da biste riješili ovaj problem, možete izravno primijeniti metodu izravne procjene. Međutim, isti se problem, pod određenim uvjetima, može riješiti obradom stručnih procjena.
Konzistentnost stručnih mišljenja utvrđuje se izračunavanjem numeričke mjere koja karakterizira stupanj sličnosti pojedinačnih mišljenja. Analiza vrijednosti mjere konzistentnosti pridonosi razvoju ispravne prosudbe o općem stupnju znanja o problemu koji se rješava i identifikaciji grupiranja stručnih mišljenja. Kvalitativna analiza razloga za grupiranje mišljenja omogućuje nam da utvrdimo postojanje različitih pogleda i koncepata, identificiramo znanstvene škole i odredimo prirodu profesionalna djelatnost itd. Svi ti čimbenici omogućuju dublje sagledavanje rezultata ekspertne ankete.
Obradom rezultata stručnog ocjenjivanja moguće je utvrditi ovisnosti između rangiranja različitih stručnjaka i time utvrditi jedinstvo i različitost mišljenja stručnjaka. Važnu ulogu ima i uspostavljanje odnosa između rangiranja na temelju različitih pokazatelja za usporedbu objekata. Identificiranje takvih ovisnosti omogućuje otkrivanje povezanih pokazatelja usporedbe i, možda, njihovo grupiranje prema stupnju povezanosti. Važnost zadaće određivanja ovisnosti za praksu je očita. Na primjer, ako su pokazatelji usporedbe razni ciljevi, a objekti sredstva za postizanje ciljeva, tada nam utvrđivanje odnosa između rangiranja koja poredaju sredstva sa stajališta postizanja ciljeva omogućuje razumno odgovoriti na pitanje u kojoj mjeri postizanje jednog cilja zadanim sredstvima doprinosi ostvarenju drugih ciljeva.
Procjene dobivene obradom su slučajni objekti, pa je jedan od važnih zadataka postupka obrade utvrđivanje njihove pouzdanosti. Rješavanju ovog problema treba posvetiti odgovarajuću pozornost.
Obrada rezultata pregleda je naporan proces. Ručno izvođenje operacija izračuna procjena i pokazatelja njihove pouzdanosti povezano je s velikim troškovima rada, čak i u slučaju rješavanja jednostavnih problema s naručivanjem. U tom smislu, preporučljivo je koristiti računalna tehnologija a posebno računala. Korištenje računala otvara problem razvoja računalnih programa koji implementiraju algoritme za obradu rezultata ekspertize.
3.2. Skupna procjena objekata
U ovom odjeljku razmotrit ćemo algoritme za obradu rezultata stručne procjene više objekata. Neka m ocijenili stručnjaci n objekti po l indikatori. Rezultati procjene prikazuju se u obliku vrijednosti, gdje j– stručni broj, ja- broj objekta, h– broj pokazatelja (znaka) usporedbe. Ako se objekti procjenjuju metodom rangiranja, tada vrijednosti predstavljaju rangove. Ako se procjena objekata provodi metodom izravne procjene ili metodom sekvencijalnog uspoređivanja, tada su vrijednosti brojevi iz određenog segmenta numeričke osi, odnosno točke. Obrada rezultata procjene značajno ovisi o razmatranim metodama mjerenja.
Razmotrimo slučaj kada se vrijednosti dobivaju metodama izravne procjene ili sekvencijalne usporedbe, tj. to su brojevi ili bodovi. Da biste dobili grupnu procjenu objekata u ovom slučaju, možete (koristiti prosječnu vrijednost procjene za svaki objekt
(5.1)
gdje su koeficijenti težine pokazatelja za usporedbu objekata, a su koeficijenti stručnosti. Koeficijenti težine indikatora i sposobnosti objekata su normalizirane vrijednosti
(5.2)
Moguće je odrediti koeficijente težine indikatora stručno. Ako - težinski koeficijent h-ti dani pokazatelj j-tog vještaka, zatim prosječni težinski koeficijent h- pokazatelj za sve stručnjake je jednak
(5.3)
Dobivanje grupne stručne procjene zbrajanjem individualnih procjena s težinama kompetencije i važnosti pokazatelja pri mjerenju svojstava objekata u kardinalnim ljestvicama temelji se na pretpostavci da su aksiomi von Neumann-Morgensternove teorije korisnosti ispunjeni i za pojedinca i za grupu. procjena i uvjeti nerazlučivosti objekata u grupnom odnosu, ako su nerazlučivi u svim pojedinačnim procjenama (parcijalni Paretov princip). U stvarnim problemima ti su uvjeti obično ispunjeni, pa je dobivanje grupne procjene objekata zbrajanjem pojedinačnih stručnih procjena s ponderima uvelike u praksi.
Koeficijenti stručnosti mogu se izračunati iz aposteriornih podataka, odnosno iz rezultata procjene objekta. Glavna ideja ovog izračuna je pretpostavka da se kompetentnost stručnjaka treba procijeniti prema stupnju dosljednosti njihovih procjena s grupnom procjenom objekata.
Algoritam za izračunavanje koeficijenata stručnosti ima oblik ponavljajućeg postupka:
(5.4)
(5.5)
(5.6)
Izračuni počinju od t=1. U formuli (5.4) pretpostavlja se da su početne vrijednosti koeficijenata kompetencije iste i jednake. Zatim, prema formuli (5.4), grupne procjene objekata prve aproksimacije jednake su aritmetičkim prosječnim vrijednostima stručnih procjena
(5.7)
(5.8)
i vrijednost koeficijenata kompetencije prve aproksimacije prema formuli (5.6):
(5.9)
Koristeći koeficijente kompetencije prve aproksimacije, možete ponoviti cijeli proces izračuna koristeći formule (5.4), (5.5), (5.6) i dobiti druge aproksimacije veličina
Ponavljanje rekurentnog postupka za izračunavanje ocjena predmeta i koeficijenata kompetencije prirodno postavlja pitanje njegove konvergencije. Kako bismo razmotrili ovo pitanje, isključujemo varijable iz jednadžbi (5.4), (5.6) i predstavljamo te jednadžbe u vektorskom obliku
gdje su matrice U dimenzije i S dimenzije su jednake
Veličina u jednadžbama (5.10) određena je formulom (5.5).
Ako matrice U I S su nenegativni i nerastavljivi, tada, kao što slijedi iz Perron–Frobeniusovog teorema, prevektori i - konvergiraju prema svojstvenim vektorima matrica U I S, što odgovara maksimalnim svojstvenim vrijednostima ovih matrica
(5.12)
Granične vrijednosti vektora x I k može se izračunati iz jednadžbi:
(5.13)
gdje su maksimalne svojstvene vrijednosti matrica U I S .
Uvjet nenegativnosti matrica U I S lako učiniti izborom nenegativnih elemenata matrice x procjene objekata od strane stručnjaka.
Uvjet nerazgradljivosti matrice U I S praktički ispunjeno, jer ako su te matrice rastavljive, to znači da eksperti i objekti spadaju u neovisne skupine. Štoviše, svaka skupina stručnjaka ocjenjuje samo objekte svoje skupine. Naravno, u ovom slučaju nema smisla primati grupnu ocjenu. Dakle, uvjeti za nenegativnost i nerastavljivost matrica U I S, te su prema tome uvjeti konvergencije postupaka (5.4), (5.5), (5.6) zadovoljeni u praktičnim uvjetima.
Treba napomenuti da je praktično izračunavanje vektora grupne procjene predmeta i koeficijenata kompetencije lakše izvesti pomoću rekurentnih formula (5.4), (5.5), (5.6). Određivanje graničnih vrijednosti ovih vektora pomoću jednadžbe (5.13) zahtijeva korištenje računalne tehnologije.
Razmotrimo sada slučaj kada stručnjaci procjenjuju skup objekata koristeći metodu rangiranja tako da su vrijednosti rangirane. Obrada rezultata rangiranja uključuje konstruiranje generaliziranog rangiranja. Da bismo konstruirali takvo rangiranje, uvodimo konačnodimenzionalni diskretni prostor rangiranja i metriku u tom prostoru. Svako rangiranje skupa objekata j- stručnjak je bod u prostoru poretka.
Rangiranje se može prikazati kao matrica uparenih usporedbi, čiji su elementi definirani na sljedeći način:
Očito, budući da je svaki objekt ekvivalentan samom sebi. Elementi matrice su antisimetrični.
Ako su svi rangirani objekti ekvivalentni, tada su svi elementi matrice uparene usporedbe jednaki nuli. Označit ćemo takvu matricu i pretpostaviti da je točka u prostoru rangiranja koja odgovara matrici ishodište.
Obrnuti redoslijed rangiranih objekata rezultira transpozicijom matrice usporedbe parova.
Metrički kao udaljenost između ja th i j-rangiranje se određuje jedinstveno formulom
ako je zadovoljeno sljedećih 6 aksioma:
1. Nadalje, jednakost je postignuta ako su poredak i identični;
2. 
Štoviše, jednakost se postiže ako se poredak "nalazi između" poretka i. Koncept "leži između" znači da se prosudba o određenom paru objekata u poretku podudara s prosudbom o tom paru ili u, ili u ili vva u
4.
gdje se ne dobiva nekom permutacijom objekata, već istom permutacijom. Ovaj aksiom potvrđuje neovisnost udaljenosti od ponovnog numeriranja objekata.
5. Ako su dva ranga jednaka svugdje osim n-elementni skup elemenata, koji je istovremeno segment obaju rangiranja, tada se može izračunati kao da je rangiranje samo ovih n-predmeti. Segment rangiranja je skup čiji je komplement neprazan i svi elementi tog komplementa su ili ispred ili iza svakog elementa segmenta. Značenje ovog aksioma je da ako su dva rangiranja potpuno dosljedna na početku i kraju segmenta, a razlika leži u redoslijedu prosjeka n-objekata, onda je prirodno pretpostaviti da bi udaljenost između rangiranja trebala biti jednaka udaljenosti koja odgovara rangiranju prosječnih n-predmeti.
6. Minimalna udaljenost je jedan.
Prostor za rangiranje za dva objekta može se prikazati kao tri točke koje leže na istoj ravnoj liniji. Razmaci između točaka su jednaki, a kod tri objekta prostor svih mogućih poretka čini 13 točaka.
Koristeći uvedenu metriku, generalizirani rang definiramo kao točku koja se najbolje slaže s bodovima koji predstavljaju rangiranje stručnjaka. Koncept najboljeg slaganja u praksi se najčešće definira kao medijan i prosječni rang.
Medijan je takva točka u prostoru rangiranja od koje je zbroj udaljenosti do svih točaka - rangiranja stručnjaka - minimalan. Prema definiciji, medijan se izračunava iz uvjeta
Prosječni rang je takav bod, zbroj kvadrata udaljenosti od kojeg do svih točaka – rangiranja stručnjaka – je minimalan. Prosječni plasman se utvrđuje iz uvjeta
Prostor rangiranja je konačan i diskretan, tako da medijan i prosječni rang mogu biti samo neke točke ovog prostora. Općenito, srednji i prosječni rang ne moraju se podudarati ni s jednim rangom stručnjaka.
Ako se uzme u obzir kompetentnost stručnjaka, tada se medijan i prosječni rang određuju iz uvjeta:
gdje su koeficijenti stručnosti.
Ako su objekti rangirani prema nekoliko pokazatelja, onda se za svakog eksperta prvo odredi medijan za sve indikatore, a zatim se izračuna medijan za više eksperata:
(j
=1,2,…,m);
gdje su koeficijenti pondera indikatora.
Glavni nedostatak određivanja generaliziranog rangiranja u obliku medijana ili prosječnog rangiranja je složenost izračuna. Prirodni način pronalaženja ili pretraživanja svih točaka prostora rangiranja je neprihvatljiv zbog vrlo brzog povećanja uniformnosti prostora s povećanjem broja objekata i posljedično povećanjem složenosti izračuna. Možete reducirati problem traženja na određeni problem cjelobrojnog programiranja. Međutim, to ne smanjuje računalne poteškoće vrlo učinkovito.
Nepodudarnost u generaliziranom poretku za različite kriterije javlja se kada je broj stručnjaka mali, a njihove procjene nedosljedne. Ako su mišljenja stručnjaka bliska, tada će se generalizirani rangovi temeljeni na kriterijima srednje i prosječne vrijednosti podudarati.
Poteškoće u izračunavanju medijana ili prosječnog rangiranja dovele su do potrebe da se koristi više jednostavnih načina konstruiranje općeg rangiranja.
Jedna od tih metoda je metoda sume rangova.
Ova se metoda sastoji od rangiranja objekata prema zbroju rangova koje je svaki objekt dobio od svih stručnjaka. Zbrojevi se sastavljaju za matricu rangiranja
Da biste uzeli u obzir kompetencije stručnjaka, dovoljno je pomnožiti svaki ja- rang na koeficijentu kompetencije j th stručnjak U ovom slučaju, izračunavanje zbroja rangova za ja objekt se proizvodi pomoću sljedeće formule:
(ja =1,2,…,n).
Generalizirano rangiranje, uzimajući u obzir kompetencije stručnjaka, temelji se na slaganju zbroja rangova za sve objekte.
Treba napomenuti da je konstruiranje generaliziranog rangiranja na temelju zbroja rangova ispravan postupak ako se rangovi dodjeljuju kao mjesta objekata u obliku prirodnih brojeva 1, 2, ..., n. Ako rangove dodjeljujete na proizvoljan način, poput brojeva na ljestvici reda, tada zbroj rangova, općenito govoreći, ne održava uvjet monotonosti transformacije i, prema tome, možete dobiti različite generalizirane rangove za različita preslikavanja objekata na brojevni sustav. Numeriranje lokacija objekata može se vršiti samo prirodnim brojevima. Stoga, uz dobro slaganje među stručnjacima, konstruiranje generaliziranog poretka korištenjem metode zbroja rangova daje rezultate u skladu s rezultatima izračuna medijana.
Još jedan teoretski prihvatljiviji pristup konstruiranju generaliziranog rangiranja je prijelaz s matrice rangiranja na matricu usporedbe po parovima i izračunavanje svojstvenog vektora koji odgovara maksimalnoj svojstvenoj vrijednosti ove matrice. Objekti su poredani prema veličini komponenti svojstvenog vektora.
3.3. Ocjenjivanje konzistentnosti stručnih mišljenja
Kod rangiranja objekata stručnjaci se obično ne slažu oko problema koji se rješava. S tim u vezi, postoji potreba za kvantificiranjem stupnja stručnog slaganja. Dobivanje kvantitativne mjere konzistentnosti stručnih mišljenja omogućuje razumnije tumačenje razloga razilaženja u mišljenjima.
Trenutno su poznate dvije mjere slaganja između mišljenja skupine stručnjaka: koeficijent disperzije i entropije.
Koeficijent disperzije konkordancije. Razmotrite matricu rezultata rangiranja n objekata po grupi m stručnjaci ( j =1,…,m ; ja =1,…,n), gdje je dodijeljen rang j th stručnjak ja-ti objekt. Sastavimo zbrojeve rangova za svaki stupac. Kao rezultat, dobivamo vektor s komponentama
(ja=1,2,…,n). (5.14)
Količine smatramo realizacijama slučajne varijable i nalazimo procjenu varijance. Kao što je poznato, optimalna procjena disperzije prema kriteriju minimalne srednje kvadratne pogreške određena je formulom:
, (5.15)
gdje je procjena matematičkog očekivanja jednaka
Koeficijent disperzije konkordancije definiran je kao omjer procjene disperzije (5.15) i maksimalne vrijednosti ove procjene
Koeficijent podudarnosti varira od nule do jedinice jer.
