|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Экспертные методы исследованияПри наличии в процессе исследования систем управления интуитивной информации, преобразуемой воображением, используют экспертные методы исследования. Эти методы особенно часто применяют в предшествующих прогнозных и плановых исследования систем управления. Экспертные исследования могут иметь как самостоятельное значение, так и использоваться при проверке истинности (верификации) логических исследований и моделирования. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальность суждения специалистов относительно эффективности, расхода ресурсов, безопасности, а также перспектив развития объекта и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции /7,16/. Интуитивные (экспертные) методы исследований используют для анализа, диагностики состояния, последующего прогнозирования вариантов развития: 1) объектов, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается предметному описанию или математической формализации; 2) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики по характеристикам объекта; 3) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта, рыночной среды; 4) при средне- и долгосрочном прогнозировании новых рынков, объектов новых областей промышленности, подверженных сильному влиянию открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение); 5) в случаях, когда или время или средства, выделяемые на прогнозирование и принятие решений, не позволяют исследовать проблему с применением формальных моделей; 6) отсутствуют необходимые технические средства моделирования, например, вычислительная техника с соответствующими характеристиками; 7) в экстремальных ситуациях. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. «Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». В формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимает профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция /24/. Поэтому нужно определить в общих чертах, что же такое эксперт. К эксперту предъявляют следующие требования/16/: 1) высокий уровень общей эрудиции; 2) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны; 3) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта; 4) эксперт должен иметь определенный практический и(или) исследовательский опыт и быть признанным специалистом в данной области знаний; 5) эксперт должен иметь психологическую установку на будущее; 6) он должен быть способен к адекватному отображению тенденций развития исследуемого объекта; 7) эксперт не должен быть заинтересован в конкретном результате прогноза. Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида - как случайные. Эксперт, склонный к систематическим ошибкам, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Случайные ошибки изменяются от одной экспертной оценки к другой и характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, заранее (априори) определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры. Организация форм работы эксперта может быть программированной или не программированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме)/24/. Программирование работы эксперта предполагает: 1) построение граф-модели объекта на базе ретроспективного анализа данных прошедшего периода; 2) определение структуры таблиц экспертных оценок или программы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы; 3) определение типа и формы вопросов в таблицах экспертных оценок или интервью; 4) определение типа шкалы для вопросов в названных таблицах; 5) учет психологических особенностей экспертизы при определении последовательности вопросов в таблицах экспертных оценок; 6) учет верифицирующих вопросов; 7) разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта. Организация и стимулирование работы эксперта состоит в разработке эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспертной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета в авторстве, а также неразглашение всех научно-технических идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы; форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т. п.)/16/. Исходя из полученной в результате анализа модели объекта прогнозирования определяются научные и технические направления, по которым необходимо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фундаментальных, прикладных наук или к стыковым научным направлениям. При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем/26/. На основе анализа литературы по прогнозируемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных из коллег - ученых. Из полученного списка специалистов вычеркивают 10 первоначальных, а остальным рассылают письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не сможет добавить новые фамилии к списку экспертов, т.е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов /16/. Этот вопрос решается в рамках каждого конкретного метода экспертного прогнозирования. Анкета для опроса специалистов является важнейшим инструментом экспертного прогнозирования. Подготовка и проведение экспертного прогнозирования включает разработку анкет, содержащих набор вопросов по объекту прогноза. Структурно набор вопросов в анкете должен быть логически связан с центральной задачей экспертизы. Содержание вопросов определяется спецификой объекта прогнозирования, методикой прогнозирования и верификации прогноза. Система вопросов в анкете должна отвечать требованиям: 1) вопросы должны быть сформулированы в общепринятых терминах; 2) формулировка вопроса должна исключать всякую смысловую неопределенность;
