Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы

В зависимости от типа геометрической интерпретации пространства могут использоваться различные методы упорядочения, сравнения, вычисления среднего значения и так далее. Пространства признаков могут быть векторными (с учетом направления), скалярными, неметризованными, евклидовыми, сферическими и иными — в зависимости от выбора для выполнения перечисленных операций используется различный математический аппарат. Наиболее распространенными видами геометрической интерпретации пространства признаков являются так называемые евклидовы векторные пространства, в которых определены операции сложения и умножения на действительные числа, а также операция скалярного произведения, что позволяет вводить метрику для определения расстояний, длин векторов и решения иных задач. Характерно, что такие системы могут быть переведены в ортонормированный базис, что позволяет воспользоваться привычными приемами тригонометрических вычислений.

После того, как некоторым способом (анкетирование, опрос по системе Дельфи, мозговой штурм и т. п.) была получена совокупность экспертных оценок по некоторой проблеме, от этапа сбора данных методом экспертных оценок переходят к процедуре обработки и оценивания результатов. Здесь большую роль играет то, каким образом на этапе составления анкеты или логической схемы опроса было организовано пространство признаков, соответствовала ли система шкал задачам, решаемым в ходе опроса, существует ли возможность сопоставить полученные результаты и вывести по ответам экспертов некую закономерность. Мы не случайно вновь упомянули шкалы и пространство признаков: очевидно, что одно дело обрабатывать величины дискретные, а другое — непрерывные, или, что решение задачи меньшей размерности проще, чем решение задачи большой размерности, в которой трудно выделить логически независимые блоки.

Для решения задачи обработки и анализа экспертных оценок широко используются как общие математические и статистические методы, так и специфические методы — такие, как:

— методы ранжирования и гиперупорядочения;

— методы попарных сравнений;

— метод отбрасывания альтернатив;

— алгоритмы отыскания медианы и иные.

Важную группу методов образуют методы математической обработки результатов измерений:

— методы отбраковки результатов аномальных измерений;

— методы оценки ошибок и погрешностей;

— методы обработки неравноточных измерений;

— метод наименьших квадратов;

— методы корреляционного анализа.

При обработке индивидуальных экспертных оценок обычно применяется метод согласования оценок

, имеющий массу вариантов реализации, различающихся способами, при помощи которых из индивидуальных оценок получается обобщенная. Для этого в качестве оценки могут использоваться усредненная вероятность, средневзвешенное значение вероятности (когда учитываются также и веса, приписываемые оценке каждого эксперта) — вплоть до специальных методов оценки измерения и повышения коэффициентов согласованности (конкордации или коэффициентов непротиворечивости) мнений экспертов. Кроме того, еще на этапе формирования экспертной группы могут применяться методы, основанные на отборе экспертов с высоким коэффициентом согласованности мнений.

Существенную роль в обработке числовых данных — именно к этому типу преобразовывается большинство терминов, используемых для обозначения точек в пространстве признаков — играют методы, основанные на преобразовании типов шкал. К числу таких преобразований могут быть отнесены преобразования дискретной шкалы в непрерывную, абсолютной — в нормированную и иные. Такие методы могут применяться как до, так и после выполнения процедуры ранжирования (например, до построения частотнорангового распределения оценок и группирования экспертов по степени согласованности ответов на поставленные вопросы).

В качестве одного из методов повышения согласованности экспертных оценок применяют метод Дельфи.

Метод решающих матриц, идея которого была предложена Г.С. Поспеловым, относится к еще одному классу методов — к методам организации сложных экспертиз. Идея метода заключается в управлении процессом синтеза нового знания в ходе многоэтапного экспертного опроса. Это достигается за счет стратифицированного (послойного) рассмотрения проблемы по уровням, относящимся к различным этапам ее решения. Для научных исследований рассматриваются слои, соответствующие этапам фундаментальных научно-исследовательских работ, прикладных научноисследовательских работ, опытно-конструкторских работ и подпроблем. Для решения проблем управленческой деятельности эти слои могут быть иными, например, следующими: методологический, организационный, технологический слои и слой подпроблем.