Izračunajmo maksimalnu vrijednost procjene varijance za slučaj nepostojanja povezanih rangova (svi objekti su različiti). Pokažimo najprije da procjena matematičkog očekivanja ovisi samo o broju objekata i broju stručnjaka. Zamjenom vrijednosti iz (5.14) u (5.16) dobivamo
Razmotrimo prvo sažeto ja na fiksnom j. Ovo je zbroj rangova za j th stručnjak. Budući da stručnjak koristi prirodne brojeve od 1 do n, tada, kao što je poznato, zbroj prirodnih brojeva od 1 do n jednak
(5.19)
Zamjenom (5.19) u (5.18) dobivamo
(5.20)
Dakle, prosječna vrijednost ovisi samo o broju stručnjaka m i broj objekata n .
Kako bismo izračunali najveću vrijednost procjene disperzije, zamijenimo vrijednost iz (5.14) u (5.15) i kvadriramo binom u zagradama. Kao rezultat dobivamo
(5.21)
S obzirom da iz (5.18) slijedi
dobivamo
(5.22)
Maksimalna vrijednost disperzije postiže se na najveća vrijednost prvi izraz u uglatim zagradama. Vrijednost ovog pojma bitno ovisi o rasporedu redova - prirodnih brojeva u svakom redu ja. Neka, na primjer, sve m stručnjaci su svima dali isti rang n objekti. Tada će svaki redak matrice sadržavati identične brojeve. Stoga, zbrajanje redova u svakoj ja-u linija daje m- višestruko ponavljanje ja-ro brojevi:
Kvadriranjem i zbrajanjem preko ja, dobivamo vrijednost prvog člana u (5.22):
(5.23)
Sada pretpostavimo da stručnjaci daju različita rangiranja, na primjer, za slučaj n =m svi eksperti dodjeljuju različite rangove jednom objektu. Zatim
Uspoređujući ovaj izraz sa m =n, uvjeravamo se da je prvi član u uglatim zagradama formule (9) jednak drugom članu i, prema tome, procjena varijance je nula.
Dakle, slučaj potpune podudarnosti rangiranja stručnjaka odgovara maksimalnoj vrijednosti procjene disperzije. Zamjenom (5.23) u (5.22) i provođenjem transformacija dobivamo
(5.24)
Uvedimo notaciju
(5.25)
Koristeći (5.25), zapisujemo ocjenu disperzije (5.15) u obliku
Zamjenom (5.24), (5.25), (5.26) u (5.17) i smanjenjem za faktor ( n-1), pišemo konačni izraz za koeficijent podudarnosti
(5.27)
Ova formula određuje koeficijent podudarnosti za slučaj nepostojanja povezanih rangova.
Ako postoje povezani rangovi u rangiranju, tada najveća vrijednost varijance u nazivniku formule (5.17) postaje manja nego u nedostatku povezanih rangova. Može se pokazati da se u prisutnosti povezanih rangova koeficijent podudarnosti izračunava formulom:
(5.28)
(5.29)
U formuli (5.28) - pokazatelj povezanih rangova u j rangiranje, je broj grupa jednakih rangova u j rangiranje, - broj jednakih rangova u k-skupina povezanih rangova pri rangiranju j th stručnjak. Ako nema odgovarajućih rangova, tada je =0,=0 i, prema tome, =0. U ovom slučaju formula (5.28) se podudara s formulom (5.27).
Koeficijent podudarnosti jednak je 1 ako su sve ocjene stručnjaka iste. Koeficijent podudarnosti je nula ako su svi rangovi različiti, tj. ne postoji apsolutno nikakva slučajnost.
Koeficijent podudarnosti, izračunat pomoću formule (5.27) ili (5.28), procjena je stvarne vrijednosti koeficijenta i stoga je slučajna varijabla. Da bi se odredila važnost procjene koeficijenta podudarnosti, potrebno je poznavati raspodjelu frekvencija za različita značenja broj stručnjaka m i broj objekata n. Dodjela frekvencija za W na i izračunato u . Za velike vrijednosti m I n Možete koristiti dobro poznate statistike. S brojem objekata n>7 značajnost koeficijenta podudarnosti može se procijeniti korištenjem kriterija. Veličina Wm (n -1 ) ima distribuciju sa v=n–1 stupnjeva slobode.
U prisutnosti povezanih redova, distribucija sa v=n-1 stupanj slobode ima količinu:
(5.30)
Entropijski koeficijent podudarnosti određuje se formulom (koeficijent slaganja):
Gdje N– entropija, izračunata formulom
(5.32)
a je maksimalna vrijednost entropije. U formuli za entropiju – procjene vjerojatnosti j- dodijeljen rang ja-ti objekt. Ove procjene vjerojatnosti izračunavaju se kao omjer broja stručnjaka koji su dodijelili rang objektu j na ukupan broj stručnjaka.
Maksimalna vrijednost entropije postiže se jednako vjerojatnom raspodjelom rangova, tj. kada. Zatim
Zamjenom ove relacije u formulu (5.32) dobivamo
(5.35)
Koeficijent slaganja varira od nula do jedan. Kada je raspored objekata po rangu jednako vjerojatan, jer u ovom slučaju . Ovaj slučaj može biti uzrokovan ili nemogućnošću rangiranja objekata prema formuliranom skupu pokazatelja ili potpunom nedosljednošću stručnih mišljenja. Pri , što se postiže pri nultoj entropiji ( H=0), svi eksperti daju isti rang. Doista, u ovom slučaju, za svaki fiksni objekt, svi stručnjaci mu dodjeljuju isti rang j, dakle, , a Stoga i H =0.
Usporedna procjena koeficijenata podudarnosti disperzije i entropije pokazuje da ti koeficijenti daju približno jednaku ocjenu slaganja eksperata bliskog ranga. Međutim, ako je, na primjer, cijela skupina stručnjaka bila podijeljena u svojim mišljenjima u dvije podskupine, a poredak u tim podskupinama je suprotan (direktan i obrnut), tada će koeficijent disperzije podudarnosti biti jednak nuli, a entropija koeficijent podudarnosti bit će jednak 0,7. Dakle, entropijski koeficijent podudarnosti omogućuje nam da zabilježimo činjenicu podjele mišljenja u dvije suprotstavljene skupine. Količina izračuna za koeficijent podudarnosti entropije je nešto veća nego za koeficijent podudarnosti disperzije.
3.4. Rukovanje uparenim usporedbama objekata
Prilikom rješavanja problema procjene veliki broj objekata (rangiranje, određivanje relativnih težina, bodovanje), poteškoće psihološke prirode nastaju zbog percepcije stručnjaka o mnogim svojstvima predmeta. Stručnjaci mogu relativno lako riješiti problem parne usporedbe objekata. Postavlja se pitanje: kako dobiti ocjenu cjelokupnog skupa objekata na temelju rezultata parne usporedbe, bez nametanja uvjeta tranzitivnosti? Razmotrimo algoritam za rješavanje ovog problema. Neka m stručnjaci ocjenjuju sve parove objekata, dajući brojčanu ocjenu
(5.36)
Ako su se pri ocjenjivanju para stručnjaka izjasnili u korist preferencije stručnjaka, a izjasnili se suprotni stručnjaci, te stručnjaci smatraju da su ti objekti ekvivalentni, tada je procjena matematičkog očekivanja slučajne varijable jednaka
(5.37)
Ukupan broj stručnjaka jednak je zbroju
(5.38)
Određivanjem odavde i zamjenom u (5.37), dobivamo
(5.39)
Očito je da skup vrijednosti tvori matricu na temelju koje je moguće konstruirati rangiranje svih objekata i odrediti koeficijente relativne važnosti objekata.
Uvedimo vektor koeficijenata relativne važnosti objekata reda t sa sljedećom formulom:
gdje je matrica matematičkih očekivanja procjena parova objekata, 
- vektor koeficijenata relativne važnosti objekata naloga t
.
Vrijednost je
(5.41)
Koeficijenti relativne važnosti prvog reda su relativne sume elemenata retka matrice x. Zaista, vjerujući t=1, iz (5.40) dobivamo
(5.42)
Koeficijenti relativne važnosti drugog reda ( t=2) postoje relativne sume elemenata retka matrice X 2 .
(5.43)
Ako je matrica x je nenegativan i nerastavljiv, tada kako se red povećava, količina konvergira maksimalnoj svojstvenoj vrijednosti matrice x
a vektor koeficijenata relativne važnosti objekata teži svojstvenom vektoru matrice x, što odgovara maksimalnoj svojstvenoj vrijednosti
Određivanje svojstvenih vrijednosti i svojstvenih vektora matrice provodi se rješavanjem algebarske jednadžbe
gdje je E matrica identiteta, i sustavi linearnih jednadžbi
Gdje k– svojstveni vektor matrice x, što odgovara maksimalnoj svojstvenoj vrijednosti. Komponente svojstvenog vektora su koeficijenti relativne važnosti objekata, mjereni na skali omjera.
S praktičnog gledišta, lakše je izračunati koeficijente relativne važnosti objekata pomoću sekvencijalnog postupka prema formuli (5.40) s t=1, 2, ... Kao što iskustvo pokazuje, dovoljna su 3-4 uzastopna izračuna da se dobiju vrijednosti i k, blizu graničnih vrijednosti određenih jednadžbama (5.46), (5.47).
Matrica je nenegativna jer su svi njeni elementi (5.39) nenegativni. Matrica se naziva nerazgradivom ako se ne može svesti na trokutasti oblik preuređivanjem redaka (istoimenih redaka i stupaca)
(5.48)
gdje su nerazložive podmatrice matrice x. Matrična reprezentacija x u obliku (5.48) znači podjelu objekata na l dominantni skupovi
Na 1 =n matrica x je nerastavljiv, tj. postoji samo jedan dominantni skup koji koincidira s originalnim skupom objekata. Raspadljivost matrice x znači da postoji veliko neslaganje stručnjaka u procjeni predmeta.
Ako je matrica x je nerastavljiv, tada izračun koeficijenata relativne važnosti omogućuje određivanje koliko je puta jedan objekt superioran drugom objektu u smislu uspoređivanih pokazatelja. Izračunavanje koeficijenata relativne važnosti objekata omogućuje vam da istovremeno konstruirate rangiranje objekata. Objekti su rangirani tako da se prvi objekt smatra objektom s najvećim koeficijentom relativne važnosti. Potpuni poredak određen je nizom nejednakosti
iz čega slijedi
Ako je matrica X raščlanljiva, tada se koeficijenti relativne važnosti mogu odrediti samo za svaki skup. Za svaku matricu određuju se maksimalna svojstvena vrijednost i odgovarajući svojstveni vektor. Komponente svojstvenog vektora su koeficijenti relativne važnosti objekata uključenih u skup. Pomoću ovih koeficijenata rangiraju se objekti danog skupa. Općenito rangiranje objekata daje se relacijom
Dakle, ako matrica x je nerastavljiv, tada je na temelju rezultata parne usporedbe objekata moguće izmjeriti preferenciju objekata na ljestvici odnosa i na ljestvici reda (rangiranja). Ako matrica x razloživ, tada je moguće samo rangiranje objekata.
Treba napomenuti da se relacija preferencija može izraziti bilo kojim pozitivnim brojem S. U ovom slučaju uvjet mora biti ispunjen Konkretno, možete birati S=2 tako da ako , onda ako tada i ako , onda .
3.5. Određivanje odnosa između rangiranja
Prilikom obrade rezultata rangiranja mogu se pojaviti problemi u određivanju odnosa između rangiranja dvaju stručnjaka, povezanosti između ostvarenja dva različita cilja pri rješavanju istog skupa problema ili odnosa između dvije karakteristike.
U tim slučajevima mjera odnosa može biti koeficijent korelacije ranga. Karakteristika odnosa između više rangiranja ili ciljeva bit će matrica koeficijenata korelacije ranga. Poznati su koeficijenti korelacije ranga Spearman i Kendall.
Spearmanov koeficijent korelacije ranga određen je formulom:
gdje je moment međusobne korelacije prvog i drugog ranga, a disperzija tih rangova. Na temelju ova dva rangiranja, procjene momenta međusobne korelacije i disperzije izračunavaju se pomoću formula:
(5.51)
(5.52)
Gdje n– broj rangiranih objekata, – rangovi u prvoj odnosno drugoj rang-listi, – prosječni rangovi u prvoj odnosno drugoj rang-listi. Prosječne procjene ranga određuju se formulama:
(5.53)
Izračunajmo procjene prosječnih rangova i varijanci pod pretpostavkom da ne postoje povezani rangovi u rangiranju, tj. oba rangiranja daju striktan poredak objekata. U ovom slučaju, prosječni rangovi (5,53) su zbrojevi prirodnih brojeva od jedan do n, podjeljeno sa n. Stoga su prosječni rangovi za obje rang liste isti i jednaki
(5.54)
Pri izračunavanju procjena varijance napominjemo da ako otvorimo zagrade u formulama (5.52), tada će ispod znaka zbroja biti prirodni brojevi i njihovi kvadrati. Dva ranga mogu se međusobno razlikovati samo permutacijom rangova, ali zbroj prirodnih brojeva i njihovih kvadrata ne ovisi o redoslijedu (permutaciji) članova. Posljedično, varijance (5,52) za bilo koja dva rangiranja (u nedostatku povezanih rangova) bit će iste i jednake
(i=1,2). (5,55)
Zamjenom vrijednosti iz (5.51) i (5.55) u formulu (5.50) dobivamo procjenu koeficijenta korelacije Spearmanovog ranga
(5.56)
Za praktične izračune prikladnije je koristiti drugu formulu za Spearmanov koeficijent korelacije. Može se dobiti iz (5.56) ako koristimo identitet
U jednakosti (5.57) prva dva zbroja na desnoj strani, kao što slijedi iz izraza (5.55), su identična i jednaka
Zamjenom vrijednosti zbroja iz (5.57) u formulu (5.56) i korištenjem jednakosti (5.58), dobivamo sljedeću formulu za Spearmanov koeficijent korelacije ranga, pogodnu za izračune:
(5.59)
Spearmanov koeficijent korelacije kreće se od –1 do +1. Jednakost do jedan se postiže, kao što slijedi iz formule (5.59), s identičnim rangiranjem, odnosno kada se Vrijednost javlja sa suprotnim rangiranjem (izravno i obrnuto rangiranje). Kada je koeficijent korelacije jednak nuli, rangiranje se smatra linearno neovisnim.
Procjena koeficijenta korelacije, izračunata pomoću formule (5.59), je slučajna varijabla. Da bi se odredila značajnost ove procjene, potrebno je postaviti vrijednost vjerojatnosti, odlučiti o značajnosti koeficijenta korelacije i odrediti vrijednost praga pomoću približne formule
(5.60)
Gdje n– broj objekata, - funkcija inverzna funkciji
za koje postoje tablice. Nakon izračuna vrijednosti praga, procjena koeficijenta korelacije smatra se značajnom ako.
Da biste odredili značaj procjene Spearmanova koeficijenta, možete koristiti Studentov test, budući da vrijednost
približno raspodijeljen prema Studentovom zakonu sa n – 2 stupnja slobode.
Ako postoje povezani rangovi na ljestvici, tada se Spearmanov koeficijent izračunava pomoću sljedeće formule:
(5.62)
gdje je procjena koeficijenta korelacije Spearmanovog ranga, izračunata pomoću formule (5.59), a vrijednosti su
(5.63)
U ovim formulama, broj različitih pridruženih rangova u prvom i drugom poretku.
Kendallov koeficijent korelacije ranga u nedostatku povezanih rangova određuje se formulom:
Gdje n– broj objekata, - rangovi objekata, znak x– funkcija jednaka
Usporedna procjena koeficijenata korelacije ranga Spearman i Kendall pokazuje da se Spearman koeficijenti izračunavaju pomoću jednostavnije formule. Osim toga, Spearmanov koeficijent daje točniji rezultat, jer je to optimalna procjena koeficijenta korelacije prema kriteriju minimalne srednje kvadratne pogreške.
Slijedi da je u praktičnim izračunima korelacijske ovisnosti rangiranja poželjno koristiti Spearmanov koeficijent korelacije ranga.
