専門家の評価方法のアルゴリズム。専門家による評価方法

専門家による評価

専門家の評価方法のアルゴリズム。 専門家による評価方法

検査結果に対する専門家の構成の影響

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専門家の評価方法のアルゴリズム。専門家による評価方法

今日では、それは本当に簡単すぎます。コンピューターの前に歩いて行き、自分が何をしているのかほとんど、またはまったく知識がなくても、驚くべき速さで正気でナンセンスなものを作成できます。 (J.ボックス)

専門家の意見は、実際には、たとえば食べ物を試食するときによく発生します。一般に、それらは社会学的調査の典型です。たとえば、品質管理マネージャーがスーパーマーケットで顧客の調査を実施します。使用するエキスパートメソッド品質を評価するために、注文尺度がよく使用されます。比較の問題は、「より良いより悪い」「より少ない」という原則に基づいて決定されています。もっと詳細な情報多くの場合、良くも悪くも何倍も必要ありません。

ペアワイズ比較 (オブジェクトはペアで互いに比較されます)。順序のスケールまたはいわゆるランク付けされたシリーズを構築するとき、専門家はこの方法を使用します ペアワイズマッチング. タブで。図１は、ペアワイズ比較によって６つのオブジェクトをランク付けする例を示す。これは、特定の方法でオブジェクトを評価したある専門家の作業の結果です。あるオブジェクトが別のオブジェクトより優先されることは 1 で示され、逆の状況は 0 です。

ランク付けされた行(オーダースケール) オブジェクトの比較評価がタブに表示されます。 1 は次のようになります。

複数の専門家を使用すると、より正確な結果を得ることができます。

より高度な基準を使用できます。たとえば、スコア 1 で利点を決定し、スコア -1 で最悪の品質を決定し、スコア 0 で同等の品質を決定します。ランク付けされたシリーズをコンパイルするメカニズムはそのままです。同じ。

心理学者は、ペアごとの比較があらゆる選択の根底にあることを証明しています (つまり、ペアで比較して製品を選択します)。ただし、順序スケールは事前にコンパイルされていることが多く (ランク付けされたシリーズではありません)、参照 (参照) ポイントが固定されています。ポイントと呼ばれる。

こうして、12 段階の震度スケール MSK-64、モース鉱物スケール、知識を評価するための 5 段階スケール、フィギュアスケートのポイントなどが登場しました。表 2 は、例として鉱物のモース硬度スケールを示しています。

オブジェクト番号							結果

表 1. ペアワイズ比較による 6 つのオブジェクトのランキング

表 2. モーススケール

後続の各ミネラルは、前のミネラルに傷を残します。よりしっかりしています。ペアワイズ比較によって得られた測定結果は、逐次近似によって絞り込むことができます。

専門家グループを形成する際には、テスト、専門家の相互評価、および意見の一貫性のチェックを行うことをお勧めします。

テストテストの主催者には知られているが専門家には知られていない結果を使用して、専門家がタスクを解決することと、異なる専門家の評価が同じ一般的な評価セットに属するという仮説をフィッシャー基準を使用してテストすることで構成されます。

自己評価は、限られた時間内に各専門家が特別に編集されたアンケートの質問に答えるという事実にあります。このようなテストはコンピューター上で実行され、スコアが取得されます。専門家同士で評価しあうこともできますが、これには信頼できる環境と一緒に仕事をする経験が必要です。専門家の意見の一貫性は、一致係数の値によって評価できます。

どこ S- 各検査対象のランクの平均値からのすべての推定値の二乗偏差の合計。
n- 専門家の数;
メートル- 専門知識の対象の数。

一致係数は0の範囲で変化します<W<1, причем 0 - полная несогласованность, 1 - полное единодушие.

5人の専門家の意見間の一致度を決定する必要があり、その7つのオブジェクトのランキング結果が表3に示されています。一致度を決定するために、特別な尺度が使用されます - ケンドール一致係数 コンコルダーレ- 揃える、揃える。

検査対象番号	ランクの合計	平均からの偏差	偏差二乗
検査対象番号	ランクの合計	平均からの偏差	偏差二乗

表 3. 5 人の専門家の意見の一貫性を評価するためのデータ

ランクの算術平均数を推定します。

Qcf = (21 + 15 + 9 + 28 + 7 + 25 + 35)/7 = 20.

次に、平均からの二乗偏差の合計を推定します: S = 630. 一致係数の値を決定します。

W = 12 * 630 / 25 * (343 - 7) = 0,9.

多いですか、少ないですか？で対応する計算を実行すると、 統計学、次の結果の表を取得できます。

米。 1. STATISTICA での分析結果

この表から、この例における専門家のさまざまな意見は重要ではないことがわかります。<0.00014.

専門家の量的構成の調査結果への影響。グループ内の専門家の数が増えると、測定精度が向上します。これは、複数の測定で一般的です。

専門家の数 n、特定の測定精度を提供する、専門家の意見の分布の法則と推定値の最大許容標準誤差を知っていることを確立できます Sx. 次に、よく知られている式を使用して、専門家の最小数を決定できます。 n、指定された測定精度を提供します。

ここで、は次の式で決定される標準偏差です。

は専門家による評価の算術平均です。
- 専門家による評価の数。

専門家の個人的および集団的意見もありますが、後者はより正確であると考えられており、最も重要なことに同意されています。特別な訓練を受けた人々、潜在的な消費者、および製品の製造業者が専門家として行動できます。

考慮されるほとんどの種類の調査では、調査対象は消費者 (個人または企業) の視点です。ただし、競争、提携、一般的な傾向、法律の変更、プレーヤーの現在および計画中のプロジェクト、業界の規制、リスクなど、特定の市場に影響を与えるすべての要因を考慮して実施される調査もあります。出版物にも、これらの研究は業界統計にも含まれていません。ここでは、机上調査と消費者調査の両方を要素として使用できますが、この場合の主なツールは、市場関係者、独立したアナリスト、協会の長、ジャーナリスト、競合他社の情報に携わる人々などへの専門家のインタビューです。

査読方法 - これは、回答者が専門家、つまり特定の活動分野の専門家であるタイプの調査です。

査読方式の主な目的 - 調査中の問題の複雑な側面の特定、情報の信頼性の向上、結論。

メソッドの特徴 それは、研究問題の分析と解決に専門家（専門家）の有能な参加を伴うということです。

専門知識 - 専門家から情報を入手する手順。専門家による評価は、人間の活動のさまざまな領域に関する専門家の判断であり、選択された基準に従ってオブジェクトとその特性を比較する手順が含まれます。

専門家調査の詳細 以下で構成されます。

アンケートで間接質問や統制質問を使用する必要はありません。

専門家調査プログラムは詳細ではなく、概念的なものです。

アンケートでは、回答の形式を完全に自由に選択できるオープンエンドの質問を使用することが望ましいです。

査読に関する基本的な規制要件 :

専門家の慎重な選択;

専門家によって提供された情報の信頼性の評価;

研究の過程で専門家を生産的に使用するための条件を作成します。

専門家の判断に影響を与える要因を考慮に入れる;

研究のすべての段階で、専門家の情報を歪めずに保存します。

専門家の評価の品質と信頼性は、専門家のランダムな選択によって低下します。

専門家の選択基準 それは：

能力の程度。その指標は、専門家の学位、学位、専門分野での実務経験、公式の地位、出版された作品の数などの存在です。

専門分野の分野における現代科学の最新の成果をナビゲートする能力。

狭い専門分野と専門家の一般的な見通しの組み合わせ。

研究された問題を分析し、統合する能力、

質的に新しい情報を処理し、同化する能力。

高い道徳的性格;

さまざまな年齢、さまざまな科学学校などの専門家のグループで、互いに心理的に受け入れられる組み合わせ。

専門家グループは多数であってはなりません。 専門家の選択方法 選び出す目的 - 特別な選択技術の使用 - そして 主観的な - 選考手順への潜在的な専門家自身の関与。

客観的アプローチには 2 つの選択肢があります :

a) 記録的方法 - 社会人口統計データに基づく専門家の選択。

b) 実験方法 - 候補者のテストに基づく選択。

主観的アプローチにもいくつかのバリエーションがあります。 ;

a) 証明 - 専門家の選択は、将来の専門家グループの潜在的なメンバーの公開または秘密投票の助けを借りて実行されます (複数のラウンドで実行される場合があります)。

b) ポイントまたはランキングによる相互評価の方法。

c) 能力の自己評価の方法。

専門家調査はさまざまな形式を取ることができます。 :

1回限りの個別調査（アンケートまたはインタビュー）;

1 回限りの集団調査 (会議、ブレインストーミング);

数回の個別調査（デルフィアン法）;

数回にわたる集団調査（討論、会議、多段階選考）。

別の形式の専門家調査 - 伝統的な議論 - 研究のトピックに関する少数の専門家グループとの会話の方法。ディスカッションの目的は、グループ全体の意見を発展させることです。グループディスカッションを成功させるための前提条件は、ディスカッションの主題を明確に定式化し、大多数の参加者がそれに精通していることです。

議論の成功は、専門家の集合的意見の文化、準備、実施、設計に大きく依存します。

参考評価方法 - 出現する意見の不一致の本質を特定し、試験参加者の全員または大多数の共通の意見を段階的に発展させながら、数サイクルの議論を繰り返しますが、同意しない人は非公開の結論を出す権利を保持します。

