Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи
Рассмотрены современные парадигмы метода Дельфи, оперирующие множеством различных экспертных точек зрения на предметную область принимаемого решения. Они реализуют обратные связи между новыми экспертными мнениями, результатами анализа и обобщения предыдущих. Предложена схема онтологически баз...
Saved in:
| Date: | 2009 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут програмних систем НАН України
2009
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/2952 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи / Е.П. Ильина // Пробл. програмув. — 2009. — № 1. — С. 36-52. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860251260524953600 |
|---|---|
| author | Ильина, Е.П. |
| author_facet | Ильина, Е.П. |
| citation_txt | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи / Е.П. Ильина // Пробл. програмув. — 2009. — № 1. — С. 36-52. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Рассмотрены современные парадигмы метода Дельфи, оперирующие множеством различных экспертных точек зрения на предметную область принимаемого решения. Они реализуют обратные связи между новыми экспертными мнениями, результатами анализа и обобщения предыдущих. Предложена схема онтологически базированного Дельфи-процесса. Она включает виртуальный тур, который авто-матически формирует версии модели решения и карту потенциально спорных элементов этой модели, используя анализ онтологической модели. Последующие реальные экспертные туры используют результаты виртуального и предоставляют экспертам наиболее адекватную парадигму взаимодействия точек зрения в процедуре метода Дельфи.----------
Розглянуто сучасні парадигми методу Дельфі, що оперують множиною різних експертних точок зору на предметну область рішення, що приймається. Вони реалізують обернені зв’язки між новими експертними судженнями та результатами аналізу й узагальнення по-передніх. Запропоновано схему онтологічно базованого Дельфі-процесу. Вона передбачає віртуальний тур, який автоматично формує версії моделі рішення та карту потенційно су-перечних елементів цієї моделі, використову-ючи аналіз онтологічної моделі. Наступні реа-льні експертні тури використовують результа-ти віртуального й надають експертам най-більш адекватну парадигму взаємодії точок зору в процедурі методу Дельфі.----------
The modern paradigms of the Delphi method op-erating with the set of different expert viewpoints on the decision made problem area are considered. They realize the feedbacks between new expert opinions and results of analysis and generalizing of the previous ones. The scheme of the ontology-based Delphi is proposed. It includes the virtual tour that automatically forms the versions of the decision model and the map of the potentially arguable elements of this model using the ontology model analysis. The next real expert tours use the results of the virtual one and provide experts with the most adequate paradigm of the Delphi viewpoints interaction.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:43:24Z |
| format | Article |
| fulltext |
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
© Е.П. Ильина, 2009
36 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2009. № 1
УДК 519.76, 004.827
Е.П. Ильина
ФУНКЦИИ И МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ СОВРЕМЕННЫХ ПАРА-
ДИГМ МЕТОДА ДЕЛЬФИ
Рассмотрены современные парадигмы метода Дельфи, оперирующие множеством различных эксперт-
ных точек зрения на предметную область принимаемого решения. Они реализуют обратные связи ме-
жду новыми экспертными мнениями, результатами анализа и обобщения предыдущих. Предложена
схема онтологически базированного Дельфи-процесса. Она включает виртуальный тур, который авто-
матически формирует версии модели решения и карту потенциально спорных элементов этой модели,
используя анализ онтологической модели. Последующие реальные экспертные туры используют ре-
зультаты виртуального и предоставляют экспертам наиболее адекватную парадигму взаимодействия
точек зрения в процедуре метода Дельфи.
Постановка задачи
Экспертная методология принятия
решений и подходы к ее автоматизирован-
ной поддержке развиваются в работах оте-
чественных и западных ученых [1–10] c
60-х годов XX века до настоящего време-
ни, охватывая многие актуальные аспекты
поддержки принятия решений в условиях
слабой формализованности предметной
области (ПрО) и необходимости привлече-
ния профессионального опыта специали-
стов. В различных предложенных методах
акцент делался на выявление знаний от-
дельного эксперта, индивидуальное оцени-
вание объектов членами экспертной груп-
пы с последующим обобщением оценок,
ранжирование альтернатив по предпочти-
тельности либо многокритериальное оце-
нивание целевой эффективности. Особое
место в ряду предложенных подходов
принадлежит методологии Дельфи.
В работе [11], содержащей резуль-
таты анализа 40-летней истории развития и
использования этой методологии, предла-
гается определять Дельфи как метод
структурирования коммуникационного
процесса в экспертной группе, обеспечи-
вающий эффективность процесса решения
сложной проблемы. Такая структуриро-
ванная коммуникация основывается на
поддержке:
– обратной связи индивидуальных знаний;
– оценки группового мнения или взгляда;
– возможности пересмотра взглядов их
носителями;
– некоторой степени анонимности индиви-
дуальных ответов.
Принципиальный аспект современ-
ных процедур Дельфи – вовлечение в про-
цесс решения проблемы носителей кон-
цептуально различных точек зрения на
нее. Этот подход тесно связан с такими
современными парадигмами системного
анализа как гуманитарная [12] и критиче-
ская [13], в которых модель системы, от-
носительно которой принимается решение,
непосредственно включает точки зрения
на объект управления, актуальные для
процессов его функционирования.
В работе [11] предлагается разли-
чать несколько классов методов, реали-
зующих методологию Дельфи, на основе
философской парадигмы, согласно кото-
рой строится взаимодействие точек зрения.
Ранние методы [14] были ориентированы
на единство концептуальных взглядов экс-
пертной группы и достижение консенсуса
посредством реализации обратных связей.
Гносеологическая парадигма, на которой
они основаны, идентифицирована в [11]
как парадигма философии Локка (L-
парадигма). Переход к учету множествен-
ности точек зрения начинается в методах,
использующих кантианскую парадигму (K-
парадигму): взгляды на проблему – взаи-
модополнительны, поскольку принадлежат
разным профессиональным группам и учи-
тывают разные перспективы, но при этом
непротиворечивы. Процесс решения про-
блемы включает поиск альтернативных
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
37
взглядов и их объединение в одной моде-
ли. Противоположный подход к множест-
ву точек зрения представляет гегельянская
парадигма (G-парадигма). Точки зрения
конфликтны, а задачей Дельфи является
выявление конфликтов, вскрытие их осно-
ваний при альтернативной интерпретации
предоставленной информации и выработка
(как правило, не носителями точек зрения,
а аналитиками) синтетической позиции. В
результате наиболее полно соответствую-
щей позициям современного системного
анализа является сингерианская парадигма
(S-парадигма). Методы Дельфи, соответст-
вующие ей, находятся в процессе станов-
ления. Для них характерно:
– вовлечение экспертов в процессы по-
строения моделей проблемы;
– формирование знаний не только об
объекте управления, но и о взглядах уча-
стников процесса управления;
– анализ влияния на взгляды экспертов
акта участия в экспертизе.
Следует отметить, что S-парадигма
должна обеспечивать взаимодополнитель-
ное использование экспертных процедур,
реализующих K-парадигму и G-парадигму,
в соответствии с принципами критическо-
го системного анализа [11].