3) обеспечивать достижение целей прогноза; 4) соответствовать структуре объекта прогнозирования;
5) обеспечивать единое и однозначное толкование результатов анкетирования; 6) обеспечивать использование конкретного способа верификации результатов прогнозирования. По форме вопросы анкеты могут быть: открытыми и закрытыми; прямыми и косвенными. Открытым называют вопрос, ответ на который не регламентирован. Закрытым называют вопрос, в формулировке которого содержатся альтернативные варианты ответов. При ответе на закрытый вопрос эксперт должен остановить свой выбор на одном из вариантов ответа, заданного вопросом /24/. Косвенные вопросы используют, когда требуется замаскировать цель экспертизы или есть основания предполагать возможную неискренность эксперта при ответе на вопрос. Экспертные оценки могут быть коллективными и индивидуальными. Индивидуальные экспертные методы используют при прогнозировании в относительно узких областях науки и практики. Коллективные экспертные оценки применяют при прогнозировании объектов и процессов, имеющих междисциплинарный характер. Индивидуальные методы основаны на использовании мнений экспертов, не зависимых друг от друга. Наиболее часто применимы метод интервью и метод аналитических экспертных оценок. Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экспертом, в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в значительной степени зависит от психологической способности эксперта экспромтом давать заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам /24,7/. Недостатком этого метода является значительное психологическое давление на эксперта/16/. Аналитические экспертные оценки предполагают длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития исследуемого объекта. Этот метод позволяет эксперту использовать всю доступную информацию об объекте прогноза. Свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки. Психологическое давление на эксперта в этом случае минимально/16/. Основными принципами рассмотренных методов являются максимальная возможность использования индивидуальных способностей эксперта и незначительного психологического давления, оказываемого на отдельного работника. Однако индивидуальные экспертные методы мало пригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий из-за ограниченности знаний одного эксперта о развитии смежных областей науки и практики /16/. Методы коллективных экспертных оценок основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о параметрах и(или) перспективах развития объекта и системы управления/16/. В основе применения этих методов лежит гипотеза о наличии у экспертов умения с достаточной степенью достоверности оценить важность и значение исследуемой проблемы. Существует большое число модификаций методов коллективных экспертных оценок. В настоящее время наиболее популярны методы: круглого стола, Дельфи, программного прогнозирования, эвристического прогнозирования, коллективная генерация идеи. В соответствии с методом круглого стола специальная комиссия, входящая в состав этого круглого стола, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений и выработки единого мнения. Этот метод имеет недостаток, заключающийся в том, что эксперты в своих суждениях изначально ориентированы и руководствуются в основном логикой компромисса, что увеличивает риск получения искаженных результатов прогноза/24/. Для прогнозов развития науки и техники, будущих открытий и изобретений, для которых не имеется достаточной теоретической базы в момент составления прогноза, и составления картины будущего мира широко применяется один из методов, связанный с обобщением и статистической обработкой мнений группы экспертов и получивший название метода Дельфи / 24/. Этот метод относится к классу методов групповых экспертных оценок. Он был разработан в США в 1964 г. сотрудниками научно-исследовательской корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном. Сущность метода Дельфи состоит в последовательном анкетировании мнений экспертов различных областей науки и техники и формировании массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на строго логическом анализе, так и на интуитивном опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержатся информация и мнения, полученные из предыдущей анкеты. При прогнозировании в целях минимизации расходов на прогноз стремятся привлекать минимальное число экспертов при условии обеспечения ошибки результата прогнозирования не более Ь, где: 0<Ь<1. Рекомендуют определять минимальное число экспертов по формуле/16/: Nmin=0,5 (3/b + 5). При этом должна наблюдаться стабилизация средней оценки прогнозируемой характеристики. О достижении этой стабилизации свидетельствует тот факт, что включение или исключение эксперта из группы не изменяет относительную оценку искомой величины более, чем на b. Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о прогнозах развития объекта производится, исходя из следующих принципов: 1) вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов; 2) опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются; 3) все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса; 4) эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства; 5) статистическая обработка ответов производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик. Таким образом, с помощью метода Дельфи выявляется преобладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им, вместе с тем, периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. Пересмотр и возможность изменения своих прежних оценок на основе выяснения соображений каждого из экспертов и последующий анализ каждым участником совокупности причин, представленных экспертами, стимулируют опрашиваемых к учету факторов, которые они на первых порах склонны были опустить как незначительные. При использовании метода Дельфи учитывают/24/: 1. Группы экспертов должны быть стабильными и численность их должна удерживаться в благоразумных рамках. 2. Время между турами опросов должно быть не более месяца. 3. Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы. 4. Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всем участникам возможность ознакомиться с причиной той или иной оценки, а также и для критики этих причин. 5. Должен проводиться систематический отбор экспертов. 6. Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рассматриваемым проблемам. У. Нужна формула согласованности оценок, основанная на данных самооценок. 8. Следует установить влияние различных видов передачи информации экспертам по каналам обратной связи. 9. Необходимо установить влияние общественного мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок. Основными задачами при исследовании и прогнозировании с помощью метода Дельфи являются /24/: 1) формирование репрезентативной экспертной группы; 2) подготовка экспертизы; 3) проведение экспертизы; 4) статистическая обработка полученных ответов; 5) анализ результатов; 6) разработка сценария и мероприятий по устранению выявленных недостатков; 7) разработка рекомендаций по распределению ресурсов; 8) сдача прогноза заказчику. Академик В.М. Глушков предложил метод программного прогнозирования, являющийся обобщением, с одной стороны, известного метода Дельфи, а с другой - не менее известного метода «Перт»/24,26/. Метод программного прогнозирования служит для определения вероятности наступления тех или иных событий и оценки вероятного времени их наступления. Перед началом работы по этому методу следует иметь классификатор (перечень) типа событий, которые предстоит анализировать, и начальный список экспертов по проблемам. Для каждого типа проблем (событий) указывается априорный вес каждого эксперта, например, по стобальной шкале. Первоначально эти веса определяются самими экспертами, в последующем они могут уточняться с помощью объективных методов. Первый шаг применения этого метода состоит в постановке задачи, т.е. в перечислении событий, время и вероятность которых мы будем называть заключительными. Эти события классифицируют вручную, и списки их рассылают тем экспертам, вес которых по данному классу проблем превосходит некоторый (устанавливаемый априори) порог. В задачу эксперта входит, прежде всего, определение условий, при наличии которых возможна оценка им того или иного события. При этом эксперт должен по возможности ставить себя в положение не стороннего наблюдателя, а непосредственного участника событий. Предположим, например, что событие S, которое предстоит оценить, есть создание новой автоматической линии. Эксперт должен представить себя в положении конструктора, которому реально поручено выполнять эту задачу. Тогда в качестве условий он может, например, выставить выполнение двух событий S1 и S2. Событие S-1 представляет собой наличие необходимого специального оборудования, а событие S2 - наличие соответствующих технологических процессов. Для повышения ответственности экспертов можно принять, что факт выставления ими тех или иных условий при оценке события является одновременно и обязательством (в случае выполнения этих условий в будущем) взяться за реальное осуществление оцениваемого события. Подобное