Библиографическое описание:

Лобастов С. Ю. Разработка технологических процессов контроля истинности и искренности данных в системах коллективной поддержки и принятия решений // Молодой ученый. — 2016. — №11. — С. 819-826.



В статье рассматриваются процессы контроля данных в системах коллективной поддержки и принятия решений (СКПиПР). Контроль необходим для выявления и исправления ошибок в данных, в целях повышения их достоверности.

Источником данных в СКПиПР является человек-респондент. Одной из наиболее сложных проблем является выявление искажений (ошибок) в данных, которые предоставляет респондент. Когда такие искажения вносятся респондентом не случайно, а преднамеренно (или по непониманию), то они рассматриваются в научных исследованиях как проявление свойств искренности и истинности данных. Проблема истинности и искренности респондента актуальна во всех сферах, где источником данных является респондент. Например, при проведении социологических опросов.

Анализ свойств искренности и истинности в данной статье позволил:

–определить возможности выявления искажений в фактологических и оценочных видах данных посредством контроля истинности и искренности,

–установить последовательность выполнения операций контроля истинности и искренности относительно информационного потока, состоящего из различных видов данных,

–синтезировать блок контроля, как технологическую схему, включающую операции необходимые для контроля истинности и искренности в фактологических и оценочных видах данных.

В статье проанализированы методы контроля истинности и искренности, которые удалось обнаружить в работах различных авторов. Это позволило классифицировать все методы контроля на два вида:

–индивидуальные — для контроля используются только сообщения персонально от одного респондента,

–интегрированные — в этом случае собираются для взаимоконтроля сообщения от некоторого множества респондентов или используются для контроля агрегированные данные на основе сообщений от группы или от всех респондентов.

Для индивидуальных и интегрированных методов контроля синтезированы, соответственно, индивидуальные и интегрированные блоки контроля. Разработана схема технологического процесса подготовки решения с индивидуальным блоком контроля, который располагается сразу после операции подготовки сообщения респондентом, то есть в той части технологического процесса, где осуществляется обработка сообщений только от одного индивидуума — респондента. Для интегрированного блока контроля, разработана схема технологического процесса, с расположением блока за операцией обобщения, так как для такого контроля необходимо получать на вход контроля обобщенных данных и сообщений от всех респондентов.

В статье показано, каким образом можно рассчитать результат осуществления контроля истинности и искренности; для характеристики блока контроля введен показатель K — коэффициент уменьшения ошибок.

Ключевые слова: методы контроля, истинность, искренность, системы поддержки принятия решения, системы коллективной поддержки принятия решения, технологический процесс, респондент, опрос, достоверность.

Введение

Под Системой Коллективной Поддержки и(или) Принятия Решения (СКПиПР) будем понимать автоматизированную систему для поддержки или принятия решения в сложных условиях на основе коллективного мнения, то есть путем обобщения опыта, знаний, интуиции группы или коллектива людей. [4]

Технологический Процесс Подготовки Решений (ТППР) в СКПиПР определим как совокупность действий людей (с использованием технических средств), направленных на информационную поддержку или подготовку вариантов (варианта) решения, поставленной проблемы. [5]

В данной статье рассмотрим построение схем ТППР для контроля достоверности данных (информации) в СКПиПР. Проблема достоверности данных является частью более общего вопроса — вопроса повышения качества данных в СКПиПР, что является необходимым условием подготовки и принятия эффективных решений.

В [1] дано понятие качества данных (информации), как совокупности свойств данных (информации), обусловливающих их пригодность удовлетворять определенные потребности (т. е. аналогично качеству продукции по ГОСТ 15467). Для качества данных, как и всякого продукта, существуют показатели назначения, характеризующие полезный эффект от использования данных по назначению и обусловливающие область их применения. Кроме того, данные имеют ряд общих свойств, входящих в состав их качества.

