의사결정의 전문가적 방법. 개요: 경영 결정의 개발 및 채택에 대한 전문가 평가 방법

경영 결정을 내리는 방법

강의주제 4: “전문적인 의사결정 방법”

강의 섹션:

1. 전문가 평가 방법. 델파이 방식.
2. 전문가 선정 및 업무 조직.
3. 전문가 평가의 일관성 분석.

섹션 1. 전문가 평가 방법. 델파이 방법.

"전문가 평가 방법"의 사용.

전문가로부터 받은 정보를 사용하는 것은 특별한 논리적 기술과 수학적 방법(전문가 평가 방법)을 사용하여 정보를 수집, 요약 및 분석하는 경우 특히 유용합니다. 전문가 방법은 실제 결정의 객관성, 다양성, 복잡성 및 역량을 크게 보장할 수 있습니다. 오늘날 이 방법은 충분히 개발되어 과학 및 관리 문제 해결의 신뢰성을 높이는 수단으로 국내외에서 사용되고 있습니다. 그러나 이것이 의사결정의 유일한 근거가 되어서는 안 되며, 다른 방법으로 얻은 객관적인 정보와의 비교도 동반되어야 한다는 점을 기억해야 한다.
복잡한 문제를 해결할 때 한 전문가는 모든 요소와 이들 간의 관계를 고려하거나 수많은 대안의 가능성을 평가할 수 없습니다. 따라서 집단 시험이 보편화되었습니다. 이들의 장점은 복잡한 문제의 양적, 질적 측면을 포괄적으로 분석할 수 있다는 것입니다. 그러한 문제의 예로는 정치, 과학, 기술 분야의 예측이 있는데, 이를 정당화할 적절한 정보가 없습니다.
전문가 그룹의 의견을 사용할 때, 그들 사이의 상호 작용은 개별 그룹 구성원의 평가에 대한 편견을 보상하고 전문가 그룹이 사용할 수 있는 정보의 총합은 전문가 그룹의 정보보다 더 클 것이라고 가정합니다. 그룹의 어느 한 구성원. 주어진 문제와 관련되고 전문가 그룹이 고려할 수 있는 요소의 합은 일반적으로 개별 전문가가 고려할 수 있는 요소의 합보다 크거나 적어도 그 만큼 크다는 것도 분명합니다. .
일반적으로 전문가 그룹의 의견은 개인의 의견보다 더 신뢰할 수 있으며, 동일한 역량을 갖춘 전문가로 구성된 두 그룹은 두 개인보다 여러 질문에 유사한 답변을 제공할 가능성이 더 높습니다. 또한 전문가 패널에서 얻은 추정 범위에는 '진짜' 추정이 포함되어 있는 것으로 가정됩니다. 이러한 가정은 특히 그룹 역학의 문제를 고려할 때 명확하지 않습니다. 예를 들어, 같은 좁은 분야에 종사하는 전문가라도 의견이 다를 수 있습니다. 또한, 답변의 명확성이 그 타당성을 보장하지 않습니다. 어쨌든 시험 당시에는 이를 확인할 수 있는 방법이 없습니다. 전문가 중 한 사람의 무작위 의견은 그룹 평가만큼 신뢰할 수 있다고 가정할 수 있습니다. 왜냐하면 누구도 "진정한" 결과가 무엇인지 미리 말할 수 없기 때문입니다. 동시에, 그룹 평가의 가장 큰 장점은 의견 차이가 줄어들고 보다 일반화되고 대표적인 의견을 얻을 수 있다는 것입니다. 서로 다른 사고 스타일을 가진 개인의 조합은 의심할 여지 없이 문제 해결의 신뢰성을 높이는 것을 가능하게 합니다. 동시에, 전문가 그룹이 제공하는 잘못된 정보의 양은 그 중 하나의 정보보다 크거나 적어도 동일할 것이 분명합니다. 그룹 적합성은 의사결정의 신뢰성에도 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 단점에도 불구하고 특정 요구 사항이 충족되면 그룹 평가가 개별 평가보다 더 신뢰할 수 있다는 것이 실험적으로 입증되었습니다. 그 중 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.
a) 전문가로부터 얻은 평가의 허용 가능한 "매끄러운" 분포로 전문가 의견의 독립성을 나타냅니다. 다중모달 분포의 경우, 동일한 문제를 전문가마다 다르게 해석하는 이유가 확립되어야 합니다.
b) 그룹 신뢰도. 이는 무작위로 선택된 두 개의 동일한 하위 그룹이 특정 문제에 대해 부여한 두 그룹의 평가가 가깝다는 것을 의미합니다. 그러한 추정치의 수에 대한 상관관계는 높아야 합니다.

"전문가 평가"란 무엇입니까?

전문가 평가는 전문 전문가의 도움을 받아야만 얻을 수 있는 비정량적(질적) 정보를 바탕으로 한 정성적 평가입니다. 전문가는 자신의 지식, 경험, 직관 및 복잡한 요인(현상)을 평가하는 능력을 바탕으로 분석된 현상(문제)에 대해 자신만의 확고한(직관적) 모델을 만들 수 있는 고도로 자격을 갖춘 전문가입니다. 이를 위해 필요한 초기 정보.
전문가 평가 방법의 핵심은 무엇입니까?

전문가 평가 방법은 형식화되지 않은 문제 상황에서 대안의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 도구를 말합니다. 전문가 평가 방법의 본질은 조직의 내부 및 외부 환경에 대한 논리적이고 직관적인 분석, 대안 개발 및 품질에 대한 정량적 평가에 있습니다. 전문가의 일반화된 의견은 선택의 기초가 됩니다.
전문가 평가 방법으로 해결되는 일반적인 문제는 무엇입니까?

전문가 평가 방법을 사용하면 다음과 같은 일반적인 문제가 해결됩니다.
1) 특정 시간 간격으로 모든 시스템에서 가능한 이벤트의 구성 결정
2) 일련의 사건에서 사건의 확률과 시간 간격을 결정합니다.
3) 조직의 문제 분야를 구조화하고 문제 해결의 우선 순위를 결정합니다.
4) 관리 목표를 업무별로 차별화하고 솔루션의 우선 순위를 결정합니다.
5) 대안 생성;
6) 다양한 대안을 필터링하고 선호도를 평가합니다.
전문가 판단이란 무엇입니까?

전문가 판단은 의미 있는 진술(연구 중인 시스템의 구성, 구조, 기능, 개체 및 해당 속성 결정), 개체의 정량적 또는 정성적 평가(즉, 정량적 및 질적 속성과 해당 값의 결정)입니다.
전문가 순위의 핵심은 무엇입니까?

전문가 순위는 직접적인 평가가 불가능하거나 비실용적인 경우에 사용됩니다. 이 경우 개체의 순위에는 개체 중 어느 것이 더 선호되는지에 대한 정보만 포함되며, 한 개체가 다른 개체보다 선호되는 정도 또는 횟수에 대한 정보는 포함되지 않습니다.
순위는 어떤 기준으로든 차이의 정도이고 순위는 순위를 결정하는 과정, 즉 질적 근거에 따른 차이 정도에 대한 상대적인 정량적 추정입니다.
어떤 주요 순위 방법이 사용됩니까?

다음과 같은 주요 순위 방법이 사용됩니다: SIMPLE RANKING METHOD; 직접 평가 방법; 쌍 비교 방법, 순차 선호 방법.
간단한 순위 방법은 무엇입니까?

많은 실제 문제를 해결하다 보면 최종 결과를 결정하는 요소를 직접적으로 측정할 수 없는 경우가 종종 있습니다. 이러한 요소(대안)를 고유 속성의 오름차순 또는 내림차순으로 배열하는 것을 순위라고 합니다. 고려 중인 현상은 종종 다른 성격을 가지므로 측정할 수 없습니다. 이러한 경우 전문가의 도움을 받아 상대적 중요성을 설정하고 연구 대상 인구의 각 현상의 순서(위치)를 결정하는 자연수를 할당하면 가장 바람직한 대안을 쉽게 선택할 수 있습니다.
단순 순위 방법에서는 전문가가 중요도 내림차순으로 순위 개체(예: 기준)를 배치합니다(예: 대안의 경우 선호도 내림차순). 순위는 1부터 n까지의 숫자로 지정됩니다. 여기서 n은 순위 수입니다. Sn 순위의 합은 다음과 같은 자연수의 합과 같습니다. Sn = n(n+1)/2.

개체에 할당된 순위는 연구 중인 품질의 수치적 척도가 아니라는 점을 명심해야 합니다. 순위는 한 개체가 다른 개체보다 선호되는 것을 나타내는 상징일 뿐입니다. 따라서 이를 이용한 수학적 연산은 매우 주의해서 접근해야 합니다. 일부 전문가들은 질적 특성의 정량적 평가 작업이 잘못된 것으로 간주하고 질적 특성 측정은 명목 또는 순서 척도에서만 가능하다고 믿습니다. 그러나 실제로는 질적 특성에 대한 정량적 평가가 광범위하고 성공적으로 사용됩니다. 이는 결정을 준비할 때 대안의 선호도를 평가하고, 계획 위치의 중요성을 평가하고, 이러한 위치 간에 제한된 자원의 최적 분배 문제를 해결할 때 등에 사용됩니다.

"SAATI 척도"란 무엇입니까?

우수성의 정도를 측정하기 위해 문헌에서 고려되는 다양한 척도가 있습니까? 예를 들어 표 1에 제시된 T. Saaty 척도와 같이 한 객체를 다른 객체 위에 배치합니다.
1 번 테이블.
? 정의
설명

1 개체도 똑같이 중요합니다.
두 개체 모두 목표에 동일하게 기여합니다.

3 약한 우월성. 전문가는 쌍의 첫 번째 개체를 어느 정도 선호합니다.

5 강한 우월성. 전문가는 확실히 첫 번째 개체가 두 번째 개체보다 더 중요하다고 생각합니다.
7 명확한 우월성. 첫 번째 개체가 두 번째 개체보다 확실히 더 선호되며 경험을 통해 이를 확인했습니다.
9 절대적인 우수성. 첫 번째 대상의 우월성은 의심의 여지가 없습니다.

2, 4, 6, 8 중간 판단에 해당하는 값입니다.
메인 스케일의 인접한 값 사이의 선택이 어려운 경우.

그림 1. T. Saaty의 한 개체가 다른 개체보다 우월한 정도에 대한 척도.
순위 결과로 얻은 순서 척도는 순위 수 N이 순위가 지정된 개체 수 n과 동일하다는 조건을 만족해야 합니다. 그러나 전문가가 둘 이상의 개체에 대한 발생 순서를 표시할 수 없거나 서로 다른 개체에 동일한 순위를 할당하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 개체에는 소위 표준화된 순위가 할당됩니다. 이를 위해 표준화된 순위의 총 수는 n과 같다고 가정하고 동일한 순위를 가진 개체에는 표준화된 순위가 할당되며, 그 값은 장소의 합을 다음과 같은 개체로 나눈 평균값입니다. 같은 계급.
예를 들어 6개의 대안에 다음 순위가 할당된다고 가정해 보겠습니다.
나는 1 2 3 4 5 6
xi 1 2 3 3 2 3

그런 다음 2위와 3위를 공유하는 대안 2와 5에는 표준화된 순위 S = (2 + 3)/2 = 2.5가 할당되고, 4, 5, 6위를 공유하는 대안 3, 4, 6에는 표준화된 순위가 할당됩니다. S = (4+5+6)/3 = 5.
결과적으로 다음과 같은 일반 순위를 얻습니다.
나는 1 2 3 4 5 6
xi 1 2.5 5 5 2.5 5

따라서 개체 순위를 매긴 결과로 얻은 순위 Sn의 합은 다음과 같은 자연수의 합과 같습니다.
Sn = Σ xi = n(n+1)/2,
여기서 xi는 i번째 객체의 순위입니다.
순위를 매길 때 가장 중요한 변수를 먼저 식별하여 가중치 100을 할당하고, 가능하면 가장 중요하지 않은 변수에도 가중치를 표시하는 것이 합리적입니다. 그런 다음 쌍별 비교를 사용하여 한 그룹의 모든 변수에 순위를 할당합니다. 다수의 변수에 동일한 순위가 할당된 경우에는 표준화된 순위를 추가로 정의해야 합니다.
순위 방법은 순수한 형태로 거의 사용되지 않습니다. 전문가가 대안을 더 쉽게 구별할 수 있도록 일반적으로 다른 방법과 결합됩니다. 예를 들어, 가치를 먼저 평가한 다음 순위를 매길 수 있습니다. 전문가가 개별 개체에 할당한 평가 간의 긴밀한 연결을 설정하기 위해 종종 정규화됩니다. 모든 측정값의 정규화는 전체 세트에 대해 이를 나타내는 숫자가 1과 동일하다는 것을 의미합니다. 각각의 특정 평가를 표준화하기 위해 먼저 모든 개체에 대한 평가를 합산한 다음 각 평가를 결과 금액으로 나눕니다. 여러 명의 전문가가 시험에 참여하게 되면 대개 각 항목에 대한 평균 점수(가중치)를 얻으려고 노력합니다. 이를 위해 각 개체의 정규화된 평가를 합산한 다음 결과 합계를 전문가 수로 나눕니다.
직접 평가 방법은 무엇입니까?

직접 평가 방법에는 평가 대상을 평가 척도의 특정 값에 할당하는 것이 포함됩니다. 즉, 평가 대상에 특성이나 그룹에 대한 선호도에 따라 특정 간격(예: 0에서 10까지)의 특정 수의 포인트를 할당할 때(예를 들어 대안은 선호도에 따라 평가됩니다. 기준) 중요도, 환경 요인 - 영향, 문제 - 해결 우선순위
쌍 비교 방법의 본질은 무엇입니까?

쌍 비교 방법. 순위 절차의 정확성과 신뢰성은 순위 개체 수에 따라 크게 달라집니다. 그러한 물체가 적을수록 전문가가 구별하기가 더 쉽습니다. 따라서 순위가 ​​매겨진 개체의 수는 20개를 넘지 않아야 하며, 10개 미만이 바람직하다. 개체 수가 적어서 직접 순위 매기기가 가능하고, 개체 수가 7±2개일 경우 전문가는 가장 좋은 물건을 선택하는 데 눈에 띄는 어려움이 있을 수 있습니다. 사실 개체 수가 정보 단위 9개를 초과하지 않는 단기 기억 용량보다 크지 않은 경우에만 쌍 비교에 의존하지 않고 최상의 개체를 선택할 수 있습니다. 그렇지 않으면 직접 순위 지정 결과를 신뢰할 수 없게 됩니다.
개체 수가 많으면 전문가의 직관적인 평가는 신뢰할 수 없게 되며, 공식화된 전문가 평가 절차에 의존할 필요가 있습니다. 이 경우 전문가는 개체의 쌍 비교 결과를 추가 처리하기 위해 제출해야 합니다. 해결 중인 문제의 유형에 따라 전문가는 고려 중인 각 쌍의 더 선호하는 개체를 결정하거나(또는 고려 중인 속성에 따라 쌍의 개체를 동등한 것으로 인식) 개체 중 하나가 몇 번이나 표시되는지 표시해야 합니다. 다른 것보다 바람직합니다. 이렇게 얻은 초기 정보는 형식적이고 논리적으로 건전한 방법으로 처리됩니다. 전문가는 두 개체를 비교하여 더 선호하는 개체를 결정하거나 이러한 개체를 동등한 것으로 인식할 수 있습니다. 쌍비교 방법에서는 전문가가 일관된 판단을 내릴 필요가 없습니다. 전문가의 선호가 전이적일 필요는 없습니다. 이 조건은 평가 대상이 많을 때, 전문가가 원하더라도 선호도에 대해 이전에 표현한 판단을 기억하기 어려울 때 특히 중요합니다. 전문가 선호의 비타성성은 결코 드문 사건이 아니며, 특히 퍼지 세트를 비교할 때 그러한 판단의 수가 많고 전체 수의 30%에 도달할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 이 현상의 주된 이유는 사람이 생각하는 방식에 있는데, 이는 일반적으로 복잡한 문제를 일련의 단순한 문제로 대체하려고 합니다. 복잡한 질적 특성을 기반으로 한 선택은 여러 가지 단순한 특성의 조합을 기반으로 한 선택으로 제시될 수도 있습니다. 그러면 다음과 같은 일이 일어날 수 있습니다. 전문가는 한 쌍의 물체를 비교하여 하나의 특정 특징을 결정적인 것으로 간주하고, 다른 쌍의 물체를 비교할 때 또 다른 특정 특징을 더 중요하게 생각할 수 있습니다. 이것은 그의 판단의 불일치로 이어집니다.
쌍을 이루는 비교 매트릭스란 무엇입니까?