審査方法 参加者の共同作業では、多くの明らかな利点がありますが、同時に多くの欠点もあります。主な欠点は、専門家同士の影響に関連しています。この欠点は、数回の個別調査の助けを借りて克服されます。「参考評価」方式の対応版がその名を冠した デルフィ法、 またはデルフィックテクノロジー（オラクルの予測の中心として有名になった古代ギリシャの都市の名前から）。

Delphi 技術は、回答者の匿名性を保証します。専門家は互いに会うことはなく、匿名のアンケートに記入したり、コンピューターで作業するために直接接続したりします。

最初のラウンドの後、専門家はグループ全体の位置の最終的な特徴に精通します。第 2 ラウンドでは、彼らは自分の意見を多数派の立場に近づけるか、逸脱の理由を研究する機会を得ます。第 3 ラウンドでは、新しい情報によって、自分の視点をもう一度再考する機会が開かれます。

Delphic 手法の単純化されたバリエーション (「mini delphi」) により、

数時間または数日で 2 ～ 3 ラウンドの専門家の意見を収集します。

Delphi 方式の欠点は次のとおりです。 :

結果の準備、実施、処理の複雑さ、

時間とお金の比較的大きな投資。

欠点はあるものの、Delphic 手法はかなり普及しています。多くの国での適用規模に関しては、社会的予測の最も一般的な方法の上位 5 位に入りました。

現代的な形式の専門家調査は、多くの場合、さまざまな方法、形式、および手順の共同使用に基づいています。そのため、Delphic テクノロジーの使用に基づいて、アメリカの予測システムの 1 つである「パターン」が構築されました。これにより、目標ツリーの形で情報モデルのシステムを作成できます。システムを作成する作業は、シナリオの作成、つまり、調査対象のオブジェクトの状態と開発の方向性の記述から始まります。次の段階では、ゴールツリーが構築され、共通のゴールを達成するための条件となる、ゴールごとに必要かつ十分なサブゴールが展開されます。第 3 段階では、すべてのレベルでの基準と目標の相対的重要度の係数が決定されます。次に、特定の種類の必要な作業、リソース、およびそれらの実装の期限が決定されます。最長のチェーンは、一連の作業全体の実行時間です。

ロシア教育科学省

マリ州立工科大学

無線機器の管理と生産の部門

話題になっている： 専門家による評価方法

完了: アート。グラム。 BZD-41

コピロワ I.V.

教授によるチェックカフェキプロス

スカルキン N.M.

ヨシュカル・オラ 2012

序章

専門家の評価

専門家による評価の段階

専門家による評価の種類

専門家の調査結果の処理

結論

参考文献

序章

専門家による評価方法の例。経済環境は時間の経過とともにどのように変化しますか？ 10年後の自然環境はどうなっている？環境はどう変わる？工業生産の環境安全性は確保されるのか、それとも人工砂漠が広がり始めるのか? これらの自然な疑問について考え、10 年または 20 年以上前に現在をどのように想像していたかを分析するだけで、100% 信頼できる予測などあり得ないことを理解できます。具体的な数値での発言ではなく、定性的な評価のみが期待できます。それにもかかわらず、私たちエンジニアは、たとえば、環境やその他のプロジェクトや投資について決定を下す必要があり、その結果は10年、20年などで感じられます。年。どのようになりますか？専門家の評価の方法に目を向けることが残っています。これらの方法は何ですか？

1. 専門家による評価

専門家の評価- その後の意思決定（選択）を目的として、専門家（専門家）の意見に基づいて問題の評価を得るための手順。

専門家（ラテン語の「専門家」から-経験豊富な）-これらは知識があり、研究中の現象について合理的な意見を表明できる人です。

専門家による評価方法 - これらは、専門家との作業を整理し、専門家の意見を処理する方法です。

専門家の評価方法の本質は、予測が専門的、科学的、実践的な経験に基づく専門家または専門家チームの意見に基づいているという事実にあります。個別および集団の専門家による評価があります。

専門家の判断は、選択によく使用されます。たとえば、次のようになります。

一連のいくつかのサンプルに投入される技術デバイスの 1 つのバリアント、

多くの応募者の中から宇宙飛行士のグループ、

アプリケーションのプールからの資金提供のための一連の研究プロジェクト、

多くの応募者から環境融資を受け、

提示されたものの中から実施するための投資プロジェクトを選択するときなど。

2. 専門家評価の段階

1. 研究の目標を設定します。

専門家による評価は、個人の能力よりも優れた能力を備えた一種の心の作成を伴います。マルチマインドの可能性の源は、個々の専門家の経験に基づく弱い関連性と仮定の検索です。専門家のアプローチにより、次のような通常の分析方法では解決できない問題を解決できます。

· 利用可能なソリューションの中から最適なソリューションを選択します。

· プロセスの展開を予測します。

· 複雑な問題に対する可能な解決策を見つける。

専門家による調査を開始する前に、その目的（問題）を明確に定義し、専門家への適切な質問を作成する必要があります。この場合、次の規則に従うことをお勧めします。

· 問題の条件、時間、外部および内部の制約の明確な定義。 * 人間が経験した正確さで質問に答える能力。

· 質問は、数値の見積もりとしてではなく、定性的なステートメントとしてより適切に定式化されています。数値推定の場合、5 つ以上のグラデーションを設定することはお勧めしません。

· 専門家は可能なオプションを評価しますが、可能な解決策の詳細な説明である完全な行動計画を作成することを期待すべきではありません。

2. 研究形態の選択、プロジェクト予算の決定。

既存のタイプの専門家による評価は、次の基準に従って分類できます。

· 専門家の参加形態によると：フルタイム、パートタイム。対面式の方法では、専門家が解決中の問題に集中できるため、結果の品質が向上しますが、リモート式の方法は安価になる可能性があります.

· 反復回数 (精度を向上させるための手順の反復) - 1 ステップおよび反復。

· 解決すべきタスクに応じて、ソリューションの生成とオプションの評価。

· 回答の種類別: イデオロギー、ランキング、相対または絶対 (数値) スケールでのオブジェクトの評価。

· 専門家の意見を処理する方法によると、直接的および分析的です。

· 関与する専門家の数による: 無制限、限定的。通常、5 ～ 12 人の専門家が使用されます。

専門家による評価の最もよく知られている方法は、Delphi 法、ブレインストーミング、階層分析法です。各方法には、独自のタイミングと専門家の必要性があります。専門家評価の方法を選択した後、専門家への支払い、施設の賃貸料、文房具の購入、検査結果の実施と分析における専門家への支払いを含む手続きの費用を決定することができます。

3. 資料の作成、アンケート用紙の作成、手続きの司会。

判断を下す前に、専門家は提示された問題を多様化する必要があります。この手順を実行するには、問題を説明する情報資料、入手可能な統計データ、参考資料、アンケート用紙、在庫を準備する必要があります。次の間違いを避ける必要があります。材料の開発者に言及する、1 つまたは別のソリューションオプションを強調する、期待される結果に対する経営陣の態度を表明する。データは多用途で中立でなければなりません。事前に専門家向けの質問票を作成する必要があります。方法に応じて、オープンな質問とクローズドな質問を使用できます。答えは、判断、ペア比較、ランク付けされたシリーズ、ポイント、または絶対評価の形で与えることができます。

手順自体は、規制の遵守を管理し、資料とアンケートを配布するが、彼自身の意見を表明しない手順の独立したモデレーターによって実行されます。

4. 専門家の選択。

専門家を選択する問題は、専門家研究の理論と実践において最も難しい問題の 1 つです。明らかに、専門家として、判断が適切な決定を下すのに最も役立つ人々を使用する必要があります。しかし、そのような人々をどのように識別し、見つけ、選択するのでしょうか? 率直に言って、確実に合格を保証する専門家の選抜方法はありません。

専門家を選択する問題では、2 つの要素を区別することができます。それは、可能性のある専門家のリストを作成し、候補者の能力に応じて専門家委員会を選択することです。

専門家は、解決すべきタスクに関連する分野での経験を持っている必要があります。専門家を選ぶときは、客観的な判断を得る上で大きな障害になる可能性がある個人的な興味の瞬間を考慮に入れる必要があります。この目的のために、たとえば、最も尊敬されている専門家である 1 人の専門家が他の多くの専門家を推薦し、必要なチームが選択されるまでさらにチェーンに沿って、Shar の方法が使用されます。

5. 試験の実施。

手順は、使用する方法によって異なります。一般的な推奨事項:

· ルールを設定し、それに従います。最適なものを超えて決定を下す時間を増やしても、答えの精度は向上しません。

6. 結果の統計分析 . 専門家の回答を受け取った後、それらを評価する必要があります。これにより、次のことが可能になります。

1) 専門家の意見の一貫性を評価します。専門家の間で重要な合意が得られない場合、不一致の原因 (グループの存在) を特定し、合意された意見の欠如 (重要でない結果) を認識する必要があります。

) 推定研究誤差。

)専門家の回答に基づいてオブジェクトプロパティのモデルを構築する (分析の専門知識)。専門家による評価結果は、レポートとして発行されます。レポートには、研究の目的、専門家の構成、受け取った評価、および結果の統計分析が示されています。

