ГЛАВА V.
ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС”

5.1. ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” В 1981 - 1996 ГОДАХ

5.1.1. КРАТКИЙ ОБЗОР

В 1981 году первая версия Системы была применена автором для разработки оптимальной методики тестирования и диагностики специальных (экстрасенсорных) способностей в Краснодарской краевой секции биоэлектроники при НТОРЭС им.Попова (руководителем секции являлся автор). В данном исследовании была применена максимальная анкета, состоящая из 650 вопросов, обучающая выборка составляла 150 человек из которых около 40 по результатам независимых оценок обладали выраженными экстрасенсорными возможностями. Было сформированы обобщенные образы двух классов распознавания: “экстрасенс” и “не экстрасенс”. На основе определения ценности признаков для решения задачи идентификации путем исключения незначимых признаков из максимальной анкеты был получен оптимальный опросник, содержащий всего 25 вопросов и обеспечивающий валидность 95% при 15-кратной информационной избыточности. Этот опросник использовался в дальнейших исследованиях, проводимых автором и НПП “ЭЙДОС”, и содержащиеся в нем вопросы в основном подтвердили свою высокую значимость и в этих исследованиях.

Имеются акты об успешном проведении исследований с помощью данной системы в области социологии, политологии и прикладной психологии по заказам НИИ культуры Российской Федерации и Краснодарского государственного института культуры (ноябрь 1987г.), Академии общественных наук под руководством доцента Б.И.Бессалаева (март 1987г.), Института социологических исследований АН СССР под руководством доктора социологии А.А.Хагурова (май 1987г. и сентябрь 1987г.).

Система "ЭЙДОС-6.2" была представлена и получила положительную оценку председателя комитета по искусственному интеллекту Российской Академии наук академика Д.А.Поспелова (рекомендована для применения в социологических и психологических исследованиях), имеются положительные отзывы о Системе от Северо-Кавказской поисково-спасательной службы МЧС России (начальник В.М.Нархов) и Министерства Труда Российской Федерации (зам.нач. Управления, профессор Е.В.Белкин), проходит экспериментальную эксплуатацию в отделе информационного взаимодействия Аналитического центра при Президенте РФ (начальник отдела доктор технических наук, академик МАИ А.Н.Райков), а также приобретена Аналитическим центром администрации Ярославской области (руководитель А.В.Бушуев), Информационно - аналитическим центром администрации Краснодарского края (директор С.Б.Лисицын), АО "Новороссийское морское пароходство” (вице-президент В.А.Бобыр), Краснодарским юридическим институтом МВД России (начальник генерал-майор Ю.А.Агафонов).

Работы в МЧС и АО “Новошип” проводились совместно с Научно - производственной фирмой “ЭВРИТОП” (директор Б.В.Гауфман) под научным руководством профессора О.А.Засухиной. Под ее же руководством Кубанским Агроуниверситетом совместно с НПП “ЭЙДОС” была разработана методика прогнозирования урожайности и качества сельскохозяйственных культур в зависимости от вида почв, культуры-предшественника, применяемой агротехнологии (нормы высева, удобрения, вспашка и т.п.). Данная методика позволяет “просматривать” различные варианты технологии, прогнозировать последствия их применения, и, на этой основе, вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии. Это исследование показательно как само по себе, так и в качестве примера применения Системы для выявления взаимосвязей между различными технологиями и хозяйственными результатами. Материалы этих и других работ были представлены на международной конференции "Партнерство во имя прогресса", проходившей в конце мая 1994 года в г.Анапе. Совместно с к.м.н. Г.А.Авакимяном автором была разработана методика диагностики избыточности и недостаточности меридианов, основанная на внешней симптоматике (анамнезе).

Для строительной фирмы “ЭКСТЕРН” (директор В.Г.Очередько) была разработана методика прогнозирования профессиональной пригодности сотрудников для работы по должностям, имеющимся в фирме. Кроме того прогнозируется возможность криминогенных проявлений. Данная методика является автоматизированным рабочим местом (АРМом) менеджера по персоналу и эксплуатируется в адаптивном режиме, обеспечивающем постоянное повышение качества прогнозирования на основе роста представительности обучающей выборки.

В Департаменте экономики и прогнозирования администрации Краснодарского края (зам.ген.дир. профессор Р.А.Попов) была проведена демонстрационная работа по разработке оптимальной методики идентификации и анализа макроэкономических состояний городов и районов Краснодарского края и всего края в целом на основе оценки значимости индикаторов макроэкономики и применения методов статистической теории информации и искусственного интеллекта. Акты и другие материалы по всем этим работам имеются в НПП “ЭЙДОС”.

5.1.2. СИСТЕМА АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СИТУАЦИЙ НА ФИНАНСОВОМ РЫНКЕ “ЭЙДОС-фонд”

На базе Системы “ЭЙДОС-6.2” автором, совместно с Б.Х.Шульман (США) была разработана универсальная автоматизированная система анализа и прогнозирования ситуаций на фондовом рынке “ЭЙДОС-фонд”, защищенная авторским свидетельством РосАПО № 940334.

Данная система относится к окружению системы “ЭЙДОС-6.2” представляя собой по сути дела программный интерфейс между биржевыми базами данных и специально разработанным приложением системы “ЭЙДОС-6.2”.

Система “ЭЙДОС-фонд” обеспечивает прогнозирование динамики курсов валют и ценных бумаг на 1-й 2-й, 3-й, ... , 30-й день от текущего дня с достоверностью около 85%. Преобразование данных из стандартов биржевых баз данных в стандарт Системы “ЭЙДОС” осуществляется автоматически с помощью специально для этого созданного автором программного интерфейса.

Ниже приводится фрагмент биржевой базы данных:

ДИНАМИКА КУРСА ДОЛЛАРА США ПО ДАННЫМ ТОРГОВ ММВБ

+------------------------------------------------------------------------+

¦ ¦ Курс $ ¦ ¦Объем продаж¦ Первонач. ¦ Первонач. ¦Кол-во¦

¦ Дата ¦ тыс.руб.¦ Тренд ¦ млн.$ ¦спрос млн.$¦предл.млн.$¦банков¦

+----------+---------+-------+------------+-----------+-----------+------¦

¦ 01.11.93 ¦ 1.181 ¦ -3 ¦ 50.310 ¦ 29.060 ¦ 50.310 ¦ 54 ¦

¦ 02.11.93 ¦ 1.177 ¦ -2 ¦ 92.560 ¦ 80.930 ¦ 92.560 ¦ 61 ¦

¦ 09.11.93 ¦ 1.175 ¦ -1 ¦ 44.510 ¦ 42.500 ¦ 44.950 ¦ 58 ¦

¦ 10.11.93 ¦ 1.175 ¦ 0 ¦ 62.640 ¦ 62.640 ¦ 61.790 ¦ 62 ¦

¦ 16.11.93 ¦ 1.194 ¦ +9 ¦ 99.920 ¦ 103.750 ¦ 93.410 ¦ 78 ¦

¦ 17.11.93 ¦ 1.201 ¦ +7 ¦ 99.500 ¦ 100.240 ¦ 93.210 ¦ 73 ¦

¦ 18.11.93 ¦ 1.203 ¦ +2 ¦ 115.280 ¦ 115.330 ¦ 111.390 ¦ 71 ¦

¦ 19.11.93 ¦ 1.203 ¦ 0 ¦ 79.090 ¦ 79.090 ¦ 81.360 ¦ 65 ¦

+------------------------------------------------------------------------+

При этом также осуществляется преобразование первичных параметров, т.е. чисел из временных рядов, характеризующих предметную область, во вторичные параметры - характеризующие наступление тех или иных экономических ситуаций (событий). Система “ЭЙДОС” выявляет взаимосвязи между прошлыми и будущими событиями, и, на этой основе, позволяет осуществлять прогнозирование ситуаций. Технические решения, реализованные в данном программном интерфейсе, являются типовыми и могут быть использованы в других приложениях, где необходимо преобразование временных рядов, характеризующих динамику предметной области, в события, анализируемые системой “ЭЙДОС”. При использовании данного приложения были “вновь открыты” многие “сильнодействующие” закономерности валютного и фондового рынка, давно известные специалистам и вписывающиеся в так называемые “фундаментальные” (т.е. содержательные аналитические модели) и “технические” (т.е. феноменологические аналитические) модели [1]. В то же время необходимо подчеркнуть, что было открыто много новых, как правило “более слабых” и специфических закономерностей валютного и фондового рынка, характерных именно для ММВБ на момент проведения работ. Была также обнаружена определенная динамика этих закономерностей. Подход, реализованный на базе системы “ЭЙДОС” во многом является синтезом подходов фундаментальной и технической школ и имеет определенную новизну.

На приведенных ниже диаграммах, которые выдает данная система, приводится фактический курс $ США, а также множество точечных прогнозов и средневзвешенный прогноз динамики курса $, рассчитанный с учетом достоверностей точечных прогнозов. Дело в том, в данном приложении на каждый конкретный день получается 30 прогнозов, первый из которых “с позиции во времени” на 30 дней назад, в торой - на 29 дней назад, и т.д.

Фрагмент карточки результатов прогнозирования, получающейся на основе данных, имеющихся на текущий день, приводится ниже:

РЕЗУЛЬТАТ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ИСТОЧНИКА С КЛАССАМИ РАСПОЗНАВАНИЯ

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+

¦ Номер анкеты: 24 Наим.физ.источника: 11.01.94 Качество результата распознавания: 0.000% ¦

¦----------------------------------------------------------------------------------------------------------¦

¦Код ¦ Наименование класса распознавания ¦ %ў ¦ Гистограмма сходств/различий ¦

¦----+-----------------------------------------------------------------+----+------------------------------¦

¦ 242¦На 2-й день: РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 3% - 5% ).......¦ 53¦_______________ ¦

¦ 241¦На 1-й день: РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 3% - 5% ).......¦ 49¦______________ ¦

¦ 276¦На 6-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 34¦__________ ¦

¦ 280¦На 10-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 30¦________ ¦

¦ 277¦На 7-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 23¦______ ¦

¦ 278¦На 8-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 21¦______ ¦

¦ 283¦На 13-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 20¦_____ ¦

¦ 290¦На 20-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 19¦_____ ¦

¦ 287¦На 17-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ 18¦_____ ¦

¦----+-----------------------------------------------------------------+----+------------------------------¦

¦ 265¦На 25-й день: РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 3% - 5% ).......¦ -10¦__ ¦

¦ 185¦На 5-й день: СЛАБОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 0.5% - 1% ).......¦ -10¦___ ¦

¦ 298¦На 28-й день: ОЧЕНЬ РЕЗКОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( более 5% ).......¦ -10¦___ ¦

¦ 184¦На 4-й день: СЛАБОЕ ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 0.5% - 1% ).......¦ -11¦___ ¦

¦ 231¦На 21-й день: ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 1% - 3% ).......¦ -11¦___ ¦

¦ 224¦На 14-й день: ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 1% - 3% ).......¦ -11¦___ ¦

¦ 154¦На 4-й день: курс $ БЕЗ ОСОБЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ( не более 0.5%).......¦ -12¦___ ¦

¦ 230¦На 20-й день: ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 1% - 3% ).......¦ -13¦___ ¦

¦ 221¦На 11-й день: ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 1% - 3% ).......¦ -14¦____ ¦

¦ 228¦На 18-й день: ПОНИЖЕНИЕ курса $ ( 1% - 3% ).......¦ -15¦____ ¦

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+

На приведенных диаграммах, которые выдает данная система, приводится фактический курс $ США, а также множество точечных прогнозов и средневзвешенный прогноз динамики курса $.