соглашение способствовало бы одновременно повышению объективности оценки экспертами своих собственных весовых коэффициентов. В общем виде условие F может представлять собой произвольную логическую функцию f(S1, S2, S3,... Sk) от некоторых независимых (с точки зрения эксперта) событий S1, S2, S3,...Sk. Эта функция строится с помощью конечного числа дизъюнкций, конъюнкций и отрицаний. Далее эксперт должен оценить условную вероятность Pf(S) наступления события S при выполнения условия F и наиболее вероятную величину времени TF(S) между временем выполнения условия F и временем наступления события S (если оно вообще наступит). При этом, разумеется, не исключается (и даже желательна) возможность оценки безусловной вероятности наступления события S и полного времени, считая от настоящего момента, до момента его наступления. Этот случай соответствует обращению условия F в тождественно истинное событие (полному множеству событий S1, S2, S3,..., Sk). Анкеты экспертов служат, прежде всего, для построения сети событий, аналогичной пертовской сети. При этом каждой оценке эксперта [Pf(S) и Tf(S)] соответствует работа на пертовской сети; TF (S) представляет собой оценку продолжительности этой работы. События S1, S2,..., Sk, входящие в условие F= f (S1,S2,..,Sk), соединяются с событием S фиктивными работами нулевой продолжительности. Для упрощения предположим, что получающаяся сеть удовлетворяет обычным пертовским требованиям, в частности, требованию отсутствия петель. С этой цепью при обработке анкет экспертом принимаются специальные меры (возвращение анкет для исключения тех или иных условий, аннулирование частей анкет и т. д.). Впрочем, в отличие от классического метода «Перта» предлагаемая методика может быть расширена таким образом, чтобы включить в рассмотрение также и сети с петлями. Ввиду того, что ответы экспертов вводят, вообще говоря, новые события, последние посылаются для оценок экспертам; при этом участвуют и эксперты, принявшие участие в предыдущем туре; им посылается фрагмент сети, полученной на предыдущем туре. Этот фрагмент (L - окрестность события S) включает перечень всех элементарных событий S1, S2,..., Sn, выставленных в числе условий хотя бы одним экспертом, принимавшим участие в оценке данного события S. Эксперты по данному событию S в новом туре могут менять свои условия, включая в них любые элементарные события S1, S2,..., Sn (и меняя, соответственно, свои оценки). В ряде случаев возможно пользоваться расширенными фрагментами, включая в них не только события S1, S2,..., Sn, нои события, их обуславливающие (г - окрестность события S) ит.д. Полезно также, чтобы эксперт, выставивший в качестве условий те или иные события S1, S2 Sk, указывал в анкете имена возможных экспертов для оценки этих событий. Тем самым список экспертов будет расширяться до тех пор, пока не произойдет стабилизация сети. В стабилизационной сети без петель все события разбиваются на слои. В первый слой входят все события, получившие только безусловные оценки вероятности (и ожидаемого времени) своего наступления. А для оценки событий, лежащих в i - том слое (1>2), в качестве условий используются лишь события из слоев с номерами, меньшими, чем I. Дальнейшая обработка построенной сети производится следующим образом. Последовательно, слой за слоем, вычисляют абсолютные вероятности наступления всех составляющих слой событий и распределение абсолютного времени ожидаемого их наступления, а также оценки разброса этих величин (среднеквадратичные ошибки). Распределение абсолютного времени с практической точки зрения наиболее удобно задавать, фиксируя заранее конечное число моментов времени (например, t1=1978, t2=1980, t3=1982, t4=1985, добавляя всегда к ним бесконечное время; в данном случае t5=°o (бесконечность)). Распределение абсолютного времени наступления любого события рассматриваемой сети будет характеризоваться векто-S ром вероятностей (Р1, Р2,..., Рк,..., Pn), где Р (S) представляет собой оценку вероятности наступления события S до момента времени t1. В частности, Рм = Р представляет собой оценкуj безусловной вероятности наступления события в неограничен-; ный период времени. Вводятся соответствующие обозначения! для компонент вектора среднеквадратичных погрешностей соответствующих оценок. Оценка вероятностей Рi, производится на основе обычного усреднения (с учетом весов экспертов) оценок, даваемых отдельными экспертами. Их получают последовательно, слой за слоем. Для события S из первого слоя экспертом дается оценка абсолютной вероятности Р и абсолютного времени t наступления этого события. Тогда соответствующие (одиночные) оценки; данного эксперта дадут значение Pj=0 для всех tj < t и Рi= P для всех ti>t. Если же событие S не из первого слоя и для него дана оценка условной вероятности q и относительного времени выполнения данного события S при условии F= f (S1,S2,..Sk), то для события