Создание методов и средств под-
держки методологии Дельфи в аспекте S-
парадигмы приобретает особую актуаль-
ность в рамках решения задач партисипа-
тивного формирования государственной
политики в социально значимых областях
[15] и экспертно-аналитического сопрово-
ждения целевых программ [16]. В таких
приложениях необходимым является мно-
гократное и регулярное проведение экс-
пертиз. При этом имеет место стабиль-
ность таких характеристик экспертных
процессов как классы объектов эксперти-
зы, спектр учитываемых ведомственных и
профессиональных точек зрения на про-
блему, целевые характеристики объектов,
на основе которых осуществляется приня-
тие решений. Одновременно с этим для
множества экспертно решаемых задач,
реализующих процессы принятия реше-
ний, характерно разнообразие: подмно-
жеств точек зрения, актуальных и эффек-
тивных для использования в экспертной
группе; многокритериальных моделей це-
левых характеристик; справочных и нор-
мативных контекстов выработки решений.
В таких условиях перед методами и
средствам поддержки Дельфи-
методологии ставятся цели:
– повышения эффективности использо-
вания экспертного потенциала;
– формирования обоснований решений,
воспринимаемых всеми участниками про-
цессов управления;
– повторной используемости моделей и
результатов в последующих экспертизах.
Концептуальной основой инст-
рументария поддержки принятия реше-
ний в рассмотренных условиях может
послужить онтологическая модель, пред-
назначенная для соотнесения взглядов
представителей точек зрения различ-
ных профессиональных групп и ведом-
ственных структур на предметную
область (ПрО) принимаемых решений
[16, 17]. Такой подход предоставит новые
возможности для развития методологии и
инструментария экспертного принятия
решений.
Цель данной работы – построение
формализованных процедур онтологиче-
ски базированного метода Дельфи для экс-
пертно-аналитического сопровождения
целевых программ.
Модель экспертных знаний о ПрО
принимаемых решений
Модель знаний, ориентированная
на вышеперечисленные цели поддержки
экспертной методологии, должна обеспе-
чивать такие возможности:
– описание объектов ПрО в рамках сис-
темы категорий концептов, систематизи-
рующей элементы деятельности по приня-
тию решений, информационные и методи-
ческие среды этой деятельности, ее цели,
результаты и влияния;
– представление различных точек зрения
на объекты и ситуации;
– формализацию неполных знаний;
– определение концептов, выполняемое в
различных аспектах и допускающее как
позитивную, так и негативную форму (в
случае неполного знания).
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
38
С этих позиций была построена
FVPO-модель семейства экспертных точек
зрения [16, 17]. Применительно к заданной
ПрО семейство FV = {O(Vi)}i=1,…,N включа-
ет модели O(Vi) точек зрения Vi, каждая из
которых реализует онтологическое описа-
ние деятельности одной из профессио-
нальных или ведомственных групп, вы-
полненное в терминах концептов катего-
рий Сущность, Ситуационное отношение,
Ситуация, Целевая характеристика, Цель,
Функция, Аналитическое решение, Плано-
вое решение, Проблема, Документ, Ком-
муникация, Действие, формально введен-
ных в [16]. При этом существует непустое
ядро семейства VN, концепты из состава
которого обеспечивают минимально необ-
ходимое описание деятельности по кол-
лективному принятию решений, и
∀i∈{1,…,n} VN ⊆ O(Vi).
Элементами онтологической моде-
ли точки зрения V служат концепты C∈CC,
каждый из них обладает категорией
Cat(C), параметры Par∈PPar – элементар-
ные свойства концептов.
Концепт C задается в рамках O(V)
своим полным определением ID(V) –
конъюнкцией частичных определений (D-
определений)
DT(C, V) = 〈T, L(C,T,V), B1(C,T,V),
B2(C,T,V), S(C,T,V)〉; (1)
S(C,T,V) = 〈 B0(C,T,V), Pr(C,T,V), G(C,T,V),
A(C,T,V) 〉, (2)
где T∈TTСat – тип D-определения; TTСat –
множество таких типов для категории Cat;
L(C,T,V) – степень определенности знаний.
S(C,T,V) представляет собой пози-
тивное определение C, включающее его
базис
B0 = {〈 r, X 〉, X∈CC ∪PPar },
где r – роль из множества Rr(T) ролей эле-
ментов в отношении, задаваемом посред-
ством DT(C, V) над элементами базиса.
В состав S(C,T,V) входит также:
множество A актуальных раскрытий D-
определений [7] концептов X∈B0; множе-
ство предикатов Pr: {X}→(0;1), состав-
ляющих инварианты отношения DT(C, V);
множество процедур G: {Xin}→Xout, Xin ∈
B0(C, T1), Xout ∈ B0(C,T), (T1,T) ∈ TTСat. Эти
процедуры задают правила порождения
экземпляра концептов базиса на основе
экземпляра базиса другого D-определения
концепта C.
B1 в (1) задает наследуемый базис
DT(C, V), который формируется согласно
аксиомам наследования для категории Cat
и положению С в иерархии концептов, ко-
торая определяется в рамках O(V) посред-
ством специального типа t D-определений.
B2 в (1) задает базис негативного опреде-
ления C (при L(C,T,V), указывающем на
неполноту знания), фиксируя концепты,
которые не могут войти в B0(C,T,V) ни при
каких вариантах развития знаний.
Структурированное подмножество
концептов из состава V, определяющее
смысл концепта C, формализовано в [18]
как его семантическое поле SF(C, V), кото-
рое является деревом с вершинами 〈 C’,T 〉,
осуществляющее итеративное раскрытие
элементов базисов D-определений в аспек-
те их компонентов A (см. (1), (2)), начиная
концептом C и заканчивая (в листьях) либо
параметрами, либо концептами C’’, для ко-
торых все пары 〈 C’,T 〉 из актуальных рас-
крытий базиса текущего D-определения C’’
уже представлены на предыдущих уровнях
дерева.
Предложенный формализм FVPO-
модели послужил основой для конструк-
тивного определения таких отношений
между определениями концептов, анализ
которых позволяет реализовать функции
сопровождения процессов экспертного
принятия решений при вовлечении пред-
ставителей различных точек зрения. Ос-
новные отношения [16, 17, 19] включают:
– EXP(Ci, Cj ,V) – смысловая объяс-
ненность концепта Ci концептом Cj;
– SIM( Ci, Cj, Y, V) – сходство кон-
цептов в онтологии V по основанию Y с
метрикой µ;
– DSIM( C, Y, V1, V2 ) – сходство
концепта C в разных онтологиях с метри-
кой δ;
– CONTR(Ci, {Cj}, V) – противоре-
чие между концептами Ci и {Cj};
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
39
– INFL( Ci, Cj ,V ) – влияние значе-
ния экземпляра концепта Ci, входящего в
состав SF(Cj), на значения параметров со-
ответствующего экземпляра Cj с метрикой
ε;
– UND(C, Vi, Vj ) – понимаемость
концепта C, принадлежащего Vj, в Vi, где
он не представлен, за счет непротиворечи-
вого моделирования в Vj SF(C, Vj).
Концептуально компромиссный взгляд
на проблему экспертного оценивания
При использовании экспертного
подхода к принятию решений в рамках
партисипативного стратегического управ-
ления достижение компромиссного виде-
ния решаемой проблемы участниками или,
по крайней мере, движение к нему, стано-
вится центральным пунктом. Его игнори-
рование резко повышает риски неисполь-
зованности профессионального опыта экс-
пертов, неопределенности свойств обоб-
щенного мнения, а также неубедительно-
сти результата для заинтересованных сто-
рон [17].
В данном разделе предлагаются
формы и способы формализации концеп-
туального компромисса на основе модели
FVPO для различных типов экспертно ре-
шаемых проблем.
