Экспертные методы информационных потоков в инновационной деятельности

Методы исследования информационных потоков. Феномены современных информационных потоков. Информационные модели инновационных процессов. Роль экспертов в инновационной деятельности. Подбор и опрос экспертов. Организация и обработка экспертных оценок.

Рубрика Менеджмент и трудовые отношения
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 02.08.2012
Размер файла 73,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

КУРСОВАЯ РАБОТА

Экспертные методы информационных потоков в инновационной деятельности

Введение

Современная экономика предъявляет новые, более высокие требования к управлению. Вопросы совершенствования методов управления приобретают сейчас очень важное значение, поскольку именно в этой сфере имеются еще большие резервы роста эффективности народного хозяйства.

Существенным фактором повышения научного уровня управления является применение при подготовке решений математических методов и моделей. Однако, полная математическая формализация технико-экономических задач часто неосуществима вследствие их качественной новизны и сложности. В связи с этим все шире используются экспертные методы, под которыми понимают комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, направленных на получение от специалистов информации, необходимой для подготовки и выбора рациональных решений.

Экспертные методы применяют сейчас в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчетов. Такие ситуации нередко возникают при разработке современных проблем управления общественным производством и, особенно, при прогнозировании и долгосрочном планировании. В последние годы экспертные оценки находят широкое применение в социально-политическом и научно-техническом прогнозировании, в планировании народного хозяйства, отраслей, объединений, в разработке крупных научно-технических, экономических и социальных программ, в решении отдельных проблем управления.

В ходе развития общественного производства возрастают не только сложность управления, но и требования к качеству принимаемых решений. Для того, чтобы повысить обоснованность решений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на их результаты, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития в различных областях практической деятельности. Применение экспертных методов обеспечивает активное и целенаправленное участие специалистов на всех этапах принятия решений, что позволяет существенно повысить их качество и эффективность.

1. Информационные потоки

1.1 Методы исследования информационных потоков

Проведение исследования потоков информации при предпроектным обследованием системы управления предусмотрено методическими материалами по разработке организационных систем управления. Целью такого исследования является изучение и формализация информационных процессов. Исследования проводятся по программе в которой указывается, последовательность.

Пример:

При изучении форм документации, техники их заполнения и обработки выделяется примерный перечень вопросов:

* назначение документа;

* количество одновременно выписываемых экземпляров;

*наименование обязательных реквизитов и показателей документов;

*кем заполняются реквизиты и их показатели;

*правила формирования показателей;

*значимость каждого показателя;

*периодичность составления документов;

*частота разработки показателей.

В сведениях о документации должны прослеживаться функции каждого подразделения СУ.

В связи с этим в программу исследования целесообразно включать вопросы, которые помогут выяснить функции, выполняемые конкретными подразделениями органа управления и его отдельными рабочими группами. Объектами исследования являются документированные и недокументированные сообщения, отражающие процессы производственно-хозяйственной деятельности и управленческих работ, а также связанные с ними процессы формирования показателей и документов и маршруты их движения.

При исследовании процесса обработки данных в управляющей системе и ее подразделениях различаются процессы расчета показателей и процессы формирования документов. Расчет показателей осуществляется на основе определенных правил - процедур с исходными данными, которые проявляются в виде последовательности их обработки. Формируются документы по правилам подбора источников исходных показателей.

Далее уточняются маршруты движения документов по подразделениям органа управления, начиная с момента их формирования до передачи на хранение или выхода за пределы управляющей системы.

Для обследования входящих и исходящих документов применимы два основных метода. Метод инвентаризации и метод типических групп. При методе инвентаризации собираются сведения о всех документах. Он позволяет получить наиболее исчерпывающие сведения о потоках информации. Однако в силу большой трудоемкости метод инвентаризации применяется очень редко.

Для обследования систематизированных массовых и регулярно повторяющихся документов более часто используется метод типических групп, когда регистрации подлежит не каждый документ, а определенный тип однородных документов.

Наиболее распространенным является анализ потоков информации с помощью графического метода. Графический метод используется для описания потоков информации небольшой размерности на макроуровне, для выявления обшей структуры и функций системы управления, а также для совершенствования существующих потоков информации.

Основные элементы потока - документы. Отношение между ними изображаются в виде графической схемы. Процедуры преобразования моментов потока (обработки документов) записываются в виде кратких пояснений на схеме потока. В заголовках столбцов записываются наименования структурных подразделений конкретной организации, в заголовках строк - наименования моментов или промежутков времени. Шкала может быть равномерной или неравномерной. Каждый документ на схеме изображен в виде прямоугольника с указанием номера документа.

Под документом даются краткие пояснения:

* какие процедуры осуществляются при обработке документа;

* какая информация из документа используется в данный момент в данном месте;

* как используется эта информация;

* какая информация записывается или изменяется в документе и почему;

* где можно найти подобные пояснения.

Анализ схемы позволяет проследить пути документов, выявить моменты их образования, операции, которые с ними осуществляются, порядок, в котором документы объединяются или расчленяются. В результате анализа схемы потока можно выявить объем, характер и сроки выполнения работ для каждого подразделения данной организации; излишний контроль за работой; полное отсутствие контроля; применение различных документов вместо одного, составленного в нескольких экземплярах; излишне длительное хранение документов; неоправданные задержки в обработке документов, а также и излишние передачи документов, вызванные плохим распределением обязанностей между различными подразделениями.