S1, S2,...,Sk по принятому нами соглашению должны уже быть известны абсолютные (усредненные) оценки ве-роятностей их наступления и соответствующие оценки для всех других компонентов вектора вероятностей. Для любой из этих компонент Рi (включая и Рм) будут иметь место известные соотношения: Рi(Q^R) = Рi(Q)*Рi(R); Рi(-Q)=1-Pi(Q); Pi(QvR) = Рi(Q) + Рi(R)-Рi(Q)*Pi(R), где: Q и R -любая пара независимых событий. Эти соотношения в силу нашего предположения о независимости событий S1,S2,..., Sk дают возможность подсчитать значение соответствующей компоненты Р, (F) вектора вероятностей для события F. Повторяя этот процесс и проводя необходимые усреднения, мы получим, в конце концов, оценку вектора вероятностей и разброса его значений для интересующего нас заключительного события. При дальнейшей работе с сетью опросы экспертов можно систематически повторять. Изучая динамику изменения оценок вместе с информацией о действительном времени наступления тех или иных событий, можно предложить различные приемы внесения поправок в вес оценок экспертов. Выбор того или иного из этих приемов зависит от степени предпочтительности правильности начальных оценок по сравнению с более поздними, от желания учитывать степень правильности не только конечного результата (оценки времени), но и путей его достижения (правильности выбора условий). Поэтому мы пока не будем уточнять этих приемов. Работа с построенной сетью может предусматривать возможность уточнения тех или иных частных оценок для составляющих ее событий (например, путем привлечения новых экспертов или постановкой новых исследований). Для каждого события это уточнение будет требовать определенных затрат (вообще говоря, тем больших, чем выше слой, которому принадлежит данное событие). Необходимо поэтому разработать методику нахождения рационального выбора этих уточнений. Предположим, что из каких-либо соображений, находящихся вне сферы наших рассмотрений, установлено, что наибольший интерес представляет уточнение оценки вероятности Pi (S) наступления заключительного события S до момента времени ti. Для каждого события Si, входящего в построенную сеть, определим изменение оценки вероятности P|(S) при максимальных изменениях компонент вектора вероятностей события S, допускаемых имеющимися экспертными оценками. Стоимость эксперимента по уточнению оценки вектора вероятностей для события S, отнесенную к величине указанного изменения (удельную стоимость), естественно выбрать в качестве критерия для выбора Sj, оценка вектора вероятностей которого подлежит уточнению в первую очередь. Метод эвристического прогнозирования (МЭП) /7, 24, 26/. Основная задача, стоящая перед специалистами по анализу и проектированию больших систем, в общем случае, как правило, заключается в нахождении наиболее оптимальных способов создания более эффективных систем - либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность решения этой задачи состоит, прежде всего, в том, что здесь обычно нет возможности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как правило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие оптимизации (экстремализации) в математическом смысле. Это связано не только со сложностью описания функционирования больших систем, но и со спецификой целей, для достижения которых предназначена система. Во-первых, перед системой может стоять не одна цель, а набор их, что сразу же приводит к задаче векторной оптимизации. Во-вторых, набор целей, поставленных перед системой, может содержать и чисто качественные цели, не подлежащие практически реализующимся количественным измерениям. Это приводит, с одной стороны, к проблеме оценки степени достижения качественной цели и, с другой стороны, к проблеме соизмерения важности качественных и количественных целей и степени их достижения. Аналогичная ситуация возникает и при оценке последствий предполагаемого способа достижения поставленной цели. В качестве примера укажем, что эти последствия могут носить одновременно экономический, политический, социальный или какой-либо другой характер. В этих условиях решение системной задачи находится посредством эвристических приемов, использующих весьма сложный математический аппарат, и заключается в выдаче обоснованных рекомендаций, достаточных для выработки решения. Таким образом, методом эвристического прогнозирования называют метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного, опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) В узкой области науки, техники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции. 1 Элементами этого метода являются сбор и обработка суждений экспертов, высказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирования, а также в связи с использованием экспертами специфических приемов, приводящих к правдоподобным умозаключениям. Назначение метода эвристического прогнозирования выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки, техники, рынка на основе систематизированной обработке прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов. Область применения рассматриваемого метода включает научно-технические объекты, рынки и проблемы, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается формализации, т.