5.1.3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ “ЭЙДОC-Y”

Система “ЭЙДОC-Y” была разработана в связи с необходимостью решения ряда проблем, некоторые из которых освещаются ниже.

Первая группа проблем связана с необходимостью получения комплексной картины предметной области с помощью узкоориентированного, т.е. специализированного психометрического инструментария.

В настоящее время психологи-практики все чаще обращаются к комплексному психологическому тестированию. Основная причина этого очевидна: каждый из стандартных психологических тестов или опросников позволяют исследовать лишь какой-либо один из уровней или аспектов личности, или достаточно узкий их спектр, тогда как основной интерес представляет именно получение и исследование целостной картины, которая определяется характером взаимосвязей разноуровневых свойств личности.

Например, самоактуализационный тест (САТ) измеряет прежде всего социально-обусловленные качества респондентов, тогда как опросник 16 PF Р.Б.Кеттелла - конституционные психические качества, детерминируемые более фундаментальными и устойчивыми генотипическими факторами.

На определяющую роль изучения межуровневых взаимосвязей индивидуальных, психодинамических и социально-психологических свойств личности для интегрального исследования индивидуальности указывал В.С.Мерлин [13].

Вторая группа проблем, связана с тем, что практически все стандартные психодиагностические тесты, опросники и процедуры (далее: “тесты”) обладают целым рядом принципиальных недостатков, ограничивающих их корректное и методологически оправданное применение:

1. эти тесты разработаны и нормированы на выборке разработчика, а должны применяться на выборке пользователя;

2. они созданы для одних целей, а используются для других целей;

На первый взгляд кажется, что первая проблема решается адаптацией тестов, однако это не совсем так. Дело в том, что необходимо еще подтвердить специальным исследованием, что адаптированный скажем С.Петербургской психологической школой (фирма “Иматон” и др.) тест применим на Кубани, т.е. учитывает Южно-Российскую региональную специфику.

Автор считает, что адаптировать тесты необходимо на репрезентативной выборке, представляющей ту генеральную совокупность, на которой они будут применяться. Иначе даже “адаптированные” где-то и для кого-то тесты не будут учитывать региональной специфики, в которой работают конкретные пользователи, и практически ничем не будут отличаться в этом отношении от “неадаптированных”.

Но даже у тестов учитывающих региональную специфику (локализованных) из-за динамичности предметной области со временем уменьшается надежность и валидность. Поэтому необходима периодическая адаптация тестов к изменившимся условиям, а лучше - работа тестов в адаптивном режиме. На сегодняшний день по литературным данным известна лишь одна система, обеспечивающая не только автоматизированную разработку, но и эксплуатацию тестов в адаптивном режиме - это система “ЭЙДОС-6.2” [6].

Известно, что работы по адаптации тестов являются весьма трудоемкими и наукоемкими, а также сложными в организационно-юридическом отношении [2, 11]. Поэтому в настоящее время в России научные центры, способные решать эти задачи, можно буквально пересчитать по пальцам одной руки. Очевидно, мощности этих центров не обеспечивают потребностей регионов в стандартизированном психометрическом инструментарии.

Из этих предпосылок часто делается вывод (см., например, [11]) о том, что необходимо дать психологам технологию создания и адаптации тестов, чтобы они сами на местах могли решать эту проблему. Однако в настоящее время этот вывод представляется автору необоснованным, несмотря на то, что и он придерживался ранее этой точки зрения [6]. Дело в том, что дать психологу подобный инструмент - это все равно, что дать рядовому бухгалтеру систему программирования Turbo C++ for Windows95 и предложить ему, чтобы он сам создал, а затем модернизировал такую систему бухучета, которая отражала бы специфику его предприятия. Однако рядовой бухгалтер не имеет для решения этой задачи ни сил, ни времени, ни соответствующей квалификации. Так же и рядовой психолог не сможет, да и не должен заниматься выработкой своего инструментария.

Но если предположить, что психологи все же займутся не своим прямым делом, а разработкой инструментария, и что у них это получится, то это будет означать одновременно конец какой-либо сопоставимости в их исследованиях, так как каждый будет пользоваться своим собственным инструментарием. По сути мы сталкиваемся в этой ситуации с метрологической проблемой. И мы знаем, что существуют центры и лаборатории стандартизации и метрологии, которые занимаются поверкой и, если надо, настройкой измерительных приборов. Опыт метрологических служб является весьма ценным в нашем случае и им целесообразно воспользоваться.

Следовательно, весьма актуальным является создание региональных ведомственных и межведомственных психологических центров, которые могли бы решать задачу оснащения практических психологов в своих регионах новыми, адаптированными и сопоставимыми психометрическими методиками.

Проблема нецелевого применения тестов по мнению автора является даже еще более острой, чем проблема их неадекватности. Вызывает по меньшей мере удивление с какой легкостью “специалисты” некоторых частных фирм, изучив всего-лишь одно отдельно взятое психологическое свойство, например, “общительность”, выносят рекомендации о том, может ли данный кандидат быть, например, бухгалтером, сотрудником службы безопасности или инкассатором банка. Спрашивается, зачем банку нужен общительный бухгалтер? Но отсутствием элементарной методологической корректности применения тестов страдают не только коммерческие фирмы, живущие за счет рекламы, вводящей в заблуждение. В медицинской комиссии медотдела УВД с применением тестов Кеттелла и Люшера даются рекомендации о профессиональной пригодности или непригодности каждого конкретного кандидата для службы в ОВД. Но ведь данные тесты не предназначены для этих целей и их применение в данном случае с научно-методической точки зрения не более (и не менее) оправдано, чем, например, применение кофейной гущи.

Конечно ясно, что результаты тестирования с помощью этих тестов каким-то образом связаны с успешностью или неуспешностью службы на различных должностях в ОВД. Но ведь вопрос как раз и заключается в том, что эта взаимосвязь еще никем не исследовалась и фактически никому не известна. А ведь на пути к практическому применению этих знаний необходимо еще создать соответствующий инструментарий, опробировать его, сертифицировать и стандартизировать как пригодный для решения данных конкретных задач. Забегая вперед отметим, что инструментарий и методика для создания двухступенчатого теста на базе тестов Кеттела и Люшера (а также других) имеется: - это базовая когнитивная система “ЭЙДОС-6.2” и система обработки данных комплексного психологического тестирования “ЭЙДОC-Y” [6].

Выводы:

1. Для проведения исследований интегральной индивидуальности на современном технологическом уровне необходимо применение соответствующих автоматизированных систем, реализующих адекватные данной задаче методологические концепции и математические модели. Задача создания и применения подобных систем является весьма актуальной.

2. Актуальной является задача создания в КЮИ МВД РФ научно-методического психологического Центра, способного решать как задачи разработки новых сопоставимых психометрических методик специального назначения, так и адаптации уже имеющихся и практически использующихся для психологических служб ОВД края. Все практически применяемые психометрические методики должны пройти сертификацию и стандартизацию в Центре. Выводы и рекомендации, которые даются на основе применения не сертифицированных и не стандартизированных Центром методик должны быть признаны научно-методически не обоснованными и юридически ничтожными. В перспективе этот Центр мог бы выполнять функции регионального ведомственного психологического центра.

ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ “ЭЙДОC-Y”.

Для решения задач комплексной обработки данных психологического тестирования и получения как комплексных индивидуальных психологических портретов респондентов, так и их групп, автором совместно с С.Д.Некрасовым (Государственная аттестационная служба) и З.И.Рябикиной (Кубанский государственный университет) была разработана система “ЭЙДОC-Y”.

Система “ЭЙДОC-Y” относится к окружению системы “ЭЙДОС-6.2” т.е. она с одной стороны представляет собой расширяемый супертест (аналогично MMPI), а с другой стороны является программным интерфейсом между реализованными в ней стандартными тестами и системой “ЭЙДОС-6.2”, обеспечивающей интеллектуальную обработку результатов тестирования [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10].

Система “ЭЙДОC-Y” обеспечивает:

1. ввод и обработку первичных данных о респондентах;

2. экспорт данных в универсальную когнитивную аналитическую систему “ЭЙДОС-6.2” для их содержательного углубленного анализа и для разработки двухступенчатых тестов и тестов прямого действия;

3. объединение баз первичных данных, введенных на разных компьютерах.

Основные отличия (а, по мнению автора, и преимущества) системы “ЭЙДОС-Y” по сравнению с аналогами, состоят в следующем:

1. Данная система предназначена не для опроса респондентов непосредственно за компьютером, а для ввода и обработки данных тестирования. Автор считает нецелесообразным применение компьютеров непосредственно для тестирования респондентов в наших условиях, т.к. для большинства респондентов использование компьютера само по себе является сильным стрессовым фактором, что искажает результаты тестирования. Кроме того, как показывает опыт, ввод данных опроса в систему “ЭЙДОC-Y” осуществляется практически на порядок быстрее, чем тестирование за компьютером, что обеспечивает соответствующую экономию машинного времени. Например, вместо использования 50 компьютеров для тестирования 50 респондентов в течение 1 часа, мы тестируем этих респондентов “за столом”, а потом на одном компьютере вводим данные для обработки в течение 5 часов, что не представляет организационно-технических сложностей.

2. Системой сохраняются в базах данных не только результаты интерпретации ответов респондентов (стены, факторы и т.п.), но и сами первичные данные опроса. Это позволяет в дальнейшем использовать непосредственно первичные данные как для их анализа различными методами с помощью различных статистических систем, так и для разработки тестов прямого действия с помощью системы “ЭЙДОС-6.2”;

3. Система обеспечивает автоматизированное применение ключей и автоматизированную интерпретацию результатов тестирования, как по каждому тесту отдельно, так и по всем тестам совместно в их взаимосвязи, причем виды изучаемых взаимосвязей очень гибко задаются самим исследователем;

4. Система обеспечивает экспорт первичных данных и результатов их стандартной интерпретации в универсальную когнитивную аналитическую систему “ЭЙДОС-6.2”, что позволяет осуществить их совместный содержательный углубленный анализ, а также получить новые оптимальные двухступенчатые тесты и тесты прямого действия;

5. Система позволяет получить психологические характеристики не только конкретных индивидуумов, но и различных групп респондентов, соответствующих градациям шкал, введенным самими исследователями.