Графический метод прост, нагляден, универсален и экономичен на макроуровне. Однако при увеличении размерности потока схема может стать настолько велика, что, потеряет свою ценность как средство анализа, или будет настолько поверхностна в деталях, что не окажет помощи при анализе потоков информации.

Данный метод целесообразно использовать для анализа организации и совершенствования существующей схемы потоков информации на макроуровне.

Информационная модель позволяет символически выразить технологию подготовки управленческих решений, а также информационные взаимосвязи между сотрудниками конкретного подразделения, подразделениями предприятия и внешней средой.

Главное значение информационной модели - характеристика потоков и последовательность документов, отражающих процесс управления.

1.2 Феномены современных информационных потоков

Одной из главных особенностей нашего времени, безусловно, является постоянный рост темпов производства информации (закон экспоненциального роста информации). Кроме механического увеличения объемов информации до масштабов, которые делают невозможным их непосредственную обработку, эта ситуация вызывает целый ряд специфических проблем, связанных с быстрым развитием информационных технологий. Порой эти проблемы настолько неочевидны, что их можно рассматривать как феномены. В этой статье будут рассмотрены некоторые из них с учетом возможностей, которые появились благодаря развитию технологий обработки информации.

Феномен 1. Прогресс в области производства информации ведет к снижению общего уровня информированности и порождает новые виды сетевых служб.

Количество новостийных сообщений, публикуемых в сети Internet во всем мире, превышает 1000000 в сутки. Крупнейшие сетевые интеграторы новостей обрабатывают ежесуточно десятки тысяч сообщений. Ситуация резкого роста темпов производства информации породила ряд проблем:

· непропорциональный рост «информационного шума» ввиду слабой структурированности информации;

· появление паразитной информации (невостребованной, получаемой в качестве несанкционированных «приложений», например, к электронным письмам);

· несоответствие формально релевантной (уместной, относящейся к делу) информации действительным потребностям;

· многократное дублирование информации (типичный пример - публикация одного и того же сообщения в разных изданиях).

Вследствие этого традиционные информационно-поисковые системы постепенно стали утрачивать свою актуальность. Причина этого не столько в физических объемах информационных потоков, сколько в их динамике, т.е. в постоянном систематическом обновлении информации, которое к тому же далеко не всегда имеет очевидную регулярность. Охват, обобщение больших динамических информационных массивов, непрерывно генерируемых в New Media, требует качественно новых подходов. В качестве иллюстрации приведем лишь один факт: служба AltaVista уже около полугода не обновляла свою базу данных Web-ресурсов. Возникла необходимость создания новых сетевых служб, интегрирующих информационные потоки.

Феномен 2. Новые сетевые службы, охватывая порой в 1000 раз меньше источников, значительно эффективнее решают проблемы пользователей.

Необходимость сетевой интеграции новостей несколько лет назад осознали известные сетевые поисковые службы. На первых этапах они заключили соглашения с такими крупнейшими информационными агентствами, как Reuters, Associated Press, CNN и др., и стали предоставлять доступ в режиме поиска и просмотра новостийных сообщений. Таким образом, у пользователя впервые появилась возможность бесплатно находить и просматривать новости реального (а не только «виртуального») мира в Сети. Например, старейший навигационный портал Yahoo! создал службу Daily News (http://dailynews. yahoo.com), объединив информацию нескольких десятков агентств и обеспечив графическое и мультимедийное представление отдельных тематических областей.

Одним из первых серьезных интеграторов новостей в Сети стала служба Northern Light Technology (http://www.nlsearch.com/). Этой службой создана и постоянно пополняется «специальная коллекция», включающая статьи из более чем 7000 источников - журналов, газет, агентств, реферативных журналов.

В настоящее время получила развитие тенденция централизованного информационного обслуживания интеграторов новостей («интеграция интеграторов» или создание «информационных прокси»). Например, Northern Light Technology является клиентом одной из крупнейших служб сбора новостей - COMTEX (http://www.comtexnews.net/), которая интегрирует ресурсы солидных источников, среди них такие крупнейшие мировые информационные агентства, как Associated Press, ИТАР-ТАСС, Синьхуа. Клиентами COMTEX являются также десятки новостийных служб, среди которых OneSource, Screaming Media, Vertical Net, CompuServe и др.

Количество охватываемых источников информации практически у всех интеграторов новостей в настоящее время не превосходит 10 тысяч. При этом следует отметить, что проблему полноты новостийной информации такой подход позволил решить, оставив, однако, нерешенной проблему создания обозримого объема такой информации, необходимой пользователю (чаще всего аналитику).

Феномен 3. Существующие сегодня механизмы интеграции новостей эффективны только при наличии собственной развитой информационной службы.

Каждая интересующая пользователя тематика, например «банковская сфера» или «экология», в сутки может охватывать тысячи документов, которые могут быть доставлены пользователю всеми доступными средствами (электронной почтой, доступом к авторизированной Web-странице, WAP-серверу или в виде SMS-сообщений). Даже эксперту порой не хватает времени на просмотр одних лишь заголовков. К решению этой проблемы существует несколько подходов.