е. для которых трудно разрабатывать адекватную модель. Например, элементно-технологическая база ЭВМ. Представляется возможным предположить, что этот метод может быть эффективным при исследовании относительно узких и специфических секторов рынка, например, рынков товаров исключительного спроса (произведения искусства, дорогие ювелирные украшения, престижные автомобили и т. п.). В основе метода лежат три теоретических допущения: 1) существование у эксперта психологической установки на будущее, сформулированной на основе профессионального опыта и интуиции; 2) тождественность процесса эвристического прогнозирования или процесса решения научной или рыночной проблемы с однотипностью получаемого знания в форме эвристических правдоподобных умозаключений, требующих верификации; 3) возможность адекватного отображения тенденции развития объекта прогнозирования в виде системы прогнозных моделей, синтезируемых из прогнозных экспертных оценок. Эти допущения реализуют в методе эвристического прогнозирования путем системы приемов работы с экспертами, способами оценок и синтеза прогнозных моделей. В качестве исходных документов при работе по методу эвристического прогнозирования выступают: 1) описание метода; 2) инструкции по формулированию вопросов; 3) инструкции по составлению анкет и таблиц экспертных оценок; 4) порядок работы с экспертами; 5) набор эвристических приемов для экспертов; 6) инструкция для экспертов по заполнению анкет и таблиц; 7) инструкция по обработке на ЭВМ экспертных анкет и таблиц; 8) алгоритмы и программы для обработки данных на ЭВМ; 9) заполненные экспертами анкеты и таблицы; 10) инструкция по оценке компетентности экспертов; 11) инструкция по синтезу прогнозных моделей; 12) набор способов верификации прогнозов. Наличие полностью сформулированного информационного массива дает полное основание для качественной работы с методом эвристического прогнозирования. Информационным массивом для разработки прогнозов методом эвристического прогнозирования является набор заполненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень сформулированных вопросов. К вопросам в анкетах предъявляются перечисленные выше требования. Однако в зависимости от вида вопроса применяется определенная процедура его формулирования и составления анкет. К первому виду относятся вопросы: - ответы на которые содержат количественную оценку; - относительно времени свершения событий; - относительно количественного значения прогнозируемого параметра; - относительно вероятности осуществления события; - по оценке относительного влияния факторов друг на друга в соответствии с некоторой шкалой. (Для данного типа вопросов применяется самая простая процедура составления анкет. В этом случае сам прогнозист, знающий объект прогноза, формулирует перечень значений оцениваемых параметров, вероятностей и временных отрезков. При определении шкалы значений количественных параметров (время, характеристика и пр.) целесообразно пользоваться неравномерной шкалой. Конкретное значение неравномерности определяется характером зависимости ошибки прогноза от времени упреждения.). Ко второму виду относят содержательные вопросы, требующие свернутого ответа не в количественной форме. Вопросы, требующие ответа в свернутой форме, могут быть трех типов: дизъюнктивные, конъюнктивные, импликативные. Вопросы, требующие содержательного ответа в свернутой форме, характеризуются наиболее сложной процедурой их формирования в анкету. Анкету в окончательном виде получают в результате трехэтапной итерации. На первом этапе прогнозист тщательно изучает результат работы (доклад) группы экспертов (метод комиссий) над определенной темой. Итогом изучения является формулировка первого варианта вопросника, который на втором этапе рассылается председателем соответствующих комиссий для корректировки и уточнения. В результате получают второй вариант вопросника. На третьем этапе вопросы группируются по темам и в определенном порядке внутри тем. Окончательный вариант вопросника приобретает форму таблиц экспертных оценок. К третьему виду относят вопросы, требующие ответа в развернутой форме. Такие вопросы делят на два типа: 1) вопросы с формой ответа в виде перечня сведений О предмете; 2) вопросы с формой ответа в виде перечня аргументов, подтверждающих или отвергающих тезис, содержащийся в вопросе. Вопросы, требующие содержательного ответа в развернутой форме, определяют путем двухэтапной итерации. Первый этап - прогнозист обращается к экспертам с просьбой сформулировать наиболее перспективные и наименее разработанные проблемы. На втором этапе из всех