В настоящее время система “ЭЙДОС-Y” обеспечивает комплексную (совместную) обработку данных по следующим опросным процедурам одновременно:

1. тест выявляющий уровень самоактуализации (САТ);

2. опросник 16 PF Р.Б.Кеттелла;

3. опросник по определению стиля управленческой деятельности;

4. анкета "Ориентация на развитие";

5. анкета "Опосредующие развитие факторы (стимулирующие и препятствующие)".

Принцип организации системы обеспечивает расширение перечня совместно используемых опросных процедур. Добавление новой опросной процедуры реализуется разработчиками системы и требует одного-двух человеко-дней.

Математические модели, реализуемые системой “ЭЙДОC-Y” являются упрощением и конкретизацией моделей системы “ЭЙДОС-6.2” для данного специального случая.

Настройка системы на способ совместной обработки результатов тестирования осуществляется следующим образом.

В режиме “Шкалы классификации респондентов” исследователь имеет возможность ввести наименования некоторого количества шкал и по каждой шкале указать определенное количество градаций с их наименованиями. Количество шкал и количество градаций по разным шкалам может быть различное (в отличии от многих других систем), но не более некоторого максимального количества, определяемого при генерации системы (в настоящее время до 99).

В режиме “Ведение справочника респондентов” исследователь может добавлять новых респондентов, вводить и корректировать их фамилию, имя и отчество (в остальных же режимах данный список респондентов лишь используется и не может быть скорректирован). Правее фамилий есть столбцы, соответствующие шкалам, введенным в справочник шкал. В каждом столбце исследователь задает код той градации соответствующей шкалы, к которой относится респондент. В данном режиме на экране отображаются и наименования шкал, и наименования градаций.

Таким образом в системе “ЭЙДОС-Y” каждый респондент характеризуется не только всей совокупностью его ответов на вопросы батареи тестов, как в большинстве статистических систем (например: SPSS, STATGRAPHICS, STATISTICA), но и принадлежностью к определенным группам, соответствующим градациям шкал. Решение о принадлежности респондента к тем или иным группам принимается исследователями на основе результатов тестирования или(и) экспертных оценок. Данная особенность системы сближает ее с интеллектуальной системой “ЭЙДОС-6.2” и позволяет организовать полноценный экспорт данных о респондентах в последнюю.

Надежность обработки информации в системе обеспечивается следующими мерами:

1. все режимы ввода данных организованы таким образом, что исключается возможность ввода некорректных данных;

2. система автоматически ведет архивы баз данных;

3. автоматически переиндексирует все базы данных в случае отсутствия индексных массивов.

Выходные формы системы. Каждая опросная процедура, входящая в состав системы, выдает результаты в виде двух таблиц:

1. в первой против фамилии каждого респондента содержатся данные интерпретации его ответов;

2. во второй содержатся усредненные результаты интерпретации для каждой градации каждой шкалы.

Последнее и обеспечивает совместный анализ результатов тестирования респондентов с помощью опросников, реализованных в системе.

Тест САТ и анкета “Ориентация на развитие”, кроме того выдают частотные распределения стандартизированных баллов (стенов), разделенные на три зоны, такие, что вероятность попадания стена в каждую из них одинакова. Система сама определяет границы этих зон, что обеспечивает оценку конкретных респондентов и их групп не только относительно “генеральной совокупности”, но и относительно самой группы респондентов.

Кроме того, система выдает по каждому респонденту итоговые данные по его тестированию с помощью всех тестов в виде одной сводной карты.

Все выходные формы записываются системой в виде текстовых файлов в поддиректорию TXT, что позволяет печатать их с использованием любого текстового редактора и на любом принтере, имеющемся у пользователя.

По опроснику 16 PF Р.Б.Кеттелла системой выдаются также в графическом виде стандартные профили респондентов и их групп (группы соответствуют градациям шкал) по факторам, причем профили групп выдаются в двух видах:

1. одна группа на одной диаграмме;

2. все группы одной шкалы на одной диаграмме.

Эти профили записываются системой в виде PCX-файлов в поддиректорию PCX, причем имена файлов соответствуют кодам респондентов, кодам шкал и групп. Эти графические данные легко могут быть вставлены в сводную карту респондента и распечатаны, например с использованием популярного редактора Winword.

Необходимо отметить, что приведенные характеристики системы не являются окончательными, т.к. она непрерывно совершенствуется.

5.1.4. ПОЛИТОЛОГИЧЕСКОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ

В информационно-аналитическом центре администрации Краснодарского края с применением данной Системы выполнен ряд работ. Это комплексные (политологические и социально - психологические исследования администрации и населения Апшеронского района), исследование, проведенное во время всероссийской конференции аналитических служб региональных администраций в Российской академии управления. Эти исследования продемонстрировали, что применение Системы “ЭЙДОС” позволяет на современном уровне решать, в частности, следующие задачи:

· Определение социальной базы (структуры электората) партий, их блоков и объединений, конкретных кандидатов в разрезах по краевому центру, городам и районам края (социальный, возрастной, профессиональный, национальный, образовательный, половой и т.п. состав, поддерживающих и отвергающих программные лозунги предвыборной борьбы),

· Изучение социальных запросов различных групп населения и формирование на этой основе предвыборной программы блока, партии, кандидата,

· Выявление объективных союзников и оппозиции, как в среди партий, блоков и кандидатов, так и среди различных групп населения,

· Изучение динамики и территориальных особенностей по всем этим аспектам.

В настоящее время работы, проводящиеся различными группами и организациями по этим проблемам не основаны на использовании Автоматизированных систем искусственного интеллекта, позволяющих разрабатывать и использовать оптимальные методики получения социологической информации и ее анализа. Применяемое ими для компьютерной обработки результатов анкетирования программное обеспечение позволяет получить лишь простейшие характеристики, вроде процентного распределения голосов по районам или различным группам населения, чего для серьезных исследований совершенно недостаточно. К тому же низка валидность применяемых систем.

5.1.5. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИЧИН НАРУШЕНИЯ ПРАВИЛ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ. СЛУЖБА ТРАНСПОРТНОЙ ПСИХОЛОГИИ

НПП “ЭЙДОС” (руководитель работ - В.К.Воробьев) совместно с Управлением ГАИ МВД по Краснодарскому краю было проведено исследование по выявлению причин нарушения правил дорожного движения (ПДД) различными группами населения, которое показало, что:

· причины нарушения ПДД различны у водителей, относящихся к различным группам населения;

· различные группы населения имеют склонность к различным видам нарушений ПДД, характерным для их психологического статуса;

· различные группы населения совершают характерные для них нарушения ПДД во вполне определенное время суток (например: для адыгов характерно нарушение ПДД в темное время суток, и имеется серьезное психологическое объяснение этого явления).

Водители, как представители своих национальных, культурных, религиозных, возрастных, образовательных, социальных (и т.п.) групп населения испытывают с их стороны влияние, формирующее на подсознательном уровне всю систему их отношений, в том числе и к выполнению ПДД.

Детально зная все эти и другие особенности различных групп населения и имея прогноз поведения по каждому конкретному водителю, психолог (НЛП) может оказать адресное и индивидуальное корректирующее влияние на тех водителей, для которых риск нарушения ПДД выше принятого как допустимый. Материалы данного исследования (Аналитический отчет и комплект входных и выходных форм системы “ЭЙДОС”) предоставляются по специальной договоренности.

5.1.6. ИССЛЕДОВАНИЕ УЧЕБНОЙ АКТИВНОСТИ И ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ОБУЧАЕМЫХ ЮРИДИЧЕСКОГО ИНСТИТУТА МВД

В 1996 году в Краснодарском юридическом институте МВД РФ подполковником В.Г.Третьяком под научным руководством заведующего кафедрой психологии Кубанского госуниверситета, кандидата психологических наук, А.Н.Кимберга, было проведено исследование взаимосвязей между учебной активностью обучаемых с одной стороны, и их индивидуальными психологическими свойствами с другой [130]. Исследование базировалось на концепции интегральной индивидуальности В.С.Мерлина [68].

Математическая обработка экспериментальных материалов была осуществлена с помощью систем Statistica for Windows и системы “ЭЙДОС”. Исследование показало, что даже такие мощные системы, как Statistica, реализующие практически все стандартные методы статистической обработки данных, лишь частично перекрывают возможности системы “ЭЙДОС”. Подтверждено, что система “ЭЙДОС”, которая являяется когнитивной аналитической системой, позволяет получить ряд высокоуровневых обобщений, таких как интегральные профессиограммы, и, следовательно, имеет свою “экологическую нишу”. Был сделан вывод о том, что эти системы удачно дополняют друг друга.

Результаты исследования были положительно оценены как в научном, так и в практическом плане: В.Г.Третьяку присвоена степень кандидата психологических наук, в КЮИ МВД РФ под руководством В.Г.Третьяка создается научно-методический психологический Центр, призванный решать задачи подготовки специального психометрического инструментария, его внедрения и методического сопровождения.

5.1.7. ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” ДЛЯ НАКОПЛЕНИЯ, ОБОБЩЕНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРИМЕНЕНИЯ ОПЫТА ВОЗДЕЛЫВАНИЯ СЕЛЬХОЗКУЛЬТУР

Первые версии системы “ЭЙДОС” были разработаны более 10 лет назад. С тех пор система непрерывно совершенствовалась и применялась для решения широкого круга задач интеллектуальной обработки данных.

Система является когнитивной, так как обеспечивает выполнение ряда операций, которые выполняются человеком в процессе познания [5]. Математическая модель системы основана на сопоставительном анализе условных процентных распределений, то есть на аналитической форме информации [6].

Система является лицензионным программным продуктом: она защищена 3 свидетельствами Российского агентства по правовой охране авторских прав (РосАПО) [10, 12, 16], кроме того по самой системе и различным аспектам ее применения издано 15 научных публикаций, в том числе 2 книги [9, 13].

В 1993 году под научным руководством профессора О.А.Засухиной из Кубанского Агроуниверситета данная система была применена для разработки методики прогнозирования урожайности и качества сельскохозяйственных культур в зависимости от вида почв, культуры-предшественника, применяемой агротехнологии (нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация и так далее) [1]. . Материалы этих работ были представлены на международной конференции "Партнерство во имя прогресса", проходившей в конце мая 1994 года в г.Анапе.