쌍 비교 방법을 사용하면 쌍 비교 행렬이 컴파일됩니다. 쌍 비교 방법에는 컴파일되는 테이블의 맨 위 행에 있는 요소보다 왼쪽 열에 있는 요소에 대한 선호도를 결정하는 작업이 포함됩니다(쌍 비교 행렬). 이 방법을 사용하면 비교 대상이 행과 열로 배열된 행렬이 컴파일됩니다. 이 방법에서는 행렬을 구성한 후 객체의 순위를 계산합니다. 4개의 개체 A1, A2, A3, A4(표 2)에 대한 쌍 비교 행렬을 컴파일하고 해당 순위를 계산하는 예를 고려해 보겠습니다.

표 2.
A1 A2 A3 A4 순위
A1 --- 1 (A1,2) 0 (A1,3) 1 (A1,4) 2
A2 0 (A2,1) --- 0 (A2,3) 1 (A2,4) 1
A3 1 (A3,1) 1 (A3,2) --- 1 (A3,4) 3
A4 0 (A4,1) 0 (A4,2) 0 (A4,3) --- 0

그림 2. 쌍별 비교 행렬의 예.

예를 들어 항목 A1이 항목 A2보다 높은 점수를 받도록 하겠습니다. 그런 다음 셀 (A1,2)에 하나를 입력합니다. 따라서 셀 (A2,1)에 0을 입력합니다.

예를 들어 항목 A1이 항목 A3보다 낮은 점수를 받도록 합니다. 그런 다음 셀 (A1,3)에 0을 입력합니다. 이 경우 요소 A3은 요소 A2보다 높은 점수를 받으므로 셀 (A3,1)에 1을 씁니다.

예를 들어 항목 A1이 항목 A4보다 높은 점수를 받도록 하겠습니다. 그런 다음 셀 (A1,4)에 하나를 입력합니다. 이 경우 요소 A4는 요소 A1보다 낮은 점수를 받기 때문에 셀 (A4,1)에 0을 씁니다.

다음으로, 예를 들어 요소 A2는 요소 A3보다 낮은 점수를 받습니다. 그런 다음 셀 (A2,3)에 0을 입력합니다. 이 경우 요소 A3은 요소 A2보다 높은 점수를 받기 때문에 셀 (A3,2)에 1을 씁니다.

예를 들어 항목 A2가 항목 A4보다 높은 점수를 받도록 합니다. 그런 다음 셀 (A2,4)에 하나를 입력합니다. 이 경우 요소 A4는 요소 A2보다 낮은 점수를 받기 때문에 셀 (A4,2)에 0을 씁니다.

객체 순위를 얻기 위해 얻은 값을 행별로 요약합니다. 이 예에서는 순위 A1 = 2, 순위 A2 = 1, 순위 A3 = 3, 순위 A4 = 0 등의 순위를 얻습니다.

순차 우선 방식을 사용하기 위한 전제 조건은 무엇입니까?
점수의 합산을 기반으로 얻은 지표의 일반적인 결함은 둘 중 하나의 품질 부족이 다른 것으로 보상될 수 있으며 요소의 중요성이 다르지만 동일한 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 따라서 이러한 평가의 신뢰성을 높이려면 모든 중요한 요소 간의 연관성을 식별하고 종속성을 설정하는 것이 중요합니다. 점수 합산, 결과 순위 계산 및 평가는 순서뿐만 아니라 종속성에 대한 일부 논리적 가정을 기반으로 해야 하며, 이를 사용하여 동일한 단위의 질적으로 다른 요소에 가중치를 어느 정도 합리적으로 할당할 수 있습니다. 일반적인 측정 척도.
순차적 선호 방법에 사용되는 주요 논리적 가정을 나열해 보겠습니다.
1. 각 결과(사건, 요인)는 Oj의 실제 유의성에 대한 추정치로 간주되는 음이 아닌 실수 vj에 해당합니다.
2. 결과 Oj가 Ok 결과보다 더 중요하다면 vj > vk이고, Oj가 Ok와 같으면 vj = vk입니다.
3. 추정값 vj 및 vk가 결과 Oj 및 Ok에 해당하면 추정값 vj + vk는 전체 결과 Oj + Ok에 해당합니다. 이 가정은 결과가 이산적이고 일관되며 상호 독립적인 경우에 적용됩니다.
순차적 비교 절차는 무엇입니까?

순차적 비교를 위한 절차는 다음과 같습니다.
전문가는 상대적 중요성(유의성)에 따라 평가해야 하는 요소(기준, 대안, 결과) 목록을 제공받고 순위를 매깁니다. 가장 중요한 요소에는 가중치(v1)가 1로 부여되고, 나머지 요소에는 상대적 중요도에 따라 1과 0 사이의 점수가 매겨집니다. 그런 다음 전문가는 1등급 요인이 다른 요인의 조합보다 더 중요한지 여부를 결정합니다. 그렇다면 필요한 경우 v1의 점수를 높여서 다른 모든 요소의 합보다 커집니다. 그렇지 않은 경우 v1의 추정치를 조정하여(필요한 경우) 다른 모든 요인의 합보다 작도록 합니다.
다음으로, 두 번째로 중요한 요소인 v2 등급이 낮은 등급의 다른 모든 요소보다 더 중요한지 여부가 결정됩니다. v1과 동일한 절차가 반복됩니다.
순차 비교 절차는 (n-1)번째 요소까지 계속됩니다.
순차선호법의 적용은 어떤 가정에 기초하고 있나요?

순차 선호 방법의 적용은 실제 변수의 특정 간격(예: 0에서 1)이 주어지면 전문가가 자신에게 제공되는 정보를 기반으로 각 이벤트에 대한 예비 추정치를 설정할 수 있다는 가정에 기반합니다. , 특정 논리적 절차를 사용하여 비교하여 구체화합니다. 7개 이상의 요소를 포함하는 세트는 이 방법을 사용하여 정렬하기 어렵기 때문에 최대 6개의 요소가 포함된 하위 세트로 분할하는 것이 좋습니다. 다수의 개체(요인, 대안)에 대한 선호도를 식별할 때 순위 지정, 직접 평가 및 순차 비교 방법을 사용하는 어려움은 쌍 비교 방법을 사용하면 어느 정도 줄어들 수 있습니다. 각 쌍에서 가장 중요한(중요한) 요소입니다.
순차선호법의 적용예.
절차는 다음과 같습니다.
Step 1. 전문가의 관점에서 중요성(상대적 중요성)에 따라 결과를 정렬합니다. O1은 가장 중요한 결과, O2는 그 다음으로 중요한 결과, Om은 가장 덜 중요한 결과를 나타냅니다.
2단계. 결과 O1(예: v1 =1.00)에 1.00의 가중치를 할당하고 다른 모든 결과에는 다른 가중치를 할당합니다.
3단계. O1을 O2 + O3 +... + Om과 비교합니다. 이 경우:
a) O1이 O2 + O3 +... + Om보다 선호되는 경우, (필요한 경우) 부등식 v1 > v2 + v3 + ... + vm이 충족되도록 v1의 값을 변경합니다. 이 조정에서는 다른 모든 조정과 마찬가지로 세트의 가중치(v2, v3 등)가 변경되지 않도록 노력해야 합니다. 다음으로 4단계로 진행합니다.
b) O1과 O2 + O3 +... + Om이 동일하면 (필요한 경우) v 1 = v 2 + v 3 +... + v m이 충족되도록 v 1의 값을 변경하고, 그런 다음 4단계로 이동합니다.
c) 결과 O1이 O2 + O3 +... + Om보다 덜 바람직하다면 (필요한 경우) 부등식 v1이 충족되도록 v1의 값을 변경합니다.< v2 + v3 +... + vm . Далее сравнить О1 с О2 + О3 +... + О m-1 и повторять описанную процедуру до тех пор, пока О1 будет или предпочтительнее, или равноценен всем остальным результатам.
4단계. O2를 O3 + O4 +... + Om과 비교하고 전체 3단계를 수행합니다.
5단계. Om-2와 Om-1 + Om의 비교가 완료될 때까지 4단계를 계속합니다.
6단계. 획득된 각 값 vj를 정규화된 v'j로 변환합니다. 이를 위해 해당 가중치를 모든 vj의 합으로 나눕니다. 결과적으로 모든 v'j 값의 합은 1.00이 되어야 합니다. 예.

그 중요성에 따라 "무게"를 평가할 필요가 있는 네 가지 가능한 대안이 있다고 가정해 보겠습니다. 그 중에서 가장 중요한 것은 O1이고, 그 다음은 O2이고, 그 다음은 O3, O4입니다.
전문가가 결과 O1, O2, O3 및 O4에 1.00의 가중치를 할당했다고 가정해 보겠습니다. 0.80; 각각 0.50과 0.30입니다. 이러한 수량을 기호 v1, v2, v3 및 v4로 표시하고 이를 O1, O2, O3 및 O4의 "참"값에 대한 첫 번째 추정치로 간주하겠습니다.

우리는 v1 = 1.00; v2 = 0.80; v3 = 0.50; v4 = 0.30.

또한, 전문가가 O1이 다른 대안의 합보다 바람직하다고 주장한다고 가정해 보겠습니다. 또한 전문가는 O2보다 O3 + O4가 더 바람직하다고 말합니다.
v2 + v3 + v4 = 0.80 + 0.50 + 0.30 = 1.60입니다.

전문가는 O1이 다른 대안의 합보다 바람직하다고 주장하므로 v1의 추정치는 부등식 v1 > v2 + v3 + v4가 유지되도록 변경되어야 합니다. 예를 들어 v1 = 2.00이라고 가정할 수 있습니다. 이 경우 추정값 v2, v3 및 v4는 변경되지 않은 채로 유지됩니다(v2 = 0.80; v3 = 0.50; v4 = 0.30).
v3 + v4 = 0.50 + 0.30 = 0.80입니다.

또한 전문가는 O3 + O4가 O2보다 바람직하다고 믿기 때문에 원래 추정치에 대한 추가 수정이 필요합니다.
예를 들어 v1 = 2.00을 사용할 수 있습니다. v2 = 0.70; v3 = 0.50; v4 = 0.30. 이러한 추정치가 전문가의 의견과 모순되지 않으면 각 추정치를 모든 추정치의 합으로 나누어 정규화할 수 있으며, 이 경우 3.50과 같습니다.
정규화된 추정값을 v'j 기호로 표시하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

v'1 = 2.00/3.50 = 0.57;
v'2 = 0.70/3.50 = 0.20;
v' 3 = 0.50/3.50 = 0.14;
v'4 = 0.30/3.50 = 0.09.
정규화된 추정의 경우 v'1+ v'2 + v'3 + v'4 = 0.57 + 0.20 + 0.14 + 0.09 = 1.00입니다.
전문가 설문조사의 주요 유형은 무엇입니까?
전문가 평가 방법에는 필요하고 충분한 전문가 판단을 얻고 이를 일반적인 실제 결론으로 ​​통합하는 것을 목표로 하는 여러 절차가 포함됩니다. 대면 및 서신(대개 익명) 설문조사와 일회성 및 다중(여러 차례) 설문조사가 있습니다.
대면 인터뷰의 주요 유형은 "브레인 스토밍"이며, 이는 강의 1 "경영 결정을 내리는 방법론의 기본", "위임 방법" 및 "상대 평가 방법"에서 충분히 자세히 설명되었습니다.

주요 통신기법은 일회성 익명 설문조사와 델파이(Delphi) 방식이다.

델파이 방법의 본질은 무엇입니까?
널리 사용되는 그룹 평가 방법 중 하나는 델파이(Delphi) 방법입니다(델피는 미래를 예측하는 현자로 유명한 그리스 도시입니다). 이 방법은 모든 종류의 예측을 하기 위해 개발되었습니다. 이 방법은 여러 차례에 걸쳐 서신조사를 실시할 때 전문가가 자체 교육을 받을 수 있는 잠재적 가능성에 대한 아이디어를 기반으로 합니다. 응답자의 익명성은 보장됩니다(답변이 실패할 경우 "당국의 압력"과 "체면 상실"에 대한 두려움을 피하기 위해). 응답자들은 이전 라운드의 자료에 익숙해지고 새로운 주장을 연구하면서 평가를 지속적으로 개선할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.
델파이 방법을 사용하기 위한 기본 전제 조건은 무엇입니까?

Delphi 방법을 사용하기 위한 기본 전제 조건:
1) 제기된 질문은 숫자 형태로 답변을 표현할 수 있는 가능성을 허용해야 합니다.
2) 전문가는 평가를 수행하기 위해 충분한 정보를 가지고 있어야 합니다.
3) 각 질문(평가)에 대한 답변은 전문가의 정당성을 입증해야 합니다.
델파이 방식으로 심사를 진행하는 기술은 전문가들이 제약요인(관리자의 의견, 다수의 지배적 견해, 상대방의 감정적 영향, 이전에 표명한 의견을 공개적으로 거부하기 어려운 점 등)을 제거하는 데 도움이 됩니다. 동시에, 독창적인 판단을 표현할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 평판을 훼손하지 않고 새로운 정보를 고려하여 판단을 변경할 수 있는 귀중한 기회가 남아 있습니다.
델파이 방법에 사용된 절차의 주요 특징은 무엇입니까?

델파이 방법에 사용된 절차는 익명성, 안내된 피드백, 그룹 응답이라는 세 가지 주요 기능으로 특징지어집니다.
전문가들은 익명 설문지를 작성하거나 컴퓨터 네트워크에 연결하여 익명성을 유지하면서 설문조사 속도를 높입니다. 설문조사의 익명성은 개별 지배적인 전문가의 영향력을 줄일 수 있게 해줍니다.
여러 차례의 설문 조사를 통해 규제된 피드백을 제공하며, 각 라운드의 결과는 통계적 방법을 사용하여 처리되어 전문가에게 보고됩니다. 통계처리는 개별 평가의 확산을 줄이고, 각 전문가의 의견을 정확하게 반영한 집단 답변을 얻을 수 있도록 진행됩니다. 규제된 피드백을 사용하면 해결 중인 문제와 관련되지 않은 개인 및 그룹 이해관계의 영향으로 인한 무작위 편차를 줄일 수 있습니다. 피드백의 도입은 객관성의 요소를 도입하고 평가를 더욱 신뢰할 수 있게 만듭니다.
여러 번의 연속적인 반복이 수행되는 동안 여러 라운드에 걸쳐 설문 조사를 수행하면(전문가에게 이전 설문 조사 단계의 결과에 대한 정보를 제공하고 어떤 경우에는 자신의 의견을 정당화하도록 요청함) 개별 답변의 변동을 줄일 수 있습니다. 그룹 내 변동을 제한합니다. 물론 이것이 소수자나 개인의 사적인 결론을 고려해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 오히려 특히 주의 깊게 연구할 가치가 있습니다. 그러나 계획 및 관리 권장 사항에 있어서 가장 중요한 것은 가장 신뢰할 수 있는 추정치를 얻는 것입니다. 이에 대해서는 일류 전문가들로 구성된 대규모 집단의 합의된 의견이 필수적이다.
델파이 방법의 목적은 무엇입니까?

델파이 방법의 목표는 전문가 그룹으로부터 높은 신뢰도를 가지고 합의된 정보를 얻는 것입니다. 이 방법은 1964년 미국 회사 Rand Corporation의 직원에 의해 개발되었습니다. 전문가 그룹의 작업을 조직할 때 발생하는 모순을 제거하려고 시도합니다. 그 본질은 전문가가 서로 독립적으로 인터뷰하면 큰 한계 내에서 편차가 가능하다는 사실에 있습니다. 그리고 업무 과정에서 전문가들이 상호 작용하고 의견을 교환하도록 허용하면 권위 있는 동료가 부과하는 평가가 나타날 수 있습니다. 따라서 델파이 방법을 적용할 때에는 전문가 간의 직접적인 상호 작용 없이 논증과 답변에 대한 정보 교환을 보장하는 절차가 수행된다. 전문가의 직접적인 토론은 여러 단계의 특정 프로그램에 따라 진행되는 개별 설문조사로 대체됩니다(그림 3).
첫 단계. 실무 그룹의 형성.
두 번째 단계. 전문가의 선택.
세 번째 단계. 설문지 (설문지) 작성.
네 번째 단계. 전문가 설문조사.

네 번째 단계(전문가 설문조사)에서는 다음이 수행됩니다.

조사의 목적을 명확히 하고 전문가의 의견을 듣는 것
- 작업 모델의 확률적 평가
- 전문가 평가의 조정.
다섯 번째 단계. 연구중인 문제에 대한 전문가 의견의 일반화 및 권장 사항 준비.

그림 3. 델파이 방법의 단계 순서.

설문조사 단계는 합의된 결정에 도달하는 데 필요한 만큼 반복됩니다.
델파이 방법을 사용한 전문가 설문조사는 어떻게 진행되나요?