7. 専門家による評価結果を含むレポートの作成。

. 専門家による評価の種類

専門家による評価方法は、次の 2 つのグループに分けることができます。

§ 専門家グループの共同作業の方法

§ 専門家グループのメンバーの個々の意見を得る方法。

専門家グループの共同作業の方法 解決しようとしている問題について共同で議論する過程で、共通の意見を得ることが含まれます。これらの方法は、直接集団意見法と呼ばれることもあります。これらの方法の主な利点は、問題を包括的に分析できることです。これらの方法の欠点は、情報を取得するための手順の複雑さ、専門家の個々の判断に関するグループ意見の形成の複雑さ、グループ内の当局からの圧力の可能性です。

チームワークの方法には、ブレインストーミング、スクリプト作成、ビジネスゲーム、会議、および判断が含まれます。

脳攻撃。それは専門家の会議として組織されており、そのスピーチには非常に重要な制限が課されています。他の人の提案を批判することはできません。それらを開発し、自分のアイデアを表現することはできますが、批判することはできません! 会議中、互いに「感染」している専門家は、ますます贅沢な考察を表明します。 2時間後、テープレコーダーまたはビデオカメラに記録されたセッションが終了し、ブレーンストーミングの第2段階、つまり表現されたアイデアの分析が始まります。通常、100 のアイデアのうち、30 はさらに精緻化する価値があり、5 ～ 6 のうち、応用プロジェクトの策定が可能になり、最終的に 2 ～ 3 が利益、環境の安全性の向上、自然環境の改善などの有益な効果をもたらすことが判明します。など同時に、アイデアの解釈は創造的なプロセスです。たとえば、魚雷の攻撃から船を守る可能性について話し合うとき、「水兵を横に並べて、魚雷を吹き飛ばして進路を変える」という考えが表明されました。精緻化の後、このアイデアは、魚雷をコースから外す波を作り出す特別な装置の作成につながりました。

メソッド「635」- ブレーンストーミングの種類の 1 つ。数字の 6、3、5 は 6 人の参加者を表し、それぞれが 5 分以内に 3 つのアイデアを書き留めなければなりません。葉っぱがぐるぐる回ります。したがって、30 分で全員がアセットに 18 個のアイデアを書き留め、すべてを合わせると 108 個になります。アイデアの構造は明確に定義されています。メソッドの変更が可能です。この方法は、さまざまなアイデアから特定の問題を解決する際に最も独創的で進歩的なアイデアを選択するために、外国（特に日本）で広く使用されています。

ビジネスゲーム目標を達成することを目的とした操作を実行する際の社会管理システムの機能のモデル化に基づいています。集合的な議論の過程で専門家の評価が形成される以前の方法とは異なり、ビジネスゲームには専門家グループの積極的な作業が含まれ、各メンバーは事前に編集されたルールとプログラムに従って特定の責任を負います。

ビジネスゲームの主な利点は、調査中のプロセスのすべての段階と、公的管理システムのすべての要素の相互作用を考慮して、ダイナミクスでソリューションを開発できることです。不利な点は、実際の問題状況に近い状況でビジネスゲームを組織することの複雑さにあります。

ミーティング方法(「コミッション」、「円卓会議」) - 最もシンプルで伝統的なもの。これには、解決しようとしている問題について共通の意見をまとめるために、会議や討論を行うことが含まれます。「ブレインストーミング」方式とは対照的に、各専門家は自分の意見を表明するだけでなく、他の提案を批判することもできます。このような慎重な議論の結果、決定を下す際の誤りの可能性が減少します。

この方法の利点は、実装が簡単なことです。ただし、会議では、参加者の 1 人の権限、役職、忍耐力または演説能力のために、参加者の 1 人の誤った意見が採用される場合があります。

手数料方法- 特別委員会の作業に基づく、専門家による評価方法の 1 つ。「円卓会議」で専門家グループが特定の問題について話し合い、見解に同意し、共通の意見をまとめます。この方法の欠点は、専門家グループの判断が主に妥協の論理によって導かれることです。

スクリプトの書き方さまざまな条件下でのプロセスまたは現象の論理を決定することに基づいています。これには、オブジェクトの現在の状況から将来の状態への移行中に発生する一連のイベントの確立が含まれます。独特のシナリオは、次の質問を含む、国の経済の国際統合の順序と条件の説明である可能性があります。

このプロセスが通過しなければならない最も単純な形式からより複雑な形式まで。

それが国の経済と経済関係にどのように影響するか。

経済の国際化の過程で発生する可能性のある財政的、組織的、社会的、法的問題は何ですか。

予測シナリオによって、予測対象の開発戦略が決定されます。オブジェクトの開発の一般的な目標、目標ツリーの上位レベルを評価するための基準、問題の優先順位、および主な目標を達成するためのリソースを反映する必要があります。シナリオには、問題に対する一貫した解決策、考えられる障害が表示されます。この場合、予測オブジェクトの開発に必要な資料が使用されます。

シナリオは、それを読んだ後、予測期間の社会経済的タスクに照らして実行される作業の一般的な目標が明確になるように作成する必要があります。

通常、本質的に多変量であり、次の 3 つの行の動作が強調されます。

楽観的 - 最も有利な状況でのシステムの開発;

悲観的 - 最も好ましくない状況でのシステムの開発。

作業 - システムの開発。負の要因に対する反作用を考慮しており、その出現が最も可能性が高いです。

予測シナリオの一環として、不測の事態に備えてバックアップ戦略を立てることをお勧めします。

完成したスクリプトを分析する必要があります。今後の予測に適していると判断された情報の分析に基づいて、目標が策定され、基準が決定され、代替ソリューションが検討されます。

裁判所の方法「会議」の一種であり、裁判の実施との類推によって実施されます。

選択されたソリューションは「被告」として機能します。

「裁判官」の役割 - 意思決定者;

「検察官」と「擁護者」の役割 - 専門家グループのメンバー。

「証人」の役割は、さまざまな選択条件と専門家の議論によって実行されます。そのような「裁判」を行うとき、特定の決定は拒否または下されます。

複数の専門家グループが異なる解決策を支持している場合は、「法廷」法を使用することをお勧めします。

専門家グループのメンバーの個別の意見を得る方法 互いに独立してインタビューされた専門家からの情報を事前に受け取り、その後受け取ったデータを処理することに基づいています。これらの方法には、アンケート方法、インタビュー、Delphi 方法が含まれます。個別の専門家による評価方法の主な利点は、その効率性、専門家の個々の能力を十分に活用する能力、当局からの圧力がないこと、および専門知識の低コストです。彼らの主な欠点は、1人の専門家の知識が限られているために得られる見積もりの主観性が高いことです。

デルフィ法。目標は、連続した複数ラウンドの個別調査のプログラムを開発することです。専門家の個別調査は、通常、アンケートの形で実施されます。次に、それらの統計処理がコンピューター上で実行され、グループの集合的意見が形成され、さまざまな判断を支持する議論が特定され、一般化されます。コンピュータで処理された情報は専門家に伝えられ、専門家は見積もりを修正し、集合的判断に同意しない理由を説明します。この手順は、最大 3 ～ 4 回繰り返すことができます。その結果、見積もりの範囲が狭くなり、オブジェクトの開発の見通しに関して一貫した判断が下されます。 Delphi メソッドの特徴:

a）専門家の匿名性（専門家グループのメンバーはお互いに知られていないため、アンケートに記入する際のグループメンバーの相互作用は完全に除外されています）;

b) 前回の調査の結果を使用する可能性。

c) 集団意見の統計的特徴。

この方法は、長期的な問題のある状況の発生を事前に判断するのに役立ちます。科学的および技術的予測の分野で働く当社のスペシャリストは、専門家の評価を処理するための方法も開発しています。それらはヒューリスティックと呼ばれます。

面接方法質問応答方式による予測者と専門家の間の会話を含み、その間、予測者は、事前に開発されたプログラムに従って、予測されたオブジェクトの開発の見通しに関して専門家に質問をします。このような評価の成功は、専門家がさまざまな問題について即座に意見を述べる能力に大きく依存します。

分析方法傾向の分析、状態の評価、および予測されたオブジェクトの開発パスに関する専門家の完全な独立した作業を提供します。専門家は、予測オブジェクトに関して必要なすべての情報を使用できます。彼は自分の発見を覚書の形で書いています。この方法の主な利点は、専門家の個々の能力を最大限に活用できることです。しかし、複雑なシステムの予測や戦略の策定には、関連する知識分野の 1 人の専門家の知識が限られているため、あまり適していません。

. 専門家の調査結果の処理

専門家集団個別調査

尋問の結果を処理する段階で実行される手順の考察に移りましょう。

専門家の評価に基づいて、調査中のオブジェクト（現象）に関する一般化された情報が取得され、調査の目的によって設定されたソリューションが形成されます。専門家の個々の評価を処理するとき、さまざまな定量的および定性的な方法が使用されます。この方法またはその方法の選択は、解決される問題の複雑さ、専門家の意見が提示される形式、および試験の目的によって異なります。

ほとんどの場合、調査結果を処理するとき、数学的統計の方法が使用されます。

検査の目的に応じて、評価を処理するときに次の問題を解決できます。

· 一般化された評価の形成;

· オブジェクトの相対重量の決定;

· 有識者等の意見の一致度の設定

1)一般化された評価の形成

したがって、専門家のグループが何らかのオブジェクトを評価すると、x j - j番目の専門家の評価、ここで、m は専門家の数です。

専門家グループの一般化された評価を形成するために、平均値が最もよく使用されます。たとえば、中央値 (M え）、そのような推定値が取得され、それに関連して、大きな推定値の数は小さな推定値の数に等しくなります。

算術平均として計算された、専門家グループの点推定も使用できます。

2)オブジェクトの相対重量の決定

任意の基準の観点から、1つまたは別の要因（オブジェクト）がどれほど重要（重要）であるかを判断する必要がある場合があります。この場合、各因子の重みを決定する必要があると言います。

重みを決定する方法の 1 つは、次のとおりです。 ×とする ij - j 番目の専門家によって与えられた因子 i の評価、 , 、n - 比較されたオブジェクトの数、m - エキスパートの数。次に、すべての専門家の見積もりに従って計算された i 番目のオブジェクトの重み (wi )、次と等しい:

どこでw ij - j 番目のエキスパートの見積もりに従って計算された i 番目のオブジェクトの重みは、次のようになります。

3)専門家間の合意度の確立

複数の専門家が調査に参加した場合、評価の不一致は避けられませんが、この不一致の大きさは重要です。グループ評価は、個々の専門家の回答間に十分な一致がある場合にのみ、十分に信頼できると見なすことができます.