При разработке методики были проведены следующие работы:

1. поставлены цели методики и в соответствии с ними разработан перечень прогнозируемых хозяйственных ситуаций, то есть результатов выращивания (были использованы две шкалы: “шкала качества” и “шкала количества” с общим числом дихотомических градаций 35);

2. разработан формализованный паспорт результатов выращивания сельхозкультур, позволяющий описать в пригодной для компьютерной обработке форме результаты выращивания конкретной сельхозкультуры на конкретном поле и по конкретной технологии (паспорт содержал 34 шкалы с общим числом дихотомических градаций 188). Формализованный паспорт состоял из двух частей: первая из них содержала шкалы, описывающие не зависящие от воли человека факторы, вторая часть содержала технологические факторы, зависящие от свободной воли и решения человека, которые можно рассматривать как средство достижения желаемых хозяйственных результатов;

3. часть некомпьютеризированного архива по выращиванию сельхозкультур в условиях Кубани, принадлежащего Агроуниверситету, была представлена в виде формализованных паспортов и введена в систему “ЭЙДОС” в качестве примеров выращивания;

4. система на основе предъявленных реальных примеров выращивания сельхозкультур выявила взаимосвязи между применяемыми технологиями и полученными результатами и сформировала так называемые информационные портреты по каждому результату выращивания. Информационный портрет хозяйственной ситуации представляет собой перечень технологических факторов с количественным указанием того, какое влияние каждый из них оказывает на осуществление данной ситуации;

5. каждый из технологических факторов был на основе обработки примеров автоматически (то есть системой “ЭЙДОС”) охарактеризован тем, какое влияние он оказывает на осуществление каждой хозяйственной ситуации;

6. система сравнила различные хозяйственные ситуации и сформировала группы наиболее сходных из них (кластеры), а также определила какие кластеры наиболее сильно отличаются друг от друга (конструкты). При этом был выявлен конструкт: “качество-количество”, иначе говоря было выявлено, что для получения высокого качества и большого количества необходимы совершенно противоположные и несовместимые (невозможные одновременно) почвы: предшественники и агротехнологические приемы;

7. аналогично и технологические факторы были сгруппированы в кластеры и конструкты, так, например, было выявлено, что некоторые различные по своей природе факторы имеют сходное влияние на результаты;

8. после выполнения данных работ была проверена способность системы правильно прогнозировать хозяйственные результаты на массиве уже введенных формализованных паспортов, то есть была определена внутренняя интегральная и дифференциальная валидность методики, которая оказалась достаточно высокой и приемлемой для практического применения. В то же время были выявлены некоторые слабо детерминированные хозяйственные ситуации, которые наиболее сложно вызывать и достоверно прогнозировать.

Всего система “ЭЙДОС” выдает в виде файлов, которые могут быть использованы в среде Windows, 50 различных текстовых форм и 50 графических 2d & 3d форм.

После разработки методики система позволяет решить две основные задачи:

1. она прогнозирует, какие хозяйственные результаты наиболее вероятны (а какие практически невозможны) на данном виде почв и с данными предшественниками, а также имеющимися в распоряжении агротехнологиями;

2. она консультирует, какие виды почв, предшественники и технологии должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на заданный хозяйственный результат.

Система сама оценивает степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень ее надежности.

Кроме того система дает характеристику каждого технологического приема (то есть говорит, “на что он работает”), а также выдает рекомендации по замене желательных технологических приемов, но очень дорогих или которых нет в наличии, другими, более дешевыми и которые есть и, при этом, имеют сходное влияние на хозяйственные результаты.

Таким образом, данная методика позволяет “просматривать” различные варианты технологии, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и, на этой основе, вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии.

При проведении данной работы был выявлен своеобразный аналог “бройлерного эффекта” для сельхозкультур: то есть оказалось, что при стремлении получить очень высокий урожай мы начиная с некоторого момента мы практически растим не зерно, а лишь зеленую массу. Зерно, конечно, тоже растет, но в основном растет уже зеленая масса, а зерно получается буквально “золотым”. Это значит, что рентабельнее получать не сверхвысокие, а просто высокие урожаи.

Система “ЭЙДОС”:

· является технологией для разработки методик идентификации и прогнозирования в различных областях, а также программной оболочкой (Run-time средой) для эксплуатации этих методик. Поэтому методики могут эксплуатироваться в системе “ЭЙДОС” в так называемом адаптивном режиме: то есть квалифицированный пользователь может увеличивать базу примеров, расширять перечень прогнозируемых (идентифицируемых) хозяйственных ситуаций, увеличивать количество факторов в формализованном паспорте или контролируемо уменьшать размерность описания задачи без потери качества. Эта особенность сближает систему «ЭЙДОС» с нейронными сетями [17];

· позволяет использовать любое количество шкал для классификации и описании прогнозируемых ситуаций, причем в разных шкалах может быть различное количество градаций, но их общее количество не должно превышать 8000;

· сама выявляет зависимости на основе примеров выращивания, взятых из реальной практики, и не требует от эксперта формализованного описания этих зависимостей (продукций), как в ряде экспертных систем;

· обеспечивает возможность оперативного переключения языка пользовательского интерфейса (до 5 языков).

Данное исследование показательно как само по себе, так и в качестве примера применения Системы для выявления взаимосвязей между различными технологиями с одной стороны, и хозяйственными (финансовыми) результатами с другой.

Имеется также и ряд других работ (например, в области маркетинга и рекламы), проведенных с применением Системы “ЭЙДОС”, которые более конкретно здесь освещать нецелесообразно.

5.2. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” В ПРАВООХРАНИТЕЛЬНОЙ СФЕРЕ И ДРУГИХ ОБЛАСТЯХ

5.2.1. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” В ПРАВООХРАНИТЕЛЬНОЙ СФЕРЕ

В правоохранительной сфере Система “ЭЙДОС-6.2” может быть применена, в частности, для решения следующих задач:

· ранняя криминогенная профилактическая идентификация лиц по статьям уголовного кодекса;

· прогнозирование и профилактика нарушений ПДД;

· поиск аналогов преступлений (или аналогов фабул);

· поиск аналогов проверок;

· тестирование на допуски к специальным видам деятельности (сотрудников МЧС, ОВД, работников служб безопасности банков и коммерческих структур и др.);

· тестирование на право применения оружия;

· тестирование на совместимость в оперативных группах;

· разработка обобщенных фотороботов, типичных для лиц различных направлений криминальной и некриминальной деятельности;

· выявление взаимосвязей между характеристиками фоторобота (“физиогномика”), отпечатков пальцев (“дерматоглифика”), почерка (“психографология”), астрологическими характеристиками с одной стороны, и типами правонарушений, с другой стороны;

· оперативное и долгосрочное прогнозирование динамики правонарушений по видам; изучение влияния политических, экономических, правовых и других факторов на динамику правонарушений;

· типология оперативных ситуаций и идентификация сложившейся оперативной ситуации;

· поиск наиболее схожих с поступившим состоящих на учете лиц на основе количественного сравнения индивидуальных фотороботов,

· методики оценки потенциала абитуриента, слушателя специальных учебных заведений и сотрудников ОВД по всему спектру должностей и специальностей;

· типология и косвенное выявление сфер криминальных интересов;

· оценка риска при залоге и кредитовании, выявление случаев неоправданной кредитной политики;

· паспортизация участков дорог, типология аварийно-опасных участков дорог по видам аварий; прогнозирование аварийной опасности участков дорог; выработка мер по переоборудованию аварийно-опасных участков дорог с целью снижения их аварийной опасности;

· типология и косвенная идентификация криминальных типов экономической и финансовой деятельности на уровне предприятий (выявление зон риска для налоговой полиции).

5.2.2. ПРОЕКТ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” В ОБЛАСТИ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

5.2.2.1. ОБОСНОВАНИЕ (АКТУАЛЬНОСТЬ)

Прошлогодний межбанковский кризис заставил участников финансового рынка всерьез задуматься о необходимости серьезной организации социально-экономического мониторинга, а также аналитических исследований. Наиболее дальновидные банки и финансовые компании, в том числе и кубанские, начали создавать и оснащать необходимым инструментарием свои аналитические службы. Однако в администрации и правительстве края в настоящее время даже нет структур, которые призваны решать аналогичные задачи.

Сложилась парадоксальная и, на взгляд автора, неприемлемая ситуация, когда более 200 крупнейших участников рынка уже владеют некоторыми видами информационных ресурсов на более высоком и профессиональном уровне, чем органы государственной власти и управления. Руководители большого бизнеса давно поняли нехитрое правило: ”Хочешь заработать сто миллионов - вложи в аналитика сто тысяч”, поэтому не случайно даже самые высокопоставленные госструктуры не гнушаются консультироваться с аналитическим службами мощных коммерческих структур.

Данное “Проектное предложение...” направлено на корректировку данной ситуации в выгодном для власти направлении.

5.2.2.2. ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Предлагается организовать хорошо оснащенную службу мониторинга, с высоким правовым статусом, основной целью которой является централизованный сбор, обработка и анализ разноплановой информации, необходимой для принятия управленческих решений на уровне главы правительства края.

Предполагается, что для достижения этой цели служба мониторинга будет непрерывно вести следующие работы:

· ценовой мониторинг по всем секторам рынка;

· мониторинг хода экономической реформы по ее направлениям;

· мониторинг инвестиционных процессов в экономике;

· мониторинг кредитно-финансовой системы;

· мониторинг предприятий различных форм собственности, направлений и объемов деятельности;

· социально-психологический мониторинг управленческого и вспомогательного персонала, а также населения.

ЦЕНОВОЙ МОНИТОРИНГ

Ценовой мониторинг обеспечивает непрерывный сбор и накопление баз данных по ценам на основные товары всех секторов рынка, а также по основным финансово-экономическим показателям (факторам), влияющим на цены, что позволяет выявить и изучить зависимости между ценами на разные товары, между ценами и факторами, и, на основе этого, осуществлять краткосрочное и перспективное прогнозирование динамики цен.

Данная функция централизованной службы мониторинга не дублирует ведомственный ценовой мониторинг, который уже организуется некоторыми департаментами, т.к.,

во-первых, акцентирует внимание на взаимосвязи динамических закономерностей цен на товары различных секторов рынка,

во-вторых, изучает влияние макроэкономических и других показателей на динамику цен,

в-третьих, держит в поле зрения лишь основные товары каждого сектора рынка, тогда как в ведомственных системах перечень товаров по соответствующему сектору рынка значительно шире,

в-четвертых, ни одна ведомственная служба ценового мониторинга не будет централизованно скапливать и обобщать всю информацию по ценовому мониторингу различных секторов рынка и владеть данным вопросом в комплексе.

МОНИТОРИНГ ХОДА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ РЕФОРМЫ

Существует ежеквартальная отчетность регионов края по ходу экономической реформы. Однако эта отчетность не стандартизирована, не формализована, не накапливается в компьютерных базах данных, содержит лишь абсолютные значения экономических показателей, а не информацию об экономических событиях. В результате автоматизированный анализ этой информации с помощью интеллектуальных методов не проводится (в конце 1993 года был проведена экспериментальная обработка).