물론 전문가가 더 일찍 동의하지 않는 한 일반적으로 설문조사는 4회에 걸쳐 수행됩니다. 각 라운드 동안 전문가는 미리 준비된 평가 척도에 따라 자신의 의견을 숫자로 표현해야 합니다. 분석가는 결과 추정치를 처리하고 중앙값과 사분위수를 계산합니다.
첫 번째 라운드가 끝나면 각 전문가는 중앙값과 극단 사분위수 사이의 범위에 대한 정보를 받습니다. 기본적으로 전문가들은 첫 번째 라운드가 끝나면 그룹 전체의 입장에 대한 최종 특성을 알게 됩니다. 평가가 극단적인 사분위수에 속한 전문가에게는 그룹 의견과의 불일치 이유를 정당화하도록 요청됩니다. 전문가들은 토론 중에도 어떠한 주장이나 반대 의견도 제시할 수 있습니다. 원하는 경우 자신의 의견을 재고하고 등급을 수정할 수 있습니다. 수신된 정당성은 누구인지 표시하지 않고 다른 전문가에게 소개됩니다. 이 절차를 통해 모든 전문가는 첫 번째 설문조사에서 실수로 놓치거나 무시했을 수 있는 상황을 고려할 수 있습니다.
두 번째 라운드에서 전문가들은 자신의 의견을 다수의 입장에 더 가깝게 만들거나 편차의 이유를 연구하고 토론할 기회를 갖습니다. 후속 라운드에서 참가자는 반대 의견을 고려하고 이에 대한 의견을 제시하도록 요청받습니다.
실습에 따르면 설문조사의 첫 번째 라운드에서는 광범위한 개별 답변이 일반적입니다. 반복과 피드백이 적용되면 개별 응답의 수렴이 증가합니다. 실험에 따르면 델파이 방법을 사용할 때 그룹에 덜 유능한 전문가가 있다는 것은 단순히 평점을 평균할 때보다 그룹 평점에 미치는 영향이 적다는 것을 보여줍니다. 왜냐하면 반복은 더 유능한 전문가로부터 받은 정보로 인해 이러한 전문가가 추정치를 개선하는 데 도움이 되기 때문입니다. 반면, 유능한 전문가는 여전히 전문가 그룹의 모든 구성원이 갖고 있는 정보의 완전성을 갖고 있지 않으므로 설문 조사 중에 평가를 개선할 수 있습니다.

델파이 방법을 사용하여 전문가 솔루션을 개발하는 순서는 무엇입니까?

델파이 방식을 이용한 전문가 솔루션 개발은 다음과 같은 순서로 진행됩니다.
1) 그룹 구성원은 고려 중인 문제에 대한 자세한 질문 목록에 답하도록 요청받습니다.
2) 각 참가자는 독립적으로 익명으로 질문에 답변합니다.
3) 답변 결과는 센터에 수집되며 이를 기반으로 제안된 모든 솔루션이 포함된 통합 문서가 작성됩니다.
4) 각 그룹 구성원은 이 자료의 사본을 받습니다.
5) 다른 참가자의 제안을 숙지하면 가능한 해결 방법에 대한 의견이 바뀔 수 있습니다.
6) 합의된 해결책을 달성하기 위해 이전 두 단계를 필요한 만큼 반복합니다.
델파이 방법을 사용하기 위한 조건은 무엇입니까?

델파이 방법은 결정을 내리는 데 시간 제한이 없고 전문가가 합의한 결정을 내릴 때 적용 가능합니다. 델파이 방식은 그룹을 모으는 것이 불가능한 경우에 자주 사용됩니다. 또한, 방법론에 따라 그룹 구성원은 해결 중인 문제에 대한 의견 교환을 허용하지 않으며 의견의 독립성이 보장됩니다. 그러나 솔루션을 개발하는 데 필요한 시간이 크게 늘어납니다.
Delphi 방법의 단점은 시험 절차에 상당한 시간이 소요될 뿐만 아니라 전문가 의견의 직접적인 충돌이 불가능하여 전문가 간의 개인적인 접촉 중에 발생하는 아이디어 생성을 항상 자극하지는 않는다는 것입니다.

섹션 2. 전문가 선정 및 업무 조직.
전문가 평가의 사용.

전문가의 개별 자질은 그의 지식, 경험, 지능, 미래를 예견하는 능력 및 측정하기 어렵거나 심지어 불가능한 기타 여러 요소에 따라 달라집니다. 불확실한 상황에서 유용한 정보를 제공하는 개인의 능력에 영향을 미치는 요인은 내부(개인)와 외부(사회)로 구분됩니다.
내부 요인으로 인해 전문가가 제공한 평가에 편차가 발생할 수 있습니다. 이러한 편차는 의도하지 않은 것일 수도 있습니다. 고려 중인 문제에 대한 전문가의 지나치게 낙관적이거나 비관적인 태도와 관련이 있으며, 전문가의 개별 태도에 따라 의도적입니다.
외부 요인에는 전문가의 성격이 아니라 환경(팀, 사회)과의 상호 작용에 크게 좌우되는 전문가 평가에 대한 영향이 포함됩니다. 이러한 영향은 전문가가 근무하는 조직의 목표, 조직 구조 내에서의 직위, 검사 결과에 대한 책임 정도 등에 의해 발생할 수 있습니다. 확률 이론 및 수학적 통계 방법을 사용하여 전문가 평가 및 처리를 위한 공식화된 절차를 사용하면 어느 정도 개별 평가의 편향을 보상하고 해결되는 문제의 구조를 명확하게 하며 문제 수준을 줄일 수 있습니다. 초기 상태에 비해 불확실성이 높습니다.

전문가를 정보 소스로 활용하여 오류를 발생시킬 때 발생하는 주요 제한 사항은 다섯 가지 그룹으로 요약할 수 있습니다.
1) 이용 가능한 정보의 수준
2) 정보의 불완전성;
3) 질문의 모호성;
4) 모델의 불완전성;
5) 기타 오류.
확률적 사건에 대해 이용 가능한 모든 정보를 사용한 경우 남은 불확실성은 가능한 결과의 확률 분포로 설명할 수 있습니다. 추가적인 전문가 인터뷰나 기타 이용 가능한 정보 분석을 통해 불확실성이 이 수준 이하로 줄어들지는 않습니다. 불확실성의 수준을 줄이는 것은 새로운 정보를 획득함으로써만 달성될 수 있습니다. 정보 부족으로 인한 오류는 물론, 전문가의 의견을 수집하고 분석하는 과정에서 발생하는 편견도 검사 결과에 큰 영향을 미친다.
시험의 주요 단계는 무엇입니까?

시험의 주요 단계는 실제 조건과 제한사항에 따라 순서와 내용이 달라질 수 있습니다.
1) 조사 절차의 검토 및 개발 목적에 대한 명확하고 모호하지 않은 공식화
2) 전문 분석가 그룹의 구성;
3) 설문 조사 실시;
4) 전문가로부터 받은 정보의 분석 및 처리
5) 의사결정에 편리한 형태로 만들기 위해 조사 결과 얻은 객관적인(통계적) 정보를 종합합니다.
전문가로부터 받은 정보의 완전한 신뢰성을 보장하는 전문가 선정 방법을 개발하는 것은 거의 불가능합니다. 선정된 전문가의 무능력이나 신뢰할 수 있는 정보 제공에 대한 거부로 인해 발생하는 정보 왜곡을 최소화하는 전문가 선정 절차를 보장하는 것이 과제입니다. 이러한 절차 중 다수는 과학 문헌에 설명되어 있습니다.

시험 목표와 모순되는 전문가의 잠재적으로 가능한 목표를 식별할 필요성에도 주의를 기울여야 합니다. 특정 전문가나 전문가 집단이 원하는 방향으로 집단 평가를 의식적으로 전환시킬 수 있는 이유가 있는지 알아내는 것이 필요하다. 결과에서 전문가가 개인적으로 관심을 갖는 이벤트는 고려 대상에서 제외하거나 전문가 그룹 자체를 교체하는 것이 좋습니다.
전문가 선정을 위한 필수 조건은 무엇입니까?

전문가를 선정할 때에는 다음과 같은 필수 조건을 충족해야 합니다.
1) 전문가 선호 시스템의 완전성을 위한 조건: 전문가는 각 대상 쌍에 대한 선호도를 표시할 수 있어야 합니다(a).<< b или a >> 비). 전문가는 심사를 위해 제출된 문제에 대해 유능해야 합니다.
2) 전문가 선호 시스템의 전이성을 위한 조건. 이 조건은 a >> b 및 b >> c의 세 가지 역량 a, b, c에 대해 a >> c 다음에 오는 경우 충족됩니다.
3) 전문가는 받은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 사람이 되어서는 안 됩니다. 그는 목표, 계획, 프로그램 또는 프로젝트 설정을 담당하는 사람에게만 조언자가 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 사전 계획된 결정에 전문 지식을 "종속"시키고 "전문가 의견"을 참조하여 관리자의 의지를 은폐하려는 유혹이 있습니다.
4) 전문가의 좁은 전문화와 일반적인 견해의 최적 조합과 개인 자질의 최적 조합도 필요합니다.
5) 또 다른 매우 중요한 선택 기준은 전문가의 도덕적 자질이 높다는 것입니다. 이를 평가하기가 매우 어렵다는 것은 분명하지만 전문가의 적절한 도덕적 수준이 없으면 그의 다른 자질은 쓸모 없는 것으로 판명될 수 있으며 이는 의사 예측을 얻을 위험만 증가시킬 수 있다는 것이 분명합니다.
전문가를 선정하는 주요 방법은 무엇입니까?
전문가를 선택하는 방법은 객관적인 접근 방식과 주관적인 접근 방식의 두 가지 주요 접근 방식으로 나뉩니다.

전문가 선정의 객관적인 접근 방식은 무엇입니까?

객관적인 접근 방식에는 다큐멘터리와 실험이라는 두 가지 옵션이 있습니다.

다큐멘터리 방식은 개인 및 사회인구통계학적 데이터를 바탕으로 전문가를 선정하는 방식입니다.
실험 방법은 테스트, 후보 전문가 테스트 또는 이전 전문가 활동의 효율성 결과를 기반으로 수행됩니다.
두 가지 방법론적 기법 모두 미래의 전문가를 향한 매우 섬세함을 요구합니다. 따라서 테스트가 항상 윤리적으로 허용되는 것은 아닙니다. 또한, 테스트의 타당성과 신뢰성에 대한 의문이 제기되는 경우도 많습니다.
전문가 선정 시 주관적인 접근 방식은 무엇입니까?

전문가를 선택하는 주관적인 접근 방식도 여러 가지 기술로 분류됩니다.
그 중 하나는 특정 최소 투표를받지 못한 사람들을 제거하고 미래 전문가 그룹의 잠재적 구성원에 대한 공개 또는 비밀 투표를 사용하여 전문가 선정이 수행되는 인증입니다. 여기서 기술은 여러 라운드에 걸쳐 확장된 전문가 집단과 함께 사용될 수 있습니다. 첫 번째 라운드에서는 전문가 그룹이 전문가 후보 목록을 작성합니다. 전문가 후보자 구성이 안정될 때까지 라운드를 반복한다. 그런 다음 목록에 포함된 항목 수에 따라 전문가 역량 계수가 계산됩니다.
이 기술 자체는 매우 효과적이지만 미래 그룹의 구성원이 서로를 잘 알고 성실성이 높다는 조건에서만 가능합니다. 그렇지 않으면 무작위적이고 원칙적이지 않은 이유로 거부될 위험이 있습니다.
또 다른 기술인 미래 전문가의 상호 평가 방법(포인트 또는 순위)은 본질적으로 모든 기능과 한계를 지닌 첫 번째 기술의 변형입니다.
세 번째 기법은 역량과 객관성의 정도를 자체적으로 평가하는 방법이다. 그러나 여기에는 자존감이 부풀려질 위험이 있습니다. 그러나 실습에 따르면 진지한 전문가는 자신의 평가를 다소 과소평가하는 경향이 있으며 자신의 이익을 넘어서는 시험에 참여하지 않는 경향이 있습니다.
실제로는 각 전문가가 미리 정해진 점수 척도를 사용하여 자신을 포함한 전문가 그룹의 모든 구성원의 역량을 평가하는 방법이 자주 사용됩니다. 예를 들어 표 3에서는 1 - 고려 중인 영역의 약한 역량, 2 - 만족스러운 역량, 3 - 좋은 역량, 4 - 이 분야의 높은 역량 등의 수치 값이 사용됩니다.
표 3.
성명. 전문가 전문가 번호 약한 역량 만족스러운 역량 좋은 역량 높은 역량
1 +
2 +
3 +

그림 4. 고려 중인 분야의 전문가 역량 점수 척도.
동시에, 나열된 전문가 선발 방법 및 기법 중 어느 것도 보편적이지 않으며 선발 방법론은 다양한 기법의 조합을 기반으로 해야 한다는 점은 분명합니다.
전문가의 작업은 어떻게 조직될 수 있나요?
실무적으로 전문가 집단의 규모는 대면조사의 경우 약 5~7명, 최대 10~15명, 통신조사의 경우 20~30명, 최대 60~80명 정도이며, 이는 조사의 성격에 따라 다르다. 시험. 이러한 한계를 넘어서면 전문가 수의 증가는 새로운 정보의 세부적 측면에서나 가장 중요하게는 품질 측면에서 크게 증가하지 않습니다. 또한 다양한 연령, 기질, 다양한 공식 직위, 생산 및 생활 경험을 갖춘 전문가들의 합리적인 조합이 필요합니다. 전문가 그룹의 구성원은 "깨끗한 상태"에서 작업을 시작하는 것을 좋아하지 않는 것으로 알려져 있습니다. 일련의 특정 질문과 경우에 따라 가능한 답변은 전문가가 당면한 작업을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

따라서 대부분의 전문가 방법에서는 일반적으로 세 가지 질문 그룹이 포함된 설문지가 전문가에게 제공됩니다.
1) 전문가 자신에 대한 객관적인 데이터(연령, 교육, 직업, 업무 경험, 학력, 좁은 전문 분야 등)
2) 연구 중인 문제를 평가할 때 전문가를 안내하는 동기를 평가할 수 있는 특성
3) 연구 중인 문제의 본질에 관한 기본적인 질문.
전문가에게는 어떤 형태의 질문이 제공되나요?

질문의 형태는 OPEN, CLOSED, DIRECT 및 INDIRECT일 수 있습니다.
열린 질문이란 무엇입니까?

어떤 형태로든 답변이 제공될 수 있는 경우 질문을 공개 또는 무료라고 합니다.

어떤 질문이 종료되었나요?

질문의 공식에 가능한 답변에 대한 옵션(대안 목록)이 포함되어 있고 전문가가 그 중 하나 이상을 선택해야 하는 경우 질문을 폐쇄형이라고 합니다. 폐쇄형 질문의 종류 중 하나는 "예-아니오"로만 답할 수 있는 이분형 질문입니다.
공개 질문의 주요 장점과 단점은 무엇입니까?

개방형 질문의 가장 큰 장점은 도움을 받으면 분석가에게 완전히 예상치 못한 문제의 새로운 측면을 발견할 수 있다는 것입니다. 가장 큰 단점은 설문조사 데이터의 비교 불가능성과 분석의 복잡성입니다.
닫힌 질문의 주요 장점과 단점은 무엇입니까?

폐쇄형 질문의 장점은 엄격하고 명확하게 해석되며 처리 시간이 덜 걸린다는 것입니다. 동시에 폐쇄형 질문이 포함된 설문지는 전문가에게 답변을 강요할 위험이 있습니다. 특히 특정 문제에 대해 자신의 확고한 의견이 없거나 자신의 의견이 전문가의 답변과 일치하지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다. 설문지.
간접 질문은 언제 사용되나요?

설문지의 목적은 위장될 수 있으며, 그러면 설문지의 특성이 간접적이라고 합니다. 이러한 설문지는 특정 문제에 대한 전문가가 특정 정보를 제공할 수 있는지(또는 제공할 의지가 있는지)에 대한 확신이 없을 때 사용됩니다.
설문조사 질문을 선택할 때 이중 해석이 허용되지 않는지 확인해야 합니다. 이를 위해 분석가들에게 설문지를 "재생"하는 것이 유용합니다. 특정 질문에 대한 판단 분포에 상당한 표준 편차가 있는 경우 해당 질문이 모호하다고 가정할 수 있습니다.
섹션 3. 전문가 평가의 일관성 분석.

전문가로부터 받은 정보의 통계적 처리 기본 사항.

가까운 개별 순위를 기반으로 얻은 개체의 그룹 순위는 일반적으로 상당히 다른 개별 순위를 기반으로 얻은 순위보다 더 신뢰할 수 있습니다. 설문조사에 참여한 전문가의 답변에 일관성이 있을 경우에만 그룹 평가가 충분히 신뢰할 수 있다고 간주될 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 전문가로부터 받은 정보의 통계 처리에는 다음이 포함되어야 합니다.
1) 각 특성에 대해 개별적으로 그리고 전체 특성 집합에 대해 전문가 간의 합의 정도를 전체적으로 평가합니다.
2) 답변에 상당한 차이가 있는 경우 유사한 의견을 가진 전문가의 하위 그룹을 식별합니다.
3) 전문가의 특성이 답변 내용에 미치는 영향을 판단하는 의견 분산의 원인을 파악하고, 전문가 평가의 신뢰도를 높이기 위한 방안을 시행한다.
전문가 순위의 일관성에 대한 정량적 평가와 기존 불일치의 원인을 파악하는 것은 심사 결과를 분석하는 데 매우 중요합니다. 이러한 분석을 통해 계산 오류를 감지할 수 있으며 경우에 따라 특정 개체 평가에 대한 전문가의 접근 방식에 상당한 차이가 있음이 드러납니다. 전문가가 (이 시험 문제에 대해) 유능한 전문가인 경우 전문가 평가는 무작위 변수로 간주될 수 없습니다.