Проблема экспертного оценивания
может быть представлена D-
определениями с типами: проблемный во-
прос (PQ), который идентифицирует вход-
ные и выходные концепты и их экземпля-
ры; модель оценки (ME), которое задает
оцениваемые параметры и отношения вы-
ходных концептов; технологическая мо-
дель (MT), которая идентифицирует при-
влекаемые точки зрения, полномочия их
представителей, а также тип и параметры
используемой экспертной процедуры; ин-
формационный контекст (IC), опреде-
ляющий концепты-источники учитывае-
мой информации; верификационное поле
(VE), задающее концепты и их экземпля-
ры, с которыми сопоставляются полу-
ченные результаты для обоснования
удовлетворительности последних. Таким
образом, множество основных типов
D-определений концепта категории
Проблема
T = { PQ, ME, MT, IC, VE }. (3)
В работе [20] предложено различать
два типа проблем экспертного оценивания.
К первому относятся те, которые осущест-
вляют экспертную оценку свойства объек-
та, объективно существующего, но не дос-
тупного для измерения. Ко второму – те,
которые связаны с оценкой субъективных
характеристик объекта экспертизы (пред-
почтительности, удобства использования и
т.п.). Для этого случая предлагалось огра-
ничиваться задачей упорядочения альтер-
натив, а не их оценивания. Экспертизы,
проводимые в условиях партисипативного
принятия решений, описанных в первом
разделе, сохраняют актуальность этого де-
ления, хотя свойства выделенных типов
проблем изменяются. С одной стороны,
статистические свойства обобщенной
оценки в проблемах первого типа пере-
стают быть достаточными основаниями ее
приемлемости [20]. С другой стороны, для
проблем второго типа может быть по-
строена процедура оценивания, результаты
которой имели бы смысл и за пределами
текущей экспертизы: за счет соотнесения
критериев оценки с целями, общезначи-
мыми для субъектов ПрО, а также аргу-
ментации индивидуальных оценок обще-
доступными информационными и методи-
ческими источниками, на которых они ос-
нованы.
Формализация проблемы первого
типа EP1 в рамках модели FVPO осущест-
вляется следующим образом с использова-
нием обозначений из (1) – (3):
B0( MT, EP1, V ) =
=(VV, {V’,e,g(e)}V’∈VV, e∈E ), (4)
где VV – множество привлекаемых то-
чек зрения;
E – множество процедур эксперти-
зы, которые могут быть использованы;
g(e) – тип полномочий участника в
процедуре e.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
40
B0( PQ, EP1, V ) =
=( 〈X, in 〉, 〈X, out 〉), (5)
где in, out – роли, соответствующие ис-
ходным данным и результатам;
X – концепт, соответствующий объ-
екту оценивания, причем X ∈ ∩ V ∈ VV O(V).
B0( ME, EP1, V ) =
={Y | Y ∈ SF(X, V)}, (6)
где X определен выше;
Y – параметр, оценка значения ко-
торого должна быть произведена, либо
концепт, число экземпляров которого в за-
данных позициях определения DT(X,V)
оцениваемого экземпляра X должно быть
установлено.
Понимание экспертируемого кон-
цепта X может различаться в различных
O(Vi), учитывая различия взглядов на сис-
тему факторов, влияющих на эксперти-
руемый объект, множество допустимых
состояний объекта, его классификацион-
ную природу и т.д. Будем обозначать SF(C,
Vi) семантическое поле концепта C, харак-
теризующее его в O(Vi), и SF(C(j), Vi) – се-
мантическое поле результата C(j) операции
погружения в O(Vi) определения концепта
C, которым он обладает в O(Vj). Одна из
возможных формализаций операции по-
гружения описана в [21].
На множестве VV={Vi} точек зрения
определим понятие когнитивного концеп-
туального компромисса, выделяя его эле-
мент V*∈VV, соответствующий такому оп-
ределению концепта C, которое дает наи-
лучший результат при замене в каждой из
онтологий O(Vi) SF(C, Vi) на SF(C(*), Vi).
Влияние такой замены будем оце-
нивать с позиций удовлетворения когни-
тивных интересов участников экспертизы
[22], определяющих риски ожидаемых
экспертных оценок [17]. В качестве та-
ких интересов можно учесть:
– I1 – полноту использования зна-
ний эксперта в тех оценках, которые он
будет предоставлять;
– I2 – расширение начального пред-
ставления носителей точки зрения об объ-
екте экспертизы при знакомстве с другими
точками зрения;
– I3 – объяснение позиций, зани-
маемых данной точкой зрения, представи-
телям других взглядов на объект эксперти-
зы.
Рассмотрим эффекты замены
CH(C, j, i): SF(C, Vi) → SF(C(i), Vj). (7)
Цена замены для Vj в аспекте I1 сво-
дится к потерям IS1, оценка которых может
быть получена следующим образом.
Для Vi вклад IS1 = 0. Определим та-
кой вклад для Vj.
Пусть P ∈ O(Vj) – решаемая про-
блема, причем
C ∈ B0( PQ, P, Vj ), YY =
={Y ∈ B0(ME, P, Vj )}.
Обозначим
XX = {X| (X ∈ SF(C, Vj)) ∧
∧ (X ∉ SF(C(i), Vj)) ∧
∧ ∃ Y ∈ YY|INFL(X, Y, Vj)};
множество аналогичных проблем
PPA={PA|(PA∈O(Vj)) ∧ (∃ Y|Y∈YY ∧
∧Y∈B0(ME, PA, Vj )) ∧
∧ (∃ Z| Z ∈ B0(PQ,PA,Vj )) }∧
∧ SIM(Z,C, ”по составу базисов”, Vj)};
ZZ = {Z∈B0(PQ, PA, Vj )}PA∈PPA;
XX2 = { X∈ XX ∧ (∃ Z| Z ∈ ZZ ∧
∧INFL(X,Z,Vj)}.
Тогда
IS1(j,i) = (– (1 – µ(C, C(i), Vj))/
/2)[∑X∈XX ε(x,C,Vj)/|SF(C,Vj)| +
+∑X∈XX2, Z∈ZZ ε(x,z,Vj)/|PPA||ZZ|],
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
41
причем IS1(j,i) ∈ (–1,0).
Цена IS2 замены (7) в аспекте I2
также касается только Vj, но определяет
положительный вклад.
Обозначим T(X)∈TT(X) – тип D-
определения, допустимый для концепта X;
L(X, T, V)∈{d, u} – степень опреде-
ленности знаний об определении D(X, V): d
– полная определенность; u – неполная оп-
ределенность; R(X,i,j) – результат опера-
ции погружения концепта X из O(Vj) в Vi.
Определим
XX = { X| X ∈ SF(C, Vi) ∧
∧X ∈ SF(C, Vj) ∧
∧∃AT(X) ⊆ TT(X)| ∀a∈AT(X),
L(X,a,Vj) = d ∧ L(X,a,Vi) = u ∧ AT(X) ≠
≠ ∅ ∧¬CONTR(X, R(X,i,j), Vi)}.
Тогда
IS2(j,i) =
= | XX |-1∑ X∈XX | AT(X) |-1∑a∈AT(X) | K(X,a,Vi) |,
где K(X,a,Vi) = (B0(X,a,Vj) ∪ B0(X,a,Vi))\....
\(B0(X,a,Vj) ∩ B0(X,a,Vi)).
IS2 ∈ (0;1).
IS3(j,i) составляет позитивный вклад
в интересы Vj.
Определим Mj как число уровней
иерархии в модели SF(C,Vj);
Lji = { X| X∈SF(C,Vj) ∧ X∉SF(C,Vi) ∧
∧ST(X,Vj) = 0 ∧ UND(X, Vj, Vi)},
где ST(X,Vj) = 0 определяет статус X как
листа в SF(C,Vj).
