57

Методы экспертных оценок.

Одна из трудностей процесса управления состоит в том, что решение приходится принимать в условиях неопределенности, которая является следствием вероятностного характера исследуемых явлений, невозможности точно предсказать развитие и окончательный исход многих процессов. В то же время существует все возрастающая потребность принимать решения, последствия которых скажутся в отдаленном будущем, и оценивать эти последствия. Для разрешения этого противоречия целесообразно использовать информацию, основанную на суждениях и предложениях специалистов, которая позволяет частично компенсировать нехватку исходных данных и позволяет судить о будущем, чего нельзя сделать только на основании статистических данных о прошлом.

Практика показывает, что даже простые статистические методы в сочетании с информацией, полученной от специалистов, дают гораздо более точные результаты, чем расчеты по средним показателям или экстраполяция существующих тенденций. Информация, полученная от специалистов, дает особенно надежные результаты, если для ее сбора, обобщения и анализа применяются специальные логические приемы и математические методы, получившие обобщенное название методов экспертных оценок (МЭО). Как и любые методы, методы экспертных оценок имеют свои области применения, достоинства и недостатки.

Области применения мэо:

Методы экспертных оценок используются для решения следующих задач:

1) научно-технического и экономического прогнозирования;

2) для определения условий, целей и тематики научных исследований;

3) для планирования, оценки трудоемкости и эффективности НИР и ОКР;

4) для оценки результата научной деятельности научных коллективов;

5) для планирования, оценки трудоемкости и эффективности инвестиционных проектов;

6) для выбора наилучших вариантов, оценки трудоемкости и эффективности технических и социально-экономических проектов;

7) для оценки качества продукции; Достоинства МЭО: (тесно связаны между собой)

1. Возможность получения формальной оценки неформализуемого явления.

2. Возможность получения прогноза на будущее и оценки последствий.

3. Возможность выбора наилучшего варианта из нескольких альтернатив.

Недостатки и ограничения МЭО:

1. Уровень доступной информации. Это означает следующее: если вся доступная информация о событии, являющемся случайной величиной, уже использована и нет других возможностей ее получения, то остающаяся неопределенность может быть описана с помощью распределения вероятностей возможных исходов изучаемого события или явления. Никакие дальнейшие опросы специалистов или дополнительный анализ имеющейся информации не снизят неопределенности ниже этого уровня.

2. Несовершенство информации. Разные эксперты всегда будут иметь различные знания о событии и уровне его неопределенности. В результате этого может быть получено разное уменьшение (увеличение) уровня неопределённости. Оценка вероятности свершения неповторяющихся событий субъективна в том смысле, что два человека могут приписать различные числа одному и тому же возможному исходу. Но коль скоро эти оценки базируются на информации, опыте и анализе объективной действительности, то предполагается, что при прочих равных условиях различие между ними не будет столь существенным, чтобы полученные таким путем оценки нельзя было использовать для подготовки решений.

3. Двусмысленность. Некоторые вопросы, заданные специалистам, могут быть неправильно поняты экспертами из-за неудачной их формулировки. Тогда эксперт будет отвечать на другой вопрос, а не на тот, который ему задан.

4. Погрешность модели. Она возникает тогда, к опросу привлечены недостаточно компетентные эксперты или когда неверно обработаны и использованы ответы, полученные от экспертов.

5. Прочие погрешности. Они обусловлены внутренними (индивидуальными) и внешними (объективными) факторами. Первые зависят от личности специалиста, знаний, опыта, интеллекта, излишне оптимистического или пессимистического отношения к проблеме и других факторов, которые, трудно или совсем не поддаются измерению. Вторые включают те влияния на информацию, полученную от эксперта, которые зависят, прежде всего, от взаимоотношений специалиста с окружающей средой, т.е. коллективом, обществом. Эти влияния, например, могут быть обусловлены цепями организации, в которой работает специалист, его положением в структуре этой организации, степенью ответственности за результаты экспертизы и проч.

Несмотря на наличие всех вышеперечисленных факторов, как правило, уменьшающих точность и надежность информации, получаемой от экспертов, применение формализованных процедур сбора и обработки информации, методов теории вероятностей и математической статистики, позволяет в определенной степени компенсировать смещение индивидуальных оценок от групповой оценки, уточнить структуру решаемой проблемы, в конечном итоге - снизить уровень неопределенности, существовавшей до начала экспертизы.

1. Некоторые особенности групповых оценок.

При решении сложных проблем науки и техники, в том числе и связи, таких, как планирование потребностей в услугах связи, определение перспективных направлений в развитии систем передачи информации, выяснение требований потребителей к качеству передачи информации и др., один специалист не в состоянии учесть все факторы и взаимосвязи между ними или оценить вероятность большого числа альтернатив.

В общем случае предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного специалиста, или, другими словами, что две группы одинаково компетентных экспертов дадут с большей вероятностью аналогичные ответы на поставленные вопросы, чем два примерно одинаковых специалиста. Предполагается также, что коллективная ответственность и анонимность позволяет специалистам принимать более рискованные решения и что интервал оценок, полученный от группы специалистов, включает в себя и истинную оценку. Эти положения не очевидны, тем более, что групповым оценкам присущи известные недостатки. Однако экспериментально установлено, что в большинстве случаев при соблюдении определенных требований групповая оценка более надежна, чем индивидуальная [I].

Наиболее важными из таких требований являются:

1. Приемлемое гладкое распределение оценок, полученное от экспертов, указывающее на независимость их мнений. В случае мно­гомодального (модальность – категория, выражающая степень достоверности суждения) распределения должна быть установлена причина, по которой различные эксперты по-разному интерпретируют одну и ту же проблему.