전문 문헌에서는 공식화된 문제를 해결할 수 있는 정보의 통계적 처리를 위한 다양한 방법을 논의합니다. 가장 일반적인 방법으로는 연관계수 계산, 순위상관법, 일치계수 계산 등이 있습니다.
KENDALL의 순위 상관 계수.

두 전문가 순위의 일관성을 평가하기 위해 Kendall 순위 상관 계수 "tau"를 사용할 수 있습니다.
분석을 위한 데이터는 순서 척도로 표시됩니다. 순서 척도에 해당하는 연결 측도는 Kendall 순위 상관 계수입니다. Kendall 타우 상관 계수는 Spearman 계수와 동일한 속성을 갖지만(-1에서 +1까지 다양하며 독립 확률 변수의 경우 0과 같음) 더 유익한 것으로 간주됩니다. 이는 X와 Y의 순위 순서에 따른 불일치 계산을 기반으로 합니다. 각 쌍에 대해 일치 및 반전의 수가 계산됩니다. 순서가 다른 경우 반전. "일치" 수와 "역전" 수의 차이를 N(N-1)/2로 나눈 값(N은 순위가 매겨진 특징, 특징의 수)이 "타우" 계수를 제공합니다. 일치 수를 P로, 반전 수를 Q로 나타냅니다. 순위 상관 계수 "tau"의 경험적 값은 다음 공식으로 계산됩니다.

2(P - Q)/ N(N-1).

Kendall의 순위 상관 계수 "tau"는 -1에서 +1 사이의 값을 갖습니다. 전문가 순위가 완전히 일치하는 경우에는 "tau" = 1이고, 완전히 반대되는 순위인 경우에는 "tau" = -1입니다.
KENDALL 조화 계수.

그룹 순위의 일관성을 나타내는 지표로 M. Kendall은 순위 차이의 제곱합의 상대 값을 평가하는 일치 계수 W(영어 일치-합의)를 도입했습니다. 이 경우, 모든 전문가가 i번째 객체에 부여한 순위의 합(i)과 그 합(avg)의 평균값의 차이를 고려한다.
Kendall의 일치 계수(일관성)는 개체 집합이 여러 순위 시퀀스로 특징지어지는 경우에 사용되며, 연구자는 이러한 시퀀스 간의 통계적 관계를 설정해야 합니다. 예를 들어 전문가 평가를 분석할 때 이러한 문제가 발생합니다. 여러 전문가가 특정 품질에 따라 동일한 개체의 순위를 지정하고 상황에 대한 심층 분석을 수행하고 정보에 입각한 결정을 내리려면 정도를 결정해야 합니다. 전문가 그룹의 의견의 일관성.

상관 계수와 달리 일치 계수 W의 값은 간격 0 ≤ W ≤ 1에 있습니다. 모든 순위 시퀀스가 ​​완전히 동일한 경우 일치 계수는 1과 같습니다. 전문가의 의견(순위 순서)이 완전히 반대인 경우 일치 계수는 0입니다(이 경우 상관 계수는 -1이 됩니다).

실질적인 문제를 해결할 때 전문가 순위의 일관성 지표가 극단값 중 하나에 근접하는 것은 바람직하지 않은 것으로 간주됩니다. 일관성 지표의 값이 0에 가까우면 이는 일반적으로 적어도 일부 전문가의 역량이 부족하거나 개체를 서로 비교하는 질적 특성 조사에 대한 주최자의 명확하지 않은 공식을 나타냅니다. 전문가는 복잡한 질적 특징을 다양한 방식으로 이해할 수 있습니다. 이 경우 불일치하는 특정 특징을 기반으로 개체를 평가할 수 있습니다.
일관성 지표의 값은 객체 순위 지정 작업이 사소하고 실제로 이를 해결하기 위해 전문가 그룹을 만들 필요가 없는 경우에 가장 자주 1에 가까운 것으로 나타났습니다.
SPEARMAN의 순위 상관 계수.

종종 순서 척도를 사용하여 얻은 데이터를 처리하기 위해 Spearman 순위 상관 계수 rS가 사용됩니다. 하나의 측정이 순서 척도에서 이루어지고 다른 측정이 간격 척도에서 수행되는 경우 이를 사용하는 것이 좋습니다. Spearman의 순위 상관 방법은 비모수적 방법으로, 보편적이고 모든 규모에서 측정된 데이터에 작동하며 사용하기 쉽습니다. 순위 상관 방법의 고유성은 개별 지표가 아닌 개별 계층 또는 프로파일을 비교할 수 있다는 점입니다. 이는 선형 상관 방법을 포함한 다른 통계 방법으로는 사용할 수 없습니다. 두 명의 개인 전문가 또는 전문가와 전문가 그룹의 개인 순위 지표가 얼마나 일치하는지 확인해야 하는 경우 Spearman의 순위 상관 계수를 사용하는 것이 좋습니다.

Spearman 순위 상관 방법을 사용하면 두 특성 또는 특성의 두 프로필(계층) 간의 상관 관계의 근접성(강도)과 방향을 결정할 수 있습니다.
Spearman 순위 상관 계수를 계산하려면 순위를 매길 수 있는 두 가지 값 계열이 필요합니다. 첫째, 지표는 특성 A, B 각각에 대해 별도로 순위가 지정됩니다. 두 세트 각각은 변형 시리즈 형태로 배열되어 시리즈의 각 구성원에 해당 일련 번호(순위)가 할당되며 양수로 표시됩니다. . 계열의 동일한 값에는 평균 순위 번호가 지정됩니다. 비교된 기능은 품질이 악화되는 방향(1순위는 가장 크고, 가장 빠르며, 가장 똑똑한 등의 주제에 해당) 또는 그 반대로 임의의 방향으로 순위가 매겨질 수 있습니다. 가장 중요한 것은 두 변수가 동일한 방식으로 순위가 매겨진다는 것입니다. 일반적으로 낮은 속성 값에는 낮은 순위가 할당됩니다.

SPEARMAN의 순위 상관계수 계산.

Spearman의 순위 상관 계수는 다음 공식으로 구합니다.

rs = 1 - (6 ∑di2)/(N3 - N) (1),

여기서 di는 N 관측치의 각 i-쌍에 대한 순위의 차이입니다.

Spearman의 순위 상관 계수 rS는 -1에서 +1까지 다양합니다. Spearman 순위 상관 계수 rs를 계산하려면 두 특성에 대해 얻은 순위 간의 차이 di = xi - yi를 결정해야 합니다. 그런 다음 이러한 di 값을 공식 (1)에 대체합니다. 순위 간의 차이가 작을수록 rs가 커질수록 (+1)에 가까워집니다. 상관관계가 없으면 모든 순위가 혼합되어 순위 간에 대응이 없습니다. 공식 (1)은 이 경우 rs가 0에 가까워지도록 설계되었습니다. 음의 상관관계가 있는 경우 한 속성의 낮은 순위가 다른 속성의 높은 순위에 해당하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 두 변수에 대한 피험자 순위의 차이가 클수록 rs는 (-1)에 가까워집니다.
Xi 및 Yi에 대한 변형 계열에 동일한 순위 번호를 가진 계열의 구성원이 있는 경우 Spearman 상관 계수에 대한 공식은 동일한 순위에 대해 TX 및 TY를 수정해야 합니다.

TX 및 TY는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

공식 (3)에서 m은 동일한 순위 번호를 갖는 순위 시리즈 X의 그룹 수입니다. 따라서 a1, a2, …, am(aj > 1)은 첫 번째 순위 행 X에서 동일한 순위를 갖는 각 그룹의 볼륨입니다.

식 (4)에서 p는 순위 계열 Y에서 순위 번호가 동일한 그룹의 수입니다. 따라서 b1, b2, …, bp(bk > 1)는 두 번째 순위 행 Y에서 동일한 순위를 갖는 각 그룹의 볼륨입니다.

경영 문제를 해결할 때 문제 해결의 구조와 과정을 확실하게 결정할 수 없는 경우가 많습니다. 따라서 솔루션 결과의 정확도는 가정의 정확도를 초과할 수 없습니다. 이러한 상황은 적절한 수학적 장치의 선택을 미리 결정합니다. 더 복잡한 수학적 장치를 사용하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이것이 더 정확한 결과를 전혀 보장하지 않기 때문입니다. 순전히 수학적 의사결정 방법과 결합된 논리적 방법 및 기술을 사용하면 수치 추정이 어렵거나 불가능한 경우에 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
사용된 참고문헌 목록.

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어려운 선택 상황에서는 의사결정자가 필요한 모든 정보나 경험을 갖고 있지 않을 수 있으며, 이는 잘못된 결정을 내릴 위험을 증가시킵니다. 또한 해결해야 할 많은 문제는 정량적 분석을 완전히 또는 부분적으로 수행할 수 없으므로 모델링 방법을 사용할 수 없습니다. 이런 경우에는 전문적인 기술이 큰 효과를 가져온다.

의사결정 과정에서 전문 기술을 활용하는 것은 주로 다음과 같은 경우에 권장됩니다.

목표 설정. 가장 중요하고 전략적인 결정을 내릴 때 의사결정자가 달성하고자 하는 목표를 정확하게 결정하고 공식화하는 것이 매우 중요합니다. 복잡한 상황에 대해서는 목표 시스템의 계층적 구조를 결정할 수 있는 '골 트리(goal tree)' 방식을 개발·적용했다.

전문가 예측. 결정을 내릴 때 예상되는 상황 전개 추세와 고려 중인 대안 구현 결과를 결정하고 평가해야 하는 경우가 많습니다.

상황 전개를 위한 시나리오 개발. 솔루션을 개발할 때 상황에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고 가능한 변화의 역학을 결정하는 것이 필요합니다.

대안 생성. 이전에 인식되지 않은 새로운 문제가 발생하는 경우 이를 해결하기 위한 기성 옵션이 없습니다. 여전히 찾아서 공식화해야합니다.

평가 시스템의 형성. 대체 솔루션 옵션을 비교 평가하고 설정된 목표 달성 정도를 평가하려면 다음을 포함하는 평가 시스템이 필요합니다.

평가 대상을 특징짓는 기준;

각 기준을 측정하는 척도;

가장 바람직한 대안을 선택하는 규칙.

집단적 결정을 내립니다. 검토 결과, 다양한 관점의 조정, 타협점 모색 등을 고려한 대체 솔루션에 대한 공개 토론.

전문가 의사결정 방법의 핵심은 전문가로부터 제기된 질문에 대한 답변을 얻는 것입니다. 전문가로부터 받은 정보는 오류와 주관적 요인의 영향을 최소화하기 위해 특별한 논리적, 수학적 절차를 사용하여 처리되고 솔루션 선택에 편리한 형식으로 변환됩니다.

시험을 준비하고 수행하기 위해 전문가의 효과적인 작업을 위한 조건을 제공하기 위한 조직 그룹이 구성됩니다. 이 그룹의 주요 임무는 다음과 같습니다.

문제 설명, 시험 목적 및 목적 결정;

시험 절차 개발;

전문가 그룹의 선정, 역량 테스트 및 구성;

전문가를 대상으로 설문조사를 실시하고 평가를 얻습니다.

수신된 정보의 처리, 공식화 및 해석.

전문가 평가 방법은 시험을 구성하고 실시하는 절차와 방법에 따라 다음과 같은 집단질문 방법으로 구분된다.

커미션 방법. 전문가들이 정기적으로 회의를 열어 토론 중인 문제에 대해 그룹 토론을 수행하고 그러한 토론 중에 합의된 해결책을 개발합니다. 이 방법을 능숙하게 사용하면 전문가 그룹의 창의적인 분위기를 조성하고 솔루션 대안을 개발하는 데 도움이 됩니다. 그러나 커미션 방식에도 단점이 있습니다. 여기에는 우선 익명성이 결여되어 있습니다. 이는 더 유능하거나 권위 있는 전문가의 의견에 동참하는 전문가의 입장에서 매우 강력한 적합성의 표명으로 이어질 수 있습니다. 비록 그들이 자신의 반대 견해를 가지고 있더라도 말입니다. 토론은 종종 가장 권위 있는 전문가들 사이의 논쟁으로 귀결됩니다. 또 다른 중요한 부정적인 요인은 전문가의 다양한 활동인데, 이는 항상 전문가의 역량과 관련이 있는 것은 아닙니다. 또한, 진술이 공개되면 일부 전문가는 이전에 표명한 의견이 토론 중에 변경되었더라도 이를 포기하는 것을 꺼릴 수 있습니다. 따라서 시험 주최자는 전문가 선정에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 의견의 독립성을 갖고, 다수의 의견(비순응주의자)에 저항하며, "권위의 마법"에 굴복하지 않는 전문가를 유치해야 합니다. , 또한 팀으로 일할 수 있고 심리적으로 조화를 이루는 사람입니다.

브레인스토밍 방법(아이디어의 집합적 생성). 이 방법은 일반적으로 새롭고 거의 연구되지 않은 문제가 해결되거나 새롭고 사소하지 않은 해결책을 찾아야 하는 경우에 사용됩니다. 브레인스토밍 방법의 독특한 특징은 제안된 대안을 제시하는 과정에서 비판을 금지한다는 것입니다. 이를 통해 전문가의 창의적 잠재력을 최대한 식별하고 활용하며 표현의 자유와 가장 "미친"의 출현 가능성이 보장됩니다. " 아이디어. 브레인스토밍 방법을 사용하여 시험을 수행하는 과정에는 다음과 같은 일련의 단계가 포함됩니다.

1단계 - 전문가 그룹 구성. 가장 생산적인 그룹은 10-15명이라는 것이 경험적으로 입증되었습니다. 그룹에는 해결 중인 문제 분야의 전문가와 다른 지식 분야의 전문가가 모두 포함되어 더 폭넓은 연구와 제안된 대안의 다양성에 기여하는 것이 좋습니다. 전문가 그룹은 서로 아는 경우 거의 동일한 직위의 전문가로 구성되어야 한다는 점을 고려해야 합니다. 전문가가 익숙하지 않은 경우 직위와 직위가 다를 수 있지만 그룹 참여는 익명으로 유지되어야 합니다.

2단계 - 문제 메모 작성. 문제분석그룹에서 정리하였습니다. 메모에는 다음이 포함됩니다.

브레인스토밍 방법 및 구현 규칙에 대한 설명

문제 상황에 대한 간략한 설명 및 발생 원인

문제의 예상 결과에 대한 설명(이 경우 해결책을 찾아야 할 필요성이 더욱 절실하게 느껴지도록 일부 과장이 유용한 것으로 간주됩니다.)

유사한 문제 해결 경험 분석(있는 경우)

문제를 해결하기 위한 가능한 대안 목록

주요 질문과 몇 가지 추가 질문의 형태로 문제 상황을 공식화합니다.

3단계 - 아이디어 창출. 발표자는 문제 메모의 내용을 공개하고 전문가 그룹 구성원에게 다음 행동 규칙을 준수해야 한다는 점을 알리는 것으로 시작됩니다.

a) 토론 참가자의 진술은 명확하고 간결해야 합니다.

b) 각 전문가는 여러 번 말할 수 있지만 연속해서 말할 수는 없습니다.

c) 이전 공연에 대한 비판과 회의적인 발언은 허용되지 않습니다.

d) 준비된 연설을 읽는 것은 금지되어 있습니다.

이 단계에서는 훌륭한 심리학자가되어야하고 청중과 접촉하고 문제에 대한 해결책을 찾아야 할 필요성을 사람들에게 일깨워주고 창의적이고 편안한 분위기를 조성해야하는 발표자에게 큰 역할이 할당됩니다. 그룹. 하지만 이제 리더의 역할은 거의 끝나갑니다. 문제에 대한 논의와 아이디어 창출을 시작한 후에는 참가자의 행동 규칙 준수 여부만 모니터링하면 됩니다.

의견과 제안의 수와 다양성이 많을수록 좋습니다. 문제의 범위가 더 넓어지고 가치 있는 아이디어가 나올 가능성도 더 커집니다. 아이디어 생성 단계(실제로는 브레인스토밍)의 지속 시간은 참가자 수와 활동에 따라 20~90분을 권장합니다.

표현된 아이디어는 하나의 귀중한 제안도 놓치지 않고 후속 체계화 가능성을 갖도록 테이프 레코더에 녹음됩니다.

4단계 - 아이디어의 체계화. 이 단계에서 문제 분석 그룹은 전문가로부터 받은 제안을 다음과 같은 순서로 체계화합니다.

a) 표현된 모든 아이디어의 목록이 작성됩니다.

b) 각 아이디어는 일반적으로 사용되는 용어로 공식화됩니다.

c) 중복되거나 보완적인 아이디어가 식별되어 하나의 포괄적인 아이디어로 결합됩니다.

d) 아이디어를 분류(그룹화)할 수 있는 특성이 결정됩니다.

e) 이러한 특성을 바탕으로 아이디어는 그룹으로 결합됩니다.

f) 각 그룹에서 아이디어는 보다 일반적인 것에서 구체적인 것으로 순서가 지정됩니다.