Обозначим NUM(X) (при X∈Lji) –
номер уровня в SF(C,Vj), на котором нахо-
дится X.
IS3(j,i) = (∑ X∈Lji NUM(X)) / Mj | Lji | ∈ (0;1).
Таким образом, цену замены CH(C,
j, i) для точки зрения Vi можно охарактери-
зовать посредством метрики
A(j, i, i) = (IS1(j,i) + IS2(j,i) + 1) / 2.
Цена этой замены для Vj оценивает-
ся посредством
A(j, i, j) = IS3(j,i). (8)
На основе функции A можно по-
строить ряд характеристик, определяющих
концептуальные соотношения точек зре-
ния из множества VV = {Vk, k = 1,…,N},
актуальные для Дельфи-процедур решения
экспертных проблем первого типа.
Толерантность Vi
ACP(i) = (∑j=1,…,N, j≠i A(j, i, i))/(N–1). (9)
Активность Vi
ACA(i) =(∑j=1,…,N, j≠i A(i, j, i)))/(N–1). (10)
Когнитивный концептуальный ком-
промисс
KK(VV) =
= argmax i=1,…,N ∑j=1,…,N, j≠I (A(j, i, i)+
+A(j, i, j)). (11)
Глубина когнитивного концепту-
ального компромисса
DT(KK) = 1–ACP(KK). (12)
Активность когнитивного концеп-
туального компромисса
DT(KK) = ACA(KK). (13)
Эффект для VV от принятия KK
CKK(VV) =
= (∑i=1,…,N, i≠KK A(KK, i, i)) / (N–1). (14)
Для формализации проблемы экс-
пертного оценивания второго типа и по-
строения аппарата концептуально компро-
миссной постановки такой проблемы в со-
ставе FVPO, определяются такие катего-
рии концептов: Цель, Оценочная характе-
ристика, Целевой аспект оценивания.
Описание Цели основывается на D-
определении Dstr концепта G этой катего-
рии с базисом
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
42
B0(D
str, G, V) = {〈pi , Xi 〉}i=1,…,7, (15)
где pi – тип позиции структурного описа-
ния цели, принадлежащий множеству
{объект целевого воздействия, параметры
влияния, тип влияния, субъекты интереса,
исполнители, средства достижения, среда
достижения}.
Оценочная характеристика служит
для представления свойства концепта лю-
бой из категорий (кроме трех вышепере-
численных), которое:
– характеризует перспективность
оцениваемого объекта для достижения не-
которой цели, являясь критерием дости-
жимости или достигнутости этой цели;
– может быть представлено одной
из альтернативных многокритериальных
моделей, в зависимости от классификаци-
онной принадлежности концепта, объект
которого оценивается, и других условий
приемлемости моделей, связанных с пара-
метрами достигаемой цели и интересами,
которые разделяет эксперт.
Модели, сопоставляемые концепту
С категории Оценочная характеристика,
имеют своим выражением концепты кате-
гории Целевой аспект оценивания и обла-
дают семантикой модели Дерево ценности
[8], расширенной с учетом особенностей
партисипативного принятия решений. Пе-
речень таких моделей определяет базис
B0(D
M, C, V).
Каждый такой концепт представля-
ет собой иерархию концептов той же кате-
гории. Описание концепта K осуществ-
ляется с помощью совокупности сле-
дующих типов D-определений:
– Dint, задающего состав множества
всех концептов X, иерархически детализи-
рующих K, и их статусов S
B0(D
int, K, V) = {〈S, X 〉};
– DG, выполняющего идентифика-
цию цели G, критерием достижения кото-
рой служит K;
– DP, задающего множество кон-
цептов Y, непосредственно подчиненных K
в иерархии;
– Darg, которое фиксирует позицию
цели из B0(D
G, K, V), относительно которой
осуществляется детализация, а также те
концепты из O(V), на основании которых
считается актуальной такая детализация;
– Dinf, задающего множество кон-
цептов из O(V), служащих источниками
информации по поводу K, с их ролями
(нормативный, справочный, альтернатив-
ное значение)
B0(D
inf, K, V) = { 〈ri, {Xij}j∈J〉}i=1,2,3.
Формализация проблемы эксперт-
ного оценивания второго типа EP2, осно-
ванная на описанных концептах, может
быть выполнена, с использованием обо-
значений (4) –(6), следующим образом:
B0(D
PQ, EP2, V) = (〈in, X〉, 〈out, Y〉 ),
где X – концепт, экземпляром которого яв-
ляется оцениваемый объект; Y – концепт
категории Оценочная характеристика;
B0(D
EM, EP2, V) = (M, KM, SM, XM),
где M – концепт категории Целевой аспект
оценивания, M ∈ B0(D
M, Y, V);
KM = {km(u)}u∈B0(D
int,
Y, V) – множество ве-
сов элементов дерева ценности;
SM ⊃ B0(D
int, M, V) – подмножество вер-
шин, которые подлежат непосредственно-
му оцениванию; XM = { SC(e) }e∈SM – шка-
лы оценивания.
Условия концептуального компро-
мисса между версиями модели M, принад-
лежащими разным точкам зрения, должны
учитывать приоритетность достижения:
– общности понимания целей все-
ми участниками оценивания;
– полноты использования имею-
щейся информации об объекте экспертизы.
На это ориентирован предложен-
ный в [19] алгоритм погружения концепта
M из O(Vj) в O(Vi). Алгоритм включает в
результирующий концепт M(j) ∈ O(Vi) те
критерии C из состава M ∈ O(Vj), для ко-
торых выполнены следующие условия.
i) Цель G, соответствующая крите-
рию C согласно B0(D
G, C, Vj), понимаема в
O(Vi) в смысле отношения UND во всех
своих позициях (15).
ii) Цель G не противоречит, в смыс-
ле отношения CONTR, ни одной из целей
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
43
Gэ, принадлежащих DG-определениям кри-
териев C’ из состава M ∈ O(Vi).
iii) Все вершины-предшественники
C в M ∈ O(Vi) погружены в O(Vj) с выпол-
нением условий i), ii).
iiii) Если C имеет статус непосред-
ственно оцениваемого критерия, то мно-
жество
{X} ⊇ B0(D
inf, C, Vj) | UND(X, Vj, Vi)
не пусто.
Рассмотрим влияние замены
CHM(M, j, i ): M∈Vi → M(j), (16)
аналогичной (7), на достижение вышеот-
меченных интересов решения EP2.
Пусть
G1 = { g∈B0(D
G, C, Vi) }C∈ B0(D
int
, M, Vi);
G2 = { g∈B0(D
G, C’, Vi) }C
’
∈ B0(D
int
, M(j), Vi).
Тогда оценка потери полноты учи-
тываемых целей имеет вид
L1 = (NL – α) / NL,
где NL = |G1|, α = |G1 ∩ G2|.
Оценка расширения целевого взгля-
да
L2 = (ML – α) / ML,
где ML = |G2|.
Результирующий показатель эф-
фекта изменения целевого взгляда
L(j,i) = L2 – L1; L(j,i) ∈ (–1; 1).
Обозначив
IN1 = { in∈B0(D
inf, C, Vi) }C∈ B0(D
inf
, M, Vi),
IN 2 = { in ∈B0(D
inf, C’, Vi) }C
’
∈ B0(D
inf
, M(j), Vi),
NI = |IN1|, MI = |IN2|, β = | IN1 ∩ IN2|,
оценим вызванную заменой (16) потерю
источников информации
F1 = (NI–β) / NI;
и расширение спектра использованных ис-
точников
F2 = (MI–β) / MI.