Одним из наиболее значимых общих свойств данных является их достоверность. Мы примем определение достоверности данных, как их свойства не иметь скрытых ошибок [2]. Для выявления ошибок в данных выполняется контроль их достоверности. При контроле данные сравниваются с некоторым эталоном. После контроля, данные, соответствующие эталону, передаются на последующую обработку, а ошибочные исправляются или исключаются из процесса обработки данных. При выполнении контроля могут возникать ошибки контроля двух видов:

а) определение данных, которые не содержат ошибок, как ошибочных,

б) пропуск данных с ошибками на дальнейшую обработку.

В свойстве достоверности в [2] выделяются две составляющие: формально-техническая и социально-психологическая. Свойство данных не иметь скрытых случайных технических ошибок называется безошибочностью и является формально-технической составляющей. При анализе безошибочности не рассматриваются мотивы деятельности человека, связанные с достоверностью. Примерами случайных технических ошибок могут служить: ввод с клавиатуры не того символа при непопадании в нужную клавишу, или искажения при передаче данных в результате сбоя технических средств связи, и др.

Вопросы контроля и расчета показателей безошибочности посредством метода информационных цепей в автоматизированных системах управления (АСУ) рассмотрены в работах Дружинина Г. В. и Сергеевой И. В. [1,2]. Информационные цепи для СКПиПР могут быть построены на основе ТППР [5] и использованы для анализа безошибочности данных в соответствии с методиками [1,2].

Социально-психологическая составляющая достоверности учитывает влияние человека, находящегося под воздействием социальных и психологических факторов. Целью контроля в этом случае является выявление ошибок (искажений) в данных, которые вносятся человеком преднамеренно, с умыслом, или по непониманию.

Проблема выявление ошибок, вносимых в данные человеком преднамеренно или по непониманию, является актуальной проблемой в тех случаях, когда источником данных является респондент. Например, при проведении социологических опросов.

Синтез блока контроля истинности и искренности сообщений респондента

В доступной научной литературе удалось обнаружить несколько направлений исследования свойств социально-психологической составляющей достоверности.

Так, в [7] вводится понятие искренности респондента. “Под искренностью следует понимать выражение человеком его подлинных мнений, мыслей, чувств, намерений и т. д., а также сообщение фактов или сведений, соответствующих действительному положению вещей. Неискренность,в свою очередь, можно определить как преднамеренное искажение индивидом известных ему фактов действительности, сознательное сокрытие своих собственных действий, мнений, чувств, намерений и т. д. от других, окружающих его и взаимодействующих с ним людей, и/или подмену их иными, «чужими», не выражающими его действительных взглядов, установок, потребностей и интересов. Под неискренними ответамив общем виде мы понимаем все ложные, обманные и диссимулятивные сообщения, передаваемые респондентом социологу, анкетеру, интервьюеру с целью их умышленной дезориентации.” [7]

Главными критериями искренности ответа являются уверенность, убежденность человека в правоте своего мнения, утверждения, точки зрения и желание говорить все как есть, ничего не скрывая. Искренность — это характеристика соответствия сказанного мыслимому, т. е. суждения — субъективной модели мира, отраженного в сознании индивида [11]. Эталоном для контроля искренности данных являются все возможные сведения о субъективной модели, личностном представлении и мере убежденности респондента.

В [1] вводится понятие истинности, как свойства данных не иметь искажений, внесенных человеком намеренно (в том числе и из-за непонимания). Мы конкретизируем это определение на основе общепринятого гносеологического смысла истины, такого как «истина — характеристика суждения об объективной, отстраненной от человека реальности» [3]. Соответственно этому, под истинностью мы будем понимать свойство информации не содержать внесенных умышленно (или по непониманию) респондентом искажений, которые приводят к неверному представлению объективной реальности. Отметим, что эталоном для контроля истинности данных являются адекватные сведения о самом событие, явлении, факте действительности.

Рассмотрим применимость свойств истинности и искренности для контроля достоверности информации в СКПиПР.