5단계 - 아이디어의 파괴(파괴). “파괴”란 아이디어 각각이 포괄적인 비판을 받을 때, 아이디어의 실제 타당성을 평가하기 위한 특별한 절차를 의미합니다. 마치 힘을 시험하는 것처럼. 이 단계에서는 전문가(브레인스토밍 참가자)가 변화합니다. 이것은 문제 해결 분야의 우수한 전문가로 구성된 20-25명의 새로운 그룹입니다. 이 단계의 핵심은 제안된 각 아이디어를 구현에 대한 장애물의 관점에서 고려하는 동시에 이러한 장애물이나 제한을 제거하는 반대 아이디어를 표현할 수 있다는 것입니다. 각각의 아이디어가 분석되고 비판될 때까지 파괴의 과정은 계속됩니다.

6단계 - 실제로 적용할 수 있는 아이디어 목록을 작성합니다. 이 단계에서 문제 분석 그룹이 다시 작업합니다. 그 작업은 다음과 같이 수행됩니다.

a) 제안된 대안, 해당 비판 및 반박, 실제 적용 가능성 평가에 대한 요약표가 작성됩니다.

b) 비현실적이고 실질적으로 적용할 수 없는 솔루션 대안은 삭제됩니다.

c) 가능한 대안의 최종 목록이 작성됩니다.

현재 집단 전문가 평가의 가장 일반적인 방법 중 하나는 델파이(Delphi) 방법이다.

델파이 방식. 이 방법의 장점은 개별 전문가의 개별 의견을 일관된 그룹 의견으로 일반화할 수 있다는 것입니다. 델파이 방법은 세 가지 구체적인 특징을 가지고 있습니다:

전문가의 익명성;

조정 가능한 피드백;

설문조사 결과의 통계 처리 및 그룹 응답 생성.

전문가의 익명성은 조사 중에 전문가 그룹의 참가자가 서로 알려지지 않고 조사 중 상호 작용이 완전히 배제된다는 사실에 있습니다. 이는 특수 설문지뿐만 아니라 컴퓨터와의 대화와 같은 기타 개별 질문 방법을 사용하여 달성됩니다.

여러 차례의 설문조사를 통해 규제된 피드백이 제공되며, 그 결과는 전문가에게 보고됩니다.

그룹 응답의 통계적 특징은 전문가 그룹이 다수의 의견을 바탕으로 솔루션을 추천한다는 것입니다. 그룹의 대부분의 구성원이 선택할 대안입니다.

예를 들어, 델파이 방법을 사용하여 복잡한 문제를 해결하기 위한 가능한 대안을 평가하고 가장 바람직한 대안을 선택하기 위한 검사가 수행됩니다. 이 경우 설문조사는 여러 차례(보통 4회) 진행되며, 각 라운드에서 전문가에게 이전 결과에 대한 정보를 제공하고 자신의 의견을 정당화하도록 요청하므로 개별 평가의 확산을 줄일 수 있습니다. 그러나 이것이 전문가가 누군가의 의견에 동의해야 한다는 의미는 아닙니다. 반면에 이러한 절차의 결과로 전문가는 "체면을 잃지" 않고 공개 없이 자신의 평가를 변경할 수 있습니다. 설문조사는 익명으로 진행됩니다. 각 설문조사 라운드에서 전문가는 사전 개발된 규모에 따라 비교되는 대안 매개변수(예: 구현 기간 또는 위험 수준)에 대한 정량적 평가를 제공합니다. 숫자 계열이 얻어지며 이는 다음과 같이 처리됩니다. 결과가 17개 등급(n1, n2, ..., n17)이라고 가정해 보겠습니다. 이 모든 등급은 내림차순으로 정렬됩니다. 이러한 계열의 중간 항인 n9를 중앙값이라고 합니다. 중앙값은 속성 값이 더 높은 등급과 낮은 등급의 개수가 동일하도록 계열을 나눕니다. 그런 다음 시리즈는 4개의 동일한 부분(사분위수)으로 나뉩니다. 중앙값에 인접한 중간 사분위수에는 가장 선호되는 대안이 포함되어 있으며 이를 고려합니다. 따라서 중앙값은 그룹 응답의 특성으로 사용되며, 사분위수 범위는 개별 추정치의 확산을 나타내는 지표입니다.

스크립팅 방법. 이 방법의 핵심은 전문가가 분석 중인 상황의 발전에 대한 시나리오를 작성하여 가능한 개발 추세를 결정하고 영향을 포함하여 특정 요인의 영향을 받을 수 있는 상태에 대한 그림을 형성하는 것입니다. 특정 경영 결정의 유무. 책임 있는 정치적 결정을 내리는 정치가, 회사 발전 전략을 선택하는 사업가, 군사 작전 과정을 분석하는 군 지도자, 근본적으로 새로운 대상의 토대를 마련하는 디자이너는 근본적으로 중요한 결정을 내릴 때 원칙적으로 다음을 시도합니다. 성공으로 이어지는 결정을 내리기 위해 사건 전개에 대한 가능한 시나리오를 예측합니다. 따라서 이 방법은 정치, 군사, 경제 등 다양한 활동 분야에서 전략적 결정을 개발하는 데 널리 사용되며 두 가지 주요 수정으로 구현됩니다.

합의 의견을 얻는 방법 - 여러 독립적인 전문가 그룹이 가능한 사건 전개에 대한 시나리오를 개발한 다음 델파이 방법에서 사용된 절차를 사용하여 합의된 시나리오를 개발합니다.

시나리오의 반복 조합 방법 - 전문가는 먼저 문제 상황 전개에 영향을 미치는 가장 중요한 요소를 식별하고 각 요소에 대해 해당 시나리오를 개발한 다음 이러한 시나리오가 점차 가까워지고 서로 조정되어 최종적으로 결합됩니다.

시나리오 구축은 엄격한 형식적 절차를 따르지 않는 창의적인 과정입니다. 각각의 특정 경우에 프로세스 다이어그램은 예측 대상, 정보 기술 및 수학적 모델의 가용성, 전문가 그룹 구성원의 개인적 자질 및 기타 요인에 따라 형성됩니다. 시나리오를 구성하는 과정은 고려 중인 상황의 전개와 모델 시스템에서 이러한 각 대안에 대한 후속 테스트를 위해 연구자들이 다양한 대안 가설을 제시하는 것으로 표현될 수 있습니다. 대안을 제안하는 것은 비공식적 지식, 경험, 과학적 직관, 전문가 지능이 주도적인 역할을 하는 순전히 창의적인 과정입니다. 전문가가 생성한 정보는 모델을 사용하여 수량화됩니다. 이 절차의 구현은 정성적 개념을 시스템 매개변수의 정량적 값으로 변환하는 문제와 관련이 있습니다. 예를 들어, 국가 최고 지도부의 정치적 과정이 제어 매개변수의 특정 값으로 어떻게 표현되는지, 즉 주 예산 분배, 세법, 은행 대출 할인율 가치, 수출입 관세 금액 등 이 문제를 해결하는 공식적인 방법은 말할 것도 없고 엄밀히 말하면 논리적인 방법은 없습니다. 하지만 때로는 수학적 최적화 방법을 사용할 수도 있습니다.

예측 프로세스는 일반적으로 다음을 포함하는 최종 문서 준비로 끝납니다.

예측의 목표와 목적;

예측 대상에 대한 간략한 설명, 기능 및 개발 메커니즘에 대한 가설, 채택된 가정 및 제한 시스템

향후 발생할 수 있는 문제 상황을 나타내는 개발된 시나리오 및 해당 개발 추세에 대한 자세한 설명

법원 방법. 이 방법은 법원 심리 절차를 사용하는 것을 기반으로 합니다. 동시에, 전문가 중 한 부분(논의된 대체 솔루션의 지지자)은 "방어" 역할을 하여 자신에게 유리한 모든 종류의 주장을 제시하고, 다른 부분(반대자)은 이에 반대하는 주장을 하는 "기소" 역할을 합니다. 전문가의 세 번째 부분인 "배심원단"은 배심원 역할을 하여 주장의 타당성을 평가하고 최종 결정을 내립니다.

전문가 평가(조정 및 통계 처리 절차를 고려하더라도)는 본질적으로 주관적이므로 이러한 방법을 사용할 때 누가 전문가로 간주되고 "좋은" 전문가를 선택하는 방법과 같은 매우 중요한 질문이 발생합니다. 아니면 전문가의 자질을 어떻게 평가할 것인가?

자가 테스트 질문

운영연구 방법은 어떤 절차로 구성되나요?

게임이론 모델은 어떤 상황에서 사용될 수 있나요?

선형 프로그래밍 모델을 사용하여 어떤 유형의 계산을 수행할 수 있습니까?

모델링 및 최적화 방법과 전문가 방법의 근본적인 차이점은 무엇입니까?

전문가 평가의 주요 방법을 설명하십시오.

브레인스토밍 방법의 본질은 무엇인가?

델파이 방법에는 시험의 어떤 특징이 내재되어 있습니까?

전문가의 자질 평가

전문가는 의사 결정자가 의사 결정을 내릴 때 고려하는 데 유용하다고 생각하는 평가 및 판단을 가진 전문가(전문가)입니다.

몇 가지 설명을 해보자. 당연히 초보 치료사와 세계적으로 유명한 심장 전문의의 의견은 환자의 상태 평가 수준과 다소 복잡한 상황에서의 치료 권장 사항 측면에서 비교할 수 없습니다. 그러나 환자에게 응급 치료가 필요하고 어떤 이유로든 높은 수준의 전문가를 초대할 수 없는 경우 자격이 없더라도 근처에 있는 사람이 결정을 내립니다. 이런 상황에서 전문가가 되는 것은 바로 그 사람이다.

따라서 전문가 위원회의 구성은 다음 사항에 따라 달라집니다.

구체적인 의사결정 상황

우수한 자격을 갖춘 전문가를 채용할 수 있는 시험 주최자의 능력;

전문가가 전문가 위원회의 업무에 참여할 수 있는 기회.

또한 현재 전문가의 자질을 평가하기 위해 일반적으로 인정되는 통일된 방법론이 없으므로 전문가의 전문적 수준에 대한 의견이 크게 다른 경우가 많습니다. 실제로 의사결정자는 후보자 전문가의 전문적 수준에 대한 의견을 형성하기 위해 노력하거나 이를 시험 구성을 위임받은 사람에게 맡깁니다. 따라서 시험을 조직하고 수행하는 능력과 경험이 없으면 상황을 분석하고 대상을 평가하는 것이 주요 업무인 독립적인 시험 센터, 정보 및 분석 센터 등의 서비스를 이용하는 것이 합리적입니다. 대체 솔루션을 검토하고 준비하고 평가합니다.

전문가의 자질을 평가할 때 전문가 커미션의 일부로 그의 전문 지식, 경험 및 작업 효율성을 고려할 필요가 있습니다. 전문가의 자질을 평가하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각 방법은 특정 사례에서 성공적으로 사용될 수 있습니다. 그들은 세 가지 주요 그룹으로 나뉩니다:

선험적으로;

사후;

시험.

선험적 방법은 이전 시험 참여 결과에 대한 정보를 사용하지 않는 전문가의 자질을 평가하는 방법이라고 합니다.

사후 방법은 이전 시험 참여 결과에 대한 정보를 기반으로 전문가의 자질을 평가하는 방법이라고 합니다.

테스트 방법은 특별한 테스트를 수행하는 것과 관련된 전문가의 자질을 평가하는 방법입니다.

전문가를 평가하는 선험적 방법. 이 그룹에는 우선 가장 일반적인 자기 평가 방법이 포함되어 있으며, 그 본질은 전문가가 자신의 자질을 평가한다는 것입니다. 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

점수 척도(3, 5, 10 또는 100점) 중 하나의 자존감;

그라데이션의 수치와 함께 질적 설명이 포함된 언어 숫자 척도를 사용한 자체 평가

전문가가 미리 개발된 척도의 질적 단계를 사용하여 자신의 지식과 경험을 구두로 평가하는 구두 척도의 자기 평가

전문가가 두 가지 주요 민간 기준을 사용하여 자신의 자질을 평가하는 차등 방법을 사용한 자체 평가: 이 분야의 주요 정보 출처(예: 특수 국내외 정기 간행물, 특허 정보, 주택 정보 등) 및 조사 대상에 대한 친숙도를 특성화하는 기준(예: 산업 특성, 특정 기업에 대한 지식, 제품 샘플에 대한 친숙도 등).

이 경우 전문가의 종합적인 자체 평가는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

Kk = (Ki + ß Kz) / 2,

여기서 Kk는 전문가의 포괄적인 자체 평가, Ki는 인식 계수(1분율), Kz는 문제에 대한 친숙도 계수, ß는 가중치 계수입니다.

지표 측정 및 척도 유형 문제는 다음 주제에서 더 자세히 논의됩니다.

자체 평가 방법의 정확성에는 다소 논란의 여지가 있습니다. 한편으로, 전문가 자신보다 더 나은 사람은 그가 소유한 지식과 경험의 총체성을 대표하지 않습니다. 반면에 사람은 자신의 능력을 평가할 때 가장 큰 실수를 저지릅니다.

전문가의 자질을 평가하는 선험적 방법의 또 다른 그룹에는 전문가가 서로를 평가한다고 가정하는 상호 평가 방법이 포함됩니다. 그 중 가장 일반적인 방법은 전문가 목록 방법이다. 사용절차는 다음과 같습니다. 각 전문가는 해당 분야에서 유능하다고 생각하는 전문가 목록을 작성합니다. 그런 다음 이러한 목록을 기반으로 전문가의 역량 계수가 계산됩니다. 이는 특정 전문가가 존재하는 목록 수와 컴파일된 목록의 총 수의 비율입니다.

전문가의 자질을 평가하는 선험적 방법에는 가장 일반적인 문서 또는 설문지 방법도 포함됩니다. 여기에서는 전문가의 특정 자질을 평가하기 위해 업무 경험, 학위, 직위, 직위, 출판물 수, 인용 색인 등과 같은 문서 증거가 있는 객관적인 특성을 사용하는 것이 제안됩니다. 이러한 객관적인 요소만으로는 특정 전문가 그룹의 작업에 대한 전문가 참여의 적합성과 유용성을 적절하게 평가하는 것이 불가능하다는 점을 명심해야 합니다.

사후 추정 방법. 이러한 방법에는 전문가의 자질을 평가할 때 이전 설문 조사 참여 결과를 사용하는 것이 포함됩니다. 그들의 도움으로 어느 정도 순응주의, 기회주의, 전문가 역량과 같은 자질을 확인할 수 있습니다. 특히 전문가의 역량 수준을 평가하기 위해 쌍 비교 방법을 사용할 수 있습니다. 그 본질은 전문가에게 비교된 평가 대상 쌍이 순차적으로 제시되고 각 쌍에서 자신의 관점에서 가장 선호하는 대상을 선택한다는 사실에 있습니다. 모든 쌍이 제시된 후 분석가는 평가 대상에 대한 전문가의 비교 선호도에 대한 정보를 갖게 됩니다. 이 경우 직접적인 비교에서 첫 번째 개체가 두 번째 개체보다 바람직하고 두 번째 개체가 세 번째 개체보다 선호되지만 동시에 세 번째 개체가 첫 번째 개체보다 선호되는 상황이 발생할 수 있습니다. , 즉. 명백한 모순이 발생합니다. 실제 실제로 그러한 모순(물론 더 긴 비교 사슬에서)은 그렇게 드물게 발생하지 않습니다. 당연히 전문가의 평가에서 모순이 적을수록 그의 역량은 더욱 타당해집니다.

사후적 방법에는 전문가 판단의 신뢰성을 평가하는 것도 포함됩니다. 이러한 신뢰성을 평가하는 기준으로 신뢰성 계수가 사용됩니다. 이는 전문가가 이후에 확인된 사건에 가장 큰 확률을 부여한 사례의 상대 빈도입니다. 이 방법을 사용하는 경우에는 전문가위원회의 신뢰도 계수의 평균값도 함께 계산하여 전문가의 개인별 계수와 비교하게 된다.

사후 추정의 또 다른 방법은 결과 그룹 추정에서 벗어나는 방법입니다. 이 방법은 편차 계수(Ko) 계산을 기반으로 합니다.

잉어 = Doi / Dmax,

여기서 Koi는 i번째 전문가 판단의 편차 계수, Doi는 i번째 전문가의 개별 평가와 결과 평가의 편차, Dmax는 결과 평가에서 전문가 평가의 최대 가능한 편차입니다.