Обобщающим показателем полноты
использования информации может слу-
жить
F(j,i) = F2 – F1; F(j,i) ∈ (–1; 1).
Определим критерий адекватности
результирующей модели
AD(j,i) =
= 1 – SIM(M,M(j),Y,Vi), AD(j,i) ∈ (0;1)
со значением типа сходства Y = ” опосре-
дованно, по актуальному раскрытию бази-
сов [18]”. Выбор такой формы сходства
позволяет учесть сходство общих источ-
ников и оснований, обеспечивающее со-
поставимость разных точек зрения.
Цена замены (16) для интересов
решения EP2 может быть определена как
A2(j,i) = ((L(j,i) + F(j,i) +2)/4 – AD(j,i) +1)/2.
Прагматический концептуальный
компромисс определяется условием
KM(V) =
=argmax i=1,…,N Σ j=1,…,N, j≠ i A2(j,i). (17)
Аналогично (12), (14), актуальными
для анализа являются:
глубина KM(V)
DT(KM) = 1 –
– (Σ i=1,…,N, i≠ KM A2(i,KM))/(N–1); (18)
эффект от принятия KM для системы точек
зрения VV
CKM(VV) =
=(Σ i=1,…,N, i≠ KM A2(KM,i))/(N–1). (19)
Для анализа свойств концептуаль-
ной приемлемости версий модели для уча-
стников решения EP2 может быть исследо-
ван когнитивный концептуальный ком-
промисс (см. (11)) на множестве
{M(j)}j=1,…,N и его основные характеристи-
ки согласно формулам (12)–(14).
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
44
Кроме того, полезными для анали-
тической подготовки Дельфи-процесса яв-
ляются следующие характеристики соот-
ношения прагматического и концептуаль-
ного компромисса.
Когнитивный эффект от принятия
прагматического компромисса
CKK(VV,KM) =
= (Σ i=1,…,N, i≠ KM A(KM,i,i))/(N–1). (20)
Прагматический эффект от приня-
тия концептуального компромисса
CKM(VV,KK) =
= (Σ i=1,…,N, i≠ KK A2(i,KK))/(N–1). (21)
Онтологически обоснованный
Дельфи-процесс
Используя аппарат представле-
ния и анализа знаний о ПрО выраба-
тываемых решений, описанный в пре-
дыдущих разделах, можно построить
процесс поддержки различных парадигм
методологии Дельфи, повышающий эф-
фективность взаимодействия различных
точек зрения.
В работе [11] предложено различать
два типа среди существующих технологий
метода Дельфи. Первый, охарактеризован-
ный как конвенциональный Дельфи, реа-
лизует экспертный процесс с участием
специальной мониторинговой команды,
которая создает модель экспертируемого
объекта (в большинстве случаев это во-
просы анкеты), анализирует ответы экс-
пертов и, по результатам, формирует но-
вые вопросы (т. е. доопределяет модель).
Второй тип технологий представля-
ет собой Дельфи-конференции, в которых
групповой результат продуцируется ком-
пьютером. Однако отсутствие монито-
ринговой команды не означает отсутст-
вия этапов аналитической работы по со-
провождению экспертизы. Они просто
частично переносятся в период, предшест-
вующий первому туру, и частично на
стадию, следующую за получением
обобщенных оценок.
В качестве этапов такой аналитиче-
ской деятельности выделяются:
• исследование субъектов дискус-
сии;
• достижение понимания истоков
групповых взглядов;
• выявление причин несогласий и
их оценка;
• анализ полученной информации и
возврат оценок для пересмотра.
Рассмотрим в качестве формы реа-
лизации S-парадигмы онтологически обос-
нованный Дельфи-процесс (ООДП), кото-
рый при рассмотрении в том же классифи-
кационном ключе может быть охарактери-
зован как процесс с виртуальным эксперт-
ным туром, предшествующим привлече-
нию экспертов. Этот тур позволяет выдви-
нуть и оценить ряд гипотез по поводу со-
отношения актуальных ведомственных и
профессиональных точек зрения на ре-
шаемую проблему.
На рис. 1 показана последова-
тельность действий виртуального тура
(обозначены ромбами) и их результатов
(прямоугольники).
Началом автоматизированной ана-
литической обработки внешней постанов-
ки проблемы 〈O, R, S 〉, где O – идентифи-
кация объекта экспертизы, R – оценочной
характеристики, S – ведомственных субъ-
ектов ПрО, мнения которых должны быть
учтены, является выбор подмножества
FVPO-модели и ретроспективы ранее про-
веденных экспертиз, составляющих кон-
текст последующей аналитической работы.
Далее c использованием этого под-
множества выбирается наиболее подходя-
щая парадигма развертывания Дельфи-
процедур (из четырех, рассмотренных во
введении), окончательно формируется мо-
дель экспертной группы (ЭГ), определяю-
щая привлекаемые к экспертизе точки зре-
ния, и определяются источники для апри-
орных значений ряда показателей, иг-
рающих роль верификационного поля мо-
дели оценочной характеристики.
В качестве моделей оценочной ха-
рактеристики в рамках ООДП могут ис-
пользоваться определения концепта кате-
гории Целевой аспект оценивания, постро-
енные одним из следующих способов.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
45
Непосредственно сформированная
модель представляет собой онтологическое
представление знаний носителей соответ-
ствующей точки зрения, выявленных с
применением специальных процедур ин-
дивидуального [23] или группового [24]
Рис. 1. Схема виртуального тура экспертизы, реализующей онтологиче-
ски обоснованный Дельфи-процесс
Система моделей-
претендентов и ее
свойства
Внешняя по-
становка про-
блемы
Онтологии профессио-
нальных и ведомствен-
ных точек зрения
Ретроспектива экс-
пертиз в ПрО
Установление пре-
суппозиций анализа
Верифика-
ционное поле
Контекст
анализа
Парадигма
метода
Анализ и
обобщение
точек зрения
на модель
Онтологический
анализ рисков экс-
пертного процесса
Компромиссные
варианты модели и их
свойства
Карта потенциальных
узких мест процесса
Внутренняя по-
становка пробле-
мы Формирование
постановки задачи
для экспертов
Модель экс-
пертной группы
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
46
структурного анализа оценочной характе-
ристики. В ООДП используются определе-
ния, имеющиеся в составе онтологий
FVPO-модели ПрО.
Когнитивно компромиссная модель
(11) строится на базе множества моделей
предыдущего типа, соответствующих фик-
сированному множеству VV точек зрения,
и характеризуется свойствами (9)–(14).
На том же множестве определяется
прагматически компромиссная модель (17)
со свойствами (18), (19). Соотношение ме-
жду ней и моделью предыдущего типа ха-
рактеризуется показателями (20), (21) и
предоставляет выбор между разновидно-
стями компромисса.
Прагматически компромиссное
объединение для множества моделей
{M(V)}, V∈VV представляет собой модель
MU(VV), для которой
(G ∈ M(Vi)) ∧ (∀V∈VV ¬∃G1| G1∈V ∧
∧CONTR(R(G,V), G1)) → G∈MU(VV) ∧
∧C(G)∈MU(VV),
где G, G1 – цели, C(G) – критерий дости-
жения цели G; R(G,V) – результат погру-
жения определения G в O(V).