推定値のばらつきと一貫性を分析するために、統計的特性 (ばらつきの尺度) が使用されます。

変動幅（R）：

Xmax -バツ分 ,

ここで x 最大- オブジェクトの最大評価; 分 - オブジェクトの最低評価。

よく知られている式で計算される標準偏差:

ここで、xj は j 番目のエキスパートによって与えられたスコア、はエキスパートの数です。

変動係数 (V)。通常はパーセンテージで表されます。

ランキング法によるオブジェクトの評価で使用される整合性チェックへのアプローチは具体的です。

この場合、エキスパートの作業の結果はランキングであり、これはランクのシーケンスです (エキスパート j の場合): x 1j 、バツ 2j, …, x nj .

2 人の専門家のランキング間の一貫性は、Spearman のランク相関係数を使用して決定できます。

ここで、xij は j 番目のエキスパートによって i 番目のオブジェクトに割り当てられたランク、ik は k 番目のエキスパートによって i 番目のオブジェクトに割り当てられたランク、i は i 番目のオブジェクトに割り当てられたランクの差です。物体。

値は -1 から +1 まで変化します。推定値が完全に一致すると、係数は 1 になります。係数マイナス 1 の等号は、専門家の意見に最大の相違点が見られます。

さらに、ランク相関係数の計算は、機能を正確に測定できないが順序付けできる場合に、任意の要因と結果の機能 (反応) との関係を評価する方法として使用できます。

この場合、スピアマン係数の値は、ペア相関係数の値と同様に解釈できます。正の値は要因間の直接的な関係を示し、負の値は逆の関係を示し、係数の絶対値が 1 に近いほど関係が近いことを示します。

多数の (3 つ以上の) 専門家のランキングの一貫性を判断する必要がある場合、いわゆる一致係数 (m 人の専門家グループの全体的な順位相関係数) が計算されます。

括弧内に差し引かれるものは、i 個のオブジェクトが専門家から受け取ったランクの平均合計 (オブジェクトごとに合計した場合) にすぎないことに注意してください。

係数 W は 0 から 1 の範囲で変化します。係数が 1 に等しいということは、すべての専門家がオブジェクトに同じランクを割り当てたことを意味します。係数の値がゼロに近づくほど、専門家の推定の一貫性は低くなります。

結論

情報と組み合わされた経験、直感、視点の感覚は、専門家が開発の最も重要な目標と方向性をより正確に選択し、情報がない状況で複雑な科学的、技術的、社会経済的問題を解決するための最良の選択肢を見つけるのに役立ちます過去の同様の問題を解決します。

専門家評価の方法を使用すると、専門家の意見を収集、要約、および分析して、情報に基づいた決定を下すための最も便利な形式に変換するための手順を形式化するのに役立ちます。ただし、専門家による評価の方法は、管理または計画の決定に取って代わるものではなく、そのような決定の準備と採用に必要な情報を補充することしかできないことに注意してください。将来を分析するためのより正確な方法を適用することが不可能な場合にのみ、専門家による評価の広範な使用が正当化されます。

専門家の方法は継続的に開発され、改善されています。この開発の主な方向性は、多くの要因によって決定されます。その中で、範囲を拡大し、数学的方法と電子コンピューターの使用度を高め、新たな欠点を排除する方法を見つけたいという願望を指摘できます。近年、専門家による評価方法の開発と実用化が進んでいるにもかかわらず、さらなる方法論的研究と実践的な検証が必要な問題や課題が数多くあります。専門家選出システムの改善、集団意見特性の信頼性の向上、評価の妥当性をチェックする方法の開発、専門家の評価の信頼性を低下させる隠れた原因の研究が必要です。しかし、今日でも、他の数学的および統計的手法と組み合わせた専門家の評価は、あらゆるレベルで管理を改善するための重要なツールです。

参考文献

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専門性とは、専門家の意見を聞いて得られる評価です。専門家（ラテン語の経験者からの経験者）は、特定の活動分野に精通しており、特別な知識を必要とする問題を解決するよう招待された人です。検査は、個人（1 人の専門家が問題の解決に関与している場合）またはグループで行うことができます。専門家は、口頭で意見を表明したり、特別なフォームに記入したりできます。より正確な方法を使用して測定を行うことが不可能または非常に困難な場合はいつでも、専門家に相談します (V.M. Zatsiorsky、1982; B.G. Litvak、1996; V.S. Rubin、2006; E.R. Yakhontov、2006)。

たとえば、専門知識は次の場合に使用されます。 a) 状況を予測するとき。 b) 他に測定方法がない事象を分析する場合。 c) 不確実な状況下で特定の管理上の決定を採用することを正当化する場合 (V.V. Muzychenko, 2003; N.N. Pilipenko, E.L. Tatarsky, 2007)。

検査の実施には、次の主な段階が含まれます。その目標の形成、専門家の選択、方法論の選択、専門家の調査、受け取った情報の処理、個々の専門家の評価の一貫性の評価を含みます。専門家による評価は、量的評価と質的評価に分けられます (BG Litvak、2002 年)。

専門家の選択は、審査の最も重要な段階です。専門家の主な要件は、能力、専門家委員会の仕事への関心、効率、視野の広さ、客観性、判断の独立性です。専門家の評価の精度は、専門家の数に大きく依存します。実践が示すように、最適な専門家の数は 7 ～ 12 人です (E.M. Korotkov、2003 年)。専門家の評価は、次のアプローチを使用して実行できます。 b) 議論や投票を伴わない言論の自由。 c) 提起された問題について公開討論を行い、続いて公開または非公開の投票を行います。

品質評価を実施するには、さまざまな方法があります。これらの中で最も単純なものは、選好 (または選択肢のランキング) 法と呼ばれます。この方法を使用して、専門家は評価されたオブジェクトを品質の低下順に並べます (表 1)。

表 1. 選好法による審査時に作成された鑑定書の様式

観光の種類	ランキング結果
専門家番号	ポイントの合計

素朴な
ウェルネス
巡礼
有益な
冒険
面白い
レクリエーション
スポーツ
エキゾチック
エコロジカル

各オブジェクトが占有する場所は、獲得したポイント数によって決まります。ポイントの合計が低いほど、占有される場所が高くなります。たとえば、表 1 は、6 人のスペシャリスト (専門家) が 10 種類の観光を、ロシアの住民にとって魅力的なレベルに従ってランク付けした結果を示しています。

よく使用される別の検査方法 - ペア比較の方法。この場合、専門家は、比較されるすべてのオブジェクトが水平方向と垂直方向の両方で示されている表に記入します (表 2)。

表 2 一対比較法による審査を行う際に各専門家が記入する専門家票の例

									ポイントの合計

ブルガリア
ドイツ

たとえば、提示された8つの国のうち、ロシア人が観光旅行をしたい最も人気のある国を決定する必要があります。表 2 では、各セルは 2 つの比較されたオブジェクトを参照しており、専門家の意見では、より高い品質またはより重要なオブジェクトに 1 つが配置されています。これらの比較されたオブジェクトのもう一方はゼロに設定されます。そして、その合計点数を算出し、審査対象の順位（順位）を決定します。

検査結果の評価は、より複雑な形をとる場合があります。また、例として「旅行会社の社長選抜」を対象とした段階的な審査を行います。

ステージ番号 1. エキスパートフォームへの記入。すでに確立したように、各専門家は専門家フォームに記入する必要があります。これは実際には好みマトリックスであり、このマトリックスの列と行は選択された品質と呼ばれます (表 3)。この充填の意味は、すべての品質を順番に比較することです。この場合（つまり、相互比較）、より好ましい品質には 2 点が与えられ、より好ましくない品質には 0 点が与えられます。比較した 2 つの品質のいずれかを優先することが不可能な場合は、それぞれに 1 点が与えられます。

表 3. プリファレンスマトリックス

したがって、この例では、最初のステップで、最初の行の品質を比較し始めます。まずは1行目の「社交性」と2行目の「義務感」を比較。専門家の一人の意見では、旅行会社の取締役にとって、資質が互いに比較される場合、「社交性」は「義務」よりも好ましいとしましょう。次に、値 2 を「セル 1.2」にそれぞれ入力し、「必須」に 0 点を割り当て、この値を「セル 2.1」に入力します。したがって、最初のステップでは、最初の行に対して選択された設定に応じて、最初の行、したがって最初の列のみが「自動的に」入力されます。次に、専門家は 2 行目の品質を比較します。「義務的」を他のすべての資質と比較します。さらに、この比較は最初のステップですでに行われているため、「社交性」と「義務」を比較する必要はなくなりました。同様に、残りのすべての品質が比較されます。この例では、完成したプリファレンスマトリックスは次のようになります (表 3)。

