Файл: Бешелев, С. Д. Экспертные оценки.pdf

построения таких шкал, является тождеством или раз­ личием.

Шкала наименования является наиболее простой фор­ мой приписывания чисел (хотя она в прямом смысле не является измерением). Основное правило здесь заклю­ чается в том, чтобы не приписывать одного и того же числа различным классам или различных чисел одному и тому же классу.

Примерами использования шкалы наименований яв­ ляется нумерация любых предметов определенного класса: автомашин, оборудования, изделий, чертежей и т. п.

Шкала порядка. Числа (или другие символы) приме­ няются здесь для отображения порядка элементов мно­ жества для некоторого отношения (отношений), опреде­ ленного на этом множестве («больше, чем», «меньше, чем»). Принято говорить, что упорядоченные элементыл ранжи­ рованы. Примеры, и.методы ранжирования будут подробно описаны в следующей главе.

Шкала интервалов. Числа служат здесь для отобра­ жения величины различий между свойствами объектов. Интервальные шкалы однозначны с точностью до линей­ ного преобразования: набор измерений {х{} можно пере­ вести в значение х. с помощью линейного преобразования х'{=ах(-\-Ь, где а^О. Основное отношение, характерное для интервальных шкал, есть равенство интервалов или разностей.

Примерами интервальных шкал являются темпера­ турные шкалы по Цельсию и Фаренгейту, различные шкалы календарного времени, где переход от одной шкалы к другой может быть совершен с помощью линейного преобразования.

Шкала-отношений. Числа здесь отображают отноше­ ния величин. При использовании шкал этого вида речь идет об измерениях в повседневном смысле этого слова. Шкалы отношений переводятся из одной в другую с по­ мощью преобразований х'(=сх4, где с > 0 (например, перевод метров в сантиметры или миллиметры); с по­ мощью этих шкал устанавливается равенство отношений.

Основным правилом для установления класса шкалы является возможность преобразования числовых значений при сохранении неизменными выполняемых ею функций. Если численные значения на всех шкалах умножить на постоянную величину (не равную единице), то изменится

90

ких показателей характерно наличие дополнительного источника ошибок, который отсутствует в непосредствен­ ных измерениях, а именно ошибок, обусловленных не­ зависимым измерением переменных X и У.

_ _ Л о т е £ а п ^ ь _ в с л о в а ^ е с т ь средство передачи ..информации о данном явления. Иногда от пока­ зателя требуется получение большего количества инфор­ мации, а при других обстоятельствах в этом нет надобности. В ряде случаев отсутствие части необходимой информа^ ции, зависящее от характера исследуемого явления, не позволяет использовать более «точные» показатели.

Основные виды используемых на практике показате­ лей можно разделить на три группы.

Ассоциативные показатели устанавливают лишь ассо­ циацию между предметами, принадлежащими двум раз­ личным совокупностям. В качестве правила для приписания чисел здесь используется шкала наименований. Сами числа не имеют значения, их можно как угодно варьировать, заменяя одно другим; важно лишь не обо­ значить два предмета одним числом.

Показатели очередности определяют порядок распо­ ложения предметов в совокупности и указывают, какой из двух предметов расположен выше по принятому мас­ штабу. Эти показатели являются однозначными к моно-

91

тонному преобразованию. Ряд чисел может быть заменен другим рядом при условии, что будет соблюдаться "уста­ новленный порядок и при изменении масштаба объекту, первоначально обозначенному большим числом, должно также соответствовать большее число. Хотя выбор рядов чисел здесь достаточно широк, он все-таки гораздо меньше, чем для ассоциативного показателя, поскольку показа­ тель очередности несет в себе гораздо больше информации.

Показатели количества позволяют предвидеть, исходя |из нашпх знаний о свойствах объектов, что даст их сочета­ н и е . Поэтому некоторые количественные показатели на­ зывают аддитивными. Договоренность о том, что мы де­ лаем предсказание посредством сложения, сокращает возможность использования любого измерителя. Пока­ затели количества несут в себе гораздо больше инфор­ мации, чем ассоциативные и порядковые..

Ценность и практическая полезность любого показа­ теля определяется возможностью использования его для выявления наиболее существенных свойств объектов и связей в структуре моделей, удобством применения для предсказания новых состояний исследуемых явлений и процессов и для выбора наиболее рациональных решений. Следовательно, когда речь идет о статистическом измере­ нии какого-либо явления или процесса, то подразуме­ вается определение его количественных характеристик, т. е. построение шкал и вычисление определенных пока­ зателей. Однако нельзя абсолютизировать тот или иной статистический показатель. Необходимо учитывать, что любой показатель имеет вспомогательное значение и хорош лишь постольку, поскольку он помогает анализи­ ровать явление и выбрать наилучший вариант решения.

