Очное анкетирование – это непосредственный контакт опрашивающего и опрашиваемого, предполагающий разъяснения по ходу опроса со стороны первого (недостаток – субъективное влияние опрашивающего на ответы опрашиваемого, достоинство – возможность уточнения и разъяснения вопросов).
Заочное анкетирование не требует непосредственного контакта опрашиваемого и опрашивающего и позволяет привлекать к процессу оценивания территориально разделенных экспертов (например, из разных городов или структурных подразделений организации) без их отрыва от выполняемых функций (недостаток – невозможность уточнения вопросов, проблемной ситуации и правил по заполнению анкет).
Методы обработки экспертной информацииЭкспертное ранжирование.Рангом называется степень отличия по какому-либо признаку, а ранжированием – процесс определения рангов, относительных количественных оценок степеней отличий по качественным признакам (например, расположение факторов в порядке их существенности, значимости в данном исследовательском контексте).
Ранжирование применяется в случаях, когда невозможна или нецелесообразна непосредственная оценка. При этом «ранжирование объектов содержит лишь информацию о том, какой из объектов более предпочтителен, и не содержит информацию о том, насколько или во сколько раз один объект предпочтительнее другого. Объект, расположенный в ранжировании эксперта, скажем, на третьем месте, может превосходить объект, расположенный на четвертом месте, в 1,01 раза, а может превосходить и в 101 раз».[39]
Метод простой ранжировки[40] заключается в том, что эксперты располагают объекты ранжирования (например, критерии) в порядке убывания их значимости (для альтернатив это убывание предпочтительности). Ранги обозначаются цифрами от 1 до n, где n – количество рангов. Сумма рангов Sn при этом будет равна сумме чисел натурального ряда:
Так, при n = 6 последовательность рангов альтернатив An может выглядеть следующим образом: 2, 4, 1, 3, 6, 5, что означает, что ранг альтернативы A3 равен единице (RA3 = 1) и она наиболее предпочтительна из всех шести альтернатив (наименее предпочтительна альтернатива A5, так как RA5 = 6).
При ранжировании n объектов m экспертами ранжирование проводят следующим образом.
1. Каждый эксперт выносит суждения о рангах объектов.
2. Для каждого объекта подсчитывают сумму рангов, полученных от всех экспертов, т. е.
где Sn – представляет собой результирующий ранг n-го объекта;
???? – суждение m-го эксперта о ранге n-го объекта.
3. Определяют ранги объектов (от 1-го до n), начиная от наименьшего до наибольшего результирующего рангов.
Метод непосредственной оценки заключается в отнесении объекта оценки к определенному значению по оценочной шкале (т. е. в присвоении объекту оценки балла в определенном интервале). Например, оценка от 0 до 10 в соответствии с предпочтением по какому-либо признаку или их группе (например, альтернативы, по предпочтению, критерии – по значимости, факторы внешней среды – по оказываемому влиянию, проблемы – по приоритетности решения).
Для дальнейшей обработки полученные оценки могут быть пронормированы, т. е. их сумма может быть приведена к единице путем деления каждой оценки на их общую сумму.
Для наглядности и удобства обработки (например, осуществление выбора ЛПР) оценки могут быть переведены в ранги. Максимальной оценке при этом соответствует наивысший ранг, т. е. 1, а минимальной – n (при n – количестве объектов оценки).
При оценке объекта по нескольким параметрам (например, при оценке альтернатив по нескольким критериям) cуммарная оценка объекта проводится следующим образом.
1. Эксперты выносят суждения о весах параметров (например, о весах критериев) и оценках объекта по множеству параметров (например, оценки альтернатив по критериям).