В процессе функционирования СКПиПР обрабатывается информация, источником которой является человека-респондент. От респондентов могут быть получены содержательные сведения, в составе которых В. А. Ядов в работе [8] выделил событийный и оценочный виды информации. Под событийной (фактологической) информацией будем понимать сведения о фактах поведения в прошлом и настоящем, о наличие (отсутствие) событий, явлений, каких-то свойств, эффектов и т. п. Оценочная информация содержит оценку респондентом качественного состояния, степени проявления свойств, зрелости, значимости и т. п. событий и явлений. К этому виду информации относятся оценкиреспондентом своих субъективных состояний (настроений, чувств, переживаний, намерений и т. д.), убеждения и мнения респондента по тому или иному вопросу.

Свойство искренности данных распространяется как на оценочные сообщения, так и на сообщения, содержащие только фактологическую информацию. Респондент может быть искренен или неискренен, как в своих оценках, так и при фиксации фактов происходящих событий.

Свойство истинности является неотъемлемым для фактологического вида информации. Так, например, для принятия решения ЛПР по управлению некоторым объектом, на основании сообщений респондентов, главным для ЛПР является соответствие или несоответствие данных о состояние объекта управления его действительному состоянию.

В то же время, оценочная информация, по сути, не может быть истинной или неистинной, так как нет объективного критерия, эталона, в “отстраненной от человека реальности” [3], для определения ее истинности — неистинности. В этом смысле В. А. Ядов [8], рассуждая о достоверности полученной от респондента оценочной информации, отметил, что “необоснованные оценки ….. о данном предмете столь же «надежны», как и обоснованные”. Здесь может быть соответствие или несоответствие только тому, что человек действительно думает о том или ином явлении, событии, процессе и т. д. Для характеристики такого соответствия и используется понятие свойства искренности данных.

Логично предположить, что при неискренности респондента фактологическое сообщение не может быть истинным. Однако, с другой стороны, свойство искренности для фактологической информации не может являться гарантией, подтверждением ее истинности. То есть, если респондент абсолютно в чем-то уверен, но его субъективная модель ошибочна, то и его сообщение, при всей его искренности, будет неистинным. Например, убежденность героя книги Джером К.Джерома “Трое в одной лодке” Гарриса, в том что он знает правильный маршрут, никак не помогла ему найти выход из Хэмптон-Кортскомского лабиринта, потому-что его представления о лабиринте не были истинными.

Из вышесказанного можно сформулировать ряд основополагающих принципов по организации контроля истинности и искренности в СКПиПР.

Для оценочной информации контроль искренности является единственно возможным средством контроля ее достоверности. При выявлении неискренности сообщения от респондента, такая оценочная информация исключается из дальнейшей обработки.

Для фактологической информации контроль искренности не является окончательным подтверждением ее пригодности и требуется осуществление контроля истинности для ее использования при принятии решения. При этом, “отбраковка” фактологической информации будет правомерной, как при выявлении неискренности, так и при отсутствии истинности.

Представляется, что более простым для понимания и наглядным будет отражение процесса контроля истинности и искренности информации в СКПиПР в графическом виде, в соответствии с методикой, предложенной автором, в [5]. Схема фрагмента технологического процесса подготовки решения (ТППР) с контролем истинности и искренности представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Схема фрагмента технологического процесса подготовки решения с индивидуальным блоком контроля истинности и искренности

Рассмотрим последовательно этапы выполнения операций по схеме фрагмента ТППР. Первая операция (2,3) — это операция, выполняемая респондентом по подготовке информационного сообщения (например, ввод сведений в экранную форму дисплея). В общем случае, данной операции (то есть до события 2), могли предшествовать операции регистрации респондента в панели и опросе, тест-контроль на компетентность респондента и т. д.

Операция контроля безошибочности (3,4), на выходе операции подготовки сообщения, выявляет формальные ошибки, которые отправляются на исправление по пунктирной стрелочке (4,2). После локализации и исправления случайных ошибок респондента весь объем данных направляется на контроль истинности, помеченный буквами ИК (операция (4,5)).

В случае выявления неискренности респондента сообщение респондента бракуется и процесс обработки этого сообщения прекращается (пунктирная стрелка на “Стоп”). Если была установлена искренность респондента, то его сообщение попадает на фильтр (отмечен буквой “Ф”). Этот фильтр предназначен для определения направления дальнейшей обработки данных:

– если эти данные несут оценочную информацию, то они не могут быть проверены на достоверность еще каким — либо способом и поэтому отправляются напрямую на дальнейшую обработку к событию 7,

– если это фактологические данные, то они фильтруются на вход контроля истинности — помечен буквами ИТ.