優先行列への入力の正確さを確認するには、主対角線に関連するすべての要素が相互に対応しているという事実に注意を払う必要があります。つまり、値 2 が「セル 1.2」に書き込まれている場合、値 0 が必要です。「セル 2.1」にそれぞれ書き込まれ、「セル 1.3」に値 1 が書き込まれている場合は、「セル 3.1」にそれぞれ値 1 も書き込まれます。

ステージ番号 2. 選好マトリックスの処理。この段階で、各エキスパートはプリファレンスマトリックスの処理を開始します。まず、行ごとの行列セルのすべての値が合計されます。このようにして、各代替品質が受け取るポイントの合計量を計算することができます。基本的に、個々の品質 (V) の絶対的な重みを見つけます。各品質 () の最大絶対重みは次のようになることに注意してください。

ここで、N は比較される品質の数です。

この例では、この値は 14 です。プリファレンスマトリックスを処理した後、「社交性」などの品質の絶対的な重みは 5、「義務」 - 9、「時間厳守」 - 4 などであることがわかります。

次に、次の式に従って、選好行列のすべての品質の合計絶対重みを決定する必要があります。

この例では、= 8 (8 - 1) = 56 です。

複数の専門家が試験に参加する場合、各品質の平均重量は次の式を使用して計算する必要があります。

どこ？ = ? +? + … + ?; k - 専門家の数; 1、2 ... n は現在の回線番号 (品質シリアル番号) です。

最後に、次の式を使用して、各品質の相対的な重みを簡単に計算できます。

= [ / N (N - 1)] 複数の専門家が試験に参加する場合は ?100%、および

1名の専門家が試験に参加する場合は100%。

この場合、専門家は 1 人しかいないため、値 k=1 です。したがって、「社交性」の質に対応する相対的な重みは (5/56) ? 100% = 8.9%; 品質「義務」 - (9/56)? 100% = 16.2%; 品質「時間厳守」 - (4/56) ? 100% = 7.1%; 品質の「落ち着き」 - (8/56) ? 100% = 14.3%; 質の高い「実務経験」 - (5/56) ? 100% = 8.9%; 品質「公正」 - (11/56) ? 100% = 19.6%; 品質「能力」 - (14/56) ? 100% = 25.0%。

ステージ番号 3. 検査結果の分析各品質の相対的な重みを知っているので、それらをランク付けして、重要度の高い順に並べることができます。得られた結果を使用して回答する必要があるもう 1 つの重要な質問は、どのような状況下でも候補者が提案された地位に就くことができない資質は何ですか? 必要な品質と十分な品質の境界を見つけるには、4/3n に等しい境界係数を使用することをお勧めします (V.V. Muzychenko、2003 年)。したがって、n 個の品質がある場合、境界は (4/3) n に等しい重みで通過します。私たちの場合、この値は11なので、旅行会社のトップには「能力」と「公正さ」のような資質が必要です。

検査を実施するためのより複雑な方法のうち、「デルファイの方法」、「ブレインストーミングの方法」、「方法6.3.5」。と他のいくつかのテクニック。

デルフィ法. その名前は、伝説によると、9世紀からの時代にアポロ神殿にあった古代ギリシャの都市デルフィに由来しています. 紀元前。 IV世紀によると。広告その予測で有名な賢者の評議会（「デルフィックオラクル」）がありました。この方法の本質は、同じ専門家の個々の書面による調査を繰り返し繰り返すことによって、合意された意見を作成することにあります。調査の最初のラウンドの後、すべての回答が分析され、統合された形式で各専門家の注意が向けられます。次に、各ラウンドの後、調査データが再度処理され、結果が専門家に報告され、評価の場所が示されます。調査の最初のラウンドは、議論なしで行われます。 2 つ目は、他の回答と異なる回答が議論の対象になるか、専門家が評価を変更する可能性があります。評価が安定した後、調査は停止し、専門家によって提案された決定が採用されます (A. Durovich、L. Anastasova、2002)。

「ブレインストーミング」は、試験を組織し、実施する際の主要なものの 1 つです (B.G. Litvak、1996; E.M. Korotkov、2003; E.R. Yakhontov、2006)。通常、ブレインストーミングは 2 回のラウンドで構成されます。第 1 ラウンドでは、アイデアが生成され、第 2 ラウンドでは、特定されたアイデアが議論され、評価され、集合的な視点が開発されます。

一次審査は各有識者が自由に意見を述べる形で行われます。表明された見解や考えは議論されなければならず、虚偽であると宣言することはできません。最初のラウンドの主なタスクは、おそらく、状況の進展に影響を与える可能性のある要因をより完全に把握することです。第 2 ラウンドでは、第 1 ラウンドで特定された要因のうち、最も重要なものだけを残す必要があります。これを行うには、それらを批判的に評価する必要があるため、第2段階に参加する専門家は、表明された意見の支持者と反対者に分けられます。支持者は、表明された見解を支持するために必要な証拠を提供しようとし、反対者はそれらに反論しようとします。そして、話し合いの結果をもとに最終決定を行います。

ご覧のとおり、質的専門家評価の方法には多くのオプションがあり、そのうちの1つは「6. 3.5インチ。その本質は、5 分間に 6 人の専門家が、調査中の問題を解決するための 3 つのオプションを提供し、専門家が特別なフォームに回答を記入するという事実にあります (表 4)。 5 分後、次の 6 人の専門家が同じ手順に招待されます。したがって、30 分で 108 件の新しい提案を得ることができます。

表 4. 「6. 3.5"

短期間に蓄積された数多くの提案を丁寧に分析し、専門家が結論を導き出し、提起された問題について具体的な提案を行います。

専門家評価の対象の詳細は、専門家が個々の指標を定量化できるようなものである場合があります。このような場合、専門知識の対象を定量的に評価する方法を使用することがより正当化されます。定量的な専門家の見積もりを取得する方法の中で、最も一般的に使用されているのは、「直接定量化」、「中間点法」、および「チャーチマン・エイコフ法」です。

直接定量化は、定量的に測定される指標の値を決定する必要がある場合に使用されます。この場合、各専門家は、評価されたオブジェクトの指標の値を直接示します。たとえば、観光市場の推定容量が推定されます。競争力のある需要となる生産単位の価格。最適な生産量; 会社価値等。

中点法。この方法は、定量化できる代替オプションが多数ある場合に使用されます。この場合、f () を介して最初の選択肢の評価を示し、f () を介して - 2 番目の選択肢の評価を示す場合、さらに専門家は 3 番目の選択肢を決定するよう招待され、その評価は f ()値 f () と f () の中間に位置し、f () + f ()/2 に等しくなります。次に、エキスパートは、値が f () と f () の中間にある代替案を示し、次に、値 f () が f の値の中間にあるオプションを示します ( f (). 審査に参加するすべての選択肢の比較優先度が決定されると、手順は完了します。

チャーチマン・アコフ法。この方法は、代替オプションの比較選好の定量的評価に使用され、専門家による見積もりの調整を可能にします。すべての代替オプションは好みによってランク付けされ、それぞれの代替オプションの推定値の合計は 1 (または 100%) に等しい必要がありますが、原則として、専門家によって定量的な推定値が 1 の分数で割り当てられます。次に、専門家は、最初の代替オプション f () の評価と残りの代替オプションの合計を優先度別に比較します。最初のオプションが残りの代替オプションの合計よりも望ましい場合は、それ以降の検討から除外されます。残りの選択肢の合計よりも好ましくない場合は、最後の選択肢を除いた選択肢の合計と比較されます。あるステップで代替オプションが他の代替オプションの合計よりも好ましいことが判明した場合、それはその後の検討から除外されます。このプロセスは、すべての代替案が順次レビューされるまで続き、それに応じてスコアを調整できます。

ご覧のとおり、観光は人間の生活の多くの分野をカバーしているため、観光の研究は人間の心理学と密接に関連しています。私たちの意見では、精神診断の方法を観光に適用する必要性は、M.B. Birzhakov (1999, p. 181): 「旅行者はどの方向を選択するのか、今シーズンはどの国が好まれるのか、どのタイプの観光が最も人気があるのか? 観光市場で提供する利益は何ですか、観光商品を宣伝するためにどこに活動を向けるべきですか? クライアントの希望に最も合うようにツアーを構築するにはどうすればよいですか? これらの質問の多くは、人間の心理学と、行動や意思決定を動機付けるための前提条件を研究しなければ答えられません。

研究や仕事で知識ベースを使用する学生、大学院生、若い科学者は、あなたに非常に感謝しています。

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モスクワ社会経済研究所

トピック「専門家評価を実施するための方法論」について

学生：

アルチュシェンコ・ユリア・ヴィクトロヴナ

グループ: M10B-D-O-z

モスクワ 2014

序章

2. 専門家による評価方法

結論

序章

管理の研究では、専門家の評価方法が広く使用されています。これは、多くの問題の複雑さ、「人的要因」に由来する問題、信頼できる実験的または規範的なツールの欠如によるものです。