전문가의 자질을 평가하는 테스트 방법. 그들의 본질은 주제 전문가가 이전에 준비된 작업을 실행하는 것입니다. 이러한 방법은 꽤 잘 알려져 있습니다. 다양한 활동 분야에서 전문가의 전문적 적합성을 결정하는 데 널리 사용됩니다. 이러한 방법의 장점은 전문가가 특정 전문 수준을 가지고 있는지 여부를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 전문가 위원회 작업에 생산적으로 참여하는 데 필요한 기술과 경험을 식별할 수 있다는 것입니다. 그러나 테스트 실험을 수행하려면 다음과 같은 중요한 규칙을 준수해야 한다는 점을 기억할 필요가 있습니다.

테스트는 전문가 평가의 특정 대상을 위해 특별히 개발되어야 합니다.

평가되는 매개변수의 실제 값(정답)은 테스트를 수행하는 분석 그룹에 알려져야 하지만 테스트 중인 전문가에게는 알려지지 않아야 합니다.

전문가가 제공한 평가의 정확성을 결정하기 위한 척도가 개발되어야 합니다.

실제 추정치를 무작위로 추측할 확률은 매우 작아야 합니다.

테스트 방법을 사용하면 전문가 평가의 재현성과 같은 전문가의 중요한 전문적 품질을 평가할 수 있습니다. 이를 위해 실제 시험 조건에 가깝게 여러 가지 테스트 실험이 수행됩니다. 이 경우, 그 사이의 시간 간격은 피험자가 이전 결과를 잊어버릴 시간을 가질 만큼 충분해야 합니다. 그런 다음 얻은 추정치를 서로 비교합니다. 보다 안정적인(재현 가능한) 전문가 평가는 그의 전문적 능력과 전문가 위원회 참여에 대한 적합성이 더 높다는 것을 나타냅니다.

관련 정보.

주제: 의사 결정을 위한 전문가 방법 옵션 번호 10

유형: 테스트 | 크기: 219.82K | 다운로드 수: 370 | 23:39에 2013년 4월 25일 추가됨 | 평가: +3 | 더 많은 테스트

대학 : 금융 대학

연도 및 도시: 우파 2013

옵션 10

전문가 의사결정 방법

전문가 평가 방법은 전문 전문가와 함께 업무를 구성하고 전문가 의견을 처리하는 방법입니다. 이러한 의견은 일반적으로 부분적으로는 정량적으로, 부분적으로는 정성적으로 표현됩니다. 전문가 연구는 의사결정자의 의사결정을 위한 정보 준비를 목적으로 수행됩니다(의사결정자는 의사결정자임을 기억하십시오). 전문가 평가 방법을 사용하여 작업을 수행하기 위해 의사 결정자를 대신하여 (공식적으로 또는 본질적으로) 전문가위원회 (EC)로 통합 된 전문가 활동을 조직하는 실무 그룹 (WP로 약칭)이 생성됩니다. ).

전문가 평가는 개별적이고 집단적인 평가입니다. 예를 들어, 선생님은 혼자서 학생에게 점수를 주고, 의사는 환자에게 진단을 내립니다. 그러나 어려운 질병의 경우 또는 열악한 학업으로 인한 학생 퇴학 위협의 경우 의사 심포지엄 또는 교사위원회와 같은 집단적 의견으로 전환됩니다.

전문가 평가의 또 다른 간단한 예는 KVN의 숫자 평가입니다. 각 심사위원은 자신의 점수로 합판을 올리고 기술 작업자는 산술 평균 점수를 계산하며 이는 심사위원의 집단적 의견으로 발표됩니다(측정 이론의 관점에서 이러한 접근 방식이 올바르지 않음을 아래에서 확인하겠습니다). ).

전문가 판단은 선택 시 종종 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

일련의 여러 샘플로 출시될 기술 장치의 한 버전,

많은 지원자들의 우주 비행사 그룹,

대량의 응용 프로그램에서 자금을 조달하기 위한 일련의 연구 프로젝트,

희망하는 많은 분들 중 환경대출을 받으시는 분들,

제시된 프로젝트 중에서 시행을 위한 투자 프로젝트를 선택할 때 등

전문가 평가를 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 어떤 경우에는 각 전문가와 별도로 작업하며, 전문가가 누구인지조차 모르기 때문에 당국에 관계없이 자신의 의견을 표현합니다. 다른 곳에서는 전문가들이 모여 의사결정자들을 위한 자료를 준비하고, 전문가들이 서로 문제를 논의하고, 서로에게서 배우고, 잘못된 의견은 폐기합니다. 일부 방법에서는 전문가 수가 고정되어 있어 의견의 일관성을 확인한 후 평균을 내는 통계적 방법을 통해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 다른 곳에서는 심사 과정에서 전문가의 수가 증가합니다.

매우 수학적이며 전산화된 방법을 포함하여 전문가 응답을 처리하는 방법도 적지 않습니다. 그 중 다수는 숫자가 아닌 개체의 통계 성과와 응용 통계의 기타 현대적인 방법을 기반으로 합니다.

전문가 평가의 가장 유명한 방법 중 하나는 "델파이(Delphi)" 방법입니다(미래를 예측하는 능력으로 유명했던 고대 그리스 도시 델파이의 이름을 따서 명명됨). 이 방법에는 조정자(예측자)와 전문가 그룹이 참여합니다. 모든 연락처는 코디네이터를 거치기 때문에 전문가 중 누구도 이 그룹에 누가 있는지 알지 못합니다.

델파이 방식의 주요 특징은 다음과 같습니다.

전문가 간의 개인적인 접촉과 집단 토론을 완전히 거부합니다.

전문가 인터뷰를 위한 다단계 절차;

평가, 논증, 비판의 익명성을 유지하면서 각 설문조사 후에 전문가 간 정보 교환을 포함하여 정보를 제공합니다.

코디네이터의 요청에 따른 전문가 답변의 정당성.

Delphi 절차는 라운드가 끝날 때마다 전문가의 의견이 수렴되고 평가의 사분위수 범위가 감소하기 때문에 수렴적입니다.

델파이 방법에는 여러 가지 단점이 있습니다.

참가자의 역량 수준이 충분하지 않을 수 있습니다.

익명성을 유지하면 정보의 신뢰성과 설문 조사 참가자의 책임이 줄어듭니다.

질문 해석의 모호함으로 인해 설문조사 참가자 간의 잘못된 동의가 발생할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 델파이 방법은 전문가 평가의 가장 유망한 형태 중 하나입니다.

전문가 평가의 주류에서 다소 벗어나는 것은 주로 전문가 예측에 사용되는 시나리오 방법입니다. 시나리오 전문가 예측 기술의 주요 아이디어를 고려해 봅시다. 일반적인 예측과 마찬가지로 환경적 또는 사회경제적 예측은 어느 정도 안정된 조건에서만 성공할 수 있습니다. 그러나 당국, 개인, 기타 사건의 결정에 따라 조건이 바뀌고 사건은 이전에 예상했던 것과 다르게 전개됩니다. 1996년 대통령 선거의 첫 번째 라운드 이후 사건의 추가 전개는 시나리오 측면에서만 논의될 수 있다는 것이 매우 분명합니다. 즉, B.N이 두 번째 라운드에서 승리할 경우입니다. Yeltsin, 그러면 G.A.가 이기면 이런 일이 일어날 것입니다. Zyuganov, 그러면 사건은 이리저리 진행될 것입니다.

시나리오 방식은 사회경제적, 환경적 분야에서만 필요한 것이 아니다. 예를 들어, 화학 및 기술 프로젝트의 위험 분석을 위한 방법론, 소프트웨어 및 정보 지원을 개발할 때 독성 화학물질 누출과 관련된 사고 시나리오의 상세한 카탈로그를 작성하는 것이 필요합니다. 이러한 각 시나리오는 개별적인 원인, 전개, 결과 및 예방 기능을 갖춘 고유한 유형의 사고를 설명합니다.

시나리오 방법을 적용할 때 다음 두 단계의 조사를 수행해야 합니다.

포괄적이지만 관리 가능한 시나리오 세트 구축

연구자가 관심을 갖는 질문에 대한 답변을 얻기 위해 각 특정 시나리오 내에서 예측합니다.

각 단계는 부분적으로만 공식화되었습니다. 추론의 상당 부분은 사회 경제적 및 인문 과학의 관례와 마찬가지로 질적 수준에서 수행됩니다.

일련의 시나리오가 표시되어야 합니다. 우리는 외계인의 도착, 소행성의 추락, 이전에 알려지지 않은 질병의 대규모 전염병 등 다양한 예상치 못한 사건을 배제해야 합니다. 일련의 시나리오를 생성하는 것 자체가 전문가 연구의 주제입니다. 또한 전문가는 특정 시나리오가 발생할 가능성을 평가할 수 있습니다.

연구자가 관심 있는 질문에 대한 답변을 얻기 위해 각 특정 시나리오 내에서 예측하는 것도 위에서 설명한 예측 방법론에 따라 수행됩니다. 안정적인 조건에서는 시계열 예측을 위한 통계적 방법을 적용할 수 있습니다. 그러나 이는 전문가의 도움을 받은 분석이 선행되며, 종종 구두 수준에서의 예측으로 충분하며(연구자와 의사결정자가 관심 있는 결론을 얻기에) 정량적 설명이 필요하지 않습니다.

알려진 바와 같이, 예측 조사 결과 분석을 포함하여 상황 분석(상황 분석)을 기반으로 결정을 내릴 때 다양한 기준에 따라 진행할 수 있습니다. 따라서 상황이 최악, 최선 또는 평균(어떤 의미에서는) 방식으로 나타날 것이라는 사실에 집중할 수 있습니다. 모든 시나리오 등에서 허용 가능한 최소한의 유용한 결과를 제공하는 조치를 간략하게 설명할 수 있습니다.

전문가 평가의 또 다른 옵션은 브레인스토밍입니다. 그것은 전문가 회의로 구성되며, 연설에는 하나의 주제가 있지만 매우 중요한 제한이 있습니다. 다른 사람의 제안을 비판할 수는 없습니다. 아이디어를 발전시키고 아이디어를 표현할 수 있지만 비판할 수는 없습니다. 회의 중에 전문가들은 서로를 '감염'시키며 점점 더 터무니없는 아이디어를 표현합니다. 약 2시간 후 테이프 레코더나 비디오 카메라에 녹화된 회의가 끝나고 브레인스토밍의 두 번째 단계인 표현된 아이디어 분석이 시작됩니다. 일반적으로 100개의 아이디어 중 30개는 추가 개발이 필요하고 5~6개 중 응용 프로젝트를 공식화할 수 있으며 2~3개는 궁극적으로 이익, 환경 안전성 향상, 자연 환경 개선 등 유용한 효과를 가져옵니다. 더욱이, 아이디어의 해석은 창의적인 과정입니다. 예를 들어, 어뢰 공격으로부터 선박을 보호할 수 있는 가능성을 논의할 때 다음과 같은 아이디어가 제시되었습니다. "수병을 옆에 정렬하고 어뢰를 날려 항로를 변경합니다." 개발 후, 이 아이디어는 어뢰를 경로에서 벗어나게 하는 파도를 생성하는 특수 장치의 개발로 이어졌습니다.

전문가 설문조사의 주요 단계.

전문가 연구의 개별 단계를 더 자세히 살펴보겠습니다. 경험에서 알 수 있듯이, 그러한 연구의 주최자인 관리자의 관점에서 전문가 설문조사를 수행하는 다음 단계를 구별하는 것이 좋습니다.

1) 의사 결정자(DM)가 전문가 설문 조사를 실시하고 목표를 수립할 필요성을 결정합니다. 따라서 이니셔티브는 경영진에서 나와야 하며 이는 조직 및 재정 문제의 성공적인 해결을 더욱 보장합니다. 분명히 초기 자극은 직원 중 한 사람의 메모나 회의에서의 토론을 통해 주어질 수 있지만 작업의 실제 시작은 의사 결정자의 결정입니다.

2) RG로 약칭되는 실무그룹 주요 구성의 의사결정권자를 선택하고 임명합니다(일반적으로 과학 감독관 및 비서). 동시에 과학 감독관은 전문 연구 전체를 조직하고 수행할 책임이 있으며, 수집된 자료를 분석하고 전문가 위원회의 결론을 공식화할 책임이 있습니다. 그는 전문가 팀을 구성하고 각 전문가(의사결정자 또는 그의 대리인과 함께)에게 임무를 부여하는 데 참여합니다. 그 자신은 높은 자격을 갖춘 전문가이며 다른 전문가들로부터 전문가 위원회의 공식 및 비공식 리더로 인정받고 있습니다. 비서의 임무는 전문가 설문조사의 문서를 유지하고 조직의 문제를 해결하는 것입니다.

3) 실무 그룹 개발(보다 정확하게는 주요 직원, 주로 과학 감독관 및 비서) 및 전문가 조사 수행에 대한 위임 사항에 대한 의사 결정자의 승인. 이 단계에서는 시간, 재정적, 인력, 물질적, 조직적 지원 측면에서 전문가 설문조사 실시 결정이 명확해집니다. 특히 WG에는 분석, 계량경제학(방법 전문가), 컴퓨터, 전문가(예: 면접관)와의 작업, 조직 등 다양한 전문가 그룹이 실무 그룹이 구성되어 있습니다. 이러한 모든 직위가 의사결정자의 승인을 받는 것이 성공을 위해 매우 중요합니다.

4) WG 분석 그룹은 전문가 의견(평가)을 수집하고 분석하기 위한 세부 시나리오(예: 규정)를 개발합니다. 시나리오에는 우선 전문가로부터 받을 특정 유형의 정보(예: 단어)가 포함됩니다. , 조건부 그라데이션, 숫자, 순위, 파티션 또는 숫자가 아닌 성격의 기타 유형의 개체). 예를 들어, 전문가들은 미리 작성된 여러 질문에 답하면서 자유롭게 발언하도록 요청받는 경우가 많습니다. 또한 각 지점에서 여러 단계 중 하나를 선택하여 공식 카드를 작성해야 합니다. 스크립트에는 수집된 정보를 분석하기 위한 특정 방법도 포함되어야 합니다. 예를 들어 Kemeny 중앙값 계산, Lucians의 통계 분석, 숫자가 아닌 개체에 대한 다른 통계 방법 사용 및 기타 응용 통계 섹션(이러한 방법 중 일부는 아래에서 설명됩니다). 이 작업은 RG의 계량경제학 및 컴퓨터 그룹에 속합니다. 전통적인 실수는 먼저 정보를 수집한 다음 그 정보로 무엇을 해야 할지 생각하는 것입니다. 결과적으로 슬픈 경험에서 알 수 있듯이 정보의 1-2 % 이하가 사용됩니다.

5) 역량에 따라 전문가를 선정합니다. 이 단계에서 WG는 가능한 전문가 목록을 작성하고 계획된 연구에 대한 적합성을 평가합니다.

6) 전문가 위원회의 구성. 이 단계에서 WG는 전문가와 협상하고 전문가 위원회(약어로 EC)에서 활동하기 위한 동의를 얻습니다. WG가 파악한 전문가 중 일부는 전문위원회에 가입할 수 없거나(질병, 휴가, 출장 등) 어떤 이유로든 거부할 수 있습니다(고용, 계약조건 등). 의사결정자는 전문가 위원회의 구성을 승인하며, 실무그룹의 제안에 일부 전문가를 삭제하거나 추가할 수도 있습니다. 전문가와 업무 조건 및 지불에 관한 계약이 체결됩니다.

7) 전문가 정보 수집을 수행하기 전에 종종 RG에 포함된 그룹 중 하나인 면접관 모집 및 교육이 수행됩니다.

8) 스크립트에 포함된 방법을 사용하여 전문가 정보의 컴퓨터 분석. 일반적으로 컴퓨터에 정보를 입력하는 것이 선행됩니다.

9) 시나리오에 따라 여러 라운드의 전문가 절차를 적용할 때 이전 두 단계를 반복합니다.

10) 전문가 의견의 최종 분석, WG 분석 그룹에서 얻은 결과 해석 및 의사 결정자를 위한 최종 EC 문서 준비.

11) EC 최종 문서 의사결정자의 승인, 전문가 연구 수행에 관한 WG의 과학 및 재무 보고서 준비 및 승인, 전문가에 대한 인건비 지불을 포함하여 WG 활동의 공식 종료 WG 직원, EC 및 WG의 활동을 공식적으로 종료(해산)합니다.

작업 2.

이 회사는 널리 인기 있는 두 가지 청량음료인 레모네이드와 토닉을 생산합니다. 회사는 생산될 모든 제품을 판매할 수 있습니다. 그러나 생산량은 주성분의 수량과 사용 가능한 장비의 생산 능력에 따라 제한됩니다. '레모네이드' 1리터를 생산하려면 0.02시간의 장비 가동이 필요하고, '토닉' 1리터를 생산하려면 0.04시간이 필요하다. 특수원료의 소모량은 '레모네이드' 1리터당 0.01kg, 0.04kg이다. 각각 "토닉". 매일 회사는 24시간의 장비 작동 시간과 16kg의 특수 재료를 처분할 수 있습니다. 회사의 이익은 0.1den입니다. 단위 1 리터의 "레모네이드"와 0.3 덴. 단위 토닉 1리터당. 회사의 목표가 일일 생산량을 최대화하는 것이라면 각 제품 유형을 매일 얼마나 생산해야 합니까?

