3.4. Коллективные экспертные оценки
В качестве экспертов используются экспертные комиссии и советы органов власти, научные советы институтов, отдельно взятые лица. Одно из основных условий – они не должны быть заинтересованы в результатах экспертизы. Для экспертной оценки определяется состав экспертов; разрабатывается процедура экспертизы (опрос, шкала оценок, способы выявления коллективного мнения, анализ результатов). Экспертиза может быть индивидуальной и коллективной и выражаться в форме докладной записки, сценария, интервью и т.д.
Коллективные экспертные оценки можно назвать комплексными методами прогнозирования, поскольку они включают:
– подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок;
– статистические методы обработки полученных материалов.
Они включают: методы «комиссий», или «круглого стола», «мозговой атаки», «Дельфи», матричные и др.
Для надежности экспертных оценок необходимо выполнение по крайней мере двух условий: наличие высококвалифицированных экспертов и обеспечение объективности, независимости их мнений.
Метод «мозговой атаки» («мозгового штурма»). Задачи прогнозирования, решаемые с помощью методов экспертных оценок, включают два формально не связанных между собой элемента: определение возможных вариантов развития объекта прогнозирования и их оценку. Анализ экспертных методов показывает целесообразность применения метода коллективной генерации идей («мозговых атак») для определения возможных вариантов развития. Их использование позволяет получить продуктивный результат за короткий период времени и вовлечь всех экспертов в активный творческий процесс.
Методы «мозговой атаки» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителями и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Наличие обратной связи позволяет сконцентрировать внимание участников только на вариантах, полезных по тем или иным критериям для решения проблемной ситуации. Однако искусственное введение ограничений лишает возможности увидеть все многообразие подходов и тем самым появляется вероятность пропустить оригинальные мысли, имеющие потенциальную, но не оказываемую в настоящий момент ценность.
Метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки способной качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа.
Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструктирование (разрушение, критику) этих идей с формулированием контридей. В процессе использования этого метода предполагается реализация шести этапов: формирование группы участников «мозговой атаки» (по численному составу); составление проблемной записки участника «мозговой атаки»; генерация идей (она начинается с того, что ведущий раскрывает содержание проблемной записки); систематизация идей, высказанных на этапе генерации; деструктирование (разрушение) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе «мозговой атаки», когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников «мозговой атаки»); оценка критических замечаний и составление списка практически применяемых идей.
Дельфийский метод был разработан известным экспертом из исследовательской американской корпорации «РЭНД» Олафом Хельшером, математиком по образованию. Может быть, поэтому в нем сочетаются творческий подход к решению проблемы и достаточная точность прогноза.
Метод получил свое название от древнегреческого города Дельфы, который был известен как религиозный центр с Храмом и прославившимся предсказаниями оракулом.
Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Он характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К ним относятся: анонимность экспертов, использование результатов предыдущего тура опроса; статистическая характеристика группового ответа.
Анонимность заключается в том, что участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.
Суть метода «Дельфи» – в проведении анкетных опросов специалистов выбранной области знаний (наиболее часто этот метод используется в технологическом прогнозировании, при предсказании открытий и нововведений в области технологии). Полученные анкетные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающих их коллективное мнение по данной проблеме.
Обычно после первого опроса наблюдается значительный разброс мнений. Поэтому процедура осуществления метода «Дельфи» предполагает проведение еще двух-четырех опросов, в преддверии которых каждого из экспертов знакомят с итогами предыдущего опроса, но не для того, чтобы оказать на него давление, а для того, чтобы эксперт мог получить дополнительную информацию о предмете опроса. Идеально опрос повторяется до совпадения мнений экспертов, реально – до получения наиболее узкого диапазона мнений.
Метод «дерева целей» – структурированная, построенная по иерархическому принципу (распределенная по уровням, ранжированная) совокупность целей экономической системы, программы, плана, в которой выделены: генеральная цель («вершина дерева»); подчиненные ей подцели первого, второго и последующего уровней («ветви дерева»). Название «дерево целей» связано с тем, что схематически представленная совокупность распределенных по уровням целей напоминает по виду перевернутое дерево (рис. 3. 3).
Пример «дерева целей»: генеральная цель – удовлетворение потребностей человека в пище, подцели первого уровня – удовлетворение потребности в белках, жирах, углеводах, витаминах; подцели второго уровня – удовлетворение потребностей в хлебе, молоке, масле, овощах, фруктах и т.д.
Рис. 3.3. «Дерево целей»
Этот метод используется при анализе систем объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней. Точка разветвления называется вершиной из каждой вершины должно исходить не менее двух ветвей, причем число этих ветвей не ограничено сверху. Кроме того, не обязательно, чтобы из каждой вершины «дерева» исходило одинаковое количество ветвей. В построении «дерева целей» следует соблюдать три условия:
– исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество;
– ветви, исходящие из одной вершины должны быть взаимоисключающими, то есть не должно быть частичного совпадения объектов, представленных двумя различными ветвями, исходящими из одной вершины;
– «дерево целей», используемое при нормативном прогнозировании следует считать совокупностью целей и подцелей. В данном случае каждая вершина представляет собой цель для всех исходящих из нее ветвей.
В «дереве целей» вершины могут иметь количественную оценку, которые называют коэффициентами относительной важности.
Основная задача моделирования будущей ситуации на основе построения «дерева целей» – согласование целей со средствами их достижения.
Для того, чтобы разбить основную задачу прогнозирования на подзадачи и создать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей используются математическая теория графов (под графом понимается фигура, состоящая из точек-вершин (элементов), соединенных отрезками (линиями)).
Геометрически ориентированный граф можно представить в виде набора вершин, обозначаемых кружками, и дуг, соединяющих эти вершины. Дуга задает направление от одной вершины к другой.
Если связанный граф не содержит петель и ориентирован, то его принято называть «деревом целей», или «графо-деревом». Каждая пар его вершин соединяется единственным ребром.
Выбор структуры графов определяется той совокупностью компонентов и элементов системы, которую следует формализовать.
Матричный метод используется в случае экспертного прогнозирования больших систем. Тогда возникает необходимость согласования прогнозов отдельных компонентов, установления и прогнозирования основных связей между ними, т.е. события в системе имеют перекрестное влияние, которое необходимо выявить.
Вначале дается первоначальный прогноз развития компонента во времени (с определенной вероятностью), потом выявляется перекрестное влияние одних событий на другие. Характер влияния может быть определен как негативный, нейтральный и позитивный. Интенсивность воздействия может определяться в процентах, баллах (10-балльная шкала) и т.д. При прогнозировании обязательным является учет влияния более раннего события на более поздние.
Матричный метод повышает точность прогноза особенно тогда, когда он используется в сочетании с методом «Дельфи».
Реальная матрица взаимодействия событий и экономических отношений достаточно большая и сложная. Поэтому ее анализ и прогнозные разработки целесообразно проводить помощью специальных алгоритмов и ЭВМ.
В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивное, творческое мышление). Это аналитический метод, существо которого состоит в построении и последующем усечении «дерева поиска» в экспертной оценке с использованием какой-либо эвристики. При использовании этогометода осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, полученных путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.