情報に基づいた意思決定を行うためには、専門家の経験、知識、および直感に頼る必要があることは否定できません。第二次世界大戦後、管理理論（管理）の枠組みの中で、独立した分野、つまり専門家の評価が発展し始めました。

専門家評価の方法は、意思決定者による意思決定のための情報を準備するために、専門家との作業を整理し、定量的および/または定性的形式で表現された専門家の意見を処理するための方法です。

多くの研究が、専門家評価の適用の可能性と特徴の研究に専念してきました。専門家調査の形式（各種アンケート、インタビュー）、評価手法（ランキング、正規化、各種順序付けなど）、調査結果の処理方法、専門家の要件と専門家グループの形成、課題などを検討します。訓練専門家の評価、彼らの能力の評価（評価を処理するとき、専門家の能力の係数、彼らの意見の信頼性が導入され、考慮される）、専門家調査を組織する方法。専門家調査を実施するための形式と方法の選択、調査結果の処理方法など。試験の特定のタスクと条件によって異なります。

専門家の方法は、正確な計算に基づいて決定の結果の選択、正当化、および評価を実行できない状況で現在使用されています。このような状況は、社会的生産を管理する現代の問題の開発、特に予測と長期計画においてしばしば発生します。近年、専門家の評価は、社会政治的および科学技術的予測、国家経済、産業、協会の計画、主要な科学的、技術的、経済的および社会的プログラムの開発、特定の管理の問題の解決に広く使用されています。問題。エキスパート管理ランキング

1. 専門家による評価の本質、方法、プロセス

1.1 専門家による評価の本質

専門家の評価を使用する可能性、その客観性の正当化は、通常、調査中の現象の未知の特性が確率変数として解釈され、その分布法則の反映が専門家の個別の評価であるという事実に基づいています。イベントの信頼性と重要性について。調査中の特性の真の値は、専門家グループから受け取った見積もりの範囲内にあり、一般化された集団的意見は信頼できるものであると想定されています。

しかし、いくつかの理論的研究はこの仮定に疑問を投げかけています。たとえば、専門家の評価が使用される問題を 2 つのクラスに分けることが提案されています。第 1 のクラスには、十分に情報が提供され、専門家を大量の情報の管理者と見なして「優れた測定者」の原則を使用できる問題が含まれ、専門家のグループの意見は、真のもの。 2 番目のクラスには、上記の仮定の有効性を確認するのに十分な知識がない問題が含まれます。専門家は「優れた測定者」と見なすことはできず、検査結果の処理に慎重に取り組む必要があります。調査された問題は、最も重要であることが判明する可能性があり、正式な処理中に失われます。この点で、結果の質的処理は、主に第 2 のクラスの問題に適用する必要があります。この場合、平均化方法 (「良好なメーター」に有効) を使用すると、重大なエラーが発生する可能性があります。

目標の形成、管理の方法と形式の改善に関する集団的意思決定のタスクは、通常、最初のクラスに起因する可能性があります。ただし、予測と長期計画を作成する場合は、「まれな」意見を特定し、それらをより徹底的に分析することをお勧めします。

システム分析を行う際に留意する必要があるもう 1 つの問題は次のとおりです。最初のクラスに関連する問題を解決する場合でも、専門家の評価には、個々の専門家に固有の狭義の主観的な機能だけでなく、また、調査の結果を処理するときに消えない集合的主観機能もあります（Delphi プロシージャを使用すると、それらを強化することもできます）。言い換えれば、専門家の評価は、研究対象に関する社会の科学的および技術的知識のレベルに応じて、ある種の「公共の視点」と見なされるべきであり、システムとそれに関する私たちの考えが発展するにつれて変化する可能性があります。 . したがって、専門家調査は 1 回限りの手順ではありません。高度な不確実性を特徴とする複雑な問題に関する情報を取得するこの方法は、複雑なシステムの一種の「メカニズム」になるはずです。専門家との定期的な作業システムを作成する必要があります。

また、専門家調査を組織する際に確率を評価するために古典的な頻度アプローチを使用することは困難であり、場合によっては不可能であるという事実にも注意を払う必要があります (代表的なサンプルを使用することの正当性を証明することが不可能なため)。したがって、現在、仮説の確認の程度または達成の確率としての専門家評価の理論、ファジーセットに基づく、専門家評価の確率の性質に関する研究が進行中です。ゴール。エキスパートメソッドの種類の1つは、組織の強みと弱み、その活動に対する機会と脅威を研究する方法、つまりSWOT分析の方法です。

専門家による情報の収集は、専門家による評価方法の選択に依存します。通常、専門家の情報を収集するために、関連するマネージャーによって承認されたアンケートなどの特別な文書が作成され、専門家に送信されます。

専門家情報の処理は、通常はコンピューター技術を使用して、選択された方法を使用して実行されます。処理の結果として得られたデータは分析され、制御システムの分析と統合の問題を解決するために使用されます。

専門家の評価は、分析、状態の診断、その後の開発オプションの予測に使用されます。

1) 開発が完全にまたは部分的に対象の記述または数学的形式化に適していないオブジェクト。

2) オブジェクトの特性に関する十分に代表的で信頼できる統計がない場合。

3) オブジェクトが機能するための環境、市場環境が非常に不確実な状態にある場合。

4) 中長期的な新市場の予測において、基礎科学における発見によって強く影響を受ける新産業の対象 (例えば、微生物産業、量子エレクトロニクス、原子力工学);

5) 予測と意思決定に割り当てられた時間または資金では、正式なモデルを使用して問題を調査することができない場合。

6) 適切な特性を備えたコンピュータ技術など、モデリングに必要な技術的手段がない。

7) 極端な状況で。

制御システムの専門家による評価の過程で解決されるタスクは、次の 2 つのグループに分けることができます。

1) 新しい制御システムの統合とその評価のタスク。

2) 選択された指標とパフォーマンス基準に従って、既存の管理システムを分析 (測定) するタスク。

最初のグループのタスクには、次のものが含まれます。作成中のシステムのイメージの形成。そのライフサイクルの段階の技術的および経済的指標を予測する; 社会管理システムの再編成の主な方向性の実証。作成された制御システムなどを使用した最適または満足のいく行動方法と結果の選択。これらの問題を解決する過程で得られた専門家情報の一部は定性的な性質のものであり、記述的な形で複雑な判断の形で形成されます。ただし、専門家の評価の助けを借りて解決される統合のタスクは、本質的に定量的である可能性があり、それらの解決策は、作成されるシステムの多数のパラメーター (特性) の正当化に関連付けられます。 2 番目のグループのタスクには、指定された指標とパフォーマンス基準を使用して、既存または作成された制御システムのバリアントを評価するすべてのタスクが含まれます。そのようなタスクの例は次のとおりです。システムの構造的、機能的、または情報の特性を決定します。さまざまな操作を実行する過程でのその有効性の評価; 制御および通信などの技術的手段のさらなる操作の便宜の決定。

1.2 管理における専門家の役割

専門知識とは、専門家の貴重な経験、研究対象に関する深い知識、および定性分析技術の実装に基づく意見、アイデア、決定または評価です。

専門知識は個人でもグループでもかまいません。グループの専門知識では、専門家グループの選択と、その作業の結果を最終的に処理するための方法論が非常に重要です。

専門家の意見は、研究の過程とその結果を記録する文書です。同時に、専門家の結論と意見は、カテゴリ（「はい」、「いいえ」）と確率（仮定、ランキング、選好係数などの形式）の両方の形式を持つことができます。

専門家の作業を整理する際には、次の原則に従う必要があります。

1. アイデア、意見、および評価は、事前に準備されたスキームに適合する必要があります。これにより、一般化、比較、本質的なものなどを強調することができます。このようなスキームは、思考を制約したり、空想を制限したりすべきではありません。スキームは、その変更と追加の可能性を許可し、想定することができます。

2. 専門家の意見の処理は、定量的な一般化だけでなく、主要、本質的、重要、関連性、独創性、新規性などを強調する定性分析を通じても実行する必要があります。ステージ。

3. 専門家は独立していなければなりません。組織的または概念的、そして心理的な制限から解放されます。この場合、彼らの経験、知識、直感は最良の方法で実現されます。

4. 専門家グループの作業は目的を持っている必要があります。検査が実施される理由と理由を理解することは、その実施の重要な要素です。多くの場合、専門家の特別な訓練が必要であり、これは努力と知性を動員する役割を果たします。

5. 専門家グループの作業の組織化にはさまざまな形式があります。各専門家が個別に調査を行い、結果を要約して体系化するか、専門家が相互に作用しながら共同作業を行います。

6. 複数の専門家グループによる並行的かつ多段階の作業が可能です。専門知識の比較は重要な情報を提供します。

専門家の評価を得るには多くの方法があります。一部では、彼らは各専門家と個別に協力しており、彼は他の誰が専門家であるかさえ知らないため、当局に関係なく意見を表明しています。また、専門家が集まって意思決定者向けの資料を準備し、専門家が互いに問題について話し合い、互いに学び合い、誤った意見を破棄する方法もあります。一部の方法では、専門家の数が固定されており、意見の一貫性をチェックして平均化するための統計的方法により、情報に基づいた意思決定が可能になります。また、「スノーボール」法を使用する場合など、試験の過程で試験官の数が増加する場合もあります。

専門家または専門家として活動する専門家のグループは、ランダムで系統的な測定誤差のある測定装置で識別されることがあります。

ランダムエラーは、検討中の問題に関する専門家の意見の主観によるものであり、真の値から一方向または別の方向に逸脱する可能性があります. このようなエラーの影響は、十分な数の見積もりを平均化することで軽減されます。

系統誤差は専門家チーム全体に固有のものであり、得られた見積もりを処理しても排除できません。これは、場合によっては専門家調査の結果に非常に慎重に取り組む必要があることを示唆しており、専門家の知識と信念のレベルに応じて、一般的に誤った視点を表現することがあります.