Ограничение, к примеру, количества источников может привести к одностороннему подходу к проблематике, заангажированности. Можно ограничиться регионом, например Украиной, или сузить тематику. В любом случае речь идет о потере полноты. Выход может быть найден только в средствах автоматизации выявления наиболее важной составляющей в информационном потоке. Стала актуальной задача применения мониторинга ресурсов, тесно связанного с достаточно популярным в последние десятилетия контент-анализом. Именно это перспективное направление развития систем сетевой интеграции рассматривается сегодня многими экспертами как контент-мониторинг, появление которого вызвано прежде всего задачей систематического отслеживания тенденций и процессов в постоянно обновляемой сетевой информационной среде. Контент-мониторинг - это содержательный анализ информационных потоков с целью получения необходимых качественных и количественных срезов, который производится постоянно на протяжении не определенного заранее промежутка времени. Важнейшей теоретической основой контент-мониторинга является контент-анализ, - понятие, достаточно «заезженное» социологами.

1.3 Информационные модели инновационных процессов

Методология информационного моделирования экономических систем изначально основывается на интерпретации классических представлений о количестве информации, которое может быть передано от передатчика к приемнику. При этом для экономических систем приходится весьма искусственно вводить понятия, эквивалентные понятиям «кодирование информационного сигнала», «канал передачи», «пропускная способность», «помехи» и т.п. С другой стороны, информационные процессы органично вплетаются в ткань экономических процессов и естественно не только предположить самостоятельность статуса экономической информации по отношению к чисто экономическим компонентам, но и признать взаимосвязь, взаимозависимость, взаимодополняемость, а проще сказать, синергизм экономических и информационных параметров. Необходимо также признать чрезвычайную важность не только обнаружения и выделения информационных координат в основе экономических и социальных процессов, но и формирования некоторой системы базовых понятий и определений, составляющих основу формализации и количественной оценки информационных процессов в экономике. В частности, важное значение приобретают формирование и уточнение таких понятий, как информационная среда, информационный ресурс, информационная система.

Существующая практика модельного изучения инновационных процессов по отдельности охватывает практически все стадии жизненного цикла инноваций. Это и анализ возникновения нововведений, и анализ диффузии инноваций, и исследование рынка наукоемкой продукции, и построение стратегий управления инновационными процессами. Следует также отметить многообразие математических подходов к моделированию инноваций. В литературе, посвященной этой проблеме, встречаются разные модели: статические и динамические, детерминированные и статистические, равновесные и неравновесные. К сожалению, приходится констатировать почти полное отсутствие совместимости всех этих моделей между собой и слабую их ориентацию на экспериментальные данные. Математические модели полного жизненного цикла инноваций отсутствуют почти полностью. Все это свидетельствует, во-первых, об отсутствии устоявшейся теоретической базы, а, во-вторых, о сложности объекта исследования и недостаточности эмпирического материала. Дадим далее краткую характеристику наиболее распространенных методологических подходов к моделированию инновационных процессов. При построении моделей инновации, как правило, считают, что существует источник инноваций, который может продуцировать новшества, вообще говоря, в любом количестве и с любой скоростью. Однако в действительности значения и количества, и скорости появления инноваций определяются ограниченными возможностями затрат на производство инноваций и объективно ограниченным числом их потребителей. На этом фоне собственно и разворачиваются коллизии рыночной конкуренции между инноваторами, взаимодействия между инноваторами и имитаторами.

Наибольшее количество моделей инновационного процесса относится к тем этапам его жизненного цикла, которые характеризуются первичным возникновением новшеств и диффузией нововведений. Наиболее распространенными моделями начального этапа жизненного цикла инноваций являются в настоящее время такие, которые позволяют изучать статистические характеристики появления нововведений. К этой же группе относятся модели, дающие возможность анализировать зависимости между затратами на исследования и количеством готовых к внедрению изобретений. Последнее, по мнению авторов этих моделей, характеризует скорость технологического развития. Хотя в ряде случаев модели данной группы позволяют получать хорошее совпадение эмпирических и расчетных данных (например, аппроксимация отрицательно - биномиальным распределением доли нововведений в привязке к промежутку времени в конкретной области производства), в целом эти результаты носят локальный характер и практически не могут быть перенесены на ситуации с измененными исходными условиями и ограничениями. Впрочем, само осознание того факта, что неоднородность, например, правил патентования, параметров патентной системы не позволяет унифицировать существующие системы стимулирования инновационной деятельности, имеет глубокое методологическое значение.

2. Экспертиза в инновационной деятельности

2.1 Роль экспертов в инновационной деятельности

Современное общество развивается под постоянно усиливающимся воздействием научно-технической революции, которая вызывает коренные преобразования в производстве, глубокие изменения в структуре и экономике народного хозяйства. Происходящая научно-техническая революция по-своему влиянию далеко выходит за пределы сферы материального производства, захватывая все стороны жизнедеятельности общества, предопределяя большинство решений, направленных на его рациональное экономическое и социальное развитие.

История развития науки, техники и производства показывает, что одновременно с последовательным замещением функций человека функциями машин увеличивается его роль в сфере управления. Непрерывный рост объема затрат на развитие науки, на создание новой техники и совершенствование производства существенно повышает значимость решений, принимаемых на всех уровнях управления народным хозяйством. Будущее науки. Техники и экономики в значительной мере зависит от качества и своевременности этих решений, а объективные тенденции научно-технического прогресса могут ускоряться или замедляться под их воздействием.

