Процесс экспертных оценок

Под экспертными оценками понимают комплекс логических и математических процедур, направленных на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение с целью подготовки и выработки рациональных решений.

Специалиста или группу специалистов, выступающих в роли экспертов, иногда отождествляют с измерительным прибором, имеющим случайные и систематические ошибки измерения.

Случайные ошибки обусловлены субъективностью мнений экспертов о рассматриваемом вопросе и могут отклоняться в ту или иную сторону от истинного значения. Влияние таких ошибок уменьшается путем усреднения достаточного количества оценок.

Систематическая ошибка присуща всему коллективу экспертов и не может быть устранена путем обработки получаемых оценок. Это говорит о том, что в отдельных случаях необходимо подходить весьма осторожно к результатам экспертного опроса, которые могут иногда выражать в целом ошибочную точку зрения, зависящую от уровня знаний и убеждений экспертов.

Процесс экспертных оценок содержит следующие этапы:

• 1) обоснование целесообразности получения экспертных оценок;
• 2) разработку или выбор метода сбора и обработки экспертной информации;
• 3) формирование экспертной информации;
• 4) сбор экспертной информации;
• 5) обработку и анализ полученной информации.

Рассмотрим содержание перечисленных этапов.

Обоснование целесообразности экспертных оценок осуществляет ЛПР в том случае, когда нет других формальных путей получения достоверных исходных данных для выработки решения. При этом формируется цель экспертизы, определяются пути и сроки получения экспертной информации, назначается руководитель экспертизы.

Разработка или выбор методов сбора и обработки экспертной информации или метода экспертных оценок осуществляется в соответствии со спецификой решаемой задачи, наличием достаточного количества компетентных экспертов и сроками получения экспертных оценок.

При формировании экспертной группы необходимо решать задачи по качественному и количественному отбору экспертов. При отборе экспертов по качественному признаку учитываются такие требования к ним, как компетентность в исследуемой области, эрудированность в смежных областях, объективность, заинтересованность, деловитость, способность к выделению главного. Эксперт должен творчески решать задачи, метод решения которых неизвестен, видеть и создавать неочевидные проблемы, предсказывать будущее состояние объекта, противопоставлять массовому мнению свое собственное, видеть проблему с различных точек зрения и т. д. Состав экспертной группы должен соответствовать рассматриваемому вопросу, включать различных специалистов, по возможности не влиявших друг на друга.

В ходе определения количества экспертов необходимо учитывать, что при малом их числе появляется излишнее влияние оценки каждого эксперта, а при большом числе трудно вырабатывать единое мнение и снижается роль крайнего мнения, которое не всегда может быть ошибочным.

Сбор экспертной информации зависит от выбора метода экспертных оценок. Обычно для сбора экспертной информации составляют специальные документы, например анкеты, утверждаемые соответствующими руководителями и затем рассылаемые экспертам.

Обработка экспертной информации осуществляется с помощью выбранного метода, как правило, с использованием вычислительной техники. Полученные в результате обработки данные анализируют и используют для решения задач анализа и синтеза систем управления.

Экспертные оценки 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 среднеи 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.