1.3 査読プロセス

査読プロセスの主な段階は次のとおりです。

専門家評価の目標と目的の形成;

管理グループの形成と専門家による評価を実施する決定の実行。

専門家情報を取得する方法とその処理方法を選択する。

専門家グループの選択と、必要に応じて調査アンケートの作成。

専門家の調査（専門知識）;

検査結果の処理と分析;

得られた結果の解釈;

レポートの編集。

専門家による評価を実施するタスクは、意思決定者によって設定されます。専門家評価の目標と目的を形成する段階が主なものです。得られた結果の信頼性とその実用的な価値はそれに依存します。専門家評価の目標と目的の形成は、解決される問題の本質によって決まります。ここでは、次の要因を考慮に入れる必要があります。利用可能な初期情報の信頼性と完全性、結果を提示するために必要な形式（定性的または定量的）、受け取った情報の可能な使用分野、提出のタイミング、経営陣が利用できるリソース、他の知識分野から専門家を引き付ける可能性など。タスクは、ガイドドキュメントの形式で形式化されます (たとえば、専門家による評価を実施する決定)。

決定を準備し、その後のすべての作業を導くために、審査の責任者が任命されます。管理グループの構成を定義します。コントロールグループは、専門家または Delphi メソッドにフィードバックを提供します。

管理グループは、専門家の効果的な創造活動に有利な条件を提供するためのすべての組織および計画作業だけでなく、専門家グループの選択に関する分析作業、情報の取得および処理方法の決定、アンケートの作成 - アンケート、結果の意味のある解釈。

解決すべきこの大規模で複雑な範囲のタスクには、検討中の問題の分野と他の分野 (心理学、数学、医学、社会学) の両方で、管理グループに優秀な専門家を含める必要があります。

特定の専門家の選択は、提案された各専門家の質の分析に基づいて行われます。この目的のために、さまざまな方法が使用されます。

SUの研究のI問題に関する専門家としての過去の活動の結果の統計分析に基づく専門家候補の評価;

この分野の専門家としての専門家候補の総合評価

専門家候補の自己評価;

専門家候補者の能力の分析的決定。

ただし、これらの方法にはすべて、次のようないくつかの欠点があります。評価の複雑さが高い。主観的評価方法を使用する際の倫理的問題の出現。

この作業の過程で、いくつかの方法が同時に使用されることがよくあります。提案された専門家の資質の自己評価と集合的評価です。このアプローチにより、必要な資質を持つ専門家を合理的に選択することが可能になります。ただし、過去のパフォーマンスを評価する方法は、自己評価や集団評価の方法よりも客観的であるように思われることを認識しておく必要があります。

一般に、専門家グループの形成に先立ち、次の活動が行われます。

問題が特定され、定式化されている。

グループの活動の目的と範囲が決定されます。

専門家の予備リストが作成されます。

専門家の分析と選択が実行されます（それらを選択するための1つまたは複数の方法の使用に基づいて）。

専門家のリストが指定されています。 . 専門家グループの作業に参加するための専門家の同意が得られます。

専門家の最終代表リストが決定されます。すべての潜在的な専門家は、その質と能力に応じて、7 つのクラスに分類できます。

専門家の品質と能力のグラデーションの例。

この場合のエキスパート品質クラスの数の選択は、品質管理の問題を解決するために伝統的に使用されている「7 のルール」によるものです。

このグラデーションにより、専門家グループで作業するために必要な専門家を選択することができます。 SU の研究の十分に客観的な結果を得るためには、第 1 から第 4 の品質クラスに属する専門家の中から選択することが望ましい。質の低いクラスの専門家の候補者は、試験に参加しないでください。

候補者の資質を評価するために選択された方法に関係なく、専門家はすべての場合において、次のような特定の要件を満たす必要があります。

* 経営分野における専門的能力と実践的および研究経験。

*創造性（創造的な問題を解決する能力）; . 科学的直感;

専門家の仕事の客観的な結果への関心;

* 判断の独立性;

*効率「規律」、あるタイプの活動から別のタイプの活動に切り替える能力、コミュニケーション能力、判断の独立性、行動の動機）;

* 客観性;

*不適合;

・学力が高い。

専門家の意見の収集を行うには、次の事項を決定する必要があります。意見を収集する場所と時間。意見収集の形式と方法。意見収集のラウンド数。ドキュメントの構成と内容。専門家の意見の結果を文書に入力する手順。

専門家の意見を収集する方法を決定することは非常に重要です。意見を収集するすべての既知の形式の中で、個人、集団（グループ）、および混合に注意することができます。したがって、これらの形式は主に作業への専門家の参加（個人または集団）の点で異なり、それぞれにいくつかの種類があります。

*質問;

* インタビュー;

* 討論;

*ブレインストーミング

* ミーティング;

*ビジネスゲーム。

それらのすべてには、独自の長所と短所があります。多くの場合、これらの各品種は他の品種と組み合わせて使用され、より大きな効果と客観性を提供します。問題が曖昧な場合や意見の相違がある場合に、専門家の意見を収集する際に混合形式が使用されますか? 集合的な議論における専門家の個人的な意見または意見の相違。

専門家グループの調査を実施した後、結果が処理されます。処理のための最初の情報は、専門家の好みと、これらの好みの実質的な正当化を表す数値データです。処理の目的は、一般化されたデータと、専門家の評価に隠された形で含まれる新しい情報を取得することです。処理結果に基づいて、問題の解決策が形成されます。

数値データと有意義な専門家の発言の両方が存在するため、グループ専門家評価の結果を処理するための定性的および定量的方法を適用する必要が生じます。これらの方法の割合は、本質的に、専門家の評価によって解決される問題のクラスに依存します。

問題のセット全体は、2 つのクラスに分けることができます。最初のクラスには、十分なレベルの知識と経験がある、つまり必要な情報の可能性がある解決のための問題が含まれます。このクラスに属する問題を解決する場合、専門家は優れた平均的な測定者と見なされます。「平均的に良い」という用語は、真に近い測定結果が得られる可能性を指します。多くの専門家にとって、彼らの判断は真の価値に集中しています。したがって、第 1 クラスの問題のグループ専門家評価の結果を処理するには、データ平均化に基づく数学的統計の方法をうまく適用できます。

第 2 のクラスには、まだ十分な情報ポテンシャルが蓄積されていない解決策の問題が含まれます。この点で、専門家の意見は互いに大きく異なる可能性があります。さらに、他の意見とは大きく異なるある専門家の判断が真実であることが判明する可能性があります。明らかに、2 番目のクラスの問題を解決する際にグループエキスパート評価の結果を平均化する方法を使用すると、大きなエラーが発生する可能性があります。したがって、この場合の専門家の調査結果の処理は、平均化の原則を使用しない方法ではなく、定性分析の方法に基づいている必要があります。

第 1 種の問題が査読の実践において最も一般的であることを考慮して、この章の焦点は、第 1 種の問題の査読結果を処理する方法にある。

専門家評価の目標と選択した測定方法に応じて、調査結果を処理するときに次の主なタスクが発生します。

1) 専門家の個々の評価に基づいて、オブジェクトの一般化された評価を構築する。

2) 各専門家によるオブジェクトのペア比較に基づく一般化された評価の構築。

3) オブジェクトの相対重量の決定。

4) 専門家の意見の一貫性を判断する。

5) ランキング間の依存関係の決定。

6) 処理結果の信頼性の評価。

専門家の個々の評価に基づいてオブジェクトの一般化された評価を構築するタスクは、グループ専門家評価で発生します。この問題の解決策は、専門家が使用する測定方法によって異なります。

多くの問題を解決する場合、1 つの指標または指標のセットに従ってオブジェクトを配置するだけでは十分ではありません。他のオブジェクトと比較した相対的な重要性を示す、各オブジェクトの数値を持つことが望ましいです。言い換えれば、多くの問題では、オブジェクトの順序付けを実行するだけでなく、あるオブジェクトの優先度を別のオブジェクトよりも決定できるようにするオブジェクトの推定値が必要です。この問題を解決するために、直接評価の方法を直接適用できます。ただし、特定の条件下では、専門家の見積もりを処理することで同じ問題を解決できます。

専門家の意見の一貫性の判断は、個々の意見の類似度を特徴付ける数値尺度を計算することによって実行されます。一貫性の尺度の値の分析は、解決されている問題に関する一般的な知識レベルについての正しい判断の発展と、専門家の意見のグループ化の識別に貢献します。意見をグループ化する理由の定性的分析により、さまざまな見解や概念の存在を確立し、科学的な学校を特定し、専門的な活動の性質を判断することが可能になります。これらすべての要因により、研究の結果をより深く理解することが可能になります。専門家の調査。

専門家評価の結果を処理することにより、さまざまな専門家のランキング間の依存関係を決定し、それによって専門家の意見の統一性と差異を確立することができます。オブジェクトの比較のさまざまな指標に基づいて構築されたランキング間の関係を確立することも、重要な役割を果たします。このような依存関係を特定することで、関連する比較指標を明らかにし、おそらく関連の程度に従ってそれらをグループ化することができます。実践のための依存関係を決定するタスクの重要性は明らかです。たとえば、比較指標が異なる目的であり、対象が目的を達成するための手段である場合、目的を達成するための手段を順序付けるランキングの関係を確立することで、目的を達成する程度の問題に合理的に答えることができます。これらの手段で1つの目標を達成すると、他の目標の達成に貢献する.