2. Аналитики обрабатывают полученные оценки: вычисляют нормализованные веса параметров (например, критериев) по формулам арифметического среднего, геометрического среднего или средневзвешенного. Так, методом вычисления средних арифметических веса находятся следующим образом:
● нормализуют оценки весов параметров отдельно по каждому эксперту (табл. 8.3, стр. 2–4)
Таблица 8.3Вычисление усредненных весов параметров● находят средние арифметические весов параметров (см. стр. 5 табл. 8.3);
● подсчитывают оценки объектов по параметрам, вычисляемым аналогично вычислению весов параметров, и определяют комплексные оценки объектов по следующей формуле:
где Ri – комплексная оценка i-го объекта (i = 1…n, где n – количество объектов оценки);
kj – нормализованный весовой коэффициент j-го параметра;
rij – нормализованная оценка i-го объекта по j-му параметру;
m – количество параметров.
Затем комплексные оценки нормализуют.
Метод парных сравнений. Метод парных сравнений заключается в определении предпочтений элементов, расположенных в левом столбце, над элементами, расположенными в верхней строке. При этом составляется матрица, по строкам и столбцам которой располагают сравниваемые объекты (табл. 8.4).
Таблица 8.4Матрица парных сравнений для четырех объектовВ табл. 8.4 в ячейке A12 вписана единица, это означает, что элемент A1 получает бóльшую оценку, чем элемент A2, соответственно в ячейке A21 пишут 0, а затем, суммируя значения по строкам, получают ранги объектов.
8.3. Методы оптимизации решений
Оптимальным считается решение, обеспечивающее максимальную эффективность. Оптимизация решения – поиск оптимального множества факторов, влияющих на его результат.
Р. А. Фатхутдинов называет следующие методы, применяемые для оптимизации решений.
● Анализ (гр. analysis – разложение, расчленение) – метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.
● Синтез (гр. syntesis – соединение, сочетание, составление) – метод научного исследования какого-либо предмета, явления, состоящий в познании его как единого целого, в единстве и взаимной связи его частей.
● Прогноз (гр. prognosis – предвидение, предсказание) – научно обоснованная гипотеза о вероятном будущем состоянии экономической системы и экономических объектов и характеризующих это состояние показателей.[41] Прогнозирование – процесс разработки, составления прогноза.
● Моделирование (фр. мodelle, от лат. modulus – мера, образец) – воспроизведение экономических объектов и процессов в ограниченных, малых, экспериментальных формах, в искусственно созданных условиях.
8.4. Методы моделирования и формализации проблемной ситуации
Описание системы (будь то проблемная ситуация, подсистема маркетинга, учета или организация как система в целом) на любом языке отражает лишь некоторые стороны явлений и никогда не бывает абсолютно полным.
Под моделью понимают описание, охватывающее и отображающее атрибуты (свойства, показатели, параметры, принимаемые формы) сущности, интересующие исследователя с позиции получения результатов по проблеме исследования, т. е. с позиции достижения его (исследования) целей. Под сущностями в данном контексте понимают явления, процессы, системы различной природы, что-то иное, поддающееся описанию. Из приведенного определения ясно, что все модели субъективны. Еще одна особенность моделей заключается в том, что сущности могут быть смоделированы на различных языках описания.
Моделирование условно можно разделить на образное, логическое, физическое, экономико-математическое и ассоциативное.
Образная модель – это модель, возникающая в сознании человека, представляющая собой зрительный, слуховой, осязательный или обонятельный отпечаток, некий образ явления действительности. Образная модель представляет собой фрагмент действительности (то, что Дж. Миллер назвал чанком, вкладывая в это понятие «отрезок запоминаемой человеком информации»).[42]
Следует отметить, что образ – это еще не информация (см. тему 7). Приближенно образную модель можно считать кучей атрибутов сущности. Сама сущность объективируется в некоторой своей части в процессе возникновения ассоциативных связей между образом и человеческой системой переработки информации (в части ее долговременной памяти) в процессе мышления и дальнейшем распознавании элементов и компонент, а также систематизации образной модели. Систематизация при этом характеризуется возникновением, генерированием основных связей между элементами и компонентами системы.
