Обработка мислей экспертов. Медиана Кемени

существует масса методов получения экспертных оценок. В одних из каждого эксперта работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому выражает свое мнение независимо от авторитетов, "кланов" и отдельных коллег. У других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ОПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг из друга, принимают или отбрасывают аргументы друг друга, учатся друг в друга, и неверные или недостаточно обоснованные мысли отбрасываются.

В одних методах число экспертов фиксировано и такое, чтобы статистические методы проверки согласованности мыслей и потом(в случае достаточно хорошей согласованности мыслей) их усреднения позволяли принимать обоснованные решения с точки зрения економетрики. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы, например, при использовании метода "снежной пули" для формирования команды экспертов.

Догма согласованности. Часто без всяких оснований считается, что решение может быть принято лишь на основе согласованных мнений экспертов. Поэтому исключают из экспертной группы тех, чья мысль отличается от мнения большинства.

(В лучшем случае им позволяет сложить документ под названием: "Особое мнение") При этом отбрасываются как неквалифицированные лица, которые попали в состав экспертной комиссии по недоразумению или по соображениям, которые не имеют отношения к их компетентности и профессиональному уровню, так и наиболее оригинальные мыслители, глубже проникли в проблему, чем большинство. Стоило бы выяснить их аргументы, предоставить им возможность для обоснования их точек зрения. Вместо этого их мыслью пренебрегают.

Анализ и обработка экспертных оценок

При анализе экспертных оценок можно применять разнообразные статистические методы, самые распространенные

- это проверка согласованности решений экспертов и усреднения решений экспертов внутри

согласованной группы. Поскольку ответы экспертов во многих процедурах экспертного опроса - не

числа, а такие объекты нечислової природы, как градации количественных признаков, разбития, результаты

попарных сравнений, то для анализа используются статистические методы нечислової природы.

Согласно Джону Кемені, необходимо находить среднее решение как решение оптимизационной задачи, а

именно минимизировать суммарное расстояние от эксперта внутри(с решением которого согласилось большинство)

к решениям других экспертов. Найденное таким образом решение называют "медианой Кемені" [5].