При выявлении посредством контроля ИТ неистинности данных процесс их обработки прекращается — пунктирная стрелка на “Стоп”. Если данные истинны, то они направляются на дальнейшую обработку по цепочке (6,7).

В событии 7 производится слияние информационных сообщений от всех n респондентов. Полученные от респондентов сведения обобщаются (агрегируются) операцией (7,8).

Совокупность операций между событиями (4,7) будем называть “блоком контроля”.

Разработка ТППР для различных методов контроля истинности и искренности

Рассмотрим подробнее методы и схемы контроля истинности и искренности.

  1. Назовем индивидуальными методами контроля истинности и искренности такие методы, которые осуществляются на основе данных, предоставляемых непосредственно тем респондентом, чьи сообщения и являются объектом контроля.

В [7] рассматриваются методы контроля истинности респондента, основанные на анализе того, что он сам сообщает при ответах на вопросы и тестировании. Ниже перечислены некоторые, из предлагаемых в [7] методов, отобранные по пригодности использования в ТППР:

– вопросные методы: контрольные вопросы, опросы-ловушки, вопросы-дубли,

– шкала лжи — это несколько вопросов, которые основаны на феномене социальной желательности, то есть на стремлении казаться несколько лучше в глазах окружающих людей и давать ответы, которые, по мнению человека, были бы более желательными с точки зрения норм, правил и ценностей общества. Шкала лжи создана для отсеивания недостоверных результатов и выявления чрезмерного стремления респондента к социальной желательности,

– комбинированная шкала лжи — специально конструируемая контрольная шкала, состоящая из десяти пунктов. В ее состав включаются два контрольных вопроса, три пункта из любой шкалы лжи, один дублирующий вопрос и один вопрос-ловушку. Если респондент окажется неискренним в шести и более случаях, тогда сообщение от респондента бракуется, как не пригодное для дальнейшей обработки.

Неискренность респондента может диагностироваться через структурные, формальные характеристики его сообщения. Так, в случае решения задачи анализа качественных показателей объектов, когда респондент дает свои оценки по одинаковым множествам признаков ряда объектов, является важным, насколько хорошо он различает разные стороны оцениваемого качества. Неискренность респондента может быть выявлена в результате сравнения его оценок по различным признакам:

– если разница в значениях оценок, представленных респондентом, велика, то, значит, респондент дает совершенно несвязанные оценки по различным признакам объекта. Так как все признаки выражают разные стороны качества одного и того же объекта, то оценки по ним не должны сильно различаться. Поэтому, в этом случае, у нас есть основания считать, что респондент дает неискренние оценки, предположительно делая это бессистемно, бездумно, случайно и т.д.

– если разница в значениях оценок очень мала, то это значит, что респондент не пытается найти различия в признаках. Формально, «на глаз», «в среднем», прикинув общее качество объекта, он распространяет эту целостную оценку на различные потребительские качества, не утруждая себя детальным анализом. Такие оценки не могут считаться истинными, так как не отражают действительного представления респондента о свойствах объекта, которое могло появиться, если бы он проявил усердие и внимательно оценил каждый признак.

В [6] показано, что исключение вышеуказанных оценок, с «очень большим» и «очень маленьким» диапазоном, повышает возможности анализа различий во мнениях групп респондентов — на основе не забракованных оценок предлагается разбивать всю совокупность респондентов на группы по близости мнений, с последующей содержательной интерпретацией их точек зрения для ЛПР.

Для контроля истинности в АСУ в [2] предлагается увеличить номенклатуру показателей, которые поступают от человека- источника данных, сверх того, что требуется для нормального функционирования АСУ. Аналогично, в СКПиПР для контроля истинности необходимо, чтобы респондент сообщал не только сведения, которые требуются для решаемой задачи, но и дополнительные показатели. Дополнительные показатели нужны для того, чтобы:

– обеспечивалось скрытое резервирование показателей,

– появились скрытые взаимные связи между показателями, как детерминированные, так и вероятностные.