названных проблем выбирают лишь имеющие непосредственное отношение к объекту прогноза и принципиально разрешимые. После того, как все вопросы уточнены и сведены по тематическим признакам в соответствующие разделы анкет и таблиц, переходят к работе с экспертами, анализу и обработке экспертных оценок. Дополнительные возможности к исследованию систем управления методом экспертных опросов открываются в связи с тем, что в условиях переходной экономики России значительную часть информации исследователь, менеджер черпает в общении с коллегами, При этом значительная часть делового общения менеджеров есть не что иное, как своеобразное применение метода индивидуального эвристического прогнозирования - метода интервью. Менеджер может структурировать проблемы и составлять на основе этой информации и знаний преследуемых целей своеобразные «анкеты» для разговора, неформального опроса подчиненных, коллег, партнеров и т. д. При этом можно использовать не только интуицию и опыт менеджера, но и его знания требований к анкетам. Такие знания менеджер может почерпнуть из теории методов эвристического прогнозирования. Правильное использование этих «домашних заготовок» - «анкет» в разговоре может сделать этот разговор не только приятным, но и крайне полезным. Коллективная генерация идей/26/. Решая конкретную задачу, прогнозист, как правило, имеет дело со множеством альтернативных вариантов независимо от того, осознаны им соответствующие варианты развития прогнозируемого процесса или нет. Поэтому определение всего возможного круга вариантов развития прогнозируемого процесса выступает в качестве непременного условия качества прогнозов. Вместе с тем, определение альтернативного круга вариантов предполагает определение круга факторов, способных актуализироваться в отношении прогнозируемого процесса, а поэтому также предполагает составление грамотного, достаточно полного сценария. Это требование, играющее первостепенную роль в обеспечении надежности социально-экономического прогноза, является также значимым в научно-техническом прогнозировании, поскольку ориентация фронта научных исследований и разработок в пространстве альтернатив научно-технического развития определяется не только логикой развития соответствующей отрасли науки и техники, но, кроме того, целым рядом обстоятельств, источником которых являются факторы экономического и социального порядка. Поэтому процесс прогнозирования в той части, в которой он предполагает синтез объекта прогноза в установленном выше смысле, представляет собой как бы мультифакторный анализ события, т.е. анализ события со стороны детерминирующих это событие факторов. Множественность последних приводит к тому, что ошибка, состоящая в игнорировании какого-либо фактора, реально влияющего на исследуемый процесс, является самой распространенной. Составление для отдельных классов событий типовых списков, способных к актуализации в отношении к этим событиям, лишь способно уменьшить вероятность просчетов. В конкретных условиях развертывание всякого процесса сопоставляют с рядом событий. Этот процесс носит индивидуальный характер. Соответственно, список факторов, определяющих течение этого процесса и влияющих косвенным образом на те или иные свойства объекта исследования, всегда индивидуален. Поэтому исследователь, решая конкретную задачу, как правило, должен выходить за рамки типовых контекстов ее решения. При этом в соответствии с временными рамками решения задачи (они всегда ограничены) выявляют факторы, специфические именно для данных условий, определяющие исход развертывания прогнозируемого процесса. Для исследователя большое значение приобретает способность быстро выявить круг тех факторов, которые могут актуализироваться в отношении прогнозируемого события. Логический анализ содержания задачи, естественно, является средством, обеспечивающим в определенной мере решение этой проблемы. Структура логического анализа, однако, всегда предполагает интеграцию процессов выдвижения и оценки новых идей. Между тем, установлено, что процесс выдвижения новых идей не является независимым от процесса оценки. Идеи генерируются тем более успешно, чем менее процесс генерации интегрирован с процессом оценки. Может иметь место генерация не только конструктивных, но и неконструктивных идей. Это позволяет в качестве инструмента для определения круга факторов, способных актуализироваться в отношении к прогнозируемому событию, рассматривать методический прием, предусматривающий коллективную генерацию идей в условиях запрета на критику в процессе выдвижения новых идей. В литературе этот методический прием организации выдвижения новых идей известен как метод мозговой атаки. При мозговой атаке процесс выдвижения новых идей протекает в определенном смысле лавинообразно/26/. Это связано с тем, что высказываемая одним из членов группы идея порождает либо творческую, либо критическую реакцию. Однако