Особое значение в управлении сейчас приобретают методы оптимизации, основанные на применении формальных, чаще всего математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении многих практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределенные факторы, связанные с проблемой принятия решений, в логически стройную схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив.

В процессе управления возникает естественное стремление к отысканию решения, которое объективно является наилучшим из всех возможных. В качестве инструмента оптимизации сейчас широко используется математическое программирование. Успехи в применении математического программирования к решению различного рода хозяйственных, научных, технических и военных задач породили методологические воззрения, согласно которым кардинальное решение проблем управления возможно только тогда, когда все его аспекты отображаются в системе взаимосвязанных математических моделей.

Однако, формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется рядом особенностей современного этапа научно-технического прогресса. Жизнь общества настолько сложна, что трудно рассчитывать на появление моделей, которые полностью отражали бы природу и количественные взаимосвязи социально-экономических процессов. Реальная действительность всегда сложнее самых тонких математических моделей, а ее развитие часто опережает формальное познание. Задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участия людей. И, наконец, сам процесс управления всегда предполагает ориентацию не только на числовые данные, но и на обычный здравый смысл. Использование математического программирования и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надежной информации. Но, несомненно и то, что при любых условиях для выбора рационального решения требуется нечто большее, чем хорошая математическая модель.

Принимая решения, мы обычно предполагаем, что информация, используемая для их обоснования, достоверно и надежна. Но для многих экономических и научно-технических задач, являющихся по своему характеру качественно новыми и неповторяющимися, это предположение либо заведомо не реализуется, либо в момент принятия решения его не удается доказать.

Наличие информации и правильность ее использования в значительной степени предопределяют оптимальность выбранного решения. Кроме данных, состоящих из числовых статистических величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины, например, предположения о возможных решениях и их результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе деловых решений, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.

Основные трудности, связанные с информацией, возникающие при выработке сложных решений, можно подразделить на следующие группы.

Во-первых, исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной.

Во-вторых, некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддается количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов, оценить экономический эффект будущих изобретений и т.д. Но, поскольку эти факторы и явления оказывают существенное влияние на результаты решений, их нельзя не учитывать.

В-третьих, в процессе подготовки решений часто возникают ситуации, когда в принципе необходимую информацию получить можно, однако в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени или средств.

В-четвертых, существует большая группа факторов, которые могут повлиять на реализацию решения в будущем, но их нельзя точно предсказать.

В-пятых, одна из наиболее существенных трудностей при выборе решений состоит в том, что любая научная или техническая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем ее реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам. Проблема выбора наилучшего варианта решения может возникнуть и потому, что обычно существуют ограничения в ресурсах, а следовательно, принятие одного варианта всегда связано с отказом от других решений.

В-шестых, при выборе наилучшего решения мы нередко сталкиваемся с многозначностью обобщенного критерия, на основе которого можно произвести сравнение возможных исходов. Многозначность, многомерность и качественное различие показателей являются серьезным препятствием для получения обобщенной оценки относительной эффективности, важности, ценности или полезности каждого из возможных решений.

В связи с этим одна из главных особенностей решения сложных проблем состоит в том, что применение расчетов здесь всегда переплетается с использованием суждений руководителей, ученых, специалистов. Эти суждения позволяют хотя бы частично компенсировать недостаток информации, полнее использовать индивидуальный и коллективный опыт, учесть предположения специалистов о будущих состояниях объектов. Закономерность развития науки и техники состоит в том, что новые знания, научно-техническая информация накапливаются в течение длительного периода времени. Нередко это накопление идет в скрытой форме в сознании ученых и разработчиков. Они, как никто другой, способны оценить перспективы той области, в которой работают, и предвидеть характеристики тех систем, в создании которых непосредственно участвуют.

Опыт показывает, что использование несистематизированных суждений отдельных специалистов оказывается при решении многих сложных научных и технических проблем недостаточно эффективным вследствие многообразия взаимосвязей между основными элементами таких проблем и невозможности охвата их всех. При использовании традиционных процедур подготовки решений нередко не удается рассмотреть широкий диапазон факторов, учесть весь спектр альтернативных путей решения проблем.

Все это заставляет прибегать к комплектованию групп специалистов, представляющих в качестве экспертов различные области знаний. Применение групповой экспертизы позволяет не только рассмотреть множество аспектов и факторов, но и объединить различные подходы, с помощью которых руководитель находит наилучшее решение.

2.2 Метод экспертных оценок

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Комплексное использование интуиции (неосознанного мышления), логического мышления и количественных оценок с их формальной обработкой позволяет получить эффективное решение проблемы. При выполнении своей роли в процессе управления эксперты производят две основные функции: формируют объекты (альтернативные ситуации, цели, решения и т.п.) и производят измерение их характеристик (вероятности свершения событий, коэффициенты значимости целей, предпочтения решений и т.п.). Формирование объектов осуществляется экспертами на основе логического мышления и интуиции. При этом большую роль играют знания и опыт эксперта. Измерение характеристик объектов требует от экспертов знания теории измерений. Характерными особенностями метода экспертных оценок как научного инструмента решения сложных неформализуемых проблем являются, во-первых, научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов, и, во-вторых, применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Эти две особенности отличают метод экспертных оценок от обычной давно известной экспертизы, широко применяемой в различных сферах человеческой деятельности.

