Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы

Одноуровневые или плоские (flat) шкалы предполагают размещение всего множества терминов в рамках одного диапазона без введения элементов иерархического упорядочения. Этот вид шкал наиболее распространен, и по своей сути представляет собой разновидность одноуровневой классификации. Применение такого вида шкал является оправданным при малом количестве терминов, выражающих субъективную оценку эксперта, однако по мере роста мощности множества терминов, точность результатов начинает снижаться. Для непрерывных шкал одноуровневое представление является наиболее естественным.

Иерархические шкалы представляют собой интерпретацию иерархической классификации, в которой разделение на классы осуществляется на основе критерия принадлежности к некоторому диапазону. Использование иерархических шкал позволяет улучшить различимость терминов, упорядочить их и обеспечить их согласование с тезаурусом пользователя. Попадая в тот или иной диапазон, заданный термином (или парой терминов) более высокого уровня в иерархической классификации, эксперт получает возможность уточнить его на более низком (детальном) уровне. За счет использования такого подхода компенсируются недостатки дискретных одноуровневых шкал, снимается «терминологический» стресс и повышается инструментальная точность измерения. В сочетании с непрерывными шкалами, как правило, не применяются. Наиболее распространены при проведении опроса с помощью ЭВМ.

Шкалы измерений

предназначены для протоколирования субъективных оценок экспертами некоторых величин и позволяют сформулировать мнение о значении или диапазоне значений некоторой величины в абсолютных терминах.

Шкалы отношений отличаются тем, что предназначены для протоколирования субъективных оценок экспертами отношений порядка, причинно-следственных отношений и иных. Данная разновидность шкал оперирует относительными терминами. Наиболее распространены они при решении задач с высокой неопределенностью.

Одномерные шкалы применяются в тех случаях, когда свойства объекта/процесса достаточно полно могут быть выражены в одномерном пространстве признаков. При этом одномерная шкала может быть как дискретной, так и непрерывной.

Многомерные шкалы

применяются, если свойства объекта/процесса не могут быть адекватно выражены в одномерном пространстве признаков (такое, например, бывает в случае, когда одним термином описывается некое комплексное явление, характеризующееся большим разбросом несвязанных между собой параметров). Нередко используются так называемые номографические шкалы, для которых характерно выделение на шкале, построенной в некоторой системе координат, кривых или поверхностей, для которых выполняется некоторое условие (функциональная зависимость), связывающее параметры, отложенные по координатным осям. Номографические шкалы позволяют оценить область пространства, в которой находится некоторая группа решений задачи или, наоборот, выдвинуть гипотезу о принадлежности априори неизвестной функциональной зависимости некоторому классу. Для представления многомерных шкал часто используются различные двухмерные отображения объемных тел, выступающих в качестве метафоры многомерного пространства. Однако, в силу действия ограничений пространственного мышления человека, в случае необходимости отображения многомерной шкалы с количеством параметров, превышающим три, как правило, используются связные развертки таких тел или совокупность связных (по одному или двум параметрам) двухмерных или трехмерных шкал.

Приведенная классификация шкал позволяет осмыслить ранее введенное понятие метрики или меры близости, поскольку использование шкал дает возможность перейти от абстрактного к предметному мышлению, благодаря возможности пространственной интерпретации терминов. Следует заметить, что переход от абстрактного мышления к предметному является одним из мощнейших инструментов активизации мышления, такие переходы на некоторых этапах анализа обеспечивают возможность априорной верификации гипотез (без проведения эксперимента). В явном виде представленное пространство признаков позволяет выбрать класс метрик, пригодных для сравнения экспертных оценок, и методов их анализа.