문제의 경제적이고 수학적 모델을 구성하고, 해당 요소에 대해 필요한 설명을 제공하고, 그래픽 방법을 사용하여 솔루션을 얻습니다. 문제를 최소한으로 해결하면 어떻게 됩니까? 그리고 그 이유는 무엇입니까?

해결책

다음 표기법을 소개하겠습니다.

x 1 - 첫 번째 음료 "레모네이드"의 양

x 2 - 두 번째 음료 "토닉"의 양

따라서 "레모네이드" 1리터의 가격은 0.1 x 1(덴 단위)이고, "토닉" 1리터의 가격은 0.3 x 2(덴 단위)입니다. 왜냐하면 이익을 극대화해야 한다면 다음과 같은 목적 함수를 얻습니다.

최대 에프(x 1, x 2) = 0.1 x 1 + 0.3 x 2.

작업 제약 조건의 형식은 다음과 같습니다.

0.02x1 + 0.04x2 24;

0.01x1 + 0.04x2 16;

문제의 제약 조건에 해당하는 직선을 만들어 보겠습니다. 첫 번째 직선의 형식은 0.02x 1 + 0.04 x 2 = 24이고 해는 점 (1200;0)과 (0;600)입니다. 두 번째 직선의 형태는 0.01x 1 + 0.04 x 2 = 16이고 해는 점 (1600;0)과 (0;400)입니다.

ZLP 제약 조건 시스템의 각 부등식에 대한 해는 경계선을 포함하고 경계선의 한 쪽에 위치하는 반평면입니다. 각각이 시스템의 해당 부등식에 의해 결정되는 반평면의 교차점을 실현 가능한 해 영역이라고 합니다.

쌀. 1 실행 가능한 솔루션 범위

그림 1에서는 허용 가능한 값의 영역이 회색으로 표시되어 있습니다. 최적을 향한 움직임을 결정하기 위해 그라데이션 벡터를 구성합니다. 함수를 최대화할 때 그래디언트 벡터 방향으로 이동합니다.

연립방정식 풀기

0.02 x 1 + 0.04 x 2 = 24;

0.01 x 1 + 0.04 x 2 = 16.

x 1 = 800, x 2 = 200임을 알 수 있습니다.

최대 에프(x 1, x 2) = 0.1 800 + 0.3 200 = 140 (밀도 단위)

답: 800리터를 생산하면 이익이 최대가 됩니다. "레모네이드"와 200 l. 매일 "토닉"(x 1 = 800, x 2 = 200), 이는 140den의 이익을 보장합니다. 단위 문제가 몇 분 동안 해결되면 에프(분)= , 즉 최종 최적해가 없기 때문입니다. 허용되는 값의 범위는 아래에서 제한되지 않습니다.

문제 3

한 엔지니어링 회사에서는 승용차 생산을 위해 매월 250개의 ST-221 스타터가 필요합니다. 주문 비용은 500 루블, 보관 비용은 20 루블입니다. 1년에 한 부분씩. 주문시 배송은 3일정도 소요됩니다. 회사는 1년에 300일을 운영합니다. 해당 연도의 최적 주문 수량, 배송 기간, 주문 지점, 재고 관리 비용을 결정합니다.

해결책:

1. 엑셀 프로그램을 실행합니다.

2. 데이터를 입력합니다.

• B2 셀에 300(연간 일수)을 입력합니다.
• 셀 C4에서 연간 수요량은 3000(250 * 12)입니다.
• 셀 E4에서 - 주문 비용은 500 루블입니다.
• 셀 G4에서 - 보관 비용은 20루블입니다.

3. 최적의 주문 규모 찾기

• C4 셀에 =ROOT(2*C4*E4/G6) 수식을 입력합니다(그림 5).

그림 5. 최적 주문 수량

4. 배송기간 N을 찾아보세요.

• F17 셀에 =C24/F10 수식을 입력합니다.

5. 주문점을 찾기 위해서는 먼저 일일 평균 수요를 구해야 합니다.

• D21 셀에 =C4/B2 수식을 입력합니다. 다음으로 주문 지점을 찾습니다.
• D24 셀에 =D21*3 수식을 입력합니다.

6. 해당 연도의 최소 재고관리 비용을 구합니다.

• F26 셀에 =ROOT(2*C4*E4*G6) 수식을 입력합니다(그림 6).

그림 6. 최소 비용

7. 해결책 발견(그림 7)

그림 7. 일반적인 솔루션.

따라서 연간 재고 관리의 최소 비용은 7,746 루블입니다.

문제 4

조직의 회계 부서에서는 어떤 날에는 두 명의 회계사가 직원과 직접 협력합니다.직원이 회계 부서에 들어가는 경우서류 작성(위임장, 비용 보고서 등), 두 회계사가 이전에 지원한 직원에 대한 서비스를 제공하느라 바쁠 때 그는 서비스를 기대하지 않고 회계 부서를 떠납니다. 통계 분석에 따르면 1시간 이내에 회계 부서에 연락하는 직원의 평균 수는 엘 - 10 ; 회계사가 문서 준비에 소비하는 평균 시간은 Tavg min입니다. - 12.

실패한 CMO로서 이 회계 부서의 업무의 주요 특징을 평가하십시오(작업 시간의 비생산적인 손실을 허용하지 말라는 경영진의 지시!). 직원에게 서비스를 제공할 확률이 85%보다 크려면 직원과 함께 할당된 날짜에 회계 부서에서 몇 명의 회계사가 근무해야 합니까?

1. 엑셀을 실행하세요.

• 셀 C2에 강도 λ = 10을 입력합니다. D2 - 하중 α = 2이고 셀 F2 - 강도 μ = 5(10/2=5)입니다.
• 우리는 그림과 같이 테이블을 구성합니다. 8.

쌀. 8. 데이터 입력

2. 채널의 합을 구합니다.

• C5 셀에 =1+G2 수식을 입력합니다.
• 셀 C6에 =C5+$G$2^B6/FACTOR(B6) 수식을 입력하고 C14까지 확장합니다(그림 9).

쌀. 9. 채널의 합

3. 서비스 확률 p0를 구합니다.
. 셀 D5에 수식 =C5^-1을 입력하고 D14에 복사합니다(그림 10).

쌀. 10. 서비스 확률

4. rotk 실패 확률을 찾으십시오.
. E5 셀에 =D5*$G$2^B5/FACT(B5) 수식을 입력하고 E14에 복사합니다(그림 11).

그림 11. 실패 확률

5. 상대(B) 및 절대(A) 처리량 계산을 찾습니다. 점유된 채널의 평균 수 M(n=2)(그림 12).

쌀. 12. 데이터 입력

• 상대(V) 처리량 계산: =1- C21
• 절대(A) 처리량 계산: = C2 * C17
• 평균 점유 채널 수 M: =D17/E2

우리는 테이블을 얻습니다 (그림 13)

그림 13. 상대 및 절대 처리량과 평균 점유 채널 수 계산

6. 서비스 실패 확률 다이어그램을 구성합니다.

• 버튼에 커서가 있음 끼워 넣다.선택하다 모든 유형의 차트.
• 클릭 점(그림 14).

쌀. 14. 실패 확률 산점도

따라서 직원에게 서비스를 제공할 확률을 85% 이상으로 높이려면 직원과 함께 할당된 날짜에 회계 부서에서 7명의 회계사가 근무해야 합니다.

문제 5

통계 분석에 따르면 미용실의 고객 서비스 기간에 대한 확률 변수 X는 다음과 같습니다. 매개변수가 있는 지수 분포 법칙 μ = 1.2, 단위 시간당 도착하는 클라이언트 수(r.v. U) - 매개변수를 사용한 포아송의 법칙엘 = 2,5. 수단으로 받기중에스Excel 15 구현 r.v. R.V.의 X 및 15가지 실현. 유.

1. 셀 D1 - 2.5, 셀 F1 - 1.2 및 셀 C2에 매개변수를 입력하고 테스트 횟수는 15입니다.

2. 0부터 1까지의 범위에서 균등분포를 갖는 난수를 찾아보세요.

• $C$3 셀에 = RAND() 수식을 입력하고 $로 늘립니다. Q$3.
• C4 셀에 다음 수식을 입력합니다:=(-1/$D$1)*LN(C3)
• 누적적으로(6번째 줄) 시간 축에 시간이 기록됩니다.
• C7 및 C9 셀의 서비스 시간을 얻으려면 =60*(-1/$F$1)*LN(RAND()) 수식을 작성합니다.
• =C6+C7 공식을 사용하여 작업 종료 시간을 찾습니다.

3. 다음으로 테이블을 복사하여 특수 삽입.서비스 종료 시간과 요청 접수 시간을 지속적으로 비교합니다. 서비스 요청이 수락되면 0으로 설정하고, 거부되면 1로 설정한다(그림 15).

쌀. 15. 통계분석

따라서 실패 카운터에 따라 $C$22:$Q$22 셀에 12개의 실패가 기록되었습니다. 즉, N = 15인 주어진 QS에서 실패 확률의 통계적 추정치는 (12/15) = 0.8과 같습니다.

서지:

1. Garmash A.N., Orlova I.V. 경영의 수학적 방법: 교과서, - M.: 대학 교과서, 2012.

2. Orlova I.V., Polovnikov V.A. 경제적이고 수학적 방법과 모델: 컴퓨터 모델링 교과서. - M.: VZFEI, 대학 교과서, 2012.

3. Fedoseev V.V., Garmash A.N., Orlova I.V. 경제수학적 방법과 응용모델: 학사를 위한 교과서. 3판, 개정됨. 및 추가 - M.: Yurayt Publishing House, 2012.

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선택이 어려운 상황에서는 의사결정자가 필요한 모든 정보나 경험을 갖고 있지 않을 수 있으며, 이는 잘못된 결정을 내릴 위험을 증가시킵니다. 또한, 많은 문제들은 구조가 허술하고, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 불확실성을 “제거”하는 것이 필요하며, 이를 위해서는 추가적인 정보가 필요합니다. 정보를 얻는 데 가능한 기술 중 하나는 검사와 그에 사용되는 방법입니다. 의사 결정 과정에서 전문 기술을 사용하는 것은 주로 목표 정의, 상황 발전을 위한 시나리오 개발, 대안 생성, 등급 결정, 평가 시스템 형성(기준, 척도, 가장 많은 것을 선택하기 위한 규칙)의 경우에 권장됩니다. 선호하는 대안), 전문가 예측(결과 결정 평가).

전문가 의사결정 방법의 핵심은 전문가로부터 제기된 질문에 대한 답변을 얻는 것입니다. 넓은 의미에서 전문가는 주어진 주제 분야에서 가장 유능한 판단을 내리는 고도로 자격을 갖춘 전문가입니다. 전문가들의 일반화된 의견이 문제의 해결책으로 받아들여진다.

가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

수수료 방식전문가 간 합의를 도출하기 위해 논의 중인 문제에 대한 공개 토론으로 구성됩니다. 집단의견은 공개투표 또는 비밀투표를 통해 결정된다. 어떤 경우에는 투표에 의존하지 않고 토론 중에 결과 의견을 공개합니다. 이 방법의 장점: 전문가 평가의 근거를 논의하고 피드백을 통해 전문가의 인식을 높일 수 있습니다. 전문가는 받은 정보의 영향을 받아 초기 관점을 변경할 수 있습니다. 그러나 커미션 방법에는 단점도 있습니다. 익명성이 부족하여 적합성이 발생할 수 있습니다. 토론은 가장 권위 있는 전문가들 사이의 논쟁의 성격을 띠는 경우가 많습니다. 종종 그들의 역량과 일치하지 않는 전문가의 다양한 활동; 성명의 공개는 때때로 일부 전문가가 이전에 표현된 의견에서 벗어나는 것을 꺼리는 것과 결합되지만 변경될 수 있습니다.

법원 방식에 따른 전문성재판과 어느 정도 유사한 점이 특징입니다. 전문가의 구성은 두 그룹으로 나뉜다. 한 사람은 고려 중인 대안의 지지자로 선언되고 방어 역할을 합니다. 또 다른 그룹은 반대자로 선언되고 부정적인 측면을 식별하려고 시도합니다. 시험 과정을 규제하고 최종 결정을 내리는 제3자도 있습니다.

일반적인 시험 방법 중 하나는 "브레인스토밍" 또는 "브레인스토밍" 방법. 주요 초점은 새로운 아이디어를 식별하는 것입니다. 이를 위해 시험 주최자는 아이디어 생성(선의, 지원)에 가장 도움이 되는 분위기를 조성하여 전문가가 불필요한 제약을 받지 않도록 합니다. 논의되는 문제는 명확하게 공식화되어야합니다.

"브레인 스토밍"방법은 특정 문제 해결에 대한 전문가의 의견을 (특별 회의에서) 공개적으로 표현하는 것이 특징입니다. 이 경우 두 가지 조건이 충족되어야 합니다. 첫째, 다른 사람의 진술에 대한 비판은 금지됩니다. 둘째, 즉각적인 가치나 가능한 구현을 고려하지 않고 이 문제를 해결하기 위한 아이디어를 표현하는 것이 제안됩니다. 표현된 모든 아이디어는 기록되고 토론 후 세부적으로 해결됩니다. 동시에 제안된 각 제안의 합리적인 점을 식별하고 이를 일반화하여 솔루션을 공식화합니다. 이 방법의 장점은 상대적으로 짧은 시간 내에 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이 방법을 사용하는 프레임워크 내에서 정량적으로 공식화된 파레토 원리를 적용할 수 있습니다. 즉, 전체 모집단에서 20 대 80의 비율로 아이디어를 등록한 후, 참석한 각자는 자신의 관점에서 가장 주목할만한 아이디어 중 20%를 선택합니다. 이 선택도 고정되어 있습니다. 다음으로, 가장 많은 점수를 얻은 것(참석자들이 더 자주 선택함)이 문제 해결을 위한 주요 아이디어로 선택됩니다. 브레인스토밍 방법에서는 토론을 적절한 방향으로 이끄는 중요한 역할이 시험 책임자에게 있습니다. 그러나 관리자가 자신의 관점에서 유망한 아이디어만을 강조하려고 한다면 검토 결과는 그다지 중요하지 않은 것으로 드러납니다.

델파이 방법, p Helmer와 Delky가 개발한 시험을 실시하는 주요 시험 중 하나이며 다양한 수정 사항이 있습니다. 오늘날 이 방법은 본질적으로 전문가 절차 구성과 전문가 평가 획득 형식에 대한 공통 요구 사항으로 통합된 방법 그룹입니다. 이는 한편으로는 절차의 익명성을 통해 달성되는 전문가 위원회의 가장 생산적인 작업을 보장하는 조건을 제공하고, 다른 한편으로는 심사 주제에 대한 정보를 보완할 수 있는 기회를 제공합니다.

델파이법을 이용한 시험은 4회에 걸쳐 진행됩니다. 1차에서는 전문가에게 시험의 목적을 알리고 문제를 구성하며, 이에 대한 답변이 시험의 주요 내용이 됩니다. 2차에서는 전문가 위원회의 평균 평가와 '극단적' 관점을 표현한 전문가들의 정당성 등이 제시된다. 세 번째와 네 번째 라운드도 두 번째 라운드와 다르지 않습니다. 델파이 방법의 특징은 라운드마다 전문가 평가의 분산이 감소하고 일관성이 증가한다는 것입니다. 그러나 때로는 서로 다른 관점의 양극화가 존재하는데, 이는 서로 다른 과학 학교의 전문가와 서로 다른 프로필의 전문가 사이의 존재로 설명될 수 있습니다.

예측 그래프 방법.예측의 품질은 올바르게 조직된 조사와 결과 처리에 달려 있습니다. 예측에 사용되는 복잡한 시스템을 조사하는 잘 알려진 방법은 예측 그래프 방법입니다. 여기에는 여러 단계가 포함됩니다. 그것의 중앙 위치는 예측 그래프의 형성으로 채워집니다. 첫 번째 라운드에서는 최종 목표를 달성하는 데 필요한 중간 목표의 예비 목록이 작성됩니다. 전문가는 자신이 나타내는 각각의 중간 및 최종 목표의 실현 가능성을 평가할 수 있는 전문가를 나타냅니다. 2라운드에서는 더 이상 최종 목표가 분석되지 않고, 1라운드에서 전문가들이 공식화한 중간 목표가 분석된다. 두 번째 라운드의 전문가는 첫 번째 라운드에서 수립된 목표를 조정할 권리가 있습니다. 이후의 시험은 2차 시험과 유사합니다. 추가적인 연구와 개발이 필요하지 않은 목표 수준에 도달하면 절차가 종료됩니다.

스크립팅 방법. 시나리오를 사용하면 일정 수준의 신뢰성을 바탕으로 사건 전개의 가능한 추세, 기존 요소 간의 관계를 식별하고 상황이 특정 영향의 영향을 받을 수 있는 상태에 대한 그림을 형성할 수 있습니다. 이러한 시나리오의 개발은 관리 옵션 또는 불리한 개발과 관련된 잠재적 위험을 적시에 인식하는 데 도움이 됩니다.