в силу правила запрета на критику негативные I реакции также порождают позитивные, то есть продуктивные, результаты. Наличие указанного эффекта подтверждается не I только качественным анализом, но и статистически. Так, исследования эффективности мозговых атак, проведенные в университете Буфалло, показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Метод мозговых атак, таким образом, можно рассматривать как инструмент для актуализации творческого потенциала коллектива специалистов. Такая актуализация достигается за счет того, что: - во-первых, участники сессии коллективной генерации идей тренируют свой мозг в отношении способности выдвигать новые идеи для решения поставленных задач; - во-вторых, участник сессии получает возможность нового и неожиданного видения проблемы глазами своих коллег; - в-третьих, последующее изучение всей совокупности высказанных идей позволяет по-новому, с большим доверие м отнестись к идеям, которые, хотя и раньше высказывались коллегами, но в рутинной обстановке текущих дел организации не привлекли к себе достаточного внимания; - в-четвертых, приобретаемая в процессе многочисленных заседаний и дискуссий привычка к отрицательным и критическим оценкам новых и недостаточно обоснованных идей в процессе коллективной генерации идей дополняется навыками творческого мышления. С точки зрения результатов исследования, которых можно достигнуть при помощи сессии коллективной генерации идей, эти сессии можно разделить на следующие группы: 1) сессии, в результате которых получают окончательные ответы на поставленные вопросы (Обычно соответствующие проблемы не являются комплексными и могут быть решены без проведения дополнительных исследований.); 2) сессии, в результате которых открывается возможность формулировать план решения соответствующей задачи (Подобный план может опираться как на истинные, с точки зрения большинства, идеи, так и на идеи дискуссионные.); 3) сессии, в результате которых формулируются идеи, которые могут быть полезны при решении той или иной проблемы; 4) сессии, в результате которых устанавливаются новые аспекты рассматриваемой проблемы. При этом независимо от того, для решения каких проблем используется коллективная генерация идей, необходимо руководствоваться следующими правилами: 1) критика не допускается; 2) оценка предложений производится позднее; 3) приветствуется оригинальность и не тривиальность идей: -чем необычнее идея, тем лучше; - чем больше выдвигается идей, тем лучше, ибо тем больше вероятность появления ценных идей; 4) требуются комбинации и усовершенствования идей. Методика проведения сессии коллективной генерации идей предусматривает, что за несколько дней до ее начала участникам следует представить информацию о подлежащем обсуждению вопросе. Эту информацию можно представить в письменной или устной форме. Вместе с тем, основная информация о решаемой проблеме может сообщаться участникам сессии коллективной генерации идей непосредственно перед ее началом. При этом желательно, чтобы выносимый на обсуждение вопрос был по своей внутренней структуре достаточно простым. Сужение задачи стимулирует эффективность генерации идей. Поэтому более сложные проблемы должны быть расчленены на составные части. Результаты сессии коллективной генерации идей с формальной стороны представляют собой некоторую систему идей, наиболее ценными элементами которой оказываются идеи, непосредственно связанные с ранее высказанными идеями и представляющие собой их развитие. Наивысшую ценность имеют также идеи, возникшие в результате объединения двух или нескольких предложений в одно. Наличие цепной реакции указанного рода признается столь важным элементом сессии, что лицам, у которых возникают синтезирующие идеи, слово представляется в первую очередь, и, естественно, участникам сессии не разрешается зачитывать подряд списки предложений, которые они могли подготовить заранее. Каждый может выступить несколько раз, но не подряд. Вследствие того, что результаты сессии коллективной генерации идей представляют не беспорядочную совокупность, а систему идей, ни одно предложение не персонифицируется. Результаты обсуждения считаются плодом коллективного труда всей группы. Это вполне закономерно. Ведь любая идея, высказанная в данный момент любым из участников сессии, могла бы ранее мысленно принадлежать его коллеге, ожидающему слова. Кроме того, конкретное предложение может быть прямо подсказано идеей, поданной кем-то несколькими минутами раньше. Принимая во внимание указанный аспект метода, на рассмотрение сессии не рекомендуется выносить проблемы, затрагивающие приоритет, в том числе, научный. Что же касается оптимальной численности группы участников сессии коллективной генерации идей, то этот вопрос исследовался экспериментально и наиболее продуктивными признаны группы в 10-15 человек. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.033 сек.) |