ZAKLJUČAK
Dinamičnost i novost suvremenih nacionalnih ekonomskih problema, mogućnost pojave različitih čimbenika koji utječu na učinkovitost odluka, zahtijevaju da se te odluke donose brzo i da u isto vrijeme budu dobro obrazložene. Iskustvo, intuicija, osjećaj perspektive, u kombinaciji s informacijama, pomažu stručnjacima da točnije odaberu najvažnije ciljeve i pravce razvoja, pronađu najbolje mogućnosti za rješavanje složenih znanstvenih, tehničkih i socioekonomskih problema u uvjetima u kojima nema informacija o rješavanje sličnih problema u prošlosti.
Korištenje metode stručnih procjena pomaže formalizirati postupke prikupljanja, sažimanja i analize mišljenja stručnjaka kako bi se pretočila u oblik koji je najprikladniji za donošenje informirane odluke.
No treba napomenuti da metoda stručnih procjena ne može zamijeniti ni administrativne ni planske odluke, već samo omogućuje dopunu informacija potrebnih za pripremu i donošenje takvih odluka. Široka uporaba stručnih procjena legitimna je samo tamo gdje je nemoguće upotrijebiti preciznije metode za analizu budućnosti.
Ekspertne metode se stalno razvijaju i usavršavaju. Glavni pravci ovog razvoja određeni su brojnim čimbenicima, uključujući želju za proširenjem opsega primjene, povećanjem stupnja korištenja matematičkih metoda i elektroničke računalne tehnologije, kao i pronalaženje načina za uklanjanje nedostataka u nastajanju.
Unatoč uspjesima postignutim posljednjih godina u razvoju i praktičnoj primjeni metode ekspertne procjene, postoji niz problema i zadataka koji zahtijevaju daljnje metodološko istraživanje i praktičnu provjeru. Potrebno je poboljšati sustav odabira stručnjaka, povećati pouzdanost karakteristika grupnog mišljenja, razviti metode za provjeru valjanosti procjena i proučavati skrivene razloge koji smanjuju pouzdanost procjena stručnjaka.
Međutim, i danas su stručne procjene u kombinaciji s drugim matematičkim i statističkim metodama važan alat za unapređenje upravljanja na svim razinama.
BIBLIOGRAFIJA:
2. Beklešev V.K., Zavlin P.N. Norme rada u istraživačkim institutima i projektnim biroima. M.: Ekonomija, 1973. 203 str.
10. Dobrov G.M., Ershov Yu.V., Levin E.I., Smirnov L.P. Stručne procjene u znanstvenom i tehničkom predviđanju. Kijev: Naukova Dumka, 1974. 263 str.
11. Evlanov L.G. Odlučivanje u uvjetima neizvjesnosti. M.: IUNKh, 1976. 196 str.
12. Evlanov L.G., Kutuzov V.A. Stručne procjene u menadžmentu. M.: Ekonomija, 1978. 133 str.
13. Kardanskaya N. Donošenje upravljačkih odluka. M.: JEDINSTVO, 1999. 407 str.
14. Kemeny D., Snell D. Kibernetsko modeliranje. M.: Sovjetski radio, 1972. 234 str.
15. Kravčenko T.K. Proces donošenja planskih odluka. M.: Ekonomija, 1974. 183 str.
16. Mirkin B.G. Problem grupnog izbora. M.: Nauka, 1974. 256 str. . 17. Mikheev V.I. Socijalni i psihološki aspekti menadžmenta. Stil i metode rada voditelja. M.: Mlada garda, 1975. 181 str.
18. Pfanzagl I. Teorija mjerenja. M.: Mir, 1976. 278 str.
19. Tikhomirov Yu.A. Odluka uprave. M.: Nauka, 1996. 278 str.
20. Fedorenko N.P. Ekonomska optimizacija. M.: Nauka, 1977. 236 str.
21. Yampolsky S.M., Lisichkin V.A. Predviđanje znanstvenog i tehnološkog napretka. M.: Ekonomija, 1974. 302 str.
STRUČNE METODE ODLUČIVANJA
Odluke se mogu donositi ili na temelju objektivnih podataka (uključujući korištenje metoda optimizacije i probabilističkih statističkih modela), ili na temelju mišljenja stručnjaka (stručnjaka). U poslovima strateškog i operativnog upravljanja, tehničke i ekonomske analize, osiguranja sigurnosti okoliša, upravljanja okolišem i zaštite okoliša i dr. Konstantno se koriste razne metode stručne procjene. O njima se govori u ovom poglavlju.
Osnovne ideje metoda vještačenja
Primjeri metoda vještačenja. Kako će se gospodarsko okruženje mijenjati tijekom vremena? Što će biti s prirodnim okolišem za deset godina? Kako će se promijeniti ekološka situacija? Hoće li biti osigurana ekološka sigurnost industrijske proizvodnje ili će se pustinja koju je stvorio čovjek početi širiti uokolo? Dovoljno je razmisliti o ovim formulacijama prirodnih pitanja, analizirati kako smo prije deset ili čak i više od dvadeset godina zamišljali današnjicu da bismo shvatili da stopostotno pouzdane prognoze jednostavno ne mogu postojati. Umjesto izjava s konkretnim brojkama, možete očekivati samo kvalitativne procjene. Ipak, mi, menadžeri, ekonomisti, inženjeri, moramo donositi odluke, primjerice, o ekološkim i drugim projektima i investicijama čije će se posljedice osjetiti za deset, dvadeset itd. godine. Što da napravim? Ostaje da se okrenemo metodama stručnih procjena. Koje su to metode?
Apsolutno je neosporno da je za donošenje informiranih odluka potrebno osloniti se na iskustvo, znanje i intuiciju stručnjaka. Nakon Drugog svjetskog rata u okviru kibernetike, teorije upravljanja, upravljanja i operacijskih istraživanja počinje se razvijati samostalna disciplina - teorija i praksa vještačenja.
Metode vještačenja su metode organizacije rada sa stručnjacima specijalistima i obrade vještačenja. Ta su mišljenja obično izražena dijelom u kvantitativnom, a dijelom u kvalitativnom obliku. Stručna istraživanja provode se s ciljem pripreme informacija za donošenje odluka od strane donositelja odluka (podsjećamo, donositelj odluke je donositelj odluke). Za obavljanje poslova metodom ekspertnih procjena osniva se Radna skupina (skraćeno WP) koja u ime donositelja odluka organizira aktivnosti stručnjaka objedinjenih (formalno ili suštinski) u stručno povjerenstvo (EK). ).
Stručne ocjene su pojedinac I kolektivni. Individualne procjene- To su procjene jednog specijaliste. Na primjer, profesor samostalno daje ocjenu učeniku, a doktor daje dijagnozu pacijentu. No, u složenim slučajevima bolesti ili prijetnje izbacivanjem studenta zbog loših studija, obraćaju se kolektivni mišljenje – simpozij liječnika ili komisija nastavnika. Slično je i u vojsci. Obično zapovjednik sam donosi odluku. Ali u teškim i odgovornim situacijama održava se vojno vijeće. Jedan od najpoznatijih primjera te vrste je vojno vijeće 1812. u Filima, na kojem je pod predsjedanjem M.I. Kutuzova, odlučeno je pitanje: "Trebamo li ili ne trebamo dati Francuzima bitku u blizini Moskve?"
Još jedan jednostavan primjer stručnih procjena je procjena brojeva u KVN-u. Svaki od članova žirija podiže šperploču sa svojim rezultatom, a tehnički radnik izračunava aritmetičku prosječnu ocjenu, koja se objavljuje kao kolektivno mišljenje žirija (u nastavku ćemo vidjeti da je ovaj pristup netočan sa stajališta teorije mjerenja). ).
U umjetničkom klizanju postupak postaje kompliciraniji – prije prosjeka najveći i najmanji rezultati se odbacuju. To se radi kako ne bi došlo u iskušenje precijeniti jednog sportaša (na primjer, sunarodnjaka) ili podcijeniti drugog. Takve ocjene koje oštro odskaču od općeg niza bit će odmah odbačene.
U odabiru se često koriste stručne procjene, na primjer:
Jedna verzija tehničkog sredstva koja će se lansirati u seriju od nekoliko uzoraka,
Grupe astronauta od mnogih kandidata,
Skup istraživačkih projekata za financiranje iz mase prijava,
Korisnici ekoloških kredita među mnogima koji žele,
Prilikom odabira investicijski projekti za implementaciju među predstavljenima itd.
Postoje mnoge metode za dobivanje stručnih procjena. U nekima rade sa svakim stručnjakom posebno, on niti ne zna tko je još stručnjak, pa izražava svoje mišljenje bez obzira na autoritete. U drugima se okupljaju stručnjaci kako bi pripremili materijale za donositelje odluka, a stručnjaci međusobno raspravljaju o problemu, uče jedni od drugih, a netočna mišljenja se odbacuju. U nekim je metodama broj stručnjaka fiksan i takav da statističke metode provjere dosljednosti mišljenja, a potom i njihova prosjeka, omogućuju donošenje informiranih odluka. U drugima, broj stručnjaka raste tijekom procesa ispitivanja, na primjer, kada se koristi metoda "grude snijega" (više o tome kasnije).
Nema ništa manje metoda za obradu stručnih odgovora, uključujući one koji su vrlo matematički i kompjuterizirani. Mnogi od njih temelje se na dostignućima statistike objekata nenumeričke prirode i drugim suvremenim metodama primijenjene statistike.
Jedna od najpoznatijih metoda vještačenja je Delphi metoda. Naziv je dobio po povezanosti s drevnim običajem obraćanja delfskom hramu radi dobivanja podrške pri donošenju odluka. Nalazio se na izlazu otrovnih vulkanskih plinova. Svećenice hrama, nakon što su udahnule otrov, počele su proricati, izgovarajući nerazumljive riječi. Posebni “prevoditelji” - svećenici hrama - tumačili su ove riječi i odgovarali na pitanja hodočasnika koji su dolazili sa svojim problemima. Prema predaji, kažu da se delfski hram nalazio u Grčkoj. Ali tamo nema vulkana. Navodno je bio u Italiji - u blizini Vezuva ili Etne, a sama opisana predviđanja dogodila su se u 12.-14. To proizlazi iz najvišeg dostignuća moderne povijesne znanosti - nove statističke kronologije.
U SAD-u šezdesetih godina prošlog stoljeća Delphi metodom nazivali su ekspertni postupak za predviđanje znanstvenog i tehnološkog razvoja. U prvom krugu stručnjaci su imenovali vjerojatne datume za određena buduća postignuća. U drugom krugu svaki stručnjak se upoznao s prognozama svih ostalih. Ako se njegova prognoza jako razlikovala od prognoza opće populacije, zamoljen je da objasni svoj stav, a često je mijenjao svoje procjene, približavajući se prosječnim vrijednostima. Ove prosječne vrijednosti dane su kupcu kao grupno mišljenje. Moram to reći pravi rezultati istraživanje se pokazalo prilično skromnim - iako je datum američkog slijetanja na Mjesec bio predviđen s točnošću od mjesec dana, sve druge prognoze su se izjalovile - hladna termonuklearna fuzija i lijek protiv raka u dvadesetom stoljeću. čovječanstvo nije čekalo.
Međutim, sama tehnika se pokazala popularnom - tijekom sljedećih godina korištena je najmanje 40 tisuća puta. Prosječna cijena ekspertne studije metodom Delphi je 5 tisuća američkih dolara, ali u nekim slučajevima bilo je potrebno potrošiti veće iznose - do 130 tisuća dolara.
Nešto izvan glavne struje stručnih procjena leži metoda skripte, prvenstveno se koristi za stručne prognoze. Razmotrimo glavne ideje tehnologije scenarijskih stručnih prognoza. Okolišno ili socioekonomsko predviđanje, kao i svako predviđanje općenito, može biti uspješno samo pod određenom stabilnošću uvjeta. Međutim, odluke vlasti, pojedinaca i drugi događaji mijenjaju uvjete, a događaji se odvijaju drugačije od očekivanog. Posve je očito da se nakon prvog kruga predsjedničkih izbora 1996. o daljnjem razvoju događaja moglo govoriti samo u okvirima scenarija: ako u drugom krugu pobijedi B.N. Jeljcina, onda će se dogoditi to i to ako pobijedi G.A. Zyuganov, onda će se događaji odvijati ovako i onako.
Metoda scenarija nužna je ne samo u društveno-ekonomskom ili ekološkom području. Primjerice, pri izradi metodološke, programske i informacijske potpore analiza rizika projektima kemijske tehnologije, potrebno je sastaviti detaljan katalog scenarija nesreća povezanih s istjecanjem otrovnih tvari kemijske tvari. Svaki od ovih scenarija opisuje nesreću svoje vrste, sa svojim individualnim podrijetlom, razvojem, posljedicama i mogućnostima prevencije.
Dakle, metoda scenarija je metoda dekompozicije problema predviđanja, koja uključuje identificiranje skupa pojedinačnih opcija za razvoj događaja (scenarija), zajedno pokrivajući sve moguće opcije razvoja. Štoviše, svaki pojedinačni scenarij mora omogućiti mogućnost prilično točne prognoze, a ukupan broj scenarija mora biti predvidljiv.
Mogućnost takve dekompozicije nije očita. Pri primjeni metode scenarija potrebno je provesti dvije faze istraživanja:
Izrada opsežnog, ali upravljivog skupa scenarija;
Predviđanje unutar svakog specifičnog scenarija kako bi se dobili odgovori na pitanja od interesa za istraživača.
Svaka od ovih faza samo je djelomično formalizirana. Značajan dio obrazloženja provodi se na kvalitativnoj razini, kako je to uobičajeno u socio-ekonomskim i humanističke znanosti. Jedan od razloga je taj što želja za pretjeranom formalizacijom i matematizacijom dovodi do Umjetna uvođenje izvjesnosti tamo gdje je zapravo nema ili korištenje glomaznog matematičkog aparata. Stoga se rezoniranje na verbalnoj razini u većini situacija smatra dokaznim, dok pokušaj razjašnjenja značenja korištenih riječi pomoću, primjerice, teorije neizrazitih skupova dovodi do vrlo glomaznih matematičkih modela.
Skup scenarija trebao bi biti vidljiv. Moramo isključiti razne malo vjerojatne događaje - dolazak vanzemaljaca, pad asteroida, masovne epidemije dosad nepoznatih bolesti itd. Stvaranje skupa scenarija samo po sebi predmet je stručnog istraživanja. Osim toga, stručnjaci mogu procijeniti vjerojatnost događanja određenog scenarija.
Predviđanje unutar svakog konkretnog scenarija radi dobivanja odgovora na pitanja od interesa za istraživača također se provodi u skladu s prethodno opisanom metodologijom predviđanja. U stabilnim uvjetima mogu se primijeniti statističke metode za predviđanje vremenskih serija. No, tome prethodi analiza uz pomoć stručnjaka, a često je predviđanje na verbalnoj razini dovoljno (za dobivanje zaključaka od interesa za istraživača i donositelja odluka) i ne zahtijeva kvantitativno pojašnjenje.
Kao što je poznato, prilikom donošenja odluka na temelju analiza situacije(kako kažu, kada situacijska analiza), uključujući analizu rezultata prediktivnih studija, može se temeljiti na različitim kriterijima. Dakle, možete se usredotočiti na činjenicu da će situacija ispasti na najgori, ili najbolji, ili prosječan (u nekom smislu) način. Možete pokušati ocrtati mjere koje daju minimalno prihvatljive korisne rezultate u bilo kojem scenariju, itd.