Экспертные коллективные оценки широко использовались в государственном масштабе для решения сложных проблем управления народным хозяйством уже в первые годы Советской власти. В 1918 году при Высшем совете народного хозяйства был создан Совет экспертов, задачей которого являлось решение наиболее сложных проблем реорганизации народного хозяйства страны. При составлении пятилетних планов развития народного хозяйства страны систематически использовались экспертные оценки широкого круга специалистов.

В настоящее время в нашей стране и за рубежом метод экспертных оценок широко применяется для решения важных проблем различного характера. В различных отраслях, объединениях и на предприятиях действуют постоянные или временные экспертные комиссии, формирующие решения по различным сложным неформализуемым проблемам. Все множество плохо формализуемых проблем условно можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, в отношении которых имеется достаточный информационный потенциал, позволяющий успешно решать эти проблемы. Основные трудности в решении проблем первого класса при экспертной оценке заключаются в реализации существующего информационного потенциала путем подбора экспертов, построения рациональных процедур опроса и применения оптимальных методов обработки его результатов. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего» измерителя. Данный принцип означает, что выполняются следующие гипотезы:

1) эксперт является хранилищем большого объема рационально обработанной информации, и поэтому он может рассматриваться как качественный источник информации;

2) групповое мнение экспертов близко к истинному решению проблемы.

Если эти гипотезы верны, то для построения процедур опроса и алгоритмов обработки можно использовать результаты теории измерений и математической статистики.

Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых информационный потенциал знаний недостаточен для уверенности в справедливости указанных гипотез. При решении проблем из этого класса экспертов уже нельзя рассматривать как «хороших измерителей». Поэтому необходимо очень осторожно проводить обработку результатов экспертизы. Применение методов осреднения, справедливых для «хороших измерителей», в данном случае может привести к большим ошибкам. Например, мнение одного эксперта, сильно отличающееся от мнений остальных экспертов, может оказаться правильным. В связи с этим для проблем второго класса в основном должна применяться качественная обработка.

Область применения метода экспертных оценок весьма широка. Перечислим типовые задачи, решаемые методом экспертных оценок:

1) составление перечня возможных событий в различных областях за определенный промежуток времени;

2) определение наиболее вероятных интервалов времени свершения совокупности событий;

3) определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности;

4) определение альтернативных (вариантов решения задачи с оценкой их предпочтения;

5) альтернативное распределение ресурсов для решения задач с оценкой их предпочтительности;

6) альтернативные варианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их предпочтительности.

Для решения перечисленных типовых задач в настоящее время применяются различные разновидности метода экспертных оценок. К основным видам относятся: анкетирование и интервьюирование; мозговой штурм; дискуссия; совещание; оперативная игра; сценарий.

Каждый из этих видов экспертного оценивания обладает своими преимуществами и недостатками, определяющими рациональную область применения. Во многих случаях наибольший эффект дает комплексное применение нескольких видов экспертизы.

Анкетирование и сценарий предполагают индивидуальную работу эксперта. Интервьюирование может осуществляться как индивидуально, так и с группой экспертов. Остальные виды экспертизы предполагают коллективное участие экспертов, в работе. Независимо от индивидуального или группового участия экспертов в работе целесообразно получать информацию от множества экспертов. Это позволяет получить на основе обработки данных более достоверные результаты, а также новую информацию о зависимости явлений, событий, фактов, суждений экспертов, не содержащуюся в явном виде в высказываниях экспертов.

При использовании метода экспертных оценок возникают свои проблемы. Основными из них являются: подбор экспертов, проведение опроса экспертов, обработка результатов опроса, организация процедур экспертизы.

2.3 Организация экспертного оценивания

Первым этапом организации работ по применению экспертного оценивания является подготовка и издание руководящего документа, в котором формулируется цель работы и основные положения по ее выполнению. В этом документе должны быть отражены следующие вопросы: постановка задачи - эксперимента; цели эксперимента; обоснование необходимости эксперимента; сроки выполнения работ; задачи и состав группы управления; обязанности и права группы; финансовое и материальное обеспечение работ. Для подготовки этого документа, а также для руководства всей работой назначается руководитель экспертизы. На него возлагается формирование группы управления и ответственность за организацию ее работы.

После формирования группа управления осуществляет работу по подбору экспертной группы примерно в такой последовательности: уяснение решаемой проблемы; определение круга областей деятельности, связанных с проблемой; определение долевого состава экспертов по каждой области деятельности; определение количества экспертов в группе; составление предварительного списка экспертов с учетом их местонахождения; анализ качеств экспертов и уточнение списка экспертов в группе; получение согласия экспертов на участие в работе; составление окончательного списка экспертной группы.

Параллельно с процессом формирования группы экспертов группа управления проводит разработку организации и методики проведения опроса экспертов. При этом решаются следующие вопросы: место и время проведения опроса; количество и задачи туров опроса; форма проведения опроса; порядок фиксации и сбора результатов опроса; состав необходимых документов.

Следующим этапом работы группы управления является определение организации и методики обработки данных опроса. На данном этапе необходимо определить задачи и сроки обработки, процедуры и алгоритмы обработки, силы и средства для проведения обработки.