При скрытом резервировании детерминированно связанных показателей производится проверка соответствия их значений по заранее определенному алгоритму. В случае, если такое соответствие значений показателей не подтвердилось, можно говорить о наличии ошибки в данных.

При скрытом резервировании вероятностно связанных показателей проверяется соответствие тенденций в изменениях связанных показателей. Если значения показателя имеют значительную корреляцию с другим показателем, то можно ожидать, с большими вероятностями, появление одинаковых тенденций в изменениях значений этих показателей. Сопоставляя значения показателей, можно, с определенной вероятностью, высказать суждение об истинности сообщенного значения рассматриваемого показателя. [2]

Индивидуальные методы контроля истинности и искренности, объединенные в блок контроля образуют, индивидуальный блок контроля. Поскольку для выполнения своих функций индивидуальному блоку контроля требуются данные только от одного, контролируемого респондента, то этот блок располагается сразу после операции респондента по подготовке сообщения, как это показано на рис.1. То есть индивидуальный блок контроля должен быть создан в каждой индивидуальной технологической цепочке респондента до операции слияния. Бракованные сообщения исключаются индивидуальным блоком контроля перед операцией обобщения и, таким образом, повышается достоверность результата обобщения.

  1. Назовем контроль истинности и искренности интегрированным, когда для выполнения контроля сообщения респондента используются сообщения от других респондентов, а также результаты обобщения данных от всех или некоторой группы респондентов. Могут быть организованы группы респондентов, каждая из которых предоставляет различные виды данных для принятия решения, но данные, поступающие от различных групп, связаны между собой и используются для контроля истинности. Так, в случае экспертно-массовой СКПиПР [4], данные экспертов могут быть использованы для контроля данных массового блока респондентов, и наоборот.

В корпоративных СКПиПР возможен вариант, что группы респондентов, как источники данных, распределены по различным этапам производственного процесса. Значения показателей с различных этапов производственного процесса функционально связаны, таким образом, что диапазоны возможных значений показателей с одного этапа зависят от значений показателей на других этапах. При получении данных от всех групп респондентов (со всех этапов производственного процесса) можно осуществлять их взаимоконтроль. Примером такой функционально-производственной связи может быть зависимость производительности труда на одном участке от производительности на предыдущем участке. [2]

Для оценки истинности и искренности сообщений респондента могут быть использованы результаты операции обобщения данных по некоторому множеству респондентов или по всем респондентам, в зависимости от организации информационных потоков.

Например, в некоторых задачах истинность и искренность данных от респондента правомерно сверять на согласованность с мнением большинства. Если есть некоторая мера d близости оценки респондента с оценкой большинства, то величина d может служить мерой истинности респондента. Например, d — это может быть удаленность от среднего, вычисленного на основе всех оценок. В рамках каждой конкретной решаемой задачи для этого метода контроля должно быть определено некоторое граничное значение Y величины d. При d>Y сообщение респондента признается ошибочным, при d≤ Y достоверным. Такой подход приемлем и для оценочных и для фактологических сведений.

Интегрированные методы контроля истинности и искренности, объединенные в одном блоке контроля, образуют интегрированный блок контроля.

Фрагмент схемы технологического процесса подготовки решения (ТППР) с интегрированным блоком контроля представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Схема фрагмента технологического процесса подготовки решения с интегрированным блоком контроля

Основное отличие от рис.1 в том, что блок контроля (5,8) находится после операции обобщения (4,5). Это обусловлено тем, что для реализации интегрированного контроля требуются обобщенные данные или, по крайней мере, объем данных поступивший от всех n респондентов. Стрелка (4,5), подписанная «массив сообщений», показывает, что на вход контроля ИК также передается массив необобщенных сообщений от всех респондентов для их совместного контроля.