Предлагается организовать ведение этих работ, что позволит получать согласно установленного регламента:

· аналитические отчеты о ходе реформы по ее направлениям (приватизация, фондовый рынок, земельная реформа, финансовая сфера, производство, услуги, и т.д.);

· выявить и изучить взаимосвязи темпа реформы в различных направлениях;

· выявить и изучить пути движения инвестируемых средств между различными направлениями реформы.

МОНИТОРИНГ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Конечно, в каждом инвестиционном проекте дается экономическое обоснование целесообразности инвестиций в данном направлении. Однако данное обоснование всегда страдает некоторой односторонностью, т.к. никакие разработчики инвестиционной программы не в состоянии учесть обобщенный опыт инвестирования в эту и другие сферы в конкретных условиях рынка Кубани, т.к. просто не владеют необходимой информацией. Этот обобщенный опыт может быть формализован и накоплен лишь в специально созданной и уполномоченной на получение соответствующей информации структуре, которой и является централизованная служба мониторинга (ЦСМ).

В результате ЦСМ будет в состоянии дать независимую комплексную (а не только экономическую) оценку каждого инвестиционного проекта, дать по нему примерно следующее заключение: “Опыт осуществления 25 подобных проектов показывает, что такого рода проекты, как правило (в 85% случаев) в условиях Кубани приводят к тому-то и тому-то”. Это заключение может быть отрицательным даже в том случае, если экономическое обоснование его является блестящим, но... по американским или западноевропейским стандартам. Там бы этот проект может быть и дал бы великолепные результаты, но наши реалии несколько иные.

КРЕДИТНО-ФИНАНСОВЫЙ МОНИТОРИНГ

На основе непрерывно ведущихся баз данных по динамике цен на ценные бумаги, ставкам банковских кредитов, курсам валют и т.д. позволяет выявлять и изучать закономерности кредитно-финансового и фондового рынка, и, на этой основе, прогнозировать его развитие, разрабатывать обоснованные рекомендации по управлению. У автора проекта имеется опыт проведения подобных работ.

МОНИТОРИНГ ПРЕДПРИЯТИЙ

Основными целями организации мониторинга предприятий является прогнозирование целесообразности инвестирования в данное предприятие, оценка рисков его кредитования и страхования, выявление предприятий, попадающих в различные “зоны риска”.

Для достижения этих целей:

1. предприятия классифицируются по трем шкалам:

· форма собственности;

· направление деятельности;

· объем деятельности.

2. организуется ведение базы данных, которая содержать и накапливает в формализованном виде информацию по предприятиям, необходимую для достижения сформулированных целей;

3. с помощью аналитической системы “ЭЙДОС” формируются обобщенные информационные портреты предприятий различных категорий;

4. на основании полномочного запроса по любому предприятию, по которому имеется заполненный формализованный паспорт, автоматизированным способом выдается его характеристика в необходимых аспектах.

СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ

Централизованная служба мониторинга имеет специализированное подразделение, обеспечивающее компетентный профессиональный анализ результатов обработки данных мониторинга по тем срезам социума, которые приняты как объекты постоянного контроля.

Данное подразделение ведет сбор и обработку данных по следующим направлениям:

· общественного и индивидуального сознания;

· национально-этнических проблем;

· культурно-религиозных проблем;

· демографических проблем;

· проблем возрастных групп (молодежи, трудоспособного населения и пенсионеров);

· проблем профессиональных групп;

· проблем безработицы;

· проблем групп населения с различным образовательным уровнем;

· классовых проблем (профсоюзы, забастовки, приватизация и национализация);

· политических ситуаций;

· криминогенных ситуаций;

· экономической ситуации

· рейтинга политических лидеров;

· отдел подготовки сводных аналитических справок, бюллетеней и отчетов.

Кроме того может быть дан психологический анализ различных типов управленческого и вспомогательного персонала, разработаны фотороботы этих типов и автоматизированные методики их идентификации.

5.2.2.3. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение отметим, что даст реализация данного проекта правительству края, какие предпосылки уже имеются у авторов проекта для его успешной реализации и что еще необходимо для проведения проекта в жизнь.

ЧТО ДАСТ РЕАЛИЗАЦИЯ ДАННОГО ПРОЕКТА

Необходимо подчеркнуть, что централизованная служба мониторинга Правительства края призвана лишь обеспечить его необходимой аналитически обработанной информацией для поддержки принятия решений, но ни в коем случае не может претендовать на само принятие каких-либо решений.

ЦСМ призвана заполнить информационный вакуум, который то и дело образуется из-за “щелей” между сферами компетенции различных служб и департаментов и отсутствия службы, владеющей все информацией в комплексе.

Централизованная служба мониторинга:

· проводит сбор и анализ информации, делает выводы о состоянии и динамике объекта управления;

· разрабатывает рекомендации по способам и содержанию управляющих воздействий на объект управления;

· готовит регламентные тематические и сводные аналитические отчеты (ежедневные, недельные, месячные, квартальные и годовые отчеты), а также заказные отчеты по ранее проведенным или специальным исследованиям;

· изготавливает оригинал-макеты аналитических отчетов и передает их в типографию для тиражирования, переплета и передачи заказчикам.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЕКТА

Для успешной реализации данного проекта необходимо:

· правовое обеспечение включает: Решение о создании централизованной службы мониторинга Правительства края с подчинением ее непосредственно Главе правительства; Устав ЦСМ; договора ЦСМ с регламентированными заказчиками;

· организационное обеспечение: ЦСМ включает в свой состав ряд подразделений, такие как отдел сбора информации, вычислительный центр, а также отделы по направлениям мониторинга;

· Кадровое обеспечение: существует неформальный коллектив специалистов, включая авторов данного проекта, который способен решать вышесформулированные задачи;

· Техническое обеспечение включает: локальную компьютерную сеть; средства компьютерной и специальной связи (ФАПСИ); средства малой полиграфии, включая брошюровальное оборудование; транспортные и иные технические средства;

· Информационное обеспечение включает: каналы получения регламентной информации от ее поставщиков, в том числе централизованных [16]; собственные средства получения исходной информации (группа полевых исследований и др.);

· Программное обеспечение включает: базовое программное обеспечение автоматизации офиса (под Windows); программное обеспечение автоматизации основной деятельности: интеллектуальную систему “ЭЙДОС”, другие программные системы, оптимальные для решения специальных задач;

· Финансовое обеспечение включает: бюджетное финансирование по основным регламентным направлениям деятельности; договора на выполнение услуг специальным (регламентным) заказчикам.

5.2.3. МАРКЕТИНГОВЫЕ, РЕКЛАМНЫЕ И СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Все эти исследования проводятся примерно по одной технологии:

1. разрабатывается и тиражируется опросный лист;

2. проводится массовый опрос общественного мнения;

3. данные опроса вводятся в компьютер и обрабатываются с помощью специальных программных систем;

4. результаты компьютерной обработки анализируются, разрабатывается аналитический отчет содержащий как описание ситуации, так и рекомендации.

Различие состоит в том, к какой сфере относится информация, собираемая с помощью опросного листа:

· в случае маркетинговых исследований - это потребительские предпочтения различных групп населения;

· в рекламных исследованиях нас интересует из каких источников информации различные группы населения получают информацию о приобретаемых ими товарах, а также то, каким образом они реагируют на различные виды и методы рекламы;

· при социально-психологических исследованиях для нас важны психологические качества личности и точка зрения людей на те или иные преобразования.

Различают разовые (точечные) и периодические исследования. Разовые исследования дают возможность выявить картину на момент проведения опроса, тогда как периодические - обеспечивают изучение динамики процессов. Во втором случае со временем появляется возможность прогнозирования развития ситуации.

Исследования могут иметь также различный “территориальный охват”: то есть могут ограничиваться лишь одним населенным пунктом или включать сбор информации по району или краю. Во втором случае имеется возможность выявления территориальной специфики, а также возможность выявления регионов, сходных в том или ином отношении.

Использование информации, получаемой в результате маркетинговых, рекламных и социально-психологических исследований позволяет принимать точные и эффективные решения в области планирования закупок и продвижения на рынок (адресной реализации) различных товаров, а также управлять кадрами, обеспечивая сплоченную, согласованную и надежную работу коллектива.

5.2.3.1. МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Маркетинговые исследования проводятся с целью получения полной и достоверной информации, необходимой для определения объема и номенклатуры закупаемых товаров и организации их адресной реализации конкретным группам потребителей.

Опросный лист разрабатывается таким образом, чтобы с помощью него можно было получить необходимую информацию о потребителях. В опросный лист могут входить фирменные товарные знаки и каталоги товаров, как изготовленные типографским способом, так и с изображениями товаров, снятыми с фотографий при помощи сканера и отпечатанные на цветном принтере. Опросный лист может служить одновременно и бланком для заполнения, но могут использоваться и специальные бланки для ответов.

Вопросы делятся на несколько групп:

· социальный и гражданский статус потребителя (пол, возраст, образование, состоит ли в браке, сколько имеет детей, форма занятости, если работает, то руководитель он или исполнитель, и т.п.);

· уровень достатка в семье потребителя;

· товары, реально приобретенные потребителем за последнее время;

· товары, которые потребитель приобрел бы, если бы у него была финансовая возможность;

· частота приобретения товаров по их видам;

· какие потребительские и стоимостные характеристики товаров привлекают потребителя и какие его не устраивают;

· где потребитель реально приобретает товары: у частных лиц, в магазинах (каких) и рынков (каких);

· какие места приобретения товаров потребитель знает: наименования магазинов и рынков;

· какую роль в выборе товара играет сервис и способ обслуживания в магазине или рынке.

В результате проведения маркетингового исследования выявляются потребительские предпочтения различных групп населения в определенном секторе рынка. Выясняется, “что, где, когда”, кем и по каким причинам приобретается.

Например, выясняется, что данная категория населения приобретает такие-то виды товаров в таких-то местах, а приобрела бы и такие, но если бы цена на них была более приемлемая.

На основе этой информации может быть разработан план закупок или производства товаров, определена потенциальная емкость рынка на данный момент и перспективу, а также спрогнозирована его динамика, товар может поставляться адресно в те торговые точки, которые пользуются популярностью у конкретных категорий потребителей.

Регулярное проведение маркетинговых исследований позволяет постоянно “держать руку на пульсе” и строить свою работу используя достоверное знание предпочтений возможностей и желаний своих потребителей.

5.2.3.2. РЕКЛАМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рекламные исследования проводятся с целью получения полной и достоверной информации, необходимой для адресного управления формой и содержанием информации, на основе которой конкретными группами потребителей принимаются решения о приобретении тех или иных товаров.

Опросный лист разрабатывается таким образом, чтобы с помощью него можно было выяснить, какими источниками информации реально пользуются различные категории потребителей, а также какие формы подачи информации они предпочитают и лучше воспринимают.