В процессе непосредственного проведения опроса экспертов и обработки его результатов группа управления осуществляет выполнение комплекса работ в соответствии с разработанным планом, корректируя его по мере необходимости по содержанию, срокам и обеспечению ресурсами.

Последним этапом работ для группы управления является оформление результатов работы. На этом этапе производится анализ результатов экспертного оценивания; составление отчета; обсуждение и одобрение результатов; представление итогов работы на утверждение; ознакомление с результатами экспертизы организаций и лиц.

2.4 Подбор экспертов

Для реализации процедуры экспертного оценивания необходимо сформировать группу экспертов. Общим требованием при формировании группы экспертов является эффективное решение проблемы экспертизы. Эффективность решения проблемы определяется характеристиками достоверности экспертизы и затрат на нее.

Достоверность экспертного оценивания может быть определена только на основе практического решения проблемы и анализа ее результатов. Использование экспертов как раз и обусловлено тем, что отсутствуют какие-либо другие способы получения информации. Поэтому оценка достоверности экспертизы может осуществляться, как правило, только по апостериорным (послеопытным) данным. Если экспертиза проводится систематически с примерно одним и тем же составам экспертов, то появляется возможность накопления статистических данных по достоверности работы группы экспертов и получения устойчивой числовой оценки достоверности. Эту оценку можно использовать в качестве априорных данных о достоверности группы экспертов для последующих экспертиз.

Достоверность группового экспертного оценивания зависит от общего числа экспертов в группе, долевого состава различных специалистов в группе, от характеристик экспертов.

Определение характера зависимости достоверности от перечисленных факторов является еще одной проблемой процедуры подбора экспертов.

Сложной проблемой процедуры подбора является формирование системы характеристик эксперта, существенно влияющих на ход и результаты экспертизы. Эти характеристики должны описывать специфические свойства специалиста и возможные отношения между людьми, влияющие на экспертизу. Важным требованием к характеристикам эксперта является измеримость этих характеристик.

Еще одной проблемой является организация процедуры подбора экспертов, т.е. определение четкой последовательности работ, выполняемых в процессе подбора экспертов и необходимых ресурсов для их реализации.

Максимальное число экспертов в группе проверяется на ограничение по финансовым ресурсам. Определив зависимость между достоверностью, количеством экспертов и расходами на оплату, группа управления представляет руководству эту информацию и формулирует возможные альтернативы решений. Такими альтернативами могут быть либо снижение достоверности результатов экспертного оценивания до уровня, обеспечивающего выполнение ограничения по расходам на оплату экспертов, либо сохранение исходного требования на достоверность экспертизы и увеличение расходов на оплату экспертов.

Следующим этапом работы по подбору экспертов является составление предварительного списка экспертов. При составлении этого списка проводится анализ качеств экспертов. Кроме учета качеств экспертов, определяются их местонахождение и возможности участия выбранных специалистов в экспертизе. При оценке качеств учитывается мнение людей, хорошо знающих кандидатов в эксперты.

После составления списка экспертов им направляются письма с приглашением участвовать в экспертизе. В письмах объясняется цель проведения экспертизы, ее сроки, порядок проведения, объем работы и условия вознаграждения. К письмам прилагаются анкеты данных эксперта и самооценки компетентности.

Получив ответы экспертов, группа управления составляет окончательный список группы экспертов.

После составления и утверждения списка экспертам посылается сообщение о включении их в состав экспертной группы. Если экспертное оценивание производится методом анкетирования, то одновременно с уведомлением о включении в экспертную группу всем экспертам высылается анкета с необходимыми инструкциями для их заполнения. Сообщением экспертам о включении их в экспертизу заканчивается работа по подбору экспертов.

2.5 Опрос экспертов

Опрос - главный этап совместной работы группы управления и экспертов.

Основным содержанием опроса является:

- постановка задачи и предъявление вопросов экспертам;

- информационное обеспечение работы экспертов;

- выработка экспертами суждений, оценок, предложений;

- сбор результатов работы экспертов.

Можно назвать три типа задач, которые решаются в процессе опроса:

- оценка качественная или количественная заданных объектов;

- построение новых объектов;

- построение и оценка новых объектов.

При коллективной экспертизе используются следующие основные виды опроса: дискуссия, анкетирование и интервьюирование, метод коллективной генерации идей, или мозговой штурм.

Анкетирование может проводиться с обратной связью или без нее. При анкетировании с обратной связью опрос экспертов производится в несколько этапов с доведением до сведения экспертов некоторых результатов опроса на предыдущем этапе, включая оценки отдельных экспертов и их аргументацию. Главным в организации опроса является обеспечение максимума информации и максимума творческой активности, самостоятельности эксперта. Необходимо стремиться довести до каждого эксперта по возможности всю информацию, относящуюся к анализируемому явлению, которой располагают как эксперты, так и организаторы опроса, не лишая в то же время эксперта творческой самостоятельности и активности.

Однако возможности эксперта по переработке информации ограниченны. В результате эксперт может принять решение, не используя всей информации, имеющейся в его распоряжении. Кроме того, новая информация воспринимается человеком с определенным внутренним сопротивлением и не сразу влияет на уже сложившиеся субъективные оценки. Отношение к новой информации благожелательнее, а восприятие и использование ее полнее, если она представляется в доходчивой, яркой и компактной форме.

Из этих психологических особенностей следует необходимость предоставления экспертам возможностей для фиксации поступающей информации путем ведения записей, использования технических средств, а также необходимость предварительной обработки информации и представления ее экспертам в наиболее воспринимаемой форме.

Необходимо подчеркнуть противоречивость значения обмена экспертами информацией, так как получение такой информации таит опасность потери творческой независимости в построении модели объекта экспертом. Разрешение этого противоречия в полной мере невозможно, и при каждой экспертизе ее организаторы должны находить разумный компромисс, прежде всего, путем выбора вида опроса, формы и степени общения экспертов.

Каждый из видов опроса имеет свои достоинства и недостатки в построении обмена информацией между экспертами и в организации их независимого творчества. Выбор того или иного вида опроса определяется многими факторами, из которых основными являются:

- цель и задачи экспертизы;

- существо и сложность анализируемой проблемы;

- полнота и достоверность исходной информации;

- требуемые объем и достоверность информации, получаемой в результате опроса;

- время, отведенное на опрос и экспертизу в целом;

- допустимая стоимость опроса, и экспертизы в целом;

- количество экспертов и членов группы управления, их характеристики.

Анкетирование является наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса, ибо позволяет наилучшим образом сочетать информационное обеспечение экспертов с их самостоятельным творчеством.

3. Обработка экспертных оценок

3.1 Задачи обработки

После проведения опроса группы экспертов осуществляется обработка

результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. На основе результатов обработки формируется решение проблемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости применения качественных и количественных методов обработки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от класса проблем, решаемых экспертным оцениванием.

Все множество проблем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется достаточный уровень знаний и опыта, т.е. имеется необходимый информационный потенциал. При решении проблем, относящихся к этому классу, эксперты рассматриваются как хорошие в среднем измерители. Под термином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для обработки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять методы математической статистики, основанные на осреднении данных.

Ко второму классу относятся проблемы, для решения которых еще не накоплен достаточный информационный потенциал. В связи с этим суждения экспертов могут очень сильно различаться друг от друга. Более того, суждение одного эксперта, сильно отличающееся от остальных мнений, может оказаться истинным. Очевидно, что применение методов осреднения результатов групповой экспертной оценки при решении проблем второго класса может привести к большим ошибкам. Поэтому обработка результатов опроса экспертов в этом случае должна базироваться на методах, не использующих принципы осреднения, а на методах качественного анализа.

Учитывая, что проблемы первого класса являются наиболее распространенными в практике экспертного оценивания, основное внимание в этой главе уделяется методам обработки результатов экспертизы для этого класса проблем.

В зависимости от целей экспертного оценивания и выбранного метода измерения при обработке результатов опроса возникают следующие основные задачи:

1) построение обобщенной оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;

2) построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым экспертом;

3) определение относительных весов объектов;

4) определение согласованности мнений экспертов;

5) определение зависимостей между ранжировками;

6) оценка надежности результатов обработки.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при групповом экспертном оценивании. Решение этой задачи зависит от использованного экспертами метода измерения.

При решении многих задач недостаточно осуществить упорядочение объектов по одному показателю или некоторой совокупности показателей. Желательно иметь численные значения для каждого объекта, определяющие относительную его важность по сравнению с другими объектами. Иными словами, для многих задач необходимо иметь оценки объектов, которые не только осуществляют их упорядочение, но и позволяют определять степень предпочтительности одного объекта перед другим. Для решения этой задачи можно посредственно применить метод непосредственной оценки. Однако эту же задачу при определенных условиях можно решить путем обработки оценок экспертов.

Определение согласованности мнений экспертов производится путем вычисления числовой меры, характеризующей степень близости индивидуальных мнений. Анализ значения меры согласованности способствует выработке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мнений экспертов. Качественный анализ причин группировки мнений позволяет установить существование различных взглядов, концепций, выявить научные школы, определить характер профессиональной деятельности и т.п. Все эти факторы дают возможность более глубоко осмыслить результаты опроса экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между ранжировками различных экспертов и тем самым устанавливать единство и различие в мнениях экспертов. Важную роль играет также установление зависимости между ранжировками, построенными по различным показателям сравнения объектов. Выявление таких зависимостей позволяет вскрыть связанные показатели сравнения и, может быть, осуществить их группировку по степени связи. Важность задачи определения зависимостей для практики очевидна. Например, если показателями сравнения являются различные цели, а объектами - средства достижения целей, то установление взаимосвязи между ранжировками, упорядочивающими средства с точки зрения достижения целей, позволяет обоснованно ответить на вопрос, в какой степени достижение одной цели при данных средствах способствует достижению других целей.

Оценки, получаемые на основе обработки, представляют собой случайные объекты, поэтому одной из важных задач процедуры обработки является определение их надежности. Решению этой задачи должно уделяться соответствующее внимание.

Обработка результатов экспертизы представляет собой трудоемкий процесс. Выполнение операций вычисления оценок и показателей их надежности вручную связано с большими трудовыми затратами даже в случае решения простых задач упорядочения. В связи с этим целесообразно использовать вычислительную технику и особенно ЭВМ. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания.