Приведем пример. Исследователь видит станки (1), слышит шум работающих машин и механизмов (2), видит поступательное движение трансформируемых и приобретающих различную форму (например, усложняющихся) металлических объектов (3), видит как минимум две категории персонала (рабочие (4) и управляющие (5), слышит их голоса (6), чувствует запах смазки и окисляющегося металла (7).
Зададимся рядом вопросов и попытаемся на них ответить.
● Почему глаголы «видит» и «слышит» чередуются? Потому что внимание человека носит избирательный характер.
● Почему именно в такой последовательности? Потому что после получения некоторой зрительной информации в случае, когда идентификация объекта невозможна только по зрительному образу, внимание человека переключается на поиск дополнительных идентификаторов (слуховых, обонятельных и осязательных).
● Почему наблюдатель остановился на запоминании лишь семи атрибутов сущности? Потому что количество ячеек кратковременной памяти (чанков) равно 72, а это означает, что человек может удерживать в кратковременной памяти от пяти до девяти информационных отрезков.
Далее происходит процесс идентификации элементов, определения связей между ними и синтез модели системы: функции системы, ее элементов, подсистем, а также структуры системы.
В итоге в сознании формируется образная модель системы промышленного производства. В процессе синтеза модели может потребоваться дополнительная информация в зависимости от цели наблюдения. Если, например, исследователь задался целью сформировать модель системы управления производством, то по форме одежды, действиям и поведению работников он может классифицировать их на управленческий персонал, рабочих, а также служащих. Далее в процессе интервью (вербальной коммуникации) он может определить их функции, возрастной состав, уровень профессионализма, степень удовлетворенности условиями труда и т. п.
Вербальная модель системы – модель системы, выраженная в языковой знаковой системе (словами). Особенность таких моделей состоит в том, что они уже не образы в мышлении, а информация, или, точнее, информационная модель исследуемой сущности. Такая модель может быть в устной или письменной форме. В первом случае эти модели представляют собой временной последовательный информационный поток, кодированный в звуковых колебаниях определенных тембров, пауз и интонаций. Во втором – массив символов, последовательное воспроизведение которых (вслух или мысленно) приводит к восстановлению образной модели в сознании человека.
Необходимо отметить, что вообще процесс принятия решения – это мыслительная работа ЛПР, происходящая в его сознании над образной моделью проблемной ситуации, с применением средств, лишь помогающих ему принять оптимальное решение, т. е. так изменить модель реального объекта, процесса, явления (т. е. сущности), чтобы была достигнута цель – разработка управляющего решения.
Перенос изменений из модели на реальный объект осуществляется уже в процессе реализации УР, а контроль за его исполнением подразумевает сравнение разработанной модели с реальным объектом и выявление отклонений реальных показателей от запланированных.
Для передачи, хранения, исследования, совершенствования и практического использования многоаспектных образных моделей применяют различные «разрезы» или виды моделей. Например, при разработке стратегических решений требуется построение как вербальной модели решения (кто, что, когда и с использованием каких средств должен делать), так и математической (для того, чтобы можно было отслеживать процесс изменений в организации и вовремя производить корректировку стратегии).
Оперативные проблемы (например, смена производственной линии) требуют формализации до математической модели в процессе их решения и трансформации (интерпретации математических вычислений) в вербальные модели (например, передача указания работникам: какое оборудование, куда и в какие сроки необходимо установить).
Примером логического моделирования может служить процесс составления дерева решений (рис. 8.6).
Рис. 8.6. Решение проблемы утоления жажды в виде логической модели – дерева решенийФизические модели представляют собой пропорционально уменьшенные натуральные объекты, изготовляемые из различных материалов (пластилин, дерево, пластмасса, пенопласт и т. п.). Такие модели позволяют исследовать параметры натуральных объектов, не прибегая к дорогостоящему процессу их создания в натуральную величину.