Определение MU(VV) не обеспечи-
вает полной понимаемости и информиро-
ванности, которые гарантированы для
прагматически компромиссной модели
(17). Поэтому ее введение в среду ООДП
требует внесения в карту узких мест про-
цесса информации о вершинах, относи-
тельно которых эти условия нарушены.
Для MU(VV) могут быть оценены
характеристики (18)–(21), что делает ее
сопоставимой с другими компромиссными
моделями.
Альтернативная индивидуальная
модель MAI(VV) формируется на основа-
нии множества прототипов {M(Vi)}Vi∈VV.
При этом, помимо позитивных базисов
B0 ее D-определений (2), формируются
негативные B2(D, MAI, Vi) с элементами
вида 〈r, X, NA〉, где r – роль, X – концепт,
NA – аргументация запрета на возмож-
ность включения X (включенного в D-
определение в рамках прототипной моде-
ли), формулируемая ссылкой на концепт,
соответствующий элементу деятельности в
O(Vi).
Модели первых двух рассматривае-
мых видов используются в рамках вирту-
ального тура.
Онтологический анализ рисков экс-
пертного процесса выявляет элементы мо-
дели, а также информационного контекста
решения проблемы, для которых сущест-
вует онтологически обусловленная воз-
можность их непонимания представителя-
ми некоторых точек зрения либо возник-
новения конфликта с их знаниями. Такие
элементы описываются в формате
〈e, C, {〈R, V〉}〉, (22)
где e – концепт-элемент модели или опи-
сания информационного контекста;
C – элемент постановки проблемы,
который его включает;
R – вид риска (непонимание, кон-
фликтность с собственной версией, кон-
фликтность с собственными знаниями о
других концептах);
V∈VV – точка зрения, в которой
возникает риск.
Итогом виртуального тура является
постановка проблемы для экспертов и кар-
та потенциальных узких мест процесса
(КП), включающая описания (22) и ис-
пользуемая в последующих турах.
Начальный экспертный тур ООДП,
показанный на рис. 2, открывается форми-
рованием ЭГ посредством подбора экспер-
тов из базы данных в соответствии с выра-
ботанной моделью ЭГ и рейтингом экс-
пертов по результатам их участия в пре-
дыдущих экспертизах.
Далее осуществляется индивиду-
альное экспертное оценивание показателей
модели, в рамках которого могут предос-
тавляться экспертные версии Альтерна-
тивных индивидуальных моделей. В этом
случае индивидуальные оценки экспертов
содержат два набора – для критериев мо-
дели, представленной в постановке и для
критериев собственной версии модели.
Этап анализа и обобщения оценок
реализует: Этап анализа и обобщения оце-
нок реализует:
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
47
• обобщение оценок частных кри-
териев по множеству экспертов;
• линейную свертку индивидуаль-
ных оценок с получением индивидуальных
версий оценки для оценочной характери-
стики;
• линейную свертку обобщенных
оценок критериев;
• определение статистических
свойств обобщенных оценок [25];
• поиск и анализ расхождений зна-
чений в парах “априорное значение крите-
рия – индивидуальная оценка критерия” и
“непосредственная индивидуальная оценка
Модель экс-
пертной
группы Формирование эксперт-
ной группы
БД экспер-
тов
Состав
экспертной
группы
Внутренняя
постановка
проблемы
Индивидуальное
оценивание
Индивиду-
альная версия
модели
Оценки целе-
вого крите-
рия исходной
модели
Оценки част-
ных
критериев
исходной
модели
Карта
потенциаль-
ных узких
мест
процесса
Верифика-
ционное
поле
Внутренние
статистические
свойства
системы инди-
видуальных
оценок
Индикатор
решения о
смене пара-
дигмы
Показатель
приемлемости
обобщенной
оценки
Обобщенные
оценки
Кластеры родст-
венных и анта-
гонистических
оценок
Гипотезы об
актуальных
изменениях
FVPO-модели
ПрО
Характеристики согла-
сованности оценок и
элементов
верификационного поля
Гипотезы об онто-
логических
причинах расхож-
дения мнений
Рис. 2. Схема начального экспертного тура онтологически обос-
нованного Дельфи-процесса
Оценки кри-
териев инди-
видуальной
версии
Анализ и обобщение
оценок
Парадигма
метода
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
48
оценочной характеристики” – “результат
свертки индивидуальных оценок частных
критериев”;
• кластеризацию индивидуальных
оценок критериев, выделяющую группы
экспертов, находящихся в согласии, и
группы наиболее далеко отстоящих в
своих мнениях экспертов;
• анализ статистической зна-
чимости различий в оценках, полученных
по общей модели и по ее собственной
версии (на фоне различий между оценками
разных экспертов по общей модели);
• проверку корреляций между со-
держанием КП и значимыми расхожде-
ниями в индивидуальных экспертных мне-
ниях;
• композирование свойств по-
лученной системы оценок в показатель
приемлемости обобщенной оценки [26].
При негативном значении показате-
ля приемлемости обобщенной оценки
инициируется повторный тур экспертизы в
составе ООДП, показанный на рис. 3.
Он начинается с индивидуального
пересмотра оценок экспертами, которым
предоставляются наиболее обобщенные
результаты предыдущего тура. Новая
оценка сопровождается аргументировани-
ем посредством ссылки на элементы дея-
тельности, представленные в составе
FVPO-модели ПрО [16].
Обобщение и анализ новых оценок
позволяет принять решение об их удовле-
творительности либо, при негативном ре-
зультате, подготовить необходимый ин-
формационный контекст структурирован-
ной дискуссии. Последняя является обсу-
ждением предоставленных документов с
выработкой компромиссного значения
оценки, а также ее характеристик:
– обобщенной экспертной оценки
ожидаемой степени негативного влияния
принятых уступок на каждую из позиций
цели (15), соответствующей корню дерева
ценности (цена компромисса);
– минимальным и максимальным
значением для каждого из тех целевых ас-
пектов оценивания в составе модели, кото-
рые признаны экспертами критичными для
достижения корневой цели.
По результатам формируются ито-
говые документы и осуществляется по-
полнение базы данных ретроспективы экс-
пертиз.
Каждая из парадигм Дельфи-
процесса привносит специфические черты
в реализацию ООДП.
При реализации L-парадигмы вир-
туальный тур ООДП акцентируется на
формировании компромиссных моделей и
выборе среди них той, которая обладает
наилучшим набором свойств. Формирует-
ся также КП.
В начальном туре экспертизы инди-
видуальные оценки сопоставляются с ап-
риорными, а непосредственные оценки
корневого аспекта – с полученными по-
средством свертки.
Устанавливаются элементы из КП,
проблемность которых подтвердилась рас-
хождениями в оценках. В повторном туре
экспертам предоставляются сведения об
обнаруженных внутренних конфликтах в
их собственных оценках и обобщенная
оценка. Предоставляется также список тех
критериев, по которым имеется наиболь-
шее расхождение с другими членами ЭГ, и
гипотезы об онтологических причинах
этих расхождений.
Независимо от того, пересмотрит ли
эксперт свою оценку по такому критерию,
он должен указать по ее поводу собствен-
ную аргументацию, использованные ис-
точники информации и целевую привязку
(если они отличаются от имеющихся в со-
ставе компромиссной модели). Результаты
включают обобщенную оценку, аспекты и
причины расхождений, а также динамику
изменения согласованности оценок по
сравнению с предыдущим туром.