В опросный лист могут быть включены фирменные знаки, ключевые слова и рекламные фразы, а также наименования источников информации, выполненные их фирменными стилями (которые можно снять при помощи сканера и отпечатать на цветном принтере). Опросный лист может служить одновременно и бланком для заполнения, но могут использоваться и специальные бланки для ответов.

Вопросы делятся на несколько групп:

· социальный и гражданский статус потребителя (пол, возраст, образование, состоит ли в браке, сколько имеет детей, форма занятости, если работает, то руководитель он или исполнитель, и т.п.);

· наиболее популярные телевизионные программы и передачи;

· наиболее популярные радиопрограммы и передачи;

· отношение к рекламе, включаемой в состав радио и телепередач;

· наиболее популярные журналы и рубрики;

· наиболее популярные газеты и рубрики;

· отношение к внешней рекламе;

· роль форм, методов и фирменных стилей рекламы;

· иные источники и формы информации, на основе которой потребителями принимаются решения.

В результате проведения рекламного исследования выясняется какими источниками информации пользуются различные потребительские группы населения и какие формы подачи информации для них предпочтительны.

Например, выясняется, что определенная группа населения в основном слушает “Радио Рокс” и именно определенную передачу, которая идет с 18 до 19 часов. Кроме того известно, что эту группу населения раздражает, когда любимая передача прерывается рекламой товаров, которые представителями данной группы в принципе не могут быть куплены. Известно, также, что эта группа предпочитает юмор политике.

На основе этой информации может быть разработан план использования этой передачи “Радио Рокс” для адресного сообщения данной группе населения информации о “ее товарах”, причем в такой форме, которая будет положительно эмоционально воспринята.

Регулярное проведение рекламных исследований позволяет строить свою работу, используя достоверное знание источников и форм информации, которыми реально пользуются различные категории потребителей.

5.2.3.3. СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Социально-психологические исследования проводятся с целью организации эффективного использования кадров на основе достоверного знания индивидуальных характеристик членов коллектива и учета их взаимодействия в группах.

Такие исследования проводятся в два основных этапа.

На первом этапе на основе применения систем комплексного психологического тестирования, а также специальных опросников и методов обработки информации выявляются индивидуальные социальные ориентации, мотивации, психологические и профессиональные характеристики членов коллектива. На этом этапе:

· разрабатываются профессиограммы, содержащие психологические и иные требования к работникам различных должностей данного предприятия;

· производится оценка действующего персонала;

· на основе индивидуального подхода оптимизируются назначения на должности;

· осуществляется антикриминальная профилактика.

На втором этапе изучается взаимодействие членов коллектива в группах и решается задача реструктуризации коллектива:

· изучаются вопросы совместимости членов коллектива в группах;

· выявляются внутренние коалиции и их лидеры;

· оптимизируется или строится многоуровневая система управления коллективом, в которой лидеры каждого иерархического уровня одновременно наиболее совместимы как со своим начальством, так и с подчиненными руководителями, а также конкретными исполнителями.

Опросный лист разрабатывается на основе стандартных тестов и опросников, что позволяет измерить индивидуальные психологические характеристики членов коллектива. Кроме того он содержит оценки членов коллектива их непосредственными руководителями, если последние имеют полномочия приема на работу и увольнения своих подчиненных. Опросный лист может служить одновременно и бланком для заполнения, но могут использоваться и специальные бланки для ответов.

Вопросы делятся на несколько групп:

· профессиональная и личностная оценка члена коллектива руководителем;

· социальный и гражданский статус члена коллектива (пол, возраст, образование, состоит ли в браке, сколько имеет детей, и т.п.);

· опросник 16 PF Р.Б.Кеттелла;

· тест выявляющий уровень самоактуализации (САТ);

· опросник по определению стиля управленческой деятельности;

· анкета "Ориентация на развитие";

· анкета "Опосредующие развитие факторы".

Регулярное проведение социально-психологических исследований позволяет эффективно управлять кадрами с учетом как индивидуальных возможностей членов коллектива, так и их совместимости в группах.

5.2.4. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ КОГНИТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

5.2.4.1. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Уровень развития системы управления предприятием (СУП) является одним из важнейших внутренних факторов, определяющих эффективность его деятельности.

В этой связи заманчивой выглядит идея оценки состояния СУП, прогнозирования ее развития, а в перспективе и управления направлением развития СУП.

Известны зарубежные методики оценки и прогнозирования уровня СУП. Однако эти методики основаны на предположении о существовании определенных экономических реалий (макро и микро-экномических законов и закономерностей), которые в экономике переходного периода, каковой в настоящее время является экономика России, не действуют и не имеют места. Поэтому, зарубежные методики оценки уровня СУП в наших условиях не должны не работают, да и должны работать.

Эффективность адаптации зарубежных методик к нашим условиям также выглядит проблематичной, так как даже если ее и осуществить, то все равно из-за высокой динамичности нашей экономики и ее законодательно-правового аспекта эти адаптированные методики достаточно быстро потеряют свою адекватность. Возникает также вопрос о том, насколько для Южно-Российского региона, имеющего свою специфику, адаптированные для Москвы или С.Петербурга методики лучше, чем Кембриджские или Стэндфордские.

Как правило, технология адаптации стоит на порядки дороже самих методик или вообще не поставляется.

Следовательно, весьма актуальной является разработка отечественных методик, обеспечивающих как оценку существующего уровня развития СУП, так и прогнозирование его развития в зависимости от применения тех или иных управляющих воздействий.

5.2.4.2. ТРАДИЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМЫ: ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ И ТЕХНИЧЕСКИЙ ПОДХОД (СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ И ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ)

Существует два основных подхода к решению сформулированной выше проблемы:

1. фундаментальный подход, основанный на выявлении взаимосвязей между внутренними и внешними по отношению к предприятию факторами и (событиями) и уровнем развития СУП данного предприятия;

2. технический подход, основанный в основном на анализе временных рядов различных параметров предприятия и его окружения средствами регрессионного анализа и математической статистики.

Фундаментальный подход оперирует средствами многомерного факторного анализа и содержательным аналитическим аппаратом математической экономики. Технический подход основан на статистических феноменологических моделях, отражающих внешнюю сторону явлений. Первое выглядит более обоснованным, однако наталкивается на технические трудности сбора и подготовки исходной информации. Технический подход более технологичен в плане сбора информации, но является более поверхностным в ее анализе.

5.2.4.3. ТЕХНОЛОГИЯ “ЭЙДОС”, КАК СИНТЕЗ ТЕХНИЧЕСКОГО И ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО ПОДХОДА. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ

Технология, основанная на применении когнитивной аналитической системы “ЭЙДОС” (технология “ЭЙДОС”) сочетает глубину и содержательность фундаментального подхода с технологичностью технического подхода.

Суть этой технологии состоит в том, что, как в техническом подходе, на основе анализа временных рядов ряда параметров, характеризующих как само предприятие, так и экономическую и правовую среду, в которой оно действует, выделяется информация о событиях в этих областях. После этого, как в фундаментальном подходе, анализируются взаимосвязи между событиями.

В самом общем виде принцип решения сформулированной выше проблемы с помощью системы “ЭЙДОС” состоит в следующем:

1. классифицируются изучаемые типы предприятий;

2. классифицируются параметры как самих предприятий, так и окружения, в котором они действуют;

3. выбираются и описываются предприятия, относящихся к различным категориям;

4. описанные предприятия представляются системе “ЭЙДОС” в качестве образцов, т.е. конкретных реализаций, относящихся к тем или иным категориям;

5. формируются обобщенные образы различных категорий предприятий и определяется ценность выбранных параметров описания для идентификации типа и прогнозирования развития предприятий и уровня развития СУП;

6. исключаются наименее ценные параметры описания;

7. выводятся в текстовом и графическом виде развернутые характеристики различных уровней развития систем управления;

8. осуществляется кластерно-конструктивный анализ сходства и различия различных систем управления различных уровней и типов предприятий;

9. проводится содержательный структурно-функциональный анализ сходства и различия различных систем управления различных уровней и типов предприятий;

10. по параметрам: дается их смысловая характеристика, анализируется сходство и различие по смыслу, проводится их содержательное сравнение;

11. создается инфраструктура разработки, применения и развития методик, основанных на интеллектуальных технологиях научно-производственного предприятия “ЭЙДОС”.

5.2.4.4. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Автоматизированная система позволяет обрабатывать только формализованную информацию о предметной области. Это означает, что все изучаемые явления: как уровни СУП, так и различные факторы и параметры предприятий и окружающей среды, должны быть закодированы и представлены вместе со своими кодами и наименованиями в некоторых классификаторах.

5.2.4.5. НЕОБХОДИМОСТЬ КЛАССИФИКАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ, УРОВНЕЙ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ПАРАМЕТРОВ

В общем случае характер взаимосвязей между уровнями развития СУП и параметрами предприятий является различным для предприятий различной направленности и объемов деятельности, а также может зависеть от региона, времени изучения взаимосвязей, успешности деятельности предприятий и других их особенностей.

Поэтому, очевидно, необходимо изучать эти взаимосвязи либо для одного какого-либо конкретного типа предприятий, либо для некоторой заранее определенной совокупности типов. В любом случае, предварительно необходимо разработать классификацию предприятий, в которых будет изучаться уровень развития СУП.

Аналогично, параметры предприятия, потенциально влияющие на уровень развития СУП, также должны быть классифицированы по различным группам (типам), чтобы при дальнейшем анализе можно было определить, какая группа параметров оказывает определяющее влияние на уровень СУП , какие параметры поддаются управлению на уровне предприятия, а какие нет, и т.п.

5.2.4.6. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ КЛАССИФИКАЦИИ. ШКАЛЫ И ГРАДАЦИИ. УРОВНИ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМ

В системе “ЭЙДОС” применяется способ классификации классов (в нашем случае - типов предприятий и уровней развития СУП) и признаков (параметров), основанный на аппарате шкал и градаций.

Основными объектами обработки информации в Системе являются классы и признаки (атрибуты).

Попытка строгого прямого определения этих краеугольных понятий (обычно путем указания более общего понятия и выделения специфического признака) неизбежно наталкивается на фундаментальные трудности почти философского характера, а также на чисто лингвистические проблемы, т.к. дискретный звуковой и письменный язык, которым в частности написана и данная работа, сами состоят из слов, обозначающих те самые классы и признаки, которые необходимо определить с их помощью. Очевидно мы имеем здесь классическую форму известного парадокса Рассела, что указывает на принципиальную неполноту самого языка, как формальной системы (обобщение теоремы Геделя), и, следовательно, невозможность разрешения этой проблемы без выхода за пределы самого языка.

Из этого краткого рассуждения очевидно, что определение этих понятий должно быть операционным, т.е. основанным на том, как формируются данные понятия и как ими пользоваться.