Заключение

Динамизм и новизна современных народнохозяйственных задач, возможность возникновения разнообразных факторов, влияющих на эффективность решений, требуют, чтобы эти решения принимались быстро и в то же время были хорошо обоснованы. Опыт, интуиция, чувство перспективы в сочетании с информацией помогают специалистам точнее выбирать наиболее важные цели и направления развития, находить наилучшие варианты решения сложных научно-технических и социально-экономических задач в условиях, когда нет информации о решении аналогичных проблем в прошлом.

Использование метода экспертных оценок помогает формализовать процедуры сбора, обобщения и анализа мнений специалистов с целью преобразования их в форму, наиболее удобную для принятия обоснованного решения.

Но, следует заметить, что метод экспертных оценок не может заменить ни административных, ни плановых решений, он лишь позволяет пополнить информацию, необходимую для подготовки и принятия таких решений. Широкое использование экспертных оценок правомерно только там, где для анализа будущего невозможно применить более точные методы.

Экспертные методы непрерывно развиваются и совершенствуются. Основные направления этого развития определяются рядом факторов, в числе которых можно указать на стремление расширить области применения, повысить степень использования математических методов и электронно-вычислительной техники, а также изыскать пути устранения выявляющихся недостатков.

Несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании метода экспертных оценок, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Необходимо совершенствовать систему отбора экспертов, повышение надежности характеристик группового мнения, разработку методов проверки обоснованности оценок, исследование скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок.

Однако, уже и сегодня экспертные оценки в сочетании с другими математико-статистическими методами являются важным инструментом совершенствования управления на всех уровнях.

Список литературы

информационный инновационный эксперт опрос

1) Управление информационными потоками:/ РАН. Ин-т систем. анализа; Ред. В.Л. Арлазаров, Н.Е. Емельянов. - М.: УРСС, 2006.

2) Валуев С.А., Волкова В.Н., Игнатьева А.В. и др. Системный анализ в экономике и организации производства. - Л.: Политехника, 2001.

3) Соловьев В.П. Инновационная деятельность как системный процесс в конкурентной экономике - М.: Киев, 2006

4) Карданская Н. Принятие управленческого решения. М.: ЮНИТИ, 1999.

5) Феномены современных информационных потоков Д. Ландэ, А. Летвин: Информационный центр «Элвисти»

6) Управление организацией. /Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. - М.: ИНФРА-М, 2004.

7) Коротков Э.М. Исследование систем управления. - М.: «ДеКА», 2000

8) Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 1976.

9) Ф.А. Кузин Как не утонуть в информационных потоках: «Элитариум», 2005

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Характеристика информационных технологий, как инструмента формирования управленческих решений. Исследование информационной системы, технических и программных ресурсов типографии "Мистер Принт". Описание коммуникаций и информационных потоков организации.

    курсовая работа [109,7 K], добавлен 10.01.2011

  • Понятие и особенности применения экспертных технологий, как неотъемлемой составной части процесса подготовки и принятия важных управленческих решений. Изучение основных стадий экспертного опроса. Подбор экспертов. Метод Делфи, ПАТТЕРН, мозговой атаки.

    реферат [62,7 K], добавлен 09.10.2016

  • Корректировка информационных потоков в проектировании систем управления и предложение мероприятий по их улучшению. Совершенствование и адаптация современной организации на рынке поставщика и рынке потребителя, исходных материалов, товаров и услуг.

    курсовая работа [198,7 K], добавлен 22.10.2014

  • Ресурсный подход к информации и его реализация на организационном уровне. Основные методы изучения информационных потребностей в организации. Разделение труда в организации и регулирование информационных потоков: взаимосвязь и взаимообусловленность.

    дипломная работа [300,6 K], добавлен 24.03.2013

  • Информационное обеспечение всех элементов логистической системы, (снабжения, производства и сбыта). Цели и значение информационных потоков в логистической системе. Характеристика современных информационных технологий логистического управления в России.

    курсовая работа [57,5 K], добавлен 15.11.2013

  • Информационный поток: сущность, содержание, управление. Характерные черты процесса принятия решения, основные факторы. Модуль-метод, особенности его применения. Графоаналитический метод исследования потоков информации. Примеры информационных потоков.

    курсовая работа [209,4 K], добавлен 08.02.2012

  • Методы получения экспертных оценок. Проблема подбора экспертов. Нормативные документы, регулирующие деятельность экспертных комиссий. Принятие решений в условиях риска и в условиях неопределенности. Задачи на принятие решений в условиях неопределенности.

    контрольная работа [29,6 K], добавлен 15.07.2010

  • Понятие об информационных технологиях и системах. Информационные технологии, применяемые в логистических информационных системах. Специфика технологии бесконтактной идентификации, технология обмена данными EDI. Характеристика нформационных потоков.

    курсовая работа [7,9 M], добавлен 10.04.2023

  • Понятие и структура информационных логистических систем: функции, принципы, уровни, критерии соответствия требованиям. Интерактивные (диалоговые) процедуры поддержки принятия управленческих решений, координация материальных и информационных потоков.

    контрольная работа [43,8 K], добавлен 09.11.2011

  • Классификация потоков в логистике и их сущность. Организация информационных потоков на предприятии, их особенности на разных должностных уровнях. Основные комплексы задач логистики. Зарубежный опыт управления информационными потоками организаций.

    реферат [28,4 K], добавлен 21.12.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.