Druga mogućnost stručne procjene je ideja. Organiziran je kao sastanak stručnjaka, čiji govori podliježu jednom, ali vrlo značajnom ograničenju - ne možete kritizirati prijedloge drugih. Možete ih razvijati, možete izraziti svoje ideje, ali ih ne možete kritizirati! Tijekom sastanka, stručnjaci, "inficirajući" jedni druge, iznose sve ekstravagantnije ideje. Otprilike dva sata kasnije završava sastanak snimljen magnetofonom ili video kamerom i počinje druga faza brainstorminga - analiza iznesenih ideja. U pravilu, od 100 ideja, 30 zaslužuje daljnji razvoj, od 5-6 oni omogućuju formuliranje primijenjenih projekata, a 2-3 u konačnici donose koristan učinak - profit, povećanu sigurnost okoliša, poboljšanje prirodnog okoliša itd. Štoviše, interpretacija ideja kreativan je proces. Na primjer, kada se raspravljalo o mogućnostima zaštite brodova od napada torpeda, iznesena je ideja: "Postrojite mornare uz bok i puhnite u torpedo da promijenite njegov kurs." Nakon razvoja, ova je ideja dovela do stvaranja posebnih uređaja koji stvaraju valove koji izbacuju torpedo s kursa.
Glavne faze stručnog istraživanja. Pogledajmo pobliže pojedine faze stručnog istraživanja. Kako iskustvo pokazuje, sa stajališta voditelja - organizatora takvog istraživanja, preporučljivo je razlikovati sljedeće faze provođenja stručnog istraživanja.
1) Donošenje odluke o potrebi provođenja stručnog istraživanja i formuliranje njegovih ciljeva od strane Donositelja odluke (DM). Dakle, inicijativa mora doći od menadžmenta, što će dodatno osigurati uspješno rješavanje organizacijskih i financijskih problema. Očito, početni poticaj može dati dopis nekog od zaposlenika ili rasprava na sastanku, ali pravi početak rada je odluka donositelja odluka.
2) Izbor i imenovanje donositelja odluka glavnog sastava Radne skupine, skraćeno RG (obično znanstveni voditelj i tajnik). U tom je slučaju znanstveni voditelj odgovoran za organizaciju i provedbu stručnog istraživanja u cjelini, kao i za analizu prikupljenih materijala i oblikovanje zaključka stručnog povjerenstva. Sudjeluje u formiranju tima stručnjaka i izdavanju zadataka svakom stručnjaku (zajedno s donositeljem odluke ili njegovim predstavnikom). I sam je visokokvalificirani stručnjak i priznat od drugih stručnjaka kao formalni i neformalni voditelj stručnog povjerenstva. Posao tajnika je vođenje dokumentacije vještačenja i rješavanje organizacijskih problema.
3) RG razvoj(točnije, njen glavni kadar, prvenstveno znanstveni direktor i tajnik) te suglasnost donositelja odluke na tehničke uvjete za provođenje vještačenja. U ovoj fazi postaje jasna odluka o provedbi stručnog istraživanja u smislu vremenske, financijske, kadrovske, materijalne i organizacijske potpore. Konkretno, formira se radna skupina; u radnu skupinu dodjeljuju se različite skupine stručnjaka - analitički, ekonometrijski (stručnjaci za metode), računalni, koji rade sa stručnjacima (na primjer, anketari), organizacijski. Za uspjeh je vrlo važno da sva ta mjesta budu odobrena od strane donositelja odluka.
4) Razvoj analitičke skupine Radne skupine detaljnog scenarija (tj. propisa) za prikupljanje i analizu stručnih mišljenja (procjena). Scenarij uključuje, prije svega, određenu vrstu informacija koje će se dobiti od stručnjaka (na primjer, riječi, uvjetne gradacije, brojevi, rangiranja, particije ili druge vrste objekata nenumeričke prirode). Na primjer, vrlo često se od stručnjaka traži da slobodno govore, a pritom odgovaraju na niz unaprijed formuliranih pitanja. Osim toga, od njih se traži da ispune formalnu karticu, odabirući jednu od nekoliko stupnjeva u svakoj točki. Skripta također mora sadržavati specifične metode za analizu prikupljenih informacija. Na primjer, izračunavanje Kemeny medijana, statistička analiza Luciana, korištenje drugih metoda statistike objekata nenumeričke prirode i drugi dijelovi primijenjene statistike (o nekima od ovih metoda bit će riječi u nastavku). Ovaj rad spada u ekonometrijsku i računalnu skupinu RG-a. Tradicionalna pogreška je prvo prikupiti informacije, a zatim razmišljati što s njima. Kao rezultat toga, kao što tužno iskustvo pokazuje, ne koristi se više od 1-2% informacija.
5) Odabir stručnjaka prema svojoj kompetenciji. U ovoj fazi radna skupina sastavlja popis mogućih stručnjaka i procjenjuje njihovu prikladnost za planiranu studiju.
6) Formiranje stručnog povjerenstva. U ovoj fazi RG pregovara sa stručnjacima i dobiva njihovu suglasnost za rad u stručnom povjerenstvu (skraćeno EK). Moguće je da neki od stručnjaka koje je RG identificirala ne mogu ući u stručno povjerenstvo (bolest, godišnji odmor, službeni put itd.) ili odbiti iz ovog ili onog razloga (radni odnos, uvjeti ugovora itd.). Donositelj odluke odobrava sastav stručnog povjerenstva, eventualno brisanje ili dodavanje stručnjaka na prijedloge RG. Sa stručnjacima se sklapaju ugovori o uvjetima njihova rada i plaćanju.
7) Provođenje prikupljanja stručnih informacija.Često tome prethodi zapošljavanje i obuka anketara – jedne od skupina uključenih u RG.
8) Računalo analiza stručnih informacija korištenjem metoda uključenih u skriptu. Obično mu prethodi unos informacija u računala.
9) Kod primjene ekspertnog postupka iz više krugova prema scenariju - ponavljanje dvije prethodne faze.
10) Konačna analiza vještačenja, interpretacija dobivenih rezultata analitička skupina RG i priprema završnog dokumenta EK za donositelje odluka.
11) Službenik završetak aktivnosti RG-a, uključujući odobravanje konačnog dokumenta EK od strane donositelja odluka, izradu i odobravanje znanstvenih i financijskih izvješća Radne skupine o provođenju stručnih istraživanja, naknade stručnjacima i zaposlenicima Radne skupine, službeni prestanak rada (raspuštanje) EK i Radne skupine.
Razmotrimo pobliže pojedine faze stručnog istraživanja. Krenimo od odabira stručnjaka: kadrovi su sve! Kvaliteta zaključka stručnog povjerenstva ista je kao i vještaka.
Odabir stručnjaka. Problem izbora vještaka jedan je od najtežih u teoriji i praksi vještačenja. Očito je potrebno kao stručnjake koristiti one ljude čije će prosudbe najviše pomoći u donošenju odgovarajuće odluke. Ali kako prepoznati, pronaći, odabrati takve ljude? Mora se izravno reći da Ne postoje metode odabira stručnjaka koje će sigurno osigurati uspjeh ispita. Sada nećemo raspravljati o problemu postojanja raznih “strana” među stručnjacima, već ćemo obratiti pozornost na razne druge aspekte postupaka odabira stručnjaka.
Problem odabira stručnjaka može se podijeliti u dvije komponente: sastavljanje popisa mogućih stručnjaka i odabir stručnog povjerenstva od njih u skladu s osposobljenošću kandidata.
Sastavljanje popisa mogućih vještaka lakše je ako se predmetna vrsta ispitivanja provodi više puta. U takvim situacijama obično se provodi registar mogući stručnjaci, primjerice, u području državne procjene okoliša ili ocjenjivanja umjetničko klizanje, među kojima možete birati prema različitim kriterijima ili pomoću generatora (ili tablice) pseudoslučajnih brojeva.
Što učiniti ako se vještačenje provodi prvi put, a ne postoje utvrđene liste mogućih vještaka? Međutim, čak iu ovom slučaju, svaki određeni stručnjak ima neku ideju o tome što se od stručnjaka traži u takvoj situaciji. Za izradu popisa postoji korisna metoda "gruda snijega" u kojem od svakog stručnjaka uključenog kao stručnjaka dobiva određeni broj (obično 5 - 10) imena onih koji bi mogli biti stručnjaci za temu koja se razmatra. Očito je da su se neka od ovih imena već ranije susretala u djelovanju RG-a, a neka su nova. Svaka nova osoba intervjuira se po istoj shemi. Proces proširenja liste prestaje kada se nova imena praktički prestanu pojavljivati. Rezultat je prilično opsežan popis mogućih stručnjaka. metoda "gruda snijega" Ima i nedostataka. Broj krugova prije zaustavljanja procesa rasta kome ne može se unaprijed predvidjeti. Osim toga, jasno je da ako su u prvoj fazi svi stručnjaci bili iz istog "klana", imali donekle slične stavove ili su se bavili sličnim aktivnostima, tada će metoda "grude snijega" najvjerojatnije dati ljude iz istog "klana". ”. Mišljenja i argumenti drugih "klanova" će nedostajati. (Ovdje govorimo o tome da je zajednica stručnjaka zapravo podijeljena na skupine, gore nazvane „klanovi“, a komunikacija se odvija uglavnom unutar „klanova“. Neformalna struktura znanosti, kojoj „klanovi“ pripadaju, je prilično teško proučavati. Napomenimo ovdje da se ti "klanovi" obično formiraju na temelju velikih formalnih središta (sveučilišta, znanstveni instituti, znanstvene škole.)
Ništa manje složeno nije ni pitanje ocjene osposobljenosti vještaka. Jasno je da je uspješno sudjelovanje na prethodnim pregledima dobar kriterij za djelovanje degustatora, liječnika, suca u sportskim natjecanjima, tj. takvi stručnjaci koji sudjeluju u dugim nizovima sličnih ispitivanja. No, nažalost, najzanimljiviji i najvažniji su jedinstveni pregledi velikih projekata koji nemaju analoga. Korištenje formalnih pokazatelja stručnjaka (položaj, akademski stupanj i titula, radni staž, broj publikacija...), očito, u suvremenim uvjetima koji se brzo mijenjaju može biti samo pomoćne prirode, iako je takve pokazatelje najlakše koristiti. .
Često se predlaže korištenje metoda samoprocjene i međusobne procjene kompetentnosti stručnjaka. Razmotrimo ih, počevši od metode samoprocjene, u kojoj stručnjak sam daje informacije o tome u kojim područjima je kompetentan, au kojim nije. S jedne strane, tko može bolje poznavati sposobnosti stručnjaka od njega samog? S druge strane, kod samoprocjene kompetentnosti procjenjuje se stupanj samopouzdanja stručnjaka, a ne njegova stvarna kompetentnost. Štoviše, sam koncept "kompetentnost" nije strogo definiran. Može se pojasniti isticanjem njegovih sastavnica, ali to komplicira preliminarni dio rada stručnog povjerenstva. Vrlo često stručnjak preuveličava svoju stvarnu kompetenciju. Primjerice, većina ljudi smatra da je dobro upućen u politiku, ekonomiju, probleme obrazovanja i odgoja, obitelji i medicine. Zapravo, stručnjaci (pa čak i upućeni ljudi) na ovim prostorima je vrlo mala. Postoje i odstupanja u drugom smjeru, pretjerano kritičan odnos prema vlastitim mogućnostima.
Pri korištenju metode uzajamnog ocjenjivanja, osim mogućnosti iskazivanja osobnih i grupnih sklonosti i antipatija, ulogu igra niska svjesnost stručnjaka o međusobnim sposobnostima. U suvremenim uvjetima samo stručnjaci koji rade zajedno dugi niz godina (najmanje 3-4), u istoj prostoriji, na istoj temi, mogu prilično dobro upoznati međusobni rad i mogućnosti. Za takve parove možemo reći da su " zajedno smo pojeli funtu soli"Međutim, privlačenje takvih parova stručnjaka nije baš preporučljivo, budući da su njihovi stavovi, zbog sličnosti životni put previše slični jedni drugima.
Ako postupak vještačenja uključuje neposrednu komunikaciju stručnjaka, potrebno je uzeti u obzir niz drugih okolnosti. Njihove osobne (socio-psihološke) kvalitete su od velike važnosti. Da, jedina" govornik"može paralizirati rad cijelog povjerenstva na zajedničkom sastanku. Neprijateljski odnosi između članova povjerenstva i jako različit znanstveni i službeni status članova povjerenstva mogu dovesti do sloma. U takvim slučajevima važno je pridržavati se radnih propisa koje je izradila radna skupina.
Mora se naglasiti da je odabir stručnjaka jedna od glavnih funkcija Radne skupine i nikakvi načini odabira ne oslobađaju je odgovornosti. Drugim riječima, Radna skupina je ta koja je odgovorna za kompetentnost stručnjaka, za njihovu temeljnu sposobnost da riješe zadatak. Važan uvjet je da donositelj odluke odobri popis stručnjaka. Pritom, donositelj odluke može pojedine stručnjake u komisiju dodati ili neke od njih izbrisati - iz vlastitih razloga, s kojima se članovi Radne skupine i Izvršnog odbora ne trebaju upoznati.
Postoji niz normativnih dokumenata koji reguliraju rad stručnih povjerenstava u određenim područjima. Primjer je Zakon Ruska Federacija"O vještačenju okoliša" od 23. studenog 1995., kojim se uređuje postupak ispitivanja "planiranih gospodarskih ili drugih aktivnosti" u cilju utvrđivanja moguće štete, koje dotična aktivnost može uzrokovati prirodnom okolišu.
O izradi propisa za prikupljanje i analizu vještačenja. Postoje mnoge metode za dobivanje stručnih procjena. U nekima se radi sa svakim stručnjakom posebno, on i ne zna tko je još stručnjak, pa svoje mišljenje iznosi bez obzira na autoritete, “klanove” i pojedine kolege. U drugima se stručnjaci okupljaju kako bi pripremili materijale za donositelje odluka, pri čemu stručnjaci međusobno raspravljaju o problemu, prihvaćaju ili odbacuju međusobne argumente, uče jedni od drugih, a netočna ili nedovoljno potkrijepljena mišljenja se odbacuju. U nekim je metodama broj stručnjaka fiksan i takav da statističke metode provjere konzistentnosti mišljenja i zatim (u slučaju dovoljno dobrog slaganja mišljenja) njihovog usrednjavanja omogućuju donošenje informiranih odluka s ekonometrijskog gledišta. U drugima, broj stručnjaka raste tijekom procesa ispitivanja, na primjer, kada se koristi metoda "grude snijega" za formiranje tima stručnjaka.
Trenutno ne postoji općeprihvaćena znanstveno utemeljena klasifikacija metoda ekspertne procjene i, još više, jasne preporuke za njihovu primjenu. Pokušaj nasilnog odobravanja jednog od mogućih stajališta o klasifikaciji metoda vještačenja može donijeti samo štetu.
No, da bismo govorili o raznolikosti stručnih ocjena, nužna je neka vrsta radne klasifikacije metoda. U nastavku dajemo jednu od ovih mogućih klasifikacija, navodeći temelje na kojima dijelimo stručne procjene.
Jedno od glavnih pitanja je što točno stručno povjerenstvo treba prezentirati kao rezultat svog rada - podatke za donositelja odluke za donošenje odluke ili nacrt same odluke? O odgovoru na ovo metodološko pitanje ovisi organizacija rada stručnog povjerenstva, koja služi kao prvi temelj za podjelu metoda.
CILJ - PRIKUPLJANJE INFORMACIJA ZA VODITELJE ODLUKA. Potom Radna skupina treba prikupiti što više relevantnih informacija, argumenata za i protiv pojedinih opcija odlučivanja. Korisna je sljedeća metoda postupnog povećanja broja stručnjaka. Prvo, prvi stručnjak daje svoje mišljenje o pitanju koje se razmatra. Materijal koji je on sastavio prenosi se drugom stručnjaku, koji dodaje svoje argumente. Nagomilani materijal ide sljedećem - trećem - stručnjaku... Postupak prestaje kada presuši tijek novih promišljanja.
Napominjemo da u metodi koja se razmatra stručnjaci samo daju informacije i argumente za i protiv, ali ne razvijaju dogovoreni nacrt odluke. Nema potrebe težiti tome da mišljenja stručnjaka budu međusobno dosljedna. Štoviše, najveću korist imaju stručnjaci s načinom razmišljanja koji odudara od uvriježenog. Upravo od njih treba očekivati najoriginalnije argumente.