K-парадигма работает с моделью
класса прагматически компромиссного
объединения, которая строится и исследу-
ется в виртуальном туре. По поводу вер-
шин исходных моделей, не включенных в
компромиссную, в ходе начальной экспер-
тизы собираются мнения участников о
степени их влияния на корневую цель и
степени убедительности их аргументации
в исходной модели. Для критериев, по ко-
торым ожидается непонимание экспертов
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
49
Индивидуальный пере-
смотр оценок
Аргументация
пересмотра
Статистические
свойства
оценок и их
динамика
Характеристики
приемлемости новых
оценок
Кластеры родст-
венных и анта-
гонистических
оценок
Рис. 3. Схема повторного экспертного тура онтологически обос-
нованного Дельфи-процесса
Обобщенные
оценки
Гипотезы об
онтологических причинах
расхождения мнений
Пересмотренные
оценки
Обобщение и анализ
пересмотренных оценок
Обобщенная
оценка Кластеризация
оценок
Коридор значений
оценки
Структурированная
дискуссия
Основные
результаты
Рекомендации по ак-
туализации
FVPO-модели ПрО
Карта
потенциаль-
ных узких
мест
процесса
Обоснования и
рекомендации
Ретроспектива
экспертиз в ПрО
Формирование итоговых
документов
Компромиссная
оценка
Цена компро-
мисса
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
50
с точкой зрения V, выбираются из онтоло-
гии O(V) те концепты, которые наиболее
близким образом могут служить представ-
лению непонимаемых позиций цели Эти
сведения предоставляются представителям
V перед индивидуальным оцениванием.
Аналогично, предоставляются неизвест-
ные им и предусмотренные для критерия
источники информации. Дискуссионная
процедура используется для взаимообуче-
ния представителей разных точек зрения.
Г-парадигма изначально направлена
на привлечение конфликтующих точек
зрения [27]. Поэтому в виртуальном туре
производится их выявление: как посредст-
вом анализа семантического поля концеп-
та, соответствующего объекту экспертизы,
в онтологиях разных точек зрения, так и с
помощью анализа результатов предыду-
щих экспертиз.
Индивидуальное оценивание каж-
дый из участников осуществляет как со-
гласно модели из онтологии своей точки
зрения, так и на основе прагматически
компромиссной модели. Кроме того, каж-
дый эксперт оценивает степень влияния на
конкретную позицию корневой цели тех
критериев, которые не включены в ком-
промиссную модель.
Производится разбиение экспертов
на две подгруппы по признакам близости:
моделей, принадлежащих их точкам зре-
ния; оценок, которые они предоставили;
оценок влияния отброшенных критериев.
Обобщение производится в каждой
из подгрупп. Каждая подгруппа выполняет
коллективную работу по построению сво-
ей коллективной версии модели и дает
коллективные оценки ее критериев. Вторая
коллективная дискуссия осуществляется
между подгруппами, каждая из которых
аргументирует свою позицию перед дру-
гой. Итогом является перечень истоков
различия взглядов (цели, аргументация
критериев, информационные источники),
риски для каждой из позиций цели верхне-
го уровня, создаваемые такими различия-
ми, а также границы интервала значений
наиболее важных критериев (включая кор-
невой).
S-парадигма предполагает участие
экспертов в процессе с самого его начала,
для задания условий построения всех ви-
дов компромиссной модели и оценки их
свойств. С их помощью происходит уточ-
нение формул компромисса посредством
получения и введения в них экспертной
оценки весов для разных компонентов
функции компромиссного выбора. Обоб-
щенные оценки весов используются при
выборе модели наиболее перспективного
типа. Кроме того, эксперты предлагают
собственные альтернативные модели на
основе имеющихся в онтологии прототи-
пов. Оценивание осуществляется каждым
из экспертов по общей модели и по своей
альтернативной.
После обобщения оценок, получен-
ных с использованием компромиссной мо-
дели и обобщения оценок целевого показа-
теля, полученных по индивидуальным мо-
делям, производится анализ подтвердив-
шихся элементов КП. Осуществляется
также анализ значимости различий между
множеством оценок по компромиссной
модели и множеством оценок по собствен-
ным моделям.
Выявляются элементы собственных
версий модели, находящиеся в противоре-
чии с предложенными другими эксперта-
ми, либо непонятные для них. Содержани-
ем коллективной дискуссии служит рас-
смотрение всех этих результатов и полу-
чение нового компромиссного варианта
модели с экспертной оценкой рисков его
использования для позиций корневой цели.
Кроме того, осуществляется оцени-
вание по этой модели в формате
{〈A, E1(A), B1, E2(A), B2〉},
где A – актуальный целевой аспект
оценивания;
E1(A) – нижняя граница оценки;
B1 – аргументация элементов моде-
ли, принятию которой соответствует ниж-
няя граница оценки;
E2(A), B2 – аналогичные показатели
для верхней границы оценки.
Кроме того, для S-парадигмы есте-
ственным является включение в процесс
рекомендаций по актуализации FVPO-
модели, связанной с достигнутым взаим-
ным обогащением разных точек зрения.
Соответствующие рекомендации касаются:
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
51
- введения новых концептов;
- пересмотра D-определений
имеющихся концептов;
- дополнения D-определений;
- возврата прежних концептов или
версий их определений, признанных в ка-
кой-то момент неактуальными.
Выводы
1. Показана перспективность ис-
пользования системы онтологических мо-
делей множества актуальных точек зрения
на ПрО принимаемых решений для под-
держки современных парадигм метода
Дельфи.
2. Предложен аппарат онтологиче-
ски базированного автоматического по-
строения версии модели объекта эксперти-
зы, наилучшей для заданного подмножест-
ва точек зрения: с позиций полноты ис-
пользования и возможности развития про-
фессиональных знаний экспертов (концеп-
туальный компромисс), а также с точки
зрения выработки общего видения целей,
обмена профессиональным опытом и ин-
формацией (прагматический компромисс).
Разработана и метризована система
свойств компромиссных версий модели.
3. Разработана схема онтологически
обоснованного Дельфи-процесса (ООДП)
выработки экспертных решений. Проана-
лизированы особенности ее процедур и
элементов информационной среды в зави-
симости от выбираемой парадигмы сопо-
ложения экспертных знаний (взаимодо-
полнительного, конфликтного либо реали-
зующего внутреннее развитие точек зре-
ния).
4. Рассмотренный процесс ООДП
позволяет:
- обоснованно выбирать наиболее
подходящую для текущей ситуации пара-
дигму Дельфи;
- наиболее полно и многократно
использовать выявляемые экспертные зна-
ния;
- достигать рационального баланса
между полномочиями аналитика, эксперта
и использованием формально регламенти-
рованных автоматизированных операций.
1. Глушков В.М. О прогнозировании на осно-
ве экспертных оценок // Кибернетика, вы-
числительная техника, информатика. Т.1:
Математические вопросы кибернетики. –
1990. – С. 232 – 235.
2. Перевозчикова О.Л. Основи системного
аналізу об’єктів і процесів комп’ютеризації
// Національний ун-т «Києво-Могилянська
академія», 2003. – 432 с.
3. Тоценко В.Г. Методы и системы поддерж-
ки принятия решений. Алгоритмический
аспект. – Киев: Наук. думка, 2002. – 361 с.
4. Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Систем-
ный анализ: проблемы, методология, при-
ложения. – Киев: Наук. думка, 2005. –
743 с.
5. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений.
– М.: Наука, 2006. – 181 c.
6. Крымский С.Б., Жилин Б.Б., Паниотто
В.И. и др. Экспертные оценки в социоло-
гических исследованиях. – Киев: Наук.