処理に基づいて得られた推定値はランダムなオブジェクトであるため、処理手順の重要なタスクの 1 つはその信頼性を判断することです。この問題の解決には適切な注意を払う必要があります。

検査結果の処理には時間がかかります。単純な注文の問題を解決する場合でも、見積もりとその信頼性の指標を手動で計算すると、多大な人件費がかかります。この点で、コンピュータ技術、特にコンピュータを使用することをお勧めします。コンピュータを使用すると、専門家の評価結果を処理するためのアルゴリズムを実装するコンピュータプログラムを開発するという問題が生じます。

2. 専門家による評価方法

SWOT分析

非常に人気のある特別な種類のエキスパートメソッドは、SWOT 分析の元のメソッドです。その名前は、ロシア語に翻訳すると、強みと弱み、機会と脅威を意味する 4 つの英語の単語の最初の文字から付けられました。

この方法論は普遍的なものとして使用できます。それは、社会経済システムにおけるプロセスの研究に特別な効果をもたらします。これは、ダイナミズム、制御可能性、機能する内的および外的要因の依存性、循環的発展を特徴としています。

この分析の方法論によれば、研究対象を特徴付ける要因の分布は、この要因が外部要因または内部要因のクラスに属するかどうかを考慮して、これらの4つの要素に従って実行されます。

その結果、強みと弱み、機会と危険の相関関係の図が現れ、開発を成功させるために状況をどのように変えるべきかが示唆されます。

これらの象限または行列のセクターへの因子の割り当ては、必ずしも容易ではありません。たまたま、同じ要素が対象の長所と短所の両方を同時に特徴付けることがあります。さらに、要因は状況に応じて作用します。ある状況では美徳のように見えますが、別の状況では欠点のように見えます。時には、その重要性が不釣り合いです。これらの状況は考慮に入れることができ、考慮に入れる必要があります。

その場所を明確に決定することが難しい場合は、同じ要素を複数の象限に配置できます。これが研究に悪影響を与えることはありません。結局のところ、この方法の本質は、要因を特定し、それらの集中が問題を解決する方法を示唆するようにそれらを配置して、それらを管理しやすくすることです。

各象限では、因子の重みが同じである必要はありませんが、全体として提示する必要があります。

完成したマトリックスは、実際の状況、問題の状態、および状況の性質を示しています。これがSWOT分析の第一段階です。

2 番目のステップは、強みと機会の比較分析を実施することです。これにより、強みの活用方法が示されます。同時に、既存の危険性に関連して弱点を分析する必要があります。このような分析は、危機が発生する可能性を示します。結局のところ、弱点が危険を妨げることができない弱さの条件で発生すると、危険が高まります。

もちろん、強みと既存の危険性を比較分析することは非常に役立ちます。結局のところ、強みは危機を防ぐために十分に活用されない可能性があります。強みは、有利な機会だけでなく、危険との関連でも見られる必要があります。

制御システムの研究では、この方法の対象は、制御開発のさまざまな問題になる可能性があります。たとえば、効率性、人員、スタイル、機能の配分、管理システムの構造、管理メカニズム、動機、プロフェッショナリズム、情報サポート、コミュニケーションおよび組織行動など。

特別に訓練され、選ばれた専門家または内部コンサルタントを使用すると、この方法がより効果的になります。

スマートメソッド

SWOT分析方法には多くの修正があります。それらの中で最も興味深いのは、目標の開発と分析の方法です。

管理の目標は、成功、効率、戦略、および開発における決定的な要素であることが知られています。目標がなければ、計画やプログラムを開発することは不可能です。しかし、これは管理の目標だけでなく、研究の目標にも関係しています。結局のところ、この目標を正しく定式化することも容易ではありません。研究プログラム、研究方法の使用は目的によって異なります。

目標は、場所と時間を考慮して、達成可能性、特異性、評価可能性 (測定可能性) の基準に従って作成する必要があります。これらの基準は、英語の単語 - 具体的、測定可能、達成可能、関連性、時限を反映しており、略称は SMART です。それがこのメソッドと呼ばれるものです。

この方法は、マトリックス形式で配置された一連の基準に従って、目標の一貫した評価を前提としています。以下は、目標の特徴を反映する比較可能な要因のセットです。達成が難しい - 達成しやすい、コストが高い - コストが低い、スタッフのサポートがある - スタッフのサポートがない、優先順位がある - 優先順位がない、時間がかかる時間のかかる - ほとんど時間がかからず、広い影響力を持つ - 限られた影響しか持たない、高度な技術指向 - 低 (従来の) 技術指向、新しい管理組織にリンクされている - 新しい管理組織に接続されていない。

次のステップは、問題定義マトリックスを作成することです。目標を達成するには、多くの問題を解決する必要があります。しかし、そのためには、それらを最初に定義する必要があります。

問題の配布は、現在の状況、望ましい状況、目標を達成する可能性などの基準に従って実行されます。これらの基準は、マトリックスの水平方向を特徴付けます。次の基準が縦方向に考慮されます: 問題の定義、問題の評価 (定量的パラメーター)、ソリューションの構成 (誰が、どこで、いつ)、問題を解決するためのコスト。

このマトリックスを使用すると、調査を計画できます。

ランキングと評価の方法。

ランクの方法によると、専門家は、組織システムの研究対象の相対的な重要性 (優先度) に応じてランク付け (順序付け) を行います。注文されたオブジェクトの数に絶対値が等しい。研究対象の数が少ないほど、より正確な順序付けが行われ、逆の場合も同様です。

1 人の専門家による専門オブジェクトの (ランクによる) 好ましい配置では、ランクの合計は、1 から始まるオブジェクト H の自然系列全体の数の合計に等しくなければなりません: H= (H+ 1): 2.

調査データによるオブジェクトのランク付けの結果のランクは、各オブジェクトのランクの合計として決定されます。この場合、結果として、最初のランクはランクの合計が最小のオブジェクトに割り当てられ、最後のランクはランクの合計が最大のオブジェクトに割り当てられます。最も重要でないオブジェクト (7 人の専門家による 3 つのオブジェクトの結果ランクを決定する例)

専門家の関与が多いほど、評価結果の客観性が高くなります。ただし、多数の資格のある専門家が関与し、専門家の仕事の労働集約度が高いため、品質評価のコストが増加します。したがって、専門家の作業の複雑さを軽減するために、専門家による数値決定ではなく、指標のランキングのみを提供するランク法が使用されます。

それにもかかわらず、この方法は、比較的単純で労働集約度が低いにもかかわらず、SU の研究の実践に使用されています。これは、ランク付けされた研究オブジェクトの数が多いためです。

直接評価の方法

これは、調査中のオブジェクトの順序付けです (たとえば、パラメトリックモデルをコンパイルするためのパラメーターを選択する場合)。各オブジェクトにポイントを割り当てることにより、その重要性に応じてオブジェクトを順序付けます。この場合、最も重要なオブジェクトには、受け入れられたスケールで最高点数が割り当てられます (評価が与えられます)。最も一般的な評価スケールの範囲は 0 から 1 です。 0 ～ 5; 0 ～ 10; 0 ～ 100。最も単純なケースでは、スコアは 0 または 1 です。

評価は口頭で行われることもあります。たとえば、「非常に重要」、「重要」、「重要でない」などは、調査結果を処理する際の利便性を高めるために、ポイントスケール (それぞれ 3、2、1) に変換されることもあります。

直接評価は、調査中のオブジェクトの特性に関する専門家の専門的な認識に十分な自信を持って使用する必要があります。評価の結果に応じて、調査中の各オブジェクトのランクと重み (重要度) が決定されます。

結論

現在、さまざまな専門家の評価方法がますます使用されています。それらは、特別な目的のためのものを含む技術的オブジェクトの評価と選択の複雑な問題を解決する上で不可欠であり、多数の重要な要因を伴う状況を分析および予測する際に不可欠です - 多くの優秀な専門家の知識、直感、および経験を関与させる必要がある場合はいつでも.

専門家の方法は継続的に開発され、改善されています。この開発の主な方向性は、多くの要因によって決定されます。その中で、範囲を拡大し、数学的方法と電子コンピューターの使用度を高め、新たな欠点を排除する方法を見つけたいという願望を指摘できます。

近年、専門家による評価方法の開発と実用化が進んでいるにもかかわらず、さらなる方法論的研究と実践的な検証が必要な問題や課題が数多くあります。専門家選出システムの改善、集団意見特性の信頼性の向上、評価の妥当性をチェックする方法の開発、専門家の評価の信頼性を低下させる隠れた原因の研究が必要です。

候補者の特性とビジネス品質の専門家による評価の基礎は、面接の結果として得られた定量的なパラメーターと評価基準に基づいています。ここには慣習と主観の要素がありますが、評価尺度の適切な開発と専門家の注意深い（専門的な）アプローチにより、被験者を高い信頼性で評価することができます。

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