CILJ - PRIPREMA NACRTA RJEŠENJA ZA ODLUKU VODITELJA. Matematičke metode u vještačenju obično se koriste upravo za rješavanje problema vezanih uz izradu nacrta rješenja. Pritom se često nekritički prihvaćaju dogme dosljednosti i jednodimenzionalnosti. Ove dogme “lutaju” iz jedne publikacije u drugu, stoga je preporučljivo o njima raspravljati.
DOGMA DOSLJEDNOSTI. Često se, bez opravdanja, smatra da se odluka može donijeti samo na temelju konsenzusa stručnih mišljenja. Stoga su iz stručne skupine isključeni oni čije se mišljenje razlikuje od mišljenja većine. Pritom se eliminiraju kako nekvalificirane osobe koje su u stručno povjerenstvo uvrštene zbog nesporazuma ili iz razloga nevezanih za njihovu stručnu razinu, tako i najoriginalniji mislioci koji su dublje prodrli u problem od većine. Njihove argumente treba razjasniti i treba im dati priliku da potkrijepe svoja stajališta. Umjesto toga, njihova se mišljenja ignoriraju.
Također se događa da se stručnjaci dijele u dvije ili više grupa koje imaju zajedničko skupina točke gledišta. Tako je dobro poznat primjer podjele stručnjaka pri ocjeni rezultata znanstvenog istraživanja u dvije skupine: „teoretičare“ koji jasno preferiraju istraživački rad u kojem su dobiveni teorijski rezultati i „praktičare“ koji biraju one istraživačke projekte koji omogućuju dobivanje izravni primijenjeni rezultati (riječ je o istraživačkom natjecanju na Akademskom institutu za probleme upravljanja (automatika i telemehanika)).
Ponekad se tvrdi da ako se nađu dvije ili više skupina stručnjaka (umjesto jedne koja se slaže u mišljenjima), istraživanje nije postiglo svoj cilj. To je pogrešno! Cilj je postignut – utvrđeno je da konsenzusa nema. Ovo je vrlo važno. I donositelj odluka to mora uzeti u obzir prilikom donošenja odluka. Želja da se osigura dosljednost u mišljenjima stručnjaka bilo koje vrste može dovesti do namjernog jednostranog odabira stručnjaka, zanemarujući sva stajališta osim jednog, onog kojega Radna skupina najviše voli (ili čak “potaknutog” odlukom -tvorac).
Često se ne uzima u obzir još jedna čisto ekonometrijska okolnost. Budući da broj vještaka obično ne prelazi 20-30, formalna statistička dosljednost mišljenja vještaka (utvrđena pomoću određenih kriterija provjere statističke hipoteze) može se kombinirati sa stvarnom podjelom stručnjaka u skupine, što daljnje izračune čini irelevantnim za stvarnost. Kao primjer, okrenimo se specifičnim metodama izračuna koristeći koeficijente podudarnosti (tj. prevedeno kao slaganje) temeljene na Kendallovim ili Spearmanovim koeficijentima korelacije ranga. Valja podsjetiti da, prema ekonometrijskoj teoriji, pozitivan rezultat testiranja konzistentnosti na ovaj način znači ni više ni manje nego odbacivanje hipoteze o neovisnosti i jedinstvenoj raspodjeli mišljenja stručnjaka na skupu svih rangiranja. Time se testira nulta hipoteza prema kojoj su rangiranja koja opisuju mišljenja stručnjaka neovisni slučajni binarni odnosi, ravnomjerno raspoređeni u skupu svih rangiranja. Odbacivanje ove nulte hipoteze tradicionalno se tumači kao slaganje između odgovora stručnjaka. Drugim riječima, postajemo žrtve zabluda koje proizlaze iz osebujnog tumačenja riječi: provjera dosljednosti u navedenom matematičko-statističkom smislu uopće nije provjera dosljednosti u smislu prakse stručnih procjena. (Upravo je neadekvatnost razmatranih matematičkih i statističkih metoda za analizu rangiranja navela grupu stručnjaka da razviju novi ekonometrijski aparat za provjeru konzistentnosti - neparametarske metode temeljene na tzv. Lucijani i uključena u moderni dio ekonometrije - statistika nenumeričkih podataka). Skupine stručnjaka sa sličnim metodama mogu se identificirati pomoću ekonometrijskih metoda klaster analize.
MIŠLJENJA DISIDENTA. Kako bi se umjetno postigla dosljednost, pokušava se smanjiti utjecaj mišljenja stručnjaka - disidentima, tj. neistomišljenika u odnosu na većinu. teško Način obračuna s neistomišljenicima je ignoriranje njihovih mišljenja, tj. zapravo u njihovom isključenju iz stručnog povjerenstva. Odbijanje eksperata, kao i odbacivanje outliera, rezultira postupcima koji imaju loša ili nepoznata statistička svojstva. Da, poznato je ekstremna nestabilnost klasične metode za odbacivanje outliera u odnosu na odstupanja od pretpostavki modela (vidi, na primjer, tutorial ).
Meko Način obračuna s neistomišljenicima je korištenje robusne (stabilne) statističke procedure. Najjednostavniji primjer: ako je odgovor stručnjaka realan broj, tada istaknuto mišljenje disidenta snažno utječe na aritmetičku sredinu odgovora stručnjaka, a ne na njihov medijan. Stoga je razumno smatrati medijan konsenzusnim mišljenjem. No, time se ignoriraju (ne dopiru do donositelja odluke) argumenti neistomišljenika.
U bilo kojoj od dvije metode postupanja s neistomišljenicima, donositelj odluke je lišen informacija koje dolaze od neistomišljenika, te stoga može donijeti neutemeljenu odluku, koja će kasnije dovesti do negativnih posljedica. S druge strane, iznošenje cjelokupnog skupa mišljenja donositelju odluke skida dio odgovornosti i rada za pripremu konačne odluke s povjerenstva stručnjaka i radne skupine za provedbu vještačenja i prebacuje tu odgovornost i rad na pleća stručnjaka. donositelja odluka.
DOGMA JEDNODIMENZIONALNOSTI. U zastarjeloj, a ponekad iu suvremenoj znanstvenoj i tehničkoj literaturi, uobičajen je prilično kontroverzan pristup tzv. "kvalimetrije", prema kojoj se predmet ispitivanja uvijek može procijeniti. jedan broj. Čudna ideja! Samo je ljudima na tržnicama robova palo na pamet da osobu procijene jednim brojem.. Malo je vjerojatno da čak i najgorljiviji kvalimetristi knjigu ili sliku smatraju ekvivalentom broja – njegove “tržišne vrijednosti”. Gotovo svi stvarni objekti prilično su složeni i stoga se mogu opisati s bilo kakvom točnošću samo uz pomoć mnogo, mnogo brojeva, kao i matematičkih objekata nenumeričke prirode.
Pritom se ne može u potpunosti zanijekati sama ideja traženja generaliziranih pokazatelja kvalitete, tehničke razine i sličnih. Tako se svaki objekt može ocijeniti prema mnogim pokazateljima kvalitete. Na primjer, osobni automobil može se procijeniti prema sljedećim pokazateljima:
potrošnja benzina na 100 km (u prosjeku);
pouzdanost (uključujući prosječnu cijenu popravaka godišnje);
sigurnost okoliša, procijenjena sadržajem štetnih tvari u ispušnim plinovima;
manevarska sposobnost (uključujući radijus okretanja);
brzina 100 km/h nakon početka kretanja; najveća moguća brzina;
trajanje održavanja pozitivne temperature u kabini pri niskoj vanjskoj temperaturi (na primjer, minus pedeset stupnjeva Celzijusa) i motor je isključen;
dizajn (atraktivnost i "modnost" izgleda i unutarnjeg uređenja);
težina, itd.
Je li moguće kombinirati rezultate za ove pokazatelje? Jasno je da je presudna konkretna situacija za koju se automobil odabire. Maksimalna postignuta brzina važna je za vozača, ali je, po našem mišljenju, od malog praktičnog značaja za vozača običnog osobnog automobila, posebno u gradu sa strogim ograničenjem maksimalne brzine. Za takvog vozača važnija je potrošnja goriva, upravljivost i pouzdanost. Za strojeve raznih usluga kontrolira vlada, očito, pouzdanost je važnija nego za privatnog vlasnika, ali potrošnja benzina je suprotna. Za područja krajnjeg sjevera toplinska izolacija unutrašnjosti je važna, ali za južne regije nije. itd.
Stoga je važna konkretna (uska) formulacija zadatka koji stoji pred stručnjacima. Ali takva postavka često ne postoji. A zatim "igre" za razvoj generaliziranog pokazatelja kvalitete - na primjer, u obliku linearna funkcija iz navedenih varijabli – ne može dati objektivne zaključke. Alternativa jedinom generaliziranom pokazatelju je matematički aparat poput višekriterijska optimizacija- Pareto setovi itd.
U nekim slučajevima ipak je moguće globalno usporediti objekte - na primjer, uz pomoć istih stručnjaka dobiti redoslijed dotičnih objekata - proizvoda ili projekata. Zatim možete ODABRATI koeficijente za pojedine pokazatelje tako da poredak pomoću linearne funkcije možda je više odgovarao globalnom poretku(na primjer, pronađite ove koeficijente koristeći metodu najmanjih kvadrata). Naprotiv, u takvim slučajevima navedene koeficijente NE SMIJE procjenjivati uz pomoć stručnjaka. Ova jednostavna ideja još nije postala očita nekim sastavljačima metoda za provođenje stručnih istraživanja i analizu njihovih rezultata. Jako se trude pridobiti stručnjake da rade ono što oni rade nesposoban- navesti pondere s kojima pojedine pokazatelje kvalitete treba uključiti u konačni generalizirani pokazatelj.
Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja jednostavno je. Koristite obrazac u nastavku
Studenti, diplomanti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja u svom studiju i radu bit će vam vrlo zahvalni.
Objavljeno na http://www.allbest.ru/
MOSKVSKI SOCIO-EKONOMSKI INSTITUT
na temu “Metodologija provođenja vještačenja”
Studentice:
Artjušenko Julija Viktorovna
Grupa: M10B-D-O-z
Moskva 2014
Uvod
2. Metode vještačenja
Zaključak
Uvod
U istraživanju menadžmenta široko se koristi metoda ekspertnih procjena. To se objašnjava složenošću mnogih problema, njihovim porijeklom iz “ljudskog faktora” i nedostatkom pouzdanih eksperimentalnih ili regulatornih alata.
Apsolutno je neosporno da je za donošenje informiranih odluka potrebno osloniti se na iskustvo, znanje i intuiciju stručnjaka. Nakon Drugog svjetskog rata u okviru teorije menadžmenta počela se razvijati samostalna disciplina - stručna procjena.
Metode vještačenja su metode organiziranja rada sa stručnjacima specijalistima i obrade stručnih mišljenja, izraženih u kvantitativnom i/ili kvalitativnom obliku, radi pripreme informacija za odlučivanje donositelja odluka.
Mnogi su radovi posvećeni proučavanju mogućnosti i značajki korištenja stručnih procjena. Razmatraju se oblici stručnih anketa (razne vrste upitnika, intervjui), pristupi ocjenjivanju (rangiranje, normiranje, razne vrste redoslijeda i sl.), metode obrade rezultata anketa, zahtjevi za eksperte i formiranje ekspertnih skupina, pitanja osposobljavanje vještaka, procjena njihove osposobljenosti (pri obradi ocjena uvode se i uzimaju u obzir koeficijenti osposobljenosti vještaka i pouzdanost mišljenja), metode organiziranja vještačenja. Odabir oblika i metoda provođenja stručnih istraživanja, pristupa obradi rezultata istraživanja i sl. ovisi o konkretnom zadatku i uvjetima ispitivanja.
Ekspertne metode danas se koriste u situacijama kada se izbor, opravdanje i procjena posljedica odluka ne mogu donijeti na temelju točnih izračuna. Takve situacije često nastaju pri razradi suvremenih problema upravljanja društvenom proizvodnjom, a posebice pri predviđanju i dugoročnom planiranju. Posljednjih godina ekspertne procjene našle su široku primjenu u društveno-političkom i znanstveno-tehničkom predviđanju, u planiranju nacionalnog gospodarstva, industrija, udruženja, u razvoju glavnih znanstvenih, tehničkih, gospodarskih i društvenih programa, te u rješavanju pojedinačnih problema upravljanja. . rang stručnog menadžmenta
1. Priroda, metode i postupak vještačenja
1.1 Suština stručnih procjena
Mogućnost korištenja stručnih procjena i opravdanost njihove objektivnosti obično se temelji na činjenici da se nepoznata karakteristika fenomena koji se proučava tumači kao slučajna varijabla, čiji je odraz zakona raspodjele individualna procjena stručnjaka stručnjaka. o pouzdanosti i značaju pojedinog događaja. Pretpostavlja se da je stvarna vrijednost svojstva koje se proučava unutar raspona procjena dobivenih od skupine stručnjaka, te da je opće kolektivno mišljenje pouzdano.
Međutim, neke teorijske studije dovode u pitanje ovu pretpostavku. Na primjer, predlaže se podijeliti probleme za koje se koriste stručne ocjene u dvije klase. U prvu klasu spadaju problemi koji su dosta dobro informativno opskrbljeni i za koje se može koristiti načelo „dobrog mjeritelja“, smatrajući da je stručnjak čuvar velike količine informacija, a grupno mišljenje stručnjaka najbliže onaj pravi. Druga klasa uključuje probleme za koje je znanje nedovoljno da bismo bili sigurni u valjanost gornjih pretpostavki; stručnjaci se ne mogu smatrati “dobrim mjeriteljima”, te je potrebno biti oprezan pri obradi rezultata ispitivanja, budući da je u ovom slučaju mišljenje jednog (jednog) stručnjaka, koji više pažnje posvećuje proučavanju malo proučenog problem, može se pokazati najznačajnijim, a tijekom formalne obrade bit će izgubljen. S tim u vezi, za probleme druge klase treba uglavnom primijeniti kvalitativnu obradu rezultata. Korištenje metoda usrednjavanja (vrijedi za "dobre mjerače") u ovom slučaju može dovesti do značajnih pogrešaka.
Zadaci kolektivnog odlučivanja za formuliranje ciljeva, poboljšanje metoda i oblika upravljanja obično se mogu svrstati u prvorazredne. Međutim, pri izradi prognoza i dugoročni planovi Preporučljivo je identificirati “rijetka” mišljenja i podvrgnuti ih temeljitijoj analizi.
Još jedan problem koji se mora imati na umu pri provođenju analize sustava je sljedeći: čak i u slučaju rješavanja problema koji pripadaju prvom razredu, ne smijemo zaboraviti da ekspertne procjene nose ne samo usko subjektivna obilježja svojstvena pojedinim ekspertima, već i kolektivno-subjektivna obilježja koja obradom rezultata ankete ne nestaju (a primjenom Delphi postupaka mogu se i pojačati). Drugim riječima, stručne ocjene treba promatrati kao određeno “javno stajalište”, ovisno o razini znanstvenog i tehničkog znanja društva o predmetu istraživanja, koje se može mijenjati kako se razvija sustav i naše predodžbe o njemu. Dakle, vještačenje nije jednokratan postupak. Ovakav način dobivanja informacija o složenom problemu kojeg karakterizira veliki stupanj neizvjesnosti trebao bi postati svojevrsni “mehanizam” u složenom sustavu, tj. potrebno je stvoriti redovit sustav rada sa stručnjacima.