Экономико-математическое моделирование – это процесс создания экономико-математической модели. Экономико-математическая модель – абстрактное представление экономического явления, процесса или объекта с использованием научной абстракции и числовых величин, отражающих (показывающих) необходимые свойства объекта и позволяющие производить математические операции с различными свойствами явлений, процессов или объектов.
Абстрактное моделирование предполагает создание модели процесса, объекта, явления в форме, содержащей интересующие исследователя свойства, например, сохраняющие состав, структуру, отношения между элементами, принципы функционирования.
Так, когда исследуют эффективность УР, не принимают во внимание, из каких этапов состоит реализация УР, кто его будет реализовывать и контролировать процесс реализации. Принимаются во внимание лишь показатели эффективности решения (такая модель называется моделью эффективности УР).
Необходимо отметить, что модель – всегда абстракция, поскольку если модель совпадает с реальным объектом, явлением или процессом, то это уже его копия. В контексте конкретного исследования не принимаются во внимание какие-либо свойства натурального объекта явления или процесса. Например, если строится модель автомобиля в натуральную величину, для изучения его аэродинамических характеристик и совершенствования формы кузова, то нецелесообразно оснащать такую модель двигателем. Исследователя интересует в данном исследовательском контексте лишь влияние формы автомобиля на его аэродинамические характеристики. Более того, если уменьшение размеров модели не вносит ощутимых искажений в исследуемый процесс обтекания автомобиля воздушными потоками, то для исследователя гораздо удобнее и дешевле создание уменьшенной модели.
Ассоциативное моделирование предполагает изображение трудно представимых категорий в категориях легко представимых или представимых в тех категориях, которые необходимы исследователю для исследования объекта процесса или явления в данном проблемном контексте.
Например, механические часы – это механическая циклическая модель времени, электронные – электронная модель времени, песочные – физическая модель времени.
Перечислим требования, которым должна удовлетворять модель.
1. Адекватно отражать те аспекты объектов, явлений и процессов, которые необходимы исследователю.
2. Обладать достаточностью и одновременно неизбыточностью необходимых для исследования параметров.
3. Соответствовать по форме тем методам, которые предполагается применять в процессе исследования, операциям, проводимым с моделью (испытаниям, сравнениям, выявлением свойств и зависимостей между ними, значениям параметров при определенных условиях и т. п.).
8.5. Модели систем
Простейшая модель системы – модель «черного ящика». Такая модель не отражает состав, отношения между элементами системы (структуру) и их функциональное назначение (включая функциональные зависимости). Она лишь определяет миссию системы, т. е. ее предназначение, роль в надсистеме (системе высшего порядка по отношению к исследуемой). Обычно такие модели отображают, какие компоненты входят в систему и какие выходят из нее. Например, в часы входит труд, затрачиваемый для завода пружины, а выходит информационная механическая модель времени.
Примером модели «черного ящика» может служить графическая модель электронного элемента 2И-НЕ (рис. 8.7).
Рис. 8.7. Модель «черного ящика» электронного элемента 2И-НЕПриведенная модель системы обозначает, что система имеет два логических входа A и B и один выход. Элемент осуществляет операцию конъюнкции двух сигналов и операцию отрицания. Известны состояния выхода при различных комбинациях состояний входов, отражаемые знаковой моделью и представленной таблицей истинностей (табл. 8.5).
Таблица 8.5Таблица истинностей элемента 2И-НЕВербальная модель логической системы в таком случае звучит так: «Имеется логическая система с двумя входами и одним выходом, выполняющая функцию конъюнкции сигналов входов и отрицание результата, заключающуюся в том, что ложное состояние выхода обеспечивается тогда и только тогда, когда состояния двух входов истинны, в противном случае (при иных комбинациях состояний входов) состояние выхода истинно. Состояние неопределенности не возникает ни при каких комбинациях состояний входов». При этом исследователя не интересует элементный состав и структура, а также принцип преобразования сигналов, ему важно лишь, какую функцию выполняет система, для чего она служит.