В результате контролей ИК и ИТ ошибочные сообщения исключаются и весь массив правильных сообщений передается операцией (8,4) на повторное обобщение. Результаты обобщения, в данном случае, без повторного контроля массива сообщений, передаются на вход операции (8,9) визуализации результатов для ЛПР.

Если для контроля не используются результаты операции обобщения, а только сообщения от различных групп респондентов, интегрированный блок контроля может располагаться после слияния сообщений от всех респондентов в один массив — после события (4) на рис.2.

В целях максимально возможного повышения достоверности данных могут быть использованы ТППР и с индивидуальным, и с интегрированным блоками контроля. Также возможны ТППР в которых контроль истинности является индивидуальным, а контроль искренности совместным, или наоборот.

При любой схеме ТППР эффективность контроля в целом определяется тем, какое количество неистинных или неискренних сообщений попало в заключительную операцию обобщения (агрегирования), а также числом ошибочно отбракованных сообщений, которые на самом деле таковыми не являются.

  1. Отсроченный контроль. В СКПиПР, в которых для поддержки решения используются «рынки предсказаний» [10], истинность ответов выявляется только в некотором будущем времени, по факту того, произошло предсказанное респондентом событие или нет. Такой контроль можно назвать отсроченным.

На «рынках решений» и «рынках предсказаний» проверка истинности и искренности респондента, который здесь выступает в роли трейдера фьючерсной биржи, пока не представляется возможной в процессе выполнения операций ТППР. На повышение достоверности информации, в этих случаях, работает материальный стимул; для того чтобы получить вознаграждение респондент-трейдер должен покупать фьючерсы, которые связаны с наиболее вероятными событиями в будущем. Однако, как показано в [9], неправильно организованный стимул приводит к тому, что респондент, подчас, делает покупки только из корыстных целей, в ущерб истинности результирующей информации.

Методика расчета вероятности наличия ошибки на выходе блока контроля

Покажем, как можно осуществить расчет результатов контроля истинности и искренности на выходе блока контроля. Для этого воспользуемся методиками расчета показателей безошибочности с использованием информационных цепей. [1,2]

Введем следующие обозначения:

Qвх — вероятность того, что сообщение респондента является неискренним или неистинным, то есть искаженным, ошибочным, на входе блока контроля (событие (5) на рис.2). Так как в событие (5) сообщение передается после операции подготовки сообщения респондентом, это, по существу, вероятность внесения респондентом в сообщение умышленных ошибок. Результаты исследования приведенные в [7] позволяют, для разных тем и вопросов, на которые отвечали респонденты, оценить величину Qвх = 0,1….0,5. При этом “в исследованиях на эмоционально-нейтральные темы фактологическая информация, получаемая от респондентов, будучи проверенной по объективным данным” [7] имеет Qвх = 0,1…0,2.

– βик — вероятность пропуска неискренних сообщений при осуществлении контроля искренности контролем ИК на рис.2,

– βит — вероятность пропуска неистинных сообщений при осуществлении контроля истинности контролем ИТ на рис2.

Тогда в соответствии со схемой блока контроля можно записать:

– Q = Qвх × βик — вероятность наличия искаженного, ошибочного сообщения на выходе блока контроля (событие (8)) для оценочной информации,

– Q = Qвх × βик × βит — вероятность наличия искаженного, ошибочного сообщения на выходе блока контроля (событие (8)) для фактологической информации.

Рассмотри случай, если в ТППР обрабатывается поток данных, который содержит и оценочную и фактологическую информацию, так что:

– γо — доля оценочной информации в общем потоке данных,

– γф — доля фактологической информации в общем потоке данных.

Очевидно, что γо + γф = 1.

На выходе блока контроля в событии (8) общий объем данных будет представлять смесь из фактологической и оценочной информации с вероятностями искажений Q и Q. В этой смеси среднее значение доли искаженных сообщений:

Q8 = γо × Q + γф × Q = γо × Qвх × βик + γф × Qвх × βик × βит = Qвх × βик × (γо + γф × βит).

Удобной характеристикой блока контроля может служить величина

K= Qвх /Qвых,

где Qвх — вероятность наличия искаженного сообщения на входе блока контроля,

Qвых — вероятность наличия искаженного сообщения на выходе блока контроля.