Классы - это обобщенные образы, эталонные описания которых формируются Системой на основе предъявления ей в качестве примеров конкретных реализаций объектов (их состояний или ситуаций), которые по мнению экспертов, относятся к данным классам. Класс представляет собой обобщенную категорию, которой пользователь дает имя, и в которой каким-либо образом выявлено все наиболее существенное и повторяющееся у всех конкретных реализаций данной категории, т.е. то, что в первую очередь отличает данную категорию от других категорий.

Система “ЭЙДОС” обеспечивает формирование обобщенных образов классов различных иерархических уровней обобщения, например (выделены различными шрифтами):

5.2.4.6.1. ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛ

Полное описание типов измерительных шкал дается в [35, 56, 84]. В приведенной ниже таблице дана характеристика измерительных шкал согласно [35].

ХАРАКТЕРИСТИКА И ПРИМЕРЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛ

Тип шкалы	Характеристики	Примеры
Номинальная (наименований)	Объекты классифицированы, классам присвоены словесные наименования или условные номера - коды. То, что номер одного класса больше или меньше другого, еще ничего не говорит о свойствах объектов, относящихся к этим классам, за исключением того, что они различаются.	Раса, Национальность, цвет глаз, номера на футболках, пол, клинические диагнозы, автомобильные номера, номера страховок.
Порядковая	Объекты классифицированы, а классы обозначены номерами (закодированы). Значения чисел, присваемые классам, качественно отражают степень выраженности определенных свойств предметов, принадлежащих этим классам. То есть большим значениям кодов классов соответствует и большая степень выраженности измеряемого свойства, на основании чего классы можно ранжировать.	Твердость минералов, награды за заслуги, ранжирование по индивидуальным чертам личности, военные и гражданские ранги, должности и звания.
Интервальная	Существует единица измерения, при помощи которой классы можно не только упорядочить, но и приписать им числа так, чтобы равные разности чисел присвоенных классам, отражали равные различия в количествах измеряемых свойств. Нулевая точка интервальной шкалы произвольна (условна) и не указывает на отсутствие свойства.	Календарное время, шкалы температур по Фаренгейту и Цельсию.
Отношений	Числа, присвоенные классам, обладают всеми свойствами интервальной шкалы, но помимо этого на шкале существует абсолютный нуль, соответствующий полному отсутствию измеряемого свойства. Отношения чисел, присвоенных классам или объектам при измерении, отражают количественные отношения измеряемого свойства.	Рост, вес, время, цена, количество информации, температура по Кельвину (есть абсолютный нуль).

Конечно, наименования могут быть присвоены градациям всех видов измерительных шкал.

5.2.4.6.2. КЛАССЫ И ШКАЛЫ

Очень плодотворным является представление классов, как некоторых областей в фазовом пространстве, в котором в качестве осей координат выступают некоторые шкалы. Классы могут рассматриваться, также, как градации (конкретные значения, заданные с некоторой точностью, или диапазоны - зоны), заданные на этих шкалах. Количество шкал, тип шкал и количество градаций на них в системе “ЭЙДОС” задает сам пользователь (причем на количество шкал и градаций не накладывается ограничений, кроме суммарного количества классов)

Конкретными реализациями обобщенных категорий могут быть объекты, их состояния или ситуации (но применять мы, как правило, будем термин “объекты”, всегда имея в виду и остальные возможные варианты).

Синонимами понятия “класс” являются применяющиеся в специальной литературе термины “объекты”, “категории”, “образы”, “эталоны”, “типы”, “профили”.

Когда классы сформированы с ними могут осуществляться три основные операции:

вывод на печать в виде таблиц или графических диаграмм;

сравнение друг с другом на основе сопоставления их информационного содержания;

сравнение с любыми конкретными объектами, их состояниями или ситуациями.

Примеры классов :

· в правоохранительной сфере - это прежде всего статьи уголовного кодекса и нарушений ПДД, аналоги преступлений (или аналоги фабул), аналоги проверок, обобщенные фотороботы криминогенных и некриминогенных типов различной направленности деятельности, типология оперативных ситуаций, индивидуальные фотороботы состоящих на учете лиц, оптимальные и неоптимальные абитуриенты, слушатели специальных учебных заведений и сотрудники ОВД по всему спектру должностей и специальностей, сферы криминальных интересов, неоправданно высокие степени риска при залоге и кредитовании, криминальные типы экономической и финансовой деятельности (в различных сфера), и т.п.;

· в медицине - это нозологические образы (диагнозы конкретных заболеваний при дифференциальной диагностике или целые классы заболеваний при общей диагностике), или клинические состояния больного, в гомеопатии - гомеопатические типы;

· в психосоциальной диагностике и анализе общественного мнения - это различные политические, социальные, возрастные, образовательные, профессиональные, территориальные и иные группы, различные формальные и неформальные объединения граждан;

· в службах занятости, профориентации и определения профессиональной пригодности - это различные профессии и конкретные должности, каждая со своей шкалой (типа: “подходит” - “не подходит” или более подробной);

· в области выявления специальных способностей различной направленности это будут наименования самих этих способностей.

Какие именно классы должны обрабатываться Системой определяет сам пользователь, исходя из своих конкретных целей и задач.

5.2.4.6.3. ПРИЗНАКИ И ШКАЛЫ

Конкретные объекты, предъявляемые Системе в качестве примеров или реализаций некоторых обобщенных классов (прецедентов), описываются на языке признаков.

Признаки могут иметь любую природу, в частности:

объективную - физическую, химическую и др. (вес, температура, рост);

социально-экономическую (стоимость, степень износа, процент дивидендов);

эмоционально-психологическую (привлекательный, предупредительный, резкий).

Система признаков двухуровневая, что позволяет формализовать (шкалировать) не только качественные (да/нет), но и количественные (числовые) признаки, а также позволяет обрабатывать вопросы со многими, в том числе и неальтернативными вариантами ответов. Вопрос с вариантами ответов можно рассматривать как шкалу с градациями. Такое понимание позволяет “ввести в оборот” хорошо разработанную теорию шкалирования, что является весьма ценным. В системе “ЭЙДОС” нет ограничений на тип и количество шкал, а также на количество градаций в них (за исключением суммарного общего количества градаций, которое не должно превышать 4000). Нет в системе “ЭЙДОС” и таких искусственных ограничений, как, например, необходимость одинакового количества градаций во всех шкалах, или необходимость использовать только шкалы только одного какого-либо типа, и т.п., которые, как правило, встречаются в других системах.

В принципе могут быть сконструированы системы признаков, представляемые деревьями трех и более уровней, однако программно реализовывать их нецелесообразно, т.к. они все сводятся к двухуровневым деревьям (вопросы с вариантами ответов).

Данная структура системы признаков относится к опросникам закрытого типа с множественным выбором [46]. Это также не является ограничением, т.к. к данной системе могут быть сведены результаты тестирования с помощью тестов других видов: как открытых, так и закрытых, как с вербальным стимульным материалом, так и с невербальным (рисуночные тесты, тесты на конструирование, на ассоциации и т.п.). В этом смысле система “ЭЙДОС” является системой обработки результатов тестирования и их анализа, а не системой предъявления стимульного материала. Это значит, что стимульный материал оформляется оптимально исходя из целей тестирования и система не является здесь ограничением.

В системе “ЭЙДОС” формальное описание объекта представляет собой совокупность его интенсионального и экстенсионального описаний. Интенсиональное (дискретное) описание - это последовательность кодов тех и только тех признаков, которые реально фактически встретились у данного конкретного объекта. Экстенсиональное (континуальное) описание состоит из кодов тех классов , для формирования образов которых по мнению экспертов целесообразно использовать интенсиональное описание данного конкретного объекта. Именно взаимодействие и взаимная дополнительность этих двух взаимоисключающих видов описания объектов формирует смысл.

Таким образом формальное описание объекта в системе “ЭЙДОС” состоит из двух векторов. Первый вектор описывает к каким обобщенным категориям (классам ) относится объект с точки зрения экспертов (вектор субъективной, смысловой, человеческой оценки). Второй же вектор содержит информацию о том, какими признаками обладает данный объект (вектор объективных характеристик). Необходимо особо подчеркнуть, что связь этих двух векторов друг с другом имеет вообще говоря не детерминистский, а вероятностный, статистический характер.

Если объект описан обоими векторами, то это описание можно использовать для формирования обобщенных образов классов , а также для проверки степени успешности выполнения этой задачи.

Если объект описан только вторым вектором - вектором признаков, то его можно использовать только для решения задачи (идентификации), которую можно рассматривать как задачу восстановления вектора классов данного объекта по его известному вектору признаков.

Необходимо отметить, что в статистических системах, таких как SPSS, STATGRAPHICS, STATISTICA, описание объекта состоит только из одного вектора характеристик. В системе “ЭЙДОС” этот вариант описания предметной области получается как некоторое подмножество из возможных в ней вариантов, определяемое двумя ограничениями:

1. справочник классов тождественно совпадает со справочником признаков;

2. наличие какого-либо признака у объекта обучающей выборки однозначно (детерминистским образом) определяет принадлежность этого объекта к соответствующему классу .

Очевидно, эти ограничения приводят и к соответствующим ограничениям, накладываемым в свою очередь на варианты обработки информации и анализа данных в подобных системах.

Примеры признаков:

· в правоохранительной сфере - это обычные криминалистические признаки (прямые и, особенно, косвенные улики), а также признаки, психофизиологического, социального, финансового, экономического, имущественного, психологического, культурного, религиозного, этнического и биографического характера, данные уголовного, секретного и личного дела, оценка коллег и сослуживцев, специальные признаки, применяемые для криминогенной идентификации личности (формализованные признаки фоторобота, группы крови и других возможных выделений, характеристика отпечатков пальцев, почерка преступления и т.п.);

· в медицине - это симптомы и синдромы, факторы риска различного рода;

· в психосоциальной диагностике и анализе общественного мнения - это вопросы, позволяющие отнести респондента к определенной возрастной, профессиональной, национальной, имущественной, образовательной и т.д. группе населения, а также вопросы самого различного содержания, прямо или косвенно связанные с теми проблемами, которые лидеры политических партий и движений поднимают в своих программных и предвыборных выступлениях;

· в службах занятости, областях профориентации и определения профессиональной пригодности - это вопросы и другие данные, позволяющие получить информацию о квалификации, профессиональных возможностях и перспективах респондента;

· в области выявления специальных способностей различной направленности - это признаки самой различной природы, выявленные как наиболее значимые для решения поставленной задачи в результате проведенного предварительного (пилотажного) исследования.

5.2.4.6.4. УРОВНИ СИСТЕМНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ КЛАССОВ

Классы могут относится к различным уровням иерархии какой-либо системы.

Например, это могут быть конкретные студенты, группы, курсы, факультеты, учебные заведения, районы, регионы и т.д.