특수 컴퓨터 프로그램과 난수 센서를 사용하여 불가능한 상황을 제거함으로써 분석 및 대안 시나리오의 지평이 확장됩니다.

어려운 선택 상황에서는 의사결정자가 필요한 모든 정보나 경험을 갖고 있지 않을 수 있으며, 이는 잘못된 결정을 내릴 위험을 증가시킵니다. 또한 해결해야 할 많은 문제는 정량적 분석을 완전히 또는 부분적으로 수행할 수 없으므로 모델링 방법을 사용할 수 없습니다. 이런 경우에는 전문적인 기술이 큰 효과를 가져온다.

의사 결정 과정에서 전문 기술을 사용하는 것은 주로 다음과 같은 경우에 권장됩니다.

목표 설정.가장 중요하고 전략적인 결정을 내릴 때 의사결정자가 달성하고자 하는 목표를 정확하게 결정하고 공식화하는 것이 매우 중요합니다. 복잡한 상황에 대해서는 목표 시스템의 계층적 구조를 결정할 수 있는 '골 트리(goal tree)' 방식을 개발·적용했다.

전문가 예측.결정을 내릴 때 예상되는 상황 전개 추세와 고려 중인 대안 구현 결과를 결정하고 평가해야 하는 경우가 많습니다.

상황 전개를 위한 시나리오 개발.솔루션을 개발할 때 상황에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고 가능한 변화의 역학을 결정하는 것이 필요합니다.

대안 생성.이전에 인식되지 않은 새로운 문제가 발생하는 경우 이를 해결하기 위한 기성 옵션이 없습니다. 그것들을 찾아서 공식화해야합니다.

평가 시스템의 형성.대체 솔루션 옵션을 비교 평가하고 설정된 목표 달성 정도를 평가하려면 다음을 포함하는 평가 시스템이 필요합니다.

평가 대상을 특징짓는 기준;

각 기준을 측정하는 척도;

가장 바람직한 대안을 선택하는 규칙.

집단적 결정 내리기 -이는 검토 결과, 다양한 관점의 조정, 타협점 탐색 등을 고려한 대체 솔루션에 대한 공개 토론입니다.

전문가 의사결정 방법의 핵심은 전문가로부터 제기된 질문에 대한 답변을 얻는 것입니다. 오류와 주관적 요인의 영향을 최소화하기 위해 전문가로부터 받은 정보는 특별한 논리적, 수학적 절차를 사용하여 처리되고 솔루션 선택에 편리한 형태로 변환됩니다.

시험을 준비하고 수행하기 위해 전문가의 효과적인 작업을 위한 조건을 제공하기 위한 조직 그룹이 구성됩니다. 이 그룹의 주요 임무:

문제 설명, 시험 목적 및 목적 결정;

시험 절차 개발;

전문가 그룹의 선정, 역량 테스트 및 구성;

전문가를 대상으로 설문조사를 실시하고 평가를 얻습니다.

수신된 정보의 처리, 공식화 및 해석.

전문가 평가 방법은 시험을 구성하고 실시하는 절차와 방법에 따라 다음과 같은 집단질문 방법으로 구분된다.

커미션 방법.전문가들이 정기적으로 회의를 열어 토론 중인 문제에 대해 그룹 토론을 수행하고 그러한 토론 중에 합의된 해결책을 개발합니다. 이 방법을 능숙하게 사용하면 전문가 그룹의 창의적인 분위기를 조성하고 솔루션 대안을 개발하는 데 도움이 됩니다. 그러나 커미션 방식에는 주로 익명성이 부족하다는 단점도 있습니다. 이는 비록 자신의 반대 견해가 있더라도 더 유능하고 권위 있는 전문가의 의견에 동참하는 전문가 측에서 매우 강력한 적합성의 표명으로 이어질 수 있습니다. 토론은 종종 가장 권위 있는 전문가들 사이의 논쟁으로 귀결됩니다. 또 다른 중요한 부정적인 요인은 전문가의 다양한 활동인데, 이는 항상 전문가의 역량과 관련이 있는 것은 아닙니다. 또한, 진술이 공개되면 일부 전문가는 이전에 표명한 의견이 토론 중에 변경되었더라도 이를 포기하는 것을 꺼릴 수 있습니다. 따라서 시험 주최자는 전문가 선정에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 의견의 독립성을 갖고, 다수의 의견(비순응주의자)에 저항하며, "권위의 마법"에 굴복하지 않는 전문가를 유치해야 합니다. , 또한 팀으로 일할 수 있고 심리적으로 조화를 이루는 사람입니다.

브레인스토밍 방식(집단적 아이디어 창출)일반적으로 새롭고 거의 연구되지 않은 문제가 해결되거나 새롭고 사소하지 않은 해결책을 찾아야 하는 경우에 사용됩니다. 이 방법의 독특한 특징은 추천 과정에서 제안된 대안에 대한 비판을 금지한다는 것입니다. 이를 통해 전문가의 창의적 잠재력을 최대한 활용하고 표현의 자유와 가장 "미친" 아이디어의 출현 가능성을 보장합니다. 브레인스토밍 방법을 사용하여 시험을 수행하려면 다음과 같은 일련의 단계가 필요합니다.

1단계 - 전문가 그룹 구성. 가장 생산적인 그룹은 10~15명이라는 것이 경험적으로 입증되었습니다. 이 그룹에는 해결 중인 문제 분야와 기타 지식 분야의 전문가가 포함되어 더 폭넓은 연구와 다양한 제안 대안에 기여하는 것이 좋습니다. 전문가 그룹은 서로를 알고 있는 경우 거의 동일한 직위의 전문가들로 구성되어야 한다는 점을 고려하는 것이 좋습니다. 전문가가 익숙하지 않은 경우 직위와 직위가 다를 수 있지만 그룹 참여는 익명으로 유지되어야 합니다.

2단계 - 문제 메모 작성. 문제분석그룹에서 정리하였습니다. 메모에는 다음이 포함됩니다.

브레인스토밍 방법 및 구현 규칙에 대한 설명

문제 상황에 대한 간략한 설명 및 발생 원인

문제의 예상 결과에 대한 설명(이 경우 해결책을 찾아야 할 필요성이 더욱 절실하게 느껴지도록 일부 과장이 유용한 것으로 간주됩니다.)

유사한 문제 해결 경험 분석(있는 경우)

문제를 해결하기 위한 가능한 대안 목록

주요 질문과 몇 가지 추가 질문의 형태로 문제 상황을 공식화합니다.

3단계 - 아이디어 창출. 발표자는 문제 메모의 내용을 공개하고 전문가 그룹 구성원에게 다음 행동 규칙을 준수해야 한다는 점을 알리는 것으로 시작됩니다.

토론 참가자의 진술은 명확하고 간결해야 합니다.

각 전문가는 여러 번 말할 수 있지만 연속적으로 말할 수는 없습니다.

이전 공연에 대한 비판과 회의적인 발언 및 발언은 허용되지 않습니다.

준비된 연설을 읽는 것은 금지되어 있습니다.

이 단계에서는 훌륭한 심리학자가되어야하고 청중과 접촉하고 문제에 대한 해결책을 찾아야 할 필요성을 사람들에게 일깨워주고 창의적이고 편안한 분위기를 조성해야하는 발표자에게 큰 역할이 주어집니다. 그룹. 그러나 문제에 대한 논의와 아이디어 생성이 시작된 후에는 진행자의 역할이 거의 끝나갑니다. 참가자의 행동 규칙 준수 여부만 모니터링하면 되기 때문입니다.

의견과 제안의 수와 다양성이 많을수록 문제의 범위가 더 넓어지고 가치 있는 아이디어가 나올 가능성도 커지므로 더 좋습니다. 아이디어 생성 단계(실제로는 브레인스토밍)의 지속 시간은 20~90분을 권장합니다. 참가자 수와 활동에 따라 다릅니다.

표현된 아이디어는 하나의 귀중한 제안도 놓치지 않고 더욱 체계화할 수 있도록 녹음기에 녹음됩니다.

4단계 - 아이디어의 체계화. 문제분석그룹에서는 전문가로부터 받은 제안을 다음과 같은 순서로 체계화합니다.

표현된 모든 아이디어의 목록이 작성됩니다.

각 아이디어는 일반적으로 사용되는 용어로 공식화됩니다.

중복되거나 보완적인 아이디어가 식별되어 하나의 포괄적인 아이디어로 결합됩니다.

아이디어를 분류(그룹화)할 수 있는 특성이 결정됩니다.

이러한 특성을 바탕으로 아이디어는 그룹으로 결합됩니다.

각 그룹에서 아이디어는 보다 일반적인 것부터 보다 구체적인 것 순으로 정렬됩니다.

5단계 - 아이디어의 파괴(파괴). “파괴”란 아이디어 각각이 포괄적인 비판을 받을 때, 아이디어의 실제 타당성을 평가하기 위한 특별한 절차를 의미합니다. 마치 힘을 시험하는 것처럼. 이 단계에서는 전문가(브레인스토밍 세션 참가자)가 변화합니다. 이는 문제 해결 분야의 우수한 전문가로 구성된 20~25명의 새로운 그룹입니다. 이 단계의 핵심은 제안된 각 아이디어를 구현에 대한 장애물의 관점에서 고려하는 동시에 이러한 장애물이나 제한을 제거하는 반대 아이디어를 표현할 수 있다는 것입니다. 각각의 아이디어가 분석되고 비판될 때까지 파괴의 과정은 계속됩니다.

6단계 - 실제로 적용할 수 있는 아이디어 목록을 작성합니다. 문제 분석 그룹이 다시 작업 중입니다. 그 작업은 다음과 같이 수행됩니다.

제안된 대안, 해당 비판 및 반박, 실제 적용 가능성 평가에 대한 요약표가 작성됩니다.

비현실적이고 실질적으로 적용할 수 없는 솔루션 대안은 삭제됩니다.

가능한 대안의 최종 목록이 작성됩니다.

현재 집단 전문가 평가의 가장 일반적인 방법 중 하나는 델파이(Delphi) 방법이다.

델파이 방식.이 방법의 장점은 개별 전문가의 개별 의견을 일관된 그룹 의견으로 일반화할 수 있다는 것입니다. 델파이 방법은 세 가지 구체적인 특징을 가지고 있습니다:

전문가의 익명성;

조정 가능한 피드백;

설문조사 결과의 통계 처리 및 그룹 응답 생성.

전문가의 익명성은 조사 중에 전문가 그룹의 참가자가 서로 알려지지 않고 조사 중 상호 작용이 완전히 배제된다는 사실에 있습니다. 이는 특수 설문지뿐만 아니라 컴퓨터와의 대화와 같은 기타 개별 질문 방법을 사용하여 달성됩니다.

여러 차례의 설문조사를 통해 규제된 피드백이 제공되며, 그 결과는 전문가에게 보고됩니다.

그룹 응답의 통계적 특징은 전문가 그룹이 다수의 의견을 바탕으로 솔루션을 추천한다는 것입니다. 그룹의 대부분의 구성원이 선택할 대안입니다.

예를 들어, 델파이 방법을 사용하여 복잡한 문제를 해결하기 위한 가능한 대안을 평가하고 가장 바람직한 대안을 선택하기 위한 검사가 수행됩니다. 이 경우 설문조사는 여러 차례(보통 4회)로 진행되며, 각 라운드에서 전문가에게 이전 결과에 대한 정보를 제공하고 자신의 의견을 정당화하도록 요청하므로 개별 평가의 확산을 줄일 수 있습니다. 그러나 이것이 전문가가 누군가의 의견에 동의해야 한다는 의미는 아닙니다.

반면, 이러한 절차의 결과로 전문가는 설문조사가 익명이기 때문에 "체면을 잃지" 않고 공개 없이 자신의 평가를 변경할 수 있습니다. 각 설문조사 라운드에서 전문가는 사전 개발된 규모에 따라 비교되는 대안 매개변수(예: 구현 기간 또는 위험 수준)에 대한 정량적 평가를 제공합니다. 숫자 계열이 얻어지며 이는 다음과 같이 처리됩니다. 결과가 17개 추정치(n 1, n 2, ..., n 17)라고 가정해 보겠습니다. 이 모든 등급은 내림차순으로 정렬됩니다. 그러한 시리즈의 중간 용어 - n 9 - 중위라고 불렀습니다. 중앙값은 속성 값이 더 높은 등급과 낮은 등급의 개수가 동일하도록 계열을 나눕니다. 그런 다음 시리즈는 4분위수라는 4개의 동일한 부분으로 나뉩니다. 중앙값에 인접한 중간 사분위수에는 가장 선호되는 대안이 포함되어 있으며 이를 고려합니다. 따라서 중앙값은 그룹 응답의 특성으로 사용되며, 사분위수 범위는 개별 추정치의 확산을 나타내는 지표입니다.

스크립팅 방법.이 방법의 핵심은 전문가가 분석 중인 상황의 발전에 대한 시나리오를 작성하여 가능한 개발 추세를 결정하고 영향을 포함하여 특정 요인의 영향을 받을 수 있는 상태에 대한 그림을 형성하는 것입니다. 특정 경영 결정의 유무. 책임 있는 정치적 결정을 내리는 정치가, 회사 발전 전략을 선택하는 사업가, 군사 작전 과정을 분석하는 군 지도자, 근본적으로 새로운 대상의 토대를 마련하는 디자이너는 근본적으로 중요한 결정을 내릴 때 원칙적으로 다음을 시도합니다. 성공으로 이어지는 솔루션을 만들기 위해 이벤트 전개에 대한 가능한 시나리오를 예측합니다. 따라서 이 방법은 정치, 군사, 경제 등 다양한 활동 분야에서 전략적 결정을 개발하는 데 널리 사용되며 두 가지 주요 수정으로 구현됩니다.

합의 의견을 얻는 방법 - 여러 독립적인 전문가 그룹이 가능한 사건 전개에 대한 시나리오를 개발한 후 델파이 방법에서 사용된 절차를 사용하여 합의 시나리오를 개발합니다.

시나리오의 반복 조합 방법 - 전문가는 먼저 문제 상황 전개에 영향을 미치는 가장 중요한 요소를 식별하고 각 요소에 대해 해당 시나리오를 개발한 후 이러한 시나리오가 점차 가까워지고 서로 조정되어 최종적으로 결합됩니다. .

시나리오 구성은 엄격한 형식적 절차의 틀에 맞지 않는 창의적인 프로세스입니다. 각각의 특정 경우에 프로세스 다이어그램은 예측 대상, 정보 기술 및 수학적 모델의 가용성, 전문가 그룹 구성원의 개인적 자질 및 기타 요인에 따라 형성됩니다. 시나리오를 구성하는 과정은 고려 중인 상황의 전개와 모델 시스템에서 이러한 각 대안에 대한 후속 테스트를 위해 연구자들이 다양한 대안 가설을 제시하는 것으로 표현될 수 있습니다. 대안을 제안하는 것은 비공식적 지식, 경험, 과학적 직관, 전문가 지능이 주도적인 역할을 하는 순전히 창의적인 과정입니다. 전문가가 생성한 정보는 모델을 사용하여 수량화됩니다. 이 절차의 구현은 정성적 개념을 시스템 매개변수의 정량적 값으로 변환하는 문제와 관련이 있습니다. 예를 들어, 국가 최고 지도부의 정치적 과정이 제어 매개변수의 특정 값으로 어떻게 표현되는지, 즉 주 예산 분배, 세법, 은행 대출 할인율 가치, 수출입 관세 금액 등 이 문제를 해결하는 공식적인 방법은 말할 것도 없고 엄밀히 말하면 논리적인 방법은 없습니다. 하지만 때로는 수학적 최적화 방법을 사용할 수도 있습니다.

예측 프로세스는 일반적으로 다음을 포함하는 최종 문서 준비로 끝납니다.

예측의 목표와 목적;

예측 대상에 대한 간략한 설명, 기능 및 개발 메커니즘에 대한 가설, 채택된 가정 및 제한 시스템

향후 발생할 수 있는 문제 상황을 나타내는 개발된 시나리오 및 해당 개발 추세에 대한 자세한 설명

법원 방법.법원 심리 절차의 사용을 기반으로 합니다. 동시에, 전문가 중 한 부분(논의된 대체 솔루션의 지지자)은 "방어" 역할을 하여 자신에게 유리한 모든 종류의 주장을 제시하고, 다른 부분(반대자)은 이에 반대하는 주장을 하는 "기소" 역할을 합니다. 전문가의 세 번째 부분인 "법원"이 배심원 역할을 하여 최종 결정을 내립니다.

전문가 평가(조정 및 통계 처리 절차를 고려하더라도)는 본질적으로 주관적이므로 이러한 방법을 사용할 때 누가 전문가로 간주되고 "좋은" 전문가를 선택하는 방법과 같은 매우 중요한 질문이 발생합니다. 즉, 전문가의 자질을 어떻게 평가할 것인가?