Također treba napomenuti da korištenje klasičnog frekvencijskog pristupa procjeni vjerojatnosti kod organiziranja stručnih istraživanja može biti teško, a ponekad i nemoguće (zbog nemogućnosti dokazivanja legitimnosti korištenja reprezentativnosti uzorka). Stoga je trenutno u tijeku istraživanje prirode vjerojatnosti ekspertne procjene, temeljeno na teoriji neizrazitih Zadehovih skupova, na ideji ekspertne procjene kao stupnja potvrde hipoteze ili kao vjerojatnosti postizanja cilja. Jedna od varijanti ekspertne metode je metoda proučavanja snaga i slabosti organizacije, mogućnosti i prijetnji njezinim aktivnostima - metoda SWOT analize.
Prikupljanje vještačenja ovisi o izboru metode vještačenja. Obično se za prikupljanje stručnih informacija sastavljaju posebni dokumenti, kao što su upitnici, koje odobravaju relevantni upravitelji, a zatim se šalju stručnjacima.
Obrada stručnih informacija provodi se odabranom metodom, najčešće pomoću računalne tehnologije. Podaci dobiveni kao rezultat obrade analiziraju se i koriste za rješavanje problema analize i sinteze sustava upravljanja.
Procjene stručnjaka koriste se za analizu, dijagnozu stanja i naknadno predviđanje mogućnosti razvoja:
1) objekti čiji je razvoj potpuno ili djelomično izvan sadržajnog opisa ili matematičke formalizacije;
2) u nedostatku dovoljno reprezentativne i pouzdane statistike o karakteristikama objekta;
3) u uvjetima velike neizvjesnosti u okruženju djelovanja objekta, tržišnom okruženju;
4) za srednjoročno i dugoročno predviđanje novih tržišta, objekata novih područja industrije, pod jakim utjecajem otkrića u temeljnim znanostima (na primjer, mikrobiološka industrija, kvantna elektronika, nuklearna tehnika);
5) u slučajevima kada vrijeme ili sredstva dodijeljena za predviđanje i donošenje odluka ne dopuštaju proučavanje problema korištenjem formalnih modela;
6) ne postoje potrebni tehnički alati za modeliranje, npr. računalna tehnologija s odgovarajućim karakteristikama;
7) u ekstremnim situacijama.
Zadaci koji se rješavaju u procesu ekspertnih ocjena sustava upravljanja mogu se podijeliti u dvije skupine:
1) zadaci sinteze novih sustava upravljanja i njihova evaluacija;
2) zadatak analize (mjerenja) postojećih sustava upravljanja prema odabranim pokazateljima i kriterijima uspješnosti.
Zadaci prve skupine uključuju: oblikovanje izgleda sustava koji se stvara; predviđanje tehničkih i ekonomskih pokazatelja faza njegovog životnog ciklusa; obrazloženje glavnih pravaca reorganizacije sustava društvenog upravljanja; izbor optimalnih ili zadovoljavajućih metoda djelovanja i ishoda korištenjem kreiranog sustava upravljanja itd. Dio stručnih informacija dobivenih u tijeku rješavanja ovih problema je kvalitativne prirode i oblikuje se u obliku složenih prosudbi u deskriptivnom obliku. Međutim, problemi sinteze koji se rješavaju uz pomoć stručnih procjena mogu biti kvantitativne prirode, a njihovo će rješavanje biti povezano s opravdanjem brojnih parametara (karakteristika) sustava koji se stvara. Zadaci druge skupine obuhvaćaju sve zadaće procjene postojećih ili kreiranih opcija sustava upravljanja pomoću zadanih pokazatelja i kriterija izvedbe. Primjeri takvih zadataka su: određivanje strukturnih, funkcionalnih ili informacijskih karakteristika sustava; procjena njegove učinkovitosti tijekom različitih operacija; utvrđivanje izvedivosti daljnjeg rada opreme za tehnički nadzor i komunikaciju i sl.
1.2 Uloga stručnjaka u upravljanju
Ekspertiza je mišljenje, ideja, odluka ili procjena koja se temelji na primjeni dragocjenog iskustva stručnjaka, dubokog poznavanja predmeta istraživanja i tehnologija kvalitativne analize.
Vještačenje može biti pojedinačno ili grupno. Tijekom grupnog ispitivanja veliki značaj ima izbor skupine stručnjaka i metodologiju konačne obrade rezultata svoga rada.
Stručno mišljenje je dokument kojim se bilježi tijek studije i njezini rezultati. U ovom slučaju zaključci i mišljenja stručnjaka mogu imati kategorički („da“, „ne“) i vjerojatnosni (u obliku pretpostavke, rangiranja, koeficijenta preferencija itd.) oblik.
Prilikom organiziranja rada stručnjaka potrebno je pridržavati se sljedećih načela:
1. Ideje, mišljenja i ocjene moraju se uklopiti u unaprijed pripremljenu shemu. To omogućuje njihovo generaliziranje, usporedbu, isticanje itd. Takva shema ne bi trebala sputavati razmišljanje i ograničavati maštu. Shema može dopustiti i predložiti mogućnost njezine izmjene i dopune.
2. Obrada vještačenja mora se provoditi ne samo kvantitativnom generalizacijom, već i kvalitativnom analizom, isticanjem glavnog, bitnog, važnog, relevantnog, izvornog, novog itd. Stručno mišljenje može biti predmet drugog pozornica ispit.
3. Vještaci moraju biti neovisni, t.j. oslobođeni bilo kakvih organizacijskih i konceptualnih, ali i psiholoških ograničenja. U tom slučaju najbolje se ostvaruju njihovo iskustvo, znanje i intuicija.
4. Rad stručne skupine treba biti svrhovit. Razumijevanje zašto i kako se ispitivanje provodi važan je element njegove provedbe. U mnogim slučajevima potrebna je posebna obuka stručnjaka koja ima ulogu mobiliziranja napora i inteligencije.
5. Postoje različiti oblici organiziranja rada ekspertne skupine: ili svaki stručnjak samostalno izvodi ispitivanje, zatim se rezultati sumiraju i sistematiziraju, ili stručnjaci rade kolektivno, međusobno djelujući.
6. Moguć je paralelni i višefazni rad više stručnih skupina. Usporedba pregleda daje važne informacije.
Postoje mnoge metode za dobivanje stručnih procjena. U nekima rade sa svakim stručnjakom posebno, on niti ne zna tko je još stručnjak, pa izražava svoje mišljenje bez obzira na autoritete. U drugima se okupljaju stručnjaci kako bi pripremili materijale za donositelje odluka, a stručnjaci međusobno raspravljaju o problemu, uče jedni od drugih, a netočna mišljenja se odbacuju. U nekim je metodama broj stručnjaka fiksan i takav da statističke metode provjere dosljednosti mišljenja, a potom i njihova prosjeka, omogućuju donošenje informiranih odluka. U drugima, broj stručnjaka raste tijekom procesa ispitivanja, na primjer, kada se koristi metoda "grude snijega".
Ponekad se identificira stručnjak ili grupa stručnjaka koji djeluju kao stručnjaci instrument za mjerenje, koji imaju slučajne i sustavne pogreške mjerenja.
Slučajne pogreške nastale su zbog subjektivnosti mišljenja stručnjaka o predmetu koji se razmatra i mogu u jednom ili drugom smjeru odstupati od prave vrijednosti. Utjecaj takvih pogrešaka smanjuje se usrednjavanjem dovoljnog broja procjena.
Sustavna pogreška svojstvena je cijelom timu stručnjaka i ne može se otkloniti obradom dobivenih procjena. To sugerira da je u nekim slučajevima potrebno vrlo oprezno pristupiti rezultatima stručne ankete, koja ponekad može izraziti općenito pogrešno stajalište, ovisno o razini znanja i uvjerenja stručnjaka.
1.3 Proces recenzije
Glavne faze procesa stručne procjene uključuju:
Formiranje ciljeva i zadataka vještačenja;
Formiranje upravljačke skupine i prijava odluke o provođenju vještačenja;
Odabir metode dobivanja stručnih informacija i metoda njihove obrade;
Odabir stručne skupine i po potrebi izrada anketnih upitnika;
Anketa vještaka (ispitivanje);
Obrada i analiza rezultata ispita;
Interpretacija dobivenih rezultata;
Sastavljanje izvješća.
Posao provođenja vještačenja postavlja donositelj odluke. Faza formiranja ciljeva i zadataka stručne procjene je glavna. O tome ovisi pouzdanost dobivenog rezultata i njegova pragmatička vrijednost. Formiranje ciljeva i zadataka stručne procjene diktira bit problema koji se rješava. Ovdje se moraju uzeti u obzir sljedeći čimbenici: pouzdanost i cjelovitost dostupnih početnih informacija, potreban oblik prezentiranja rezultata (kvalitativni ili kvantitativni), moguća područja korištenja primljenih informacija, vrijeme njihove prezentacije, resursi dostupnost menadžmentu, mogućnost privlačenja stručnjaka iz drugih područja znanja i još mnogo toga. Zadatak je formaliziran u obliku smjernica (na primjer, odluka o provođenju stručne procjene).
Određuje se voditelj ispita koji priprema odluku i vodi daljnji rad. Određuje sastav upravljačkog tima. Upravljačka skupina daje povratne informacije stručnjacima ili koristeći Delphi metodu.
Upravljačkoj skupini povjereni su ne samo svi organizacijski i planski poslovi za osiguranje povoljnih uvjeta za učinkovito kreativno djelovanje stručnjaka, već i analitički rad na odabiru ekspertne skupine, određivanju metoda za dobivanje i obradu informacija, sastavljanju upitnika, smislenom tumačenju dobivene rezultate.
Ovaj veliki i složeni niz problema koje treba riješiti zahtijeva uključivanje u upravljačku skupinu visokokvalificiranih stručnjaka kako iz područja problema koji se razmatra, tako i iz drugih područja - psihologije, matematike, medicine, sociologije.
Odabir pojedinih stručnjaka provodi se na temelju analize kvalitete svakog od predloženih stručnjaka. U tu svrhu koriste se različite metode:
procjena kandidata stručnjaka temeljena na statističkoj analizi rezultata dosadašnjeg rada kao stručnjaka za prve probleme istraživanja CS-a;
kolektivna procjena kandidata stručnjaka kao specijalista u ovoj oblasti
samoprocjena kandidata stručnjaka;
analitičko utvrđivanje osposobljenosti vještaka kandidata.
Međutim, sve te metode imaju određene nedostatke, uključujući: nepostojanje jedinstvene općeprihvaćene metodologije ocjenjivanja; visok intenzitet rada procjene; pojava etičkih problema pri korištenju subjektivnih metoda procjene.
U tijeku ovog rada često se istovremeno koristi nekoliko metoda: samoprocjena i kolektivna procjena kvaliteta predloženog stručnjaka. Ovakav pristup omogućuje razuman odabir stručnjaka s potrebnim kvalitetama. Međutim, treba priznati da se metoda procjene prošlih učinaka čini objektivnijom od metoda samoprocjene i kolektivne procjene.
Općenito, formiranju stručne skupine prethode sljedeće aktivnosti:
problem je identificiran i formuliran;
utvrđuje se svrha i područje djelovanja grupe;
sastavlja se preliminarni popis stručnjaka;
provodi se analiza i odabir stručnjaka (na temelju korištenja jedne ili više metoda njihova odabira);
precizira se popis vještaka; . pribavlja se suglasnost stručnjaka za sudjelovanje u radu stručne skupine;
utvrđuje se konačna reprezentativna lista vještaka. Svi potencijalni stručnjaci, ovisno o kvaliteti i stručnosti, mogu se svrstati u sedam klasa
Primjer ocjenjivanja kvalitete i kompetentnosti stručnjaka.
Odabir broja klasa kvalitete stručnjaka u ovom slučaju određen je "pravilom sedam", koje se tradicionalno koristi pri rješavanju problema upravljanja kvalitetom.
Ova gradacija omogućuje odabir potrebnih stručnjaka za rad u stručnoj skupini. Kako bi se dobili prilično objektivni rezultati CS studije, preporučljivo je odabrati između stručnjaka koji pripadaju razredima kvalitete 1-4. U ispite nije uputno uključivati stručnjake kandidate nižih razreda kvalitete.
Bez obzira na odabranu metodu ocjenjivanja kvaliteta kandidata, stručnjaci u svakom slučaju moraju ispunjavati određene uvjete, uključujući:
* stručna osposobljenost te praktično i istraživačko iskustvo u području menadžmenta;
* kreativnost (sposobnost rješavanja kreativnih problema); . znanstvena intuicija;
Zainteresiranost za objektivne rezultate stručnog rada;
* neovisnost prosudbe;
* poslovna "sabranost" sposobnost prelaska s jedne vrste aktivnosti na drugu, komunikativnost, neovisnost prosuđivanja, motivacija djelovanja);
* objektivnost;
* nekonformizam;
* visoka opća erudicija.
Provođenje prikupljanja mišljenja vještaka podrazumijeva određivanje: mjesta i vremena prikupljanja mišljenja; oblici i metode prikupljanja mišljenja; broj krugova prikupljanja mišljenja; sastav i sadržaj dokumentacije; postupak bilježenja rezultata vještačenja u dokumentima.
Vrlo je važno odrediti obrazac za prikupljanje vještačenja. Od svih poznatih oblika prikupljanja mišljenja izdvajamo individualno, kolektivno (grupno) i mješovito. Dakle, ti se oblici razlikuju prvenstveno po faktoru stručnog sudjelovanja u radu (individualnog ili kolektivnog), a svaki od njih ima niz varijanti:
* pregled;
* intervjuiranje;
* rasprava;
* mozgati
* sastanak;
* poslovna igra.
Svi oni imaju svoje prednosti i nedostatke. U mnogim slučajevima svaka od ovih varijanti koristi se zajedno s drugima, što često daje veći učinak i objektivnost. Koristi li se mješoviti oblik prilikom prikupljanja mišljenja stručnjaka u slučajevima nejasnoća oko problema, u slučaju neslaganja? pojedinačna mišljenja ili neslaganja među stručnjacima tijekom kolektivne rasprave.
Nakon provedene ankete grupe stručnjaka, rezultati se obrađuju. Početna informacija za obradu su brojčani podaci koji izražavaju preferencije stručnjaka i smisleno obrazloženje tih preferencija. Svrha obrade je dobivanje generaliziranih podataka i novih informacija sadržanih u skrivenom obliku u stručnim procjenama. Na temelju rezultata obrade formira se rješenje problema.
Prisutnost brojčanih podataka i smislenih izjava eksperata dovodi do potrebe korištenja kvalitativnih i kvantitativnih metoda za obradu rezultata grupne ekspertne procjene. Udio ovih metoda bitno ovisi o klasi problema koji se rješavaju stručnom ocjenom.
Cijeli skup problema može se podijeliti u dvije klase. U prvu klasu spadaju problemi za koje postoji dovoljna razina znanja i iskustva, odnosno potreban informacijski potencijal. U rješavanju problema iz ove klase stručnjaci se u prosjeku smatraju dobrim mjeriteljima. Izraz “prosječno dobro” odnosi se na mogućnost dobivanja rezultata mjerenja koji su približni pravim. Za mnoge stručnjake, njihovi se sudovi grupiraju oko prave vrijednosti. Iz toga slijedi da se za obradu rezultata grupne ekspertne procjene problema prve klase mogu uspješno primijeniti metode matematičke statistike temeljene na usrednjavanju podataka.
Druga klasa uključuje probleme za koje još nije prikupljen dovoljan informacijski potencijal. S tim u vezi, stručne prosudbe mogu se međusobno jako razlikovati. Štoviše, prosudba jednog stručnjaka, koja se uvelike razlikuje od drugih mišljenja, može se pokazati istinitom. Očito je da korištenje metoda za usrednjavanje rezultata grupne ekspertne procjene pri rješavanju problema druge klase može dovesti do velikih pogrešaka. Stoga se obrada rezultata ankete stručnjaka u ovom slučaju treba temeljiti na metodama koje ne koriste načela usrednjavanja, već na metodama kvalitativne analize.
S obzirom da su problemi prve klase najčešći u praksi vještačenja, glavna pažnja u ovom poglavlju je usmjerena na metode obrade rezultata ispitivanja ove klase problema.