Для смешанного потока данных:

K = Qвх / [Qвх × βик × (γо + γф × βит)] = 1/ [βик × (γо + γф × βит)],

При γо = γф = 0,5 получим:

K = 1/ [0,5 × βик × (1 + βит)] = 2 / [βик × (1 + βит)].

Для фактологической информации: K = 1 / βик × βит.

Для оценочной информации: K = 1 / βик.

Коэффициент K является внутренней характеристикой способности блока повышать достоверность информации. Будем называть коэффициент K — коэффициентом уменьшения ошибок блока контроля.

Очевидно, что K > 1 и чем меньше вероятности пропуска ошибки β тем больше значение K.

Выводы и заключение

Анализ свойств истинности и искренности данных позволил:

– определить возможности выявления искажений в фактологических и оценочных видах данных посредством контроля истинности и искренности,

– установить последовательность выполнения операций контроля истинности и искренности относительно информационного потока, состоящего из различных видов данных,

– синтезировать блок контроля, как технологическую схему, включающую операции необходимые для контроля истинности и искренности фактологических и оценочных данных.

В статье проанализированы, доступные в научной литературе, методы контроля истинности и искренности. Это позволило классифицировать методы контроля:

– на индивидуальные — для контроля используются только сообщения персонально от одного респондента,

– интегрированные — в этом случае собираются для взаимоконтроля сообщения от некоторого множества респондентов или используются для контроля агрегированные данные на основе сообщений от группы или от всех респондентов.

Для индивидуальных и интегрированных методов контроля синтезированы, соответственно, индивидуальные и интегрированные блоки контроля. Разработана схема ТППР с индивидуальным блоком контроля, который располагается сразу после операции подготовки сообщения респондентом в его индивидуальной части технологического процесса. Для интегрированного блока контроля, в соответствии с необходимостью получения на вход блока обобщенных данных и сообщений от всех респондентов, разработана схема ТППР, с расположением блока за операцией обобщения.

Все результаты контроля истинности и искренности респондента возможно сохранять в базе данных СКПиПР, что позволит давать объективную оценку его истинности и искренности за период и использовать эти сведения при отборе и допуске респондентов для участия в СКПиПР.

В статье показано, каким образом можно рассчитать результат осуществления контроля истинности и искренности, для характеристики блока контроля введен показатель K — коэффициент уменьшения ошибок.

Литература:

  1. Дружинин Г. В. Анализ эрготехнических систем. М.: Энергоиздат,1984 г.
  2. Дружинин Г. В., Сергеева И. В. Качество информации. — М.: Радио и связь, 1990.-172 стр.
  3. Знаков В. В. Неправда, ложь и обман как проблемы психологии понимания // Вопр. психологии. 1993. № 2. С. 9–16.
  4. Лобастов С. Ю. Системы коллективной поддержки принятия решений: определение, виды, направления развития [Текст] / С. Ю. Лобастов // Молодой ученый. — 2015. — № 13. — С. 850–855.
  5. Лобастов С. Ю. Разработка графических моделей технологических процессов систем коллективной поддержки принятия решения [Текст] / С. Ю. Лобастов // Молодой ученый. — 2015. — № 14. — С. 44–51.
  6. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора.- М.: Наука, 1974.-256 стр.
  7. Мягков А. Ю. Искренность респондентов в сенситивных опросах: Методы диагностики и стимулирования. Изд. 2-е, испр. и доп. М.: ООО «Вариант», 2012. — 328 с.
  8. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования М.: Академкнига, Добросвет, 2003. — 596 с.
  9. Hanson RD. Decision markets. IEEE Intelligent Systems, May/June 16–19, 1999.
  10. Joyce E. Berg, Thomas A. Rietz. Prediction Markets as Decision Support Systems. Information Systems Frontiers 5:1, 79–93, 2003
  11. Weaver C. N., Swanson C. L. Validity of reported date of birth, salary, and seniority // Public Opinion Quarterly. 1974. Vol. 38. № 1. P. 69–80.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle