Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
На любом этапе процесса построения одномерной функции полезности обнаружение противоречивости суждений несет важную информацию. Оно служит для аналитика серьезным основанием для того, чтобы вновь обратиться к ЛПР и предложить ему пересмотреть ранее сформированную структуру ценностей и полученные оценки полезностей. Анализ решений по своей природе является итеративным; любое событие, заставляющее заново пересмотреть какую-либо структуру или количественные значения параметров, в отношении которых еще нет твердой уверенности, следует приветствовать и, более того, такие события нужно активно искать. В то же время наша задача состоит не в достижении численной точности, а в адекватном отражении продуманных суждений ЛПР. Численная точность во многих случаях вовсе не имеет смысла. Вообще говоря, точность более необходима в тех случаях, когда множество возможных вариантов непрерывно и бесконечно, чем в тех, когда оно разрежено и дискретно.
1.5. Многокритериальная полезность: формы моделей и шкалирующие константы
В предыдущем разделе мы обсуждали вопрос о том, как оценить величины, которые я называю иногда полезностями, а иногда мерами положения, так как они указывают место по-
Принятие решений
21
следствия на шкале ценности в единицах, которые, по нашему представлению, обладают по крайней мере свойствами интервальной шкалы. Но если анализ ведется на базе дерева ценностей или другой структуры (например, списка ценностей), то с каждым последствием или вариантом решения связана целая совокупность интервальных мер привлекательности по ряду различных критериев, которая сама по себе не очень пригодна для принятия решения. Она может помочь нам исключить некоторые из вариантов по принципу доминирования, но не позволяет сделать сколько-нибудь обоснованный выбор среди оставшихся, так что здесь возможен лишь неформальный подход. Поэтому требуется процедура, с помощью которой можно было бы скомбинировать все эти числа в единую для каждого последствия меру привлекательности. Любая подобная процедура должна строиться с учетом следующих реалий: во-первых, некоторые ценности важнее других; во-вторых, ценность какой-либо точки на шкале одного из критериев может зависеть от положения рассматриваемого последствия на шкале некоторого другого критерия, т. е. ценности могут зависеть друг от друга.
Понятие важности является очень нечетким. Само по себе слово интуитивно ясно каждому, причем настолько, что люди без труда могут высказывать суждения об относительной важности. Но этому понятию присуща внутренняя неоднозначность. Пусть вы выбираете себе работу, и пусть главными критериями для вас являются работа в городе и зарплата. Пусть, далее, вам предложили места в Лос-Анджелесе, Сан-Франциско и Нью-Йорке, из которых вам больше всего нравится Лос-Анджелес и меньше всего — Нью-Йорк. Предположим, что вы предпочитаете более высокую зарплату менее высокой, а по остальным критериям все три предложения эквивалентны. Тогда перед вами стоит проблема выбора только между теми парами возможных мест работы, в которых более привлекательный город сочетается с более низкой зарплатой. Вероятно, если бы в Лос-Анджелесе вам предложили 30 тыс. долл. в год, а в Нью-Йорке 60 тыс. долл., то вы посчитали бы зарплату более важным фактором, но если бы эти суммы равнялись соответственно 30 тыс. и 30,5 тыс. долл., то более важным вы бы посчитали город.
Раз существует эта взаимосвязь между важностью и диапазоном, то мы либо должны пользоваться такими методами оценивания, которые автоматически учитывали бы диапазон и не требовали явного указания важности, либо же, опираясь на интуитивное понятие важности, мы должны гарантировать при этом, что респондент правильно учтет диапазон в своих суждениях относительно соответствующих весовых коэффициентов.
22 Глава 1
Взаимозависимость ценностей — это объективный факт. Допустим, вы считаете, что в Лос-Анджелесе больше возможностей с точки зрения культуры и досуга, чем в Сан-Франциско, но в Сан-Франциско в отличие от Лос-Анджелеса хорошо развит общественный транспорт. Следовательно, при прочих равных условиях ваше предпочтение одного из этих двух городов может зависеть от зарплаты; если вы не можете позволить себе иметь автомобиль, ходить в театр или проводить выходные дни в Мексике, го скорее всего предпочтете жить в Сан-Франциско, где по крайней мере сможете ездить на работу на экспрессе BART1* и не зависеть от автобуса, который ходит один раз в час, или от милости друзей.
К сожалению, учесть на практике взаимосвязь ценностей путем выбора модели многомерной функции полезности удается лишь в очень редких случаях; практически во всех прикладных работах используют либо аддитивную, либо мультипликативную модели, которые позволяют учесть только некоторые очень простые связи. Модели более сложной формы построить нетрудно, однако для оценки входящих в них параметров требуется неприемлемо большой объем работы. К счастью, возможные взаимосвязи часто удается учесть на этапе структуризации. В примере с выбором между Лос-Анджелесом и Сан-Франциско я бы скорее всего знал заранее, учитывая свою квалификацию, будет ли ожидаемая зарплата достаточной для того, чтобы иметь автомобиль. В противном случае можно было бы разложить предпочтения, связанные с городом, на такие частные критерии, как доступность и эффективность общественного транспорта, наличие доступных рекреационных возможностей и т. п. Тогда, окажем, вес параметра, связанного с общественным транспортом, зависел бы от того, намерен ли я им пользоваться. Самое главное, о чем следует помнить, — это то, что многомерная функция полезности строится не для того, чтобы абсолютно достоверно и детально отразить ценности и предпочтения респондента, а для того, чтобы получить достаточно простое представление, адекватное решаемой задаче. Часто бывает, и в этом нет ничего недопустимого, что аналитик выполняет проверку на аддитивность, получает отрицательный результат и тем не менее продолжает работу с использованием аддитивной модели.