Ovisno o ciljevima stručne procjene i odabranoj metodi mjerenja, prilikom obrade rezultata istraživanja javljaju se sljedeći glavni zadaci:
1) izrada generalizirane procjene objekata na temelju pojedinačnih stručnih procjena;
2) konstruiranje generalizirane procjene temeljene na parnoj usporedbi objekata od strane svakog stručnjaka;
3) određivanje relativnih težina predmeta;
4) utvrđivanje usklađenosti stručnih mišljenja;
5) utvrđivanje ovisnosti između rangiranja;
6) ocjenu pouzdanosti rezultata obrade.
Zadatak konstruiranja generalizirane procjene objekata na temelju pojedinačnih stručnih procjena javlja se tijekom skupne ekspertne procjene. Rješenje ovog problema ovisi o metodi mjerenja koju koriste stručnjaci.
Pri rješavanju mnogih problema nije dovoljno organizirati objekte prema jednom pokazatelju ili nekom skupu pokazatelja. Poželjno je imati numeričke vrijednosti za svaki objekt koje određuju njegovu relativnu važnost u odnosu na druge objekte. Drugim riječima, za mnoge zadatke potrebno je imati procjene objekata koje ne samo da ih organiziraju, već također omogućuju da se odredi stupanj prednosti jednog objekta nad drugim. Da biste riješili ovaj problem, možete izravno primijeniti metodu izravne procjene. Međutim, isti se problem, pod određenim uvjetima, može riješiti obradom stručnih procjena.
Konzistentnost stručnih mišljenja utvrđuje se izračunavanjem numeričke mjere koja karakterizira stupanj sličnosti pojedinačnih mišljenja. Analiza vrijednosti mjere konzistentnosti pridonosi razvoju ispravne prosudbe o općem stupnju znanja o problemu koji se rješava i identifikaciji grupiranja stručnih mišljenja. Kvalitativna analiza razloga za grupiranje mišljenja omogućuje utvrđivanje postojanja različitih pogleda, koncepata, identificiranje znanstvenih škola, određivanje prirode profesionalne djelatnosti itd. Svi ti čimbenici omogućuju dublje razumijevanje rezultata anketa stručnjaka.
Obradom rezultata stručnog ocjenjivanja moguće je utvrditi ovisnosti između rangiranja različitih stručnjaka i time utvrditi jedinstvo i različitost mišljenja stručnjaka. Važnu ulogu ima i uspostavljanje odnosa između rangiranja na temelju različitih pokazatelja za usporedbu objekata. Identificiranje takvih ovisnosti omogućuje otkrivanje povezanih pokazatelja usporedbe i, možda, njihovo grupiranje prema stupnju povezanosti. Važnost zadaće određivanja ovisnosti za praksu je očita. Na primjer, ako su pokazatelji usporedbe razni ciljevi, a objekti sredstva za postizanje ciljeva, tada nam utvrđivanje odnosa između rangiranja koja poredaju sredstva sa stajališta postizanja ciljeva omogućuje razumno odgovoriti na pitanje u kojoj mjeri postizanje jednog cilja zadanim sredstvima doprinosi ostvarenju drugih ciljeva .
Procjene dobivene obradom su slučajni objekti, pa je jedan od važnih zadataka postupka obrade utvrđivanje njihove pouzdanosti. Rješavanju ovog problema treba posvetiti odgovarajuću pozornost.
Obrada rezultata pregleda je naporan proces. Ručno izvođenje operacija izračuna procjena i pokazatelja njihove pouzdanosti povezano je s velikim troškovima rada, čak i u slučaju rješavanja jednostavnih problema s naručivanjem. S tim u vezi, preporučljivo je koristiti se računalnom tehnologijom, a posebno računalima. Korištenje računala otvara problem razvoja računalnih programa koji implementiraju algoritme za obradu rezultata ekspertize.
2. Metode vještačenja
SWOT analiza
Posebna vrsta ekspertne metode koja je vrlo popularna je izvorna SWOT metoda analize. Ime je dobio po prvim slovima četiri engleske riječi, koje u prijevodu na ruski znače: snage i slabosti, mogućnosti i prijetnje.
Ova se metodologija može koristiti kao univerzalna. Poseban učinak ima pri proučavanju procesa u društveno-ekonomskom sustavu koji karakterizira dinamičnost, upravljivost, ovisnost unutarnjih i vanjskih čimbenika funkcioniranja te cikličnost razvoja.
Prema metodologiji ove analize provodi se raspodjela čimbenika koji karakteriziraju predmet istraživanja na ove četiri komponente, vodeći računa o tome pripada li taj čimbenik klasi vanjskih ili unutarnjih čimbenika.
Kao rezultat toga javlja se slika odnosa snaga i slabosti, prilika i opasnosti, koja sugerira kako treba promijeniti situaciju da bi se razvoj uspješno odvijao.
Distribucija faktora u te kvadrante ili sektore matrica nije uvijek laka. Dešava se da isti čimbenik istovremeno karakterizira i prednosti i slabosti objekta. Osim toga, čimbenici djeluju situacijski. U jednoj situaciji izgledaju kao prednost, u drugoj - kao nedostatak. Ponekad su nesamjerljive u svojoj važnosti. Ove okolnosti se mogu i trebaju uzeti u obzir.
Isti faktor može se smjestiti u više kvadranata ako je teško jasno odrediti njegovo mjesto. To neće imati negativan utjecaj na studiju. Uostalom, bit metode je identificirati faktore, postaviti ih tako da njihova koncentracija sugerira načine rješavanja problema, kako bi oni postali upravljivi.
U svakom kvadrantu faktori ne moraju nužno imati jednaku težinu, ali moraju biti prikazani u cijelosti.
Ispunjena matrica prikazuje stvarno stanje stvari, stanje problema i prirodu situacije. Ovo je prva faza SWOT analize.
Drugi korak je provođenje komparativne analize snaga i mogućnosti, koja bi trebala pokazati kako iskoristiti prednosti. Istovremeno je potrebno analizirati slabosti u pogledu postojećih opasnosti. Takva analiza će pokazati kolika je vjerojatnost krize. Uostalom, opasnost se povećava kada se javlja u uvjetima slabosti, kada slabosti ne pružaju mogućnost da se spriječi opasnost.
Naravno, vrlo je korisno napraviti komparativnu analizu snaga i postojećih opasnosti. Uostalom, snage se mogu loše iskoristiti kada se sprječava kriza; snage se moraju promatrati ne samo u odnosu na povoljne prilike, već iu odnosu na opasnosti.
U proučavanju sustava upravljanja predmetom ove metode mogu biti različiti problemi razvoja menadžmenta. Na primjer, učinkovitost, osoblje, stil, raspodjela funkcija, struktura sustava upravljanja, mehanizam upravljanja, motivacija, profesionalnost, informacijska podrška, komunikacija i organizacijsko ponašanje itd.
Korištenje posebno obučenih i odabranih stručnjaka ili internih konzultanata može povećati učinkovitost ove metode.
SMART metoda
Postoje mnoge modifikacije metode SWOT analize. Najzanimljivija od njih je metoda razvoja i analize ciljeva.
Poznato je da je svrha menadžmenta odlučujući faktor uspjeha, učinkovitosti, strategije i razvoja. Bez cilja nemoguće je razviti plan ili program. Ali to se ne tiče samo svrhe upravljanja, već i svrhe istraživanja. Uostalom, ispravno formuliranje ovog cilja također može biti teško. Program istraživanja i metode njegova provođenja ovise o svrsi.
Cilj treba razviti prema kriterijima dostižnosti, specifičnosti, procjenjivosti (mjerljivosti), uzimajući u obzir Mjesto i Vrijeme. Ovi kriteriji odražavaju engleske riječi-- Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Timed, u skraćenom nazivu to je SMART. Tako se zove ova metoda.
Metoda uključuje dosljednu procjenu ciljeva na temelju skupa kriterija raspoređenih u obliku matrice. Ovdje je niz usporedivih čimbenika koji odražavaju karakteristike cilja: teško postići - lako postići, visoki troškovi - niski troškovi, ima podršku osoblja - nema podršku osoblja, ima prioritete - nema prioriteta, zahtijeva puno vremena - zahtijeva malo vremena, ima širok utjecaj -- ima ograničen utjecaj, usmjeren na visoka tehnologija- usmjeren na niske (konvencionalne) tehnologije, povezan s novom organizacijom upravljanja - nije povezan s novom organizacijom upravljanja.
Sljedeći korak je izrada matrice za identifikaciju problema. Za postizanje cilja potrebno je riješiti niz problema. Ali da bi to učinili, prvo ih je potrebno definirati.
Raspodjela problema provodi se prema sljedećim kriterijima: postojeće stanje, željeno stanje, mogućnost postizanja cilja. Ovi kriteriji karakteriziraju horizontalu matrice. Okomito se razmatraju sljedeći kriteriji: definicija problema, procjena problema (kvantitativni parametri), organizacija rješenja (tko, gdje, kada), troškovi rješavanja problema.
Ova matrica vam omogućuje da sastavite plan istraživanja.
Rangiranje i način ocjenjivanja.
Koristeći metodu rangiranja, stručnjak provodi rangiranje (poređanje) proučavanih objekata organizacijskog sustava ovisno o njihovoj relativnoj važnosti (preferenciji), pri čemu se najpoželjnijem objektu dodjeljuje rang 1, a najmanje preferiranom posljednji rang, jednak u apsolutnoj vrijednosti prema broju objekata koji se naručuju. Točniji poredak događa se s manje predmeta proučavanja, i obrnuto.
Pri preferiranom (po rangu) rasporedu objekata ispitivanja jednog vještaka, zbroj rangova treba biti jednak zbroju brojeva cjelokupnog prirodnog niza broja objekata H, počevši od jedan: H = (H+ 1): 2.
Rezultirajući rangovi rangiranja objekata na temelju podataka ankete određuju se kao zbroj rangova za svaki objekt. U ovom slučaju, na kraju, prvi rang se dodjeljuje objektu koji je dobio najmanji zbir rangova, a posljednji rang se dodjeljuje onom koji je dobio najveći zbir rangova, tj. najmanje značajan objekt (primjer određivanja rezultirajućeg ranga tri objekta od strane sedam stručnjaka)
Što je više stručnjaka uključeno, to je veća objektivnost rezultata procjene. Međutim, angažman velikog broja kvalificiranih stručnjaka i veliki intenzitet rada stručnjaka poskupljuje ocjenjivanje kvalitete. Stoga, kako bi se smanjio intenzitet rada stručnjaka, koriste se metodom rangiranja, koja omogućuje samo rangiranje pokazatelja, a ne njihovo numeričko određivanje od strane stručnjaka.
Ipak, ova se metoda koristi u praksi proučavanja sustava upravljanja, unatoč svojoj jednostavnosti i relativno malom intenzitetu rada. To se objašnjava velikim brojem rangiranih objekata istraživanja.
Metoda izravne procjene
Predstavlja poredak objekata koji se proučavaju (na primjer, pri odabiru parametara za sastavljanje parametarskog modela) ovisno o njihovoj važnosti dodjeljivanjem bodova svakom od njih. U tom slučaju najvažnijem objektu se dodjeljuje najveći broj bodova na prihvaćenoj ljestvici (daje se ocjena). Najčešći raspon ljestvice ocjenjivanja je od 0 do 1; 0 do 5; 0 do 10; 0 do 100. U najjednostavnijem slučaju rezultat može biti 0 ili 1.
Ponekad se ocjenjivanje provodi usmeno. Na primjer, "vrlo važno", "važno", "nevažno" itd., što se također ponekad prevodi u bodovnu ljestvicu (3, 2, 1, redom) radi lakše obrade rezultata ankete.
Izravnu procjenu treba koristiti s punim povjerenjem u stručno znanje stručnjaka o svojstvima predmeta koji se proučavaju. Na temelju rezultata procjene utvrđuje se rang i težina (značaj) svakog proučavanog objekta.
Zaključak
Trenutno se sve više koriste različite metode stručnih procjena. Nezamjenjivi su pri rješavanju složenih problema procjene i odabira tehničkih objekata, uključujući i namjenske, pri analizi i predviđanju situacija s velikim brojem značajnih čimbenika - gdje god je potrebno uključiti znanje, intuiciju i iskustvo velikog broja visokokvalificiranih stručnjaka. specijalisti.
Ekspertne metode se stalno razvijaju i usavršavaju. Glavni pravci ovog razvoja određeni su brojnim čimbenicima, uključujući želju za proširenjem opsega primjene, povećanjem stupnja korištenja matematičkih metoda i elektroničke računalne tehnologije, kao i pronalaženje načina za uklanjanje nedostataka u nastajanju.
Unatoč uspjesima postignutim posljednjih godina u razvoju i praktičnoj primjeni metode ekspertne procjene, postoji niz problema i zadataka koji zahtijevaju daljnje metodološko istraživanje i praktičnu provjeru. Potrebno je poboljšati sustav odabira stručnjaka, povećati pouzdanost karakteristika grupnog mišljenja, razviti metode za provjeru valjanosti procjena i proučavati skrivene razloge koji smanjuju pouzdanost procjena stručnjaka.
Stručna ocjena svojstava i poslovnih kvaliteta kandidata temelji se na kvantitativnim parametrima i kriterijima ocjenjivanja dobivenim na razgovoru. Iako ovdje ima elemenata konvencije i subjektivnosti, uz dobro razrađenu ljestvicu ocjenjivanja i pažljiv (profesionalan) pristup stručnjaka, moguće je predmete ocjenjivati s visok stupanj pouzdanost.
Popis korištene literature
1.Grigorov V.M. Stručnjaci u sustavu upravljanja javnom proizvodnjom // M.: Mysl, 1976
2. Demidova A.V. Istraživanje sustava upravljanja. - M.: Prior-izdat, 2005. - 96 str.
3. Ignatieva A.V. Istraživanje sustava upravljanja. - M.: UNITY-DANA, 2003. - 157 str.
4. Kafidov V.V. Istraživanje sustava upravljanja. - M.: Akademski projekt, 2005. - 160 str.
5. Malin A.S. Istraživanje sustava upravljanja. - M.: Državno sveučilište Visoka ekonomska škola, 2005. - 399 str.
6. Reylyan Ya. R. Osnova upravljačkog odlučivanja // M.: Financije i statistika, 1989.
7. Remennikov V.B. Izrada upravljačkog rješenja. Udžbenik džeparac. -- M.: UNITY-DANA, 2000.
8. Smolkin A.M. Menadžment: osnove organizacije. - M.: INFRA-M, 1999.
Objavljeno na Allbest.ru
Slični dokumenti
Rješavanje problema, argumentacija i oblikovanje kvantitativnih ocjena rezultata formalnim metodama. Sastavnice metode vještačenja. Metoda kolektivnog generiranja ideja (“brainstorming”). Delphi metoda, značajke metode fokus grupe, SWOT analiza.
prezentacija, dodano 30.03.2014
Bit i sadržaj, glavne faze ekspertne analize, područja i značajke njene praktične primjene, interpretacija rezultata. Stupanj pouzdanosti ovog ispitivanja. Primjena metode ekspertne procjene za izradu stabla ciljeva.
kolegij, dodan 25.02.2012
Pojam i značajke korištenja ekspertnih tehnologija kao sastavnog dijela procesa pripreme i donošenja važnih upravljačkih odluka. Proučavanje glavnih faza ekspertne ankete. Odabir stručnjaka. Delphi metoda, UZORAK, brainstorming.
sažetak, dodan 09.10.2016
Korištenje stručnih procjena. Primjena različitih metoda za rješavanje jednog problema. Rangiranje, uparene i višestruke usporedbe, izravna procjena, Thurstoneova metoda najčešće su korišteni ekspertni mjerni postupci. Metode tipa Delphi.
test, dodan 09.03.2011
Bit i vrste vještačenja, svrha njihove uporabe. Glavne faze stručnog istraživanja. Obilježja metoda kolektivnog rada ekspertne skupine, kao i metoda pribavljanja pojedinačnih mišljenja. Obrada rezultata ankete specijalista.
sažetak, dodan 03.04.2012
Obilježja ekspertnih postupaka: značajke heurističkih metoda i modela, metode individualnih procjena, skupnih ekspertnih procjena. Specifičnosti ispita, sadržaj i obrada rezultata. Stručna procjena razine rizika zemlje.
sažetak, dodan 05/10/2010
Metode dobivanja stručnih ocjena. Problem izbora stručnjaka. Regulatorni dokumenti koji reguliraju rad stručnih povjerenstava. Odlučivanje u uvjetima rizika i neizvjesnosti. Zadaci odlučivanja u uvjetima neizvjesnosti.
test, dodan 15.07.2010
Bit i vrste odluka u procesu upravljanja proizvodnjom. Osnovni zahtjevi za kvalitetu upravljačkih odluka. Metode optimizacije upravljačkih odluka. Metode optimizacije rješenja korištenjem metoda ekspertne procjene.
kolegij, dodan 08.05.2002
Proučavanje metoda predviđanja razvoja: ekstrapolacijske, bilančne, normativne i programsko-ciljane metode. Studija organizacije rada vještaka, formiranje upitnika i tablica stručnih ocjena. Analiza matematičkih i statističkih modela prognoze.
test, dodan 19.06.2011
Metodologija i faze klasifikacije sustava prema razne znakove. Izrada upitnika za dobivanje stručnih ocjena, njihovih obveznih detalja i glavnih pitanja. Suština i konstrukcija stabla ciljeva, principi njegove detaljizacije. Metodologija ocjenjivanja složenih sustava.
Glavna ideja predviđanja na temelju stručnih procjena je graditi racionalni postupak za ljudsko intuitivno-logičko mišljenje u kombinaciji s kvantitativnim metodama procjene i obrade dobivenih rezultata.
Bit metoda ekspertne procjene je da se prognoza temelji na mišljenje stručnjak ili tim stručnjaka, na temelju stručno, znanstveno i praktično iskustvo.
Individualne stručne procjene- temelje se na korištenju mišljenja stručnih stručnjaka relevantnog profila.
1. Metoda intervjua uključuje razgovor između prognostičara i stručnjaka pomoću sheme pitanja i odgovora, tijekom kojeg prognostičar, u skladu s unaprijed izrađenim programom, postavlja pitanja stručnjaku o perspektivama razvoja prognoziranog objekta. Uspjeh takve procjene u velikoj mjeri ovisi o sposobnosti stručnjaka da da improvizirana mišljenja o velikom broju pitanja.
2. Metoda upitnika sastoji se u činjenici da se od stručnjaka traži da ispuni upitnik (upitnik) koji sadrži popis pitanja od kojih je svako logično povezano sa zadatkom istraživanja.
U upitniku se mogu koristiti sljedeće vrste pitanja:
· otvoreni – odgovori na ova pitanja mogu se formulirati u bilo kojem obliku;
· zatvorenog tipa – ponuđene su mogućnosti odgovora od kojih stručnjak mora izabrati jedan.
Poželjna je uporaba zatvorenih pitanja u upitniku jer pojednostavljuje statističku obradu rezultata odgovora i olakšava rad stručnjaka pri ispunjavanju upitnika. S druge strane, popis odgovora na pitanje ne smije sadržavati mišljenje vještaka. Stoga, prilikom izrade popisa mogućnosti odgovora na neka pitanja, treba omogućiti stručnjaku da iznese svoj odgovor ili izbjegne odgovor.
3. Analitička metoda(analitičke bilješke) predviđa temeljit samostalan rad stručnjak koji analizira trendove, procjenjuje stanje i razvojne staze projektiranog objekta. Stručnjak može koristiti sve informacije koje su mu potrebne o objektu prognoze. Svoje zaključke sastavlja u obliku memoranduma. Glavna prednost ove metode je mogućnost maksimalnog korištenja individualnih sposobnosti stručnjaka. Međutim, malo je koristan za predviđanje složenih sustava i razvoj strategija zbog ograničenog znanja jednog stručnjaka stručnjaka u srodnim područjima znanja.
Glavna prednost individualnih metoda procjene stručnjaka je mogućnost maksimalnog korištenja individualnih sposobnosti stručnjaka. Međutim, te su metode malo korisne za predviđanje najopćenitijih strategija zbog ograničenog znanja jednog stručnjaka o razvoju srodnih područja znanosti i prakse.
Primjer korištenja stručnih procjena u planiranju razvoja društveno-ekonomskih sustava je višekriterijski zadatak odabira mogućnosti rješenja, koji je trenutno relevantan u mnogim područjima ljudske djelatnosti.
Višekriterijski postupak odabira uključuje sljedeće korake:
1. Identifikacija najznačajnijih pokazatelja (kriterija) koji karakteriziraju predmet istraživanja;
2. Određivanje metode kvantitativne procjene pokazatelja;
3. Određivanje prihvatljivih granica za promjene pokazatelja;
4. Odabir metode za pronalaženje najbolje opcije;
5. Rješavanje problema i analiza rezultata.
Kao objektivna funkcija za ocjenu opcija rješenja najčešće se koristi aditivna konvolucija kriterija:
Ili, (2.18)
gdje su težinski koeficijenti koji karakteriziraju značaj kriterija. Brojčane vrijednosti utvrđuju stručnjaci, a poželjno je pridržavati se sljedećeg uvjeta:
Ako kriteriji imaju različite mjerne jedinice, tada se moraju dovesti u jedno bezdimenzionalno mjerilo tako da su zadovoljene sljedeće nejednakosti:
Primjer . Prema riječima stručnjaka, glavni pokazatelji ekonomske i društveni razvoj regije su:
Bruto domaći (regionalni) proizvod;
Razina zaposlenosti;
Prosječna mjesečna plaća.
Stručna procjena značajnosti kriterija na ljestvici od deset stupnjeva prikazana je u tablici. 2.2.
Regionalnom vodstvu predložena su četiri ciljana programa regionalnog razvoja usmjerena na prioritetno financiranje:
1. Agroindustrijski kompleks;
2. Poduzeća prehrambene industrije;
3. Sektori društveno-kulturne sfere;
4. Stambena izgradnja.
Očekivane vrijednosti glavnih pokazatelja dobivenih tijekom provedbe ciljanih programa koji se razmatraju dane su u tablici. 2.3.
Tablica 2.2
Rezultati vještačenja
Tablica 2.3
Očekivane vrijednosti glavnih socioekonomskih pokazatelja razvoja regije
Potrebno je utvrditi najprikladniji program razvoja regije.
Riješenje:
Odredimo vrijednosti težinskih koeficijenata:
; 
; 
.
Dakle, kao rezultat obrade stručnih procjena, funkcija cilja ima sljedeći oblik:
S obzirom da je ciljni program br. 3 očito neučinkovit u usporedbi s programom br. 2 (1500<2000; 80=80; 1000<2000), удалим её из матрицы возможных решений:
Budući da vrijednosti pokazatelja imaju različite dimenzije, moraju se dovesti do jedne bezdimenzionalne ljestvice. To se postiže dijeljenjem elemenata svakog stupca s maksimalnom vrijednošću u stupcu:
U završnoj fazi određujemo vrijednost funkcije cilja za predložene programe:
Maksimalna vrijednost funkcije cilja odgovara programu br. 1. Stoga je provedba ovog programa najprikladnija.
Najpouzdaniji su skupne stručne ocjene - uključuju određivanje stupnja dosljednosti stručnih mišljenja o obećavajućim područjima razvoja prognoziranog objekta, koje su formulirali pojedinačni stručnjaci.
Za organiziranje vještačenja stvaraju se radne skupine čije su funkcije provođenje ankete, obrada materijala i analiza rezultata skupnog vještačenja. Radna skupina imenuje stručnjake koji daju odgovore na postavljena pitanja o perspektivama razvoja ovog objekta.
1. Suština metoda kolektivnog generiranja ideja (brainstorming) sastoji se od korištenja kreativnog potencijala stručnjaka u promišljanju problemske situacije, što prvo uključuje generiranje ideja, a zatim njihovo strukturiranje, analizu i kritiku, iznošenje protuideja i razvijanje koherentnog stajališta.
Metoda kolektivnog stvaranja ideja uključuje provedbu sljedećih faza:
1. formiranje grupe sudionika brainstorminga za rješavanje određenog problema. Optimalna veličina grupe se utvrđuje empirijski. Grupe od 10-15 ljudi smatraju se najproduktivnijima.
2. Grupa za analizu sastavlja problemsku bilješku koja formulira problemsku situaciju i sadrži opis metode i problemske situacije.
3. Faza stvaranja ideja. Svaki sudionik ima pravo nastupa više puta. Kritike dosadašnjih izvedbi i skeptične primjedbe nisu dopuštene. Voditelj prilagođava proces, pozdravlja poboljšanja ili kombinacije ideja i pruža podršku, oslobađajući sudionike ograničenja. Trajanje brainstorminga je najmanje 20 minuta i ne duže od 1 sata, ovisno o aktivnosti sudionika.
4. Usustavljivanje ideja izraženih u fazi generiranja. Formira se lista ideja, identificiraju se karakteristike po kojima se ideje mogu kombinirati, ideje se spajaju u skupine prema identificiranim karakteristikama.
5. U petoj fazi provodi se destrukturiranje (uništavanje) sistematiziranih ideja. Svaka ideja podliježe opsežnoj kritici skupine visokokvalificiranih stručnjaka od 20-25 ljudi.
6. U šestoj fazi procjenjuju se kritički komentari i sastavlja se popis praktično provedivih ideja.
Metoda "635"- jedna od vrsta "brainstorminga". Brojevi b, 3, 5 označavaju 6 sudionika, od kojih svaki mora zapisati 3 ideje unutar 5 minuta. List ide ukrug. Tako će u pola sata svi zapisati 18 ideja, a svi zajedno - 108. Struktura ideja je jasno definirana. Moguće su modifikacije metode. Ova se metoda naširoko koristi u stranim zemljama (osobito u Japanu) kako bi se iz niza ideja odabrala najoriginalnija i najnaprednija rješenja za određene probleme.
2. Delphi metoda. Svrha metode je razviti program sekvencijalnih višekružnih pojedinačnih istraživanja. Individualna anketa stručnjaka obično se provodi u obliku upitnika. Zatim se statistički obrađuju na računalu i formira kolektivno mišljenje grupe, utvrđuju se i sumiraju argumenti u korist različitih sudova. Računalno obrađene informacije dostavljaju se stručnjacima koji mogu korigirati ocjene, obrazlažući pritom razloge svog neslaganja sa kolektivnom prosudbom. Ovaj postupak se može ponoviti do 3-4 puta. Kao rezultat toga, raspon procjena se sužava i razvija se dosljedna prosudba u vezi s izgledima za razvoj objekta.
Značajke Delphi metode:
a) anonimnost stručnjaka - interakcija između članova grupe prilikom ispunjavanja upitnika potpuno je isključena;
b) mogućnost korištenja rezultata prethodnog kruga ankete;
c) statističke karakteristike grupnog mišljenja.
3. Metoda "Komisije".- na temelju rada posebnih povjerenstava. Skupine stručnjaka za okruglim stolom raspravljaju o pojedinom problemu kako bi usuglasili stajališta i razvili zajedničko mišljenje. Nedostatak ove metode je što se skupina stručnjaka u svojim prosudbama vodi uglavnom logikom kompromisa.
Način rada stručnih povjerenstava može se organizirati u jednom od sljedećih oblika:
Kao što je praksa pokazala, metoda "provizije" ima značajne nedostatke:
Veliki utjecaj takvog psihološkog faktora kao što je mišljenje autoritativnih stručnjaka, kojima se drugi stručnjaci pridružuju bez izražavanja svog gledišta;
Nespremnost stručnjaka da se javno odreknu svojih prethodno iznesenih mišljenja;
U radu povjerenstava najčešće dolazi do spora između dva ili tri najmjerodavnija stručnjaka, uslijed čega drugi stručnjaci ili ne sudjeluju u raspravi ili se njihova mišljenja ne uvažavaju.
4. Metoda suđenja – temelji se na organiziranju rada tima stručnjaka u obliku provođenja sudskog postupka. Korištenje ove metode preporučljivo je kada postoji nekoliko skupina stručnjaka, od kojih svaka brani svoje stajalište. U ovom slučaju, objekt predviđanja djeluje kao "okrivljeni". Lideri grupa koje izražavaju alternativna stajališta djeluju kao tužitelj i obrana (tužitelj, odvjetnik). Pojedini vještaci igraju ulogu svjedoka, dajući sudu podatke potrebne za donošenje odluke. Ulogu suca ima zainteresirana osoba (skupina osoba). Na primjer, u televizijskoj emisiji “Suđenje”, koja se temelji na korištenju sudske metode za analizu i predviđanje razvoja različitih socioekonomskih procesa, ulogu suca imala je publika koja je glasovala tijekom programa telefonskim putem. poziva na gledište koje su podržavali.
Metoda morfološke analize uključuje izbor najprihvatljivijeg rješenja problema između mogućih. Preporučljivo ga je koristiti pri predviđanju temeljnih istraživanja. Metoda uključuje brojne tehnike koje uključuju sustavno razmatranje karakteristika objekta. Studija se provodi metodom "morfološke kutije", koja se gradi u obliku stabla ciljeva ili matrice u kojoj se u ćelije unose odgovarajući parametri. Moguće rješenje problema je povezivanje parametra prve razine u nizu s jednim od parametara sljedećih razina. Ukupan broj mogućih rješenja jednak je umnošku broja svih parametara prikazanih u "kutiji", uzetih po retku. Permutacijama i raznim kombinacijama moguće je razviti probabilističke karakteristike objekata.
Metoda pisanja scenarija- temelji se na određivanju logike procesa ili pojave tijekom vremena pod različitim uvjetima. Uključuje uspostavljanje niza događaja koji se razvijaju tijekom prijelaza iz postojeće situacije u buduće stanje objekta. Scenarij prognoze određuje strategiju razvoja prognoziranog objekta. Treba odražavati opći cilj razvoja objekta, kriterije za procjenu gornjih razina „stabla ciljeva“, prioritete problema i resurse za postizanje glavnih ciljeva. Scenarij prikazuje sekvencijalno rješenje problema i moguće prepreke. U ovom slučaju koriste se potrebni materijali za razvoj objekta prognoze.
Graf prognoze je lik koji se sastoji od točaka vrhova povezanih rubnim segmentima. “Stablo ciljeva” je graf stabla koji izražava odnos između vrhova-faza ili problema postizanja cilja. Svaki vrh predstavlja metu za sve grane koje izlaze iz njega. “Stablo ciljeva” uključuje identificiranje nekoliko strukturnih ili hijerarhijskih razina.
Izgradnja "stabla ciljeva" zahtijeva rješavanje mnogih problema: predviđanje razvoja objekta u cjelini; formuliranje scenarija za predviđeni cilj, određivanje razina i vrhova „stabla“, kriterija i njihove težine u rangiranju vrhova. Ovi se zadaci po potrebi mogu riješiti metodama stručne procjene. Treba napomenuti da ovaj cilj kao objekt predviđanja može odgovarati mnogim različitim scenarijima.
Scenarij je obično multivarijantne prirode i ističe tri linije ponašanja: optimističan - razvoj sustava u najpovoljnijoj situaciji; pesimističan - razvoj sustava u najnepovoljnijoj situaciji; rad - razvoj sustava uzimajući u obzir suzbijanje negativnih čimbenika, čija je pojava najvjerojatnija. Kao dio scenarija predviđanja, preporučljivo je razviti pričuvnu strategiju u slučaju nepredviđenih situacija.
Gotov scenarij mora se analizirati. Na temelju analize informacija koje se smatraju prikladnima za nadolazeću prognozu, formuliraju se ciljevi, utvrđuju kriteriji i razmatraju alternativna rješenja.