Когда ученый, специалист или руководитель сталки­ вается с задачей нового типа, он прежде всего пытается установить, встречались ли ему подобные задачи раньше и насколько применимы методы решения, которыми он пользовался, к новой задаче. Таким образом, он вводит в круг возможных подходов к проблеме свой-дичный опыт. Большинство новых проблем требуют подхода с различных точек зрения: с технической, экономической, производственной и т. д., поэтому приходится учитывать

92

наилучшим по его совокупности, часто удается найти только с помощью экспертовт"

Исключительное многообразие, сложность и комплекс­ ность научно-технических проблем и необходимость перспективного планирования работы отраслей, исследо­ вательских организаций и предприятий требуют глубо­ кого анализа направлений развития в каждой организа­ ции (а следовательно, привлечения специалистов)' с уче­ том специфики и характера планируемой деятельности. Разумеется, для этого необходимо ознакомление с тео­ ретическими основами и практическими приемами исполь­ зования экспертных методов. Не следует повторять оши­ бок, .которые делались иногда при эмпирическом под­ ходе к прогнозированию, когда не соблюдались основные правила подготовки прогнозов и не учитывались сущест­ вующие ограничения. «Узкие рамки эмпиризма не могут оградить от ошибок, которые весьма опасны при прогно­ зировании, так как дезориентируют органы управления и планирования» 8 . Поскольку методы экспертных оценок находят все более широкое применение в прогнозировании

Научно-технический прогресс связан с необходи­ мостью выбора одного из множества путей, каждый из которых может быть оценен лишь по некоторым факто­ рам, определяющим успешность получения желаемого результата. Осуществляя такой выбор и сопоставляя возможные пути развития, всегда приходится использо­ вать приближенные показатели и ориентироваться на оценки и предположения специалистов. Использование экспертных методов позволяет лучше сформулировать модель поведения исследуемой системы. Именно эти методы часто оказываются ключом к решению проблемы оценки по ряду критериев,, поскольку они открывают возможности для новых способов извлечения информации 0 состоянии исследуемых объектов.

Вообще говоря, разработка методов, служащих осно­ вой при выборе направлений развития и долгосрочном планировании науки,' техники и производства, имеет своей конечной целью создание подходов, обеспечиваю-

1Д . М . Гвншнанн, В. А. Лисичкин. Системы прогнозирования, планиро­ вания и управления научными песледованпямп и разработками, М., 1968, стр. 7.

93

щих подготовку решения на основе оценок по трем основ- I ным шкалам. Первая шкала должна позволять оценить / будущие результаты работ, вторая — их стоимость,

атретья — время выполнения.

Вкаждой из этих трех систем измерения обычно имеются как поддающиеся количественному выражению, так и качественные и случайные элементы, что заставляет

одновременно с оценкой по трем шкалам учитывать риск в отношении ценности конечных результатов, величины необходимых затрат и сроков выполнения работ.

Трудность точной оценки будущих результатов, затрат и сроков выполнения научно-исследовательских и опытноконструкторских работ в значительной степени зависит от области науки и техники, в которой они производятся. Там, где темпы технического прогресса невелики, ошибки, как правило, относительно меньше. Величина смещения оценок стоимости и времени непосредственно связана и с масштабами исследуемых систем. Естественно, что наибольшие ошибки возникают в сложных и комплексных программах. При этом, как правило, расчетные оценки оказываются значительно заниженными по сравнению

сфактическими затратами средств и времени.

Казалось бы, имея статистические данные о величине смещения в затратах и сроках в прошлом, можно сделать определенные «надбавки» и установить реальные оценки затрат и времени на осуществление перспективных иссле­ дований и разработок. Опыт показывает, однако, что подобный подход часто не оправдывается: при устано­ влении таких надбавок результаты смещаются примерно на ту же величину, что и раньше, но на этот раз уже срав­ нительно с увеличенными оценками, т. е. фактическая продолжительность работ и величина затрат еще более возрастают. Хотя такое смещение не является следствием сознательного, субъективного, процесса, тем не менее несомненно, что именно субъективные факторы играют здесь важную роль.

Параметры, характеризующие результаты работ, за­ траты средств, времени и риск, взаимосвязаны, и поэтому

"их нужно анализировать в комплексе на основе принци­ пов анализа систем, о которых мы рассказали ранее.

Прежде всего необходимо определить набор объектов, подлежащих анализу, и вариантов решения проблемы — альтернатив.

94