думка, 1990. – 320 с.
7. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений
при многих критериях: предпочтения и за-
мещения. – М.: Радио и связь, 1981. –
560 с.
8. von Winterfeldt D., Edwards W. Decision
Analysis and Behavioral Research. – Cam-
bridge University Press, International edition.
– 1986.
9. Саати Т.Л. Метод анализа иерархий: при-
нятие решений при зависимости и обрат-
ной связи. – М.: Радио и связь, 2001. –
386 с.
10. Belton V., Stewart T.J. Multiple Criteria
Decision Analysis An Integrated Approach.
Kluwer Academic Publishers, London, 2002.
11. Turoff M., Linstone H. The Delphi Method:
Techniques and Applications. – Addison-
Wesley, 2002. – 608 р. – Available at
http://www.is.njit.edu/pubs/delphibook/.
12. Checkland P., Scholes J. Soft Systems Meth-
odology in Action. John Wiley Sons, Chiches-
ter/UK, 1990.
13. Jackson M.C. Five commitments of critical
systems thinking. In: Systems thinking in
Europe, NY: Plenum Press, 1991. – P. 61–72.
14. Гордон Т.Д. Новые подходы к методу
Дельфи. – В кн. Научно-техническое про-
гнозирование для промышленности и пра-
вительственных учреждений: Пер. с англ./
Под ред. Г.М. Доброва. – М.: Прогресс,
1972.
15. Renn O. Participatory processes for designing
environmental policies // Land Use Policy. –
2006. – V. 23, Is. 1 – P. 34–43.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
52
16. Ильина Е.П. Задачи и методы аналитиче-
ского сопровождения экспертиз в парти-
сипативных процессах стратегического
управления // Проблемы программирова-
ния. – 2006. – № 2–3. – C. 421–430.
17. Ильина Е.П. Методы автоматизированного
управления экспертизами при концепту-
альной неоднородности экспертных взгля-
дов // Проблемы программирования. –
2007. – № 4. – C. 35–46.
18. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Формы,
метрики и свойства отношения сходства
между концептами в онтологиях эксперт-
ных точек зрения // Проблемы программи-
рования. – 2005. – № 4. – C. 39– 49.
19. Ильина Е.П. Представление и использова-
ние модели “Дерево ценности” в онтологи-
ях партисипативного принятия решений: –
Сб. тр. СНУЯЭиП. – 2008. – № 1 (25). –
С. 110–121.
20. Наппельбаум Э.Л., Поспелов Д.А. Пробле-
мы коллективных решений и экспертных
оценок // Вопросы кибернетики. – Теория
принятия решений. – 1975. – Вып. 8. –
С. 86–102.
21. Ильина Е.П. Семиотическая модель разви-
вающихся экспертных точек зрения для
поддержки принятия решений // Проблемы
программирования. – 2006. – № 3. –
С. 51–59.
22. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Системно-
аналитическое сопровождение экспертиз и
концептуальный компромисс между экс-
пертными точками зрения // Системный
анализ, управление и информационные
технологии. – Харьков: Вестник НТУ
«ХПИ», 2005. – № 54. – С. 154–159.
23. Ильина Е.П., Ольховская Ю.В. Выявление,
формализация и анализ профессиональных
знаний о модели экспертного оценивания
иерархических альтернатив // Проблемы
программирования. – 2002. – № 1-2 –
C. 421–429.
24. Ильина Е.П, Ольховская Ю.В. Модель
предпочтений, формируемая экспертами
при разных концепциях сопоставляемых
объектов // Проблемы программирования.
– 2002. – № 3-4. – C. 83–97.
25. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Цели и
критерии логико-статистического анализа
экспертных предпочтений в условиях кон-
фликта точек зрения на предметную об-
ласть проблемы выбора // Проблемы про-
граммирования. – 2000. – № 1– 2. –
С. 471– 483.
26. Ильина Е.П. Оценка и использование пока-
зателей качества экспертного решения
проблемы // Проблемы программирования.
– 2006. – № 1. – С. 38–45.
27. Turoff M. The design of a policy Delphi //
Technological Forecasting and Social Change
2 (2). – 1970. – P. 84–98.
Получено 08.01.2009
Об авторе:
Ильина Елена Павловна,
кандидат физико-математических наук,
ведущий научный сотрудник.
Место работы автора:
Институт программных систем
НАН Украины.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-2952 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:43:24Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ильина, Е.П. 2009-05-29T10:44:25Z 2009-05-29T10:44:25Z 2009 Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи / Е.П. Ильина // Пробл. програмув. — 2009. — № 1. — С. 36-52. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/2952 519.76, 004.827 Рассмотрены современные парадигмы метода Дельфи, оперирующие множеством различных экспертных точек зрения на предметную область принимаемого решения. Они реализуют обратные связи между новыми экспертными мнениями, результатами анализа и обобщения предыдущих. Предложена схема онтологически базированного Дельфи-процесса. Она включает виртуальный тур, который авто-матически формирует версии модели решения и карту потенциально спорных элементов этой модели, используя анализ онтологической модели. Последующие реальные экспертные туры используют результаты виртуального и предоставляют экспертам наиболее адекватную парадигму взаимодействия точек зрения в процедуре метода Дельфи.---------- Розглянуто сучасні парадигми методу Дельфі, що оперують множиною різних експертних точок зору на предметну область рішення, що приймається. Вони реалізують обернені зв’язки між новими експертними судженнями та результатами аналізу й узагальнення по-передніх. Запропоновано схему онтологічно базованого Дельфі-процесу. Вона передбачає віртуальний тур, який автоматично формує версії моделі рішення та карту потенційно су-перечних елементів цієї моделі, використову-ючи аналіз онтологічної моделі. Наступні реа-льні експертні тури використовують результа-ти віртуального й надають експертам най-більш адекватну парадигму взаємодії точок зору в процедурі методу Дельфі.---------- The modern paradigms of the Delphi method op-erating with the set of different expert viewpoints on the decision made problem area are considered. They realize the feedbacks between new expert opinions and results of analysis and generalizing of the previous ones. The scheme of the ontology-based Delphi is proposed. It includes the virtual tour that automatically forms the versions of the decision model and the map of the potentially arguable elements of this model using the ontology model analysis. The next real expert tours use the results of the virtual one and provide experts with the most adequate paradigm of the Delphi viewpoints interaction. ru Інститут програмних систем НАН України Теоретичні та методологічні основи програмування Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи Функції та методи підтримки сучасних парадигм методу Дельфі The Functions and the Methods for the modern paradigms of the Delphi method support Article published earlier |
| spellingShingle | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи Ильина, Е.П. Теоретичні та методологічні основи програмування |
| title | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| title_alt | Функції та методи підтримки сучасних парадигм методу Дельфі The Functions and the Methods for the modern paradigms of the Delphi method support |
| title_full | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| title_fullStr | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| title_full_unstemmed | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| title_short | Функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| title_sort | функции и методы поддержки современных парадигм метода дельфи |
| topic | Теоретичні та методологічні основи програмування |
| topic_facet | Теоретичні та методологічні основи програмування |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/2952 |
| work_keys_str_mv | AT ilʹinaep funkciiimetodypodderžkisovremennyhparadigmmetodadelʹfi AT ilʹinaep funkcíítametodipídtrimkisučasnihparadigmmetodudelʹfí AT ilʹinaep thefunctionsandthemethodsforthemodernparadigmsofthedelphimethodsupport |