7.4. Обработка экспертных оценок

После проведения опроса группы экспертов осуществляется обра-

ботка результатов. Исходной информацией для нее являются числовые

данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обосно-

вание этих предпочтений. Целью обработки является получение обобщен-

ных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экс-

пертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение

проблемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний

экспертов приводит к необходимости применения качественных и количе-

ственных методов обработки результатов группового экспертного оцени-

вания. Удельный вес этих методов существенно зависит от класса про-

блем, решаемых экспертным оцениванием. Мы рассмотрим методы обра-

ботки проблем первого класса, характеризующихся достаточным инфор-

мационным >洮_CE?D_потенциалом. Эти проблемы наиболее распространены в прак-

тике принятия решений.

В зависимости от целей экспертного оценивания при обработке ре-

зультатов опроса решают следующие основные задачи:

определение согласованности мнений экспертов;

построение обобщенной оценки объектов;

определение зависимости между суждениями экспертов;

определение относительных весов объектов;

120

оценка надежности результатов экспертизы.

Определение согласованности оценок экспертов необходимо для

подтверждения правильности гипотезы о том, что эксперты являются дос-

таточно точными измерителями, и выявления возможных группировок в

экспертной группе. Оценка согласованности мнений экспертов произво-

дится путем вычисления количественной меры, характеризующей степень

близости индивидуальных мнений. Анализ значений меры согласованно-

сти способствует выработке правильного суждения об общем уровне зна-

ний по решаемой проблеме и выявлению группировок мнений экспертов,

обусловленных различием взглядов, концепций, существованием научных

школ, характером профессиональной деятельности и т.п.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуаль-

ным оценкам экспертов возникает при групповом экспертном оценивании.

Если эксперты производили оценку объектов в количественной шкале, то

задача построения групповой оценки заключается в определении среднего

значения или медианы оценки. При измерении в порядковой шкале мето-

дом ранжирования или парного сравнения целью обработки индивидуаль-

ных оценок экспертов является построение обобщенного упорядочения

объектов на основе осреднения оценок экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять

зависимости между суждениями различных экспертов. Выявление этих за-

висимостей позволяет устанавливать степень близости во мнениях экспер-

тов. Важное значение имеет также определение зависимости между оцен-

ками объектов, построенными по различным показателям сравнения. Это

дает возможность определить связанные между собой показатели сравне-

ния и осуществить их группировку по степени взаимосвязи.

При решении многих задач недостаточно осуществить упорядочение

объектов по одному или по группе показателей. Желательно также иметь

количественные значения относительной важности объектов. Для решения

этой задачи можно сразу применить метод непосредственной оценки (см.

3.2). Однако эту же задачу при определенных условиях можно решить пу-

тем обработки результатов ранжировок или парных сравнений группы

экспертов.

Оценки объектов, получаемые в результате обработки, представляют

собой случайные величины, поэтому одной из важных задач является оп-

ределение их достоверности, т.е. надежности результатов экспертизы.

Методы решения перечисленных задач рассматриваются в соответ-

ствующей литературе [1,4,5 и др.].

Обработка результатов экспертизы вручную связана с большими

трудовыми затратами (даже в случае решения простых задач упорядоче-

ния), поэтому ее целесообразно проводить на базе вычислительной техни-

ки. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных про-

грамм, реализующих алгоритмы обработки результатов экспертного оце-

нивания. При организации обработки результатов опроса следует тщатель-

121

но проанализировать трудоемкости решения задач с учетом разработки

математического обеспечения для ЭВМ.