В системе “ЭЙДОС-6.2” впервые предусмотрена возможность работы с классами , относящимися не только к некоторому диапазону кодов, как это было в предыдущих версиях, но и к заданному диапазону уровней организации. Сами эти уровни могут иметь любой смысл, какой именно - определяет сам пользователь. Классификатор уровней классов входит в состав нормативно-справочной информации.

Работа с уровнями предоставляет ряд преимуществ, по сравнению с использованием диапазонов кодов:

1. классы , относящиеся к одному уровню, могут идти в справочнике в любом порядке;

2. изменять коды уровней значительно легче, чем переделывать справочники, к тому же это не требует перекодирования обучающей выборки;

3. уровни классов имеют самостоятельный смысл, тогда как выделение диапазонов кодов выглядит более искусственным приемом.

5.2.4.6.5. УРОВНИ СИСТЕМНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ПРИЗНАКОВ

В системе “ЭЙДОС” версии 6.0 впервые предусмотрена возможность работы с уровнями признаков, относящимися не только к некоторому диапазону кодов, как это было в предыдущих версиях, но и к заданному диапазону уровней организации. Сами эти уровни могут иметь любой смысл, какой именно - определяет сам пользователь. Классификатор уровней классов входит в состав нормативно-справочной информации.

Работа с уровнями предоставляет ряд преимуществ, по сравнению с использованием диапазонов кодов:

1. признаки, относящиеся к одному уровню, могут идти в справочнике в любом порядке;

2. изменять коды уровней значительно легче, чем переделывать справочники, к тому же это не требует перекодирования обучающей выборки;

3. уровни признаков имеют самостоятельный смысл, тогда как выделение диапазонов кодов выглядит более искусственным приемом.

5.2.4.7. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ И УРОВНЕЙ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Используя методы классификации, описанные выше, рассмотрим вариант классификации предприятий и уровней развития СУП.

Введем, например, три шкалы по три градации на каждой:

ШКАЛЫ	ГРАДАЦИИ
Направление деятельности	Торговля	Производство	Финансы
Объем деятельности	Малый	Средний	Крупный
Уровень развития СУП	Низкий	Средний	Высокий

Если представить эти шкалы как оси координат некоторого фазового пространства (в нашем случае трехмерного), то, очевидно, наиболее обобщенным классам соответствуют зоны на самих осях, перечень которых приведен в таблице (всего 3+3+3=9 классов).

Кроме того возможно всего 3 варианта сочетаний по 2 оси, соответствующие областям на координатных плоскостях:

Направление деятельности х Объем деятельности (3х3=9 сочетаний градаций типа: “Направление деятельности: торговля, объем деятельности: малый”, и т.п.);

Направление деятельности х Уровень развития СУП (3х3=9 сочетаний градаций типа: “Направление деятельности: торговля, уровень развития СУП: средний”, и т.п.);

Объем деятельности х Уровень развития СУП (3х3=9 сочетаний градаций типа: “Объем деятельности: средний, уровень развития СУП: высокий”, и т.п.);

Таким образом, в нашем примере существует всего: 9+9+9=27 сочетаний градаций, соответствующие более детализированным классам.

Кроме того существуют области в фазовом пространстве, образованные сочетаниями градаций сразу всех трех шкал. Всего существует: 9х9х9=243 таких зоны, соответствующих наиболее детализированным классам, возможным в нашем примере (типа: “Направление деятельности: торговля, объем деятельности: малый, уровень развития СУП: высокий”, и т.п.).

Итак, в результате в нашем примере мы имеем:

9 классов максимальной обобщенности (градации шкал);

27 классов средней степени обобщения (сочетания градаций двух шкал);

243 наиболее детализированных класса (сочетания градаций трех шкал).

Всего: 9+27+243=279 классов различных уровней обобщения. Естественно, пользователь может исследовать только те классы, которые его интересуют, сознательно принимая решение не рассматривать остальных. Но он должен знать, что и остальные классы также могут быть сформированы и исследованы, а для этого нужно иметь их классификацию, общие принципы разработки которой мы только что рассмотрели.

5.2.4.8. ОБЩЕЕ И РАЗЛИЧИЯ В МЕТОДИКАХ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. КОРРЕЛЯЦИИ И ПРИЧИННОСТЬ

Общее состоит в том, что и методики оценки, и методики прогнозирования основаны на выявленных взаимосвязях между параметрами внутренней и внешней среды предприятий с одной стороны, и уровнем развития СУП этих предприятий, с другой.

Различие же заключается только в том, что в методиках оценки используются взаимосвязи между параметрами и классами, наблюдаемыми одновременно, а методики прогнозирования основаны на взаимосвязях между параметрами, имевшими место в более или менее отдаленном прошлом и классами предприятий, получившимися впоследствии.

Здесь уместно сделать одно существенное замечание о соотношении понятий “корреляция” и “причинность”. Известно латинское высказывание: “Post hoc, non est propter hoc” (“После этого, но не вследствие этого”). Выявление корреляционных связей еще не означают обнаружения причинно-следственных связей. Напротив, причинно-следственные связи всегда приводят к наличию корреляций. Причем важно заметить, что причинно-следственные связи приводят к корреляциям, равным 1 только в том случае, если это связи детерминистского типа. В случае же статистических причинно-следственных связей корреляции могут быть и меньше 1. Детерминистские причинно-следственные связи представляют собой частный случай статистических. Однако, специалисты как правило не знакомы с понятием статистической причинности, пришедшим из квантовой механики, и сужают понятие “причинность” до объема понятия “детерминистская причинность”, которое у них жестко ассоциируется с корреляциями, равными 1. Таким образом, корреляции, равные 1 еще не означают, как часто почему-то думают, наличие причинно-следственных связей, а наличие корреляций меньших 1 еще не означает их отсутствия.

По-видимому, наиболее существенное различие между корреляцией и причинно-следственной связью состоит в том, что корреляция без причинно-следственной связи означает чисто внешнюю, феноменологическую, кажущуюся связь, которая не может быть осмыслена в форме некоторой содержательной модели, тогда как причинно-следственная связь всегда означает наличие глубинных, сущностных физических или логических механизмов, действительно обеспечивающих взаимосвязь явлений. Обнаружение причинно-следственных связей, имеющихся в некоторой предметной области позволяет построить содержательную формальную модель этой области.

На практике это означает, что если исследуя картину корреляций аналитику или теоретику удается “объяснить” их, построить некоторую осмысленную модель явлений, дающую практически подтверждающиеся предсказания, то в данном случае мы скорее всего имеем дело не просто с корреляциями, а с проявлением причинно-следственных механизмов.

5.2.4.9. ОТ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, - К УПРАВЛЕНИЮ. ИЗУЧЕНИЕ ХАРАКТЕРА ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ СПОСОБОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЕ НА УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ ЕГО СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Не только оценка, но и прогнозирование не могут быть конечными целями проведения исследований и разработок. Весь смысл проведения работ состоит в том, чтобы на основе результатов оценок и прогнозов определить такие управляющие воздействия на объект управления, которые могли бы привести его в желаемое состояние.

Система “ЭЙДОС” позволяет выявлять взаимосвязи между теми или иными технологическими воздействиями на объекты управления, которые имеют различную предысторию, находятся в различных состояниях и относятся к различным типам, и дальнейшим поведением или развитием этих объектов, т.е. результатами управляющих воздействий.

Это позволяет поставить и решить не только задачи идентификации (оценки) и прогнозирования, но и управления. Иначе говоря, может быть создана методика, обеспечивающая выработку рекомендаций по составу управляющих воздействий на объект, которые с учетом его состояния и пути, по которому он попал в данное состояние с большой вероятностью переведут его в другое заданное состояние.

5.2.4.10. ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНОГО СОВЕТА

В нашем случае эксперт - это человек, который решает к каким классам относится то или иное предприятие, выбранное в качестве примера, т.е. образца для формирования обобщенных образов классов и решения других задач, решаемых при разработке методики.

Для того, чтобы сознательно подходить к формированию экспертного совета нужно понимать, что, при всех прочих равных условиях, разработанная методика будет давать такие же рекомендации, как и члены экспертного совета. Другими словами, методика создается “под мнение экспертов”. Это не означает, что методика субъективна, т.к. эксперты при принятии решений могут руководствоваться вполне объективными показателями работы предприятий.

Экспертный совет может иметь иерархическую структуру. На каждом уровне эксперты принимают решения в рамках своих полномочий. Например, решение о принадлежности объектов к определенным классам, принимает только руководитель экспертного совета (эксперт 1-го ранга). Решение о принадлежности к другим классам могут принимать эксперты 2-го ранга, и.т.д. Само решение о назначении экспертов 2-го ранга принимает исключительно руководитель экспертного совета. При этом он исходит из того, что назначенные им эксперты являются компетентными в данной области специалистами, мнению и решениям которых он доверяет. В свою очередь эксперты 2-го ранга могут назначать экспертов 3-го ранга или пользоваться услугами консультантов.

5.2.4.11. ФУНКЦИИ ЭКСПЕРТНОГО СОВЕТА: КАЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА УРОВНЯ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ (БЕЗ ОБОСНОВАНИЯ И ОБЪЯСНЕНИЯ МЕХАНИЗМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ)

Технология, реализованная в системе “ЭЙДОС” не требует от экспертов формирования таблиц решений, логических правил вывода (продукций), т.е. формализации или обоснования своих решений в каких-либо других формах.

Используя только решения экспертов о принадлежности конкретных объектов к классам и описания объектов на языке признаков (атрибутов, параметров) система “ЭЙДОС” автоматически рассчитывает такие решающие правила, что на основе них принимает те же решения о принадлежности объектов к классам, что и эксперты.

Таким образом, в системе “ЭЙДОС” автоматизирована процедура взвешивания экспертных оценок или подбора баллов, которая является одной из наиболее трудоемких и ответственных процедур, при разработке методик тестирования и прогнозирования. Эта же процедура, как правило, является и источником погрешностей, сказывающихся на качестве работы методик.

5.2.4.12. КЛАССИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ

Все параметры, используемые при разработке методики оценки и прогнозирования уровня развития СУП, можно классифицировать различным образом, также используя описанный выше аппарат шкал и градаций.

Так, например, все параметры можно разделить на внутренние и внешние по отношению к предприятию, т.е. на параметры, характеризующие само предприятие, и параметры, характеризующие среду, в которой предприятие действует. Параметры среды в свою очередь можно классифицировать “по степени отдаленности” от предприятия (ближайшее окружение, район, город, регион, страна), а также в соответствии со структурой этой среды (экономические, правовые, законодательные, криминальные, фискальные, состояние различных сегментов рынка и т.д.).

Большое значение имеет классификация параметров на те, которые поддаются управлению со стороны заказчика методика, т.е. в какой-то степени зависят от его воли и решения, и на параметры, которые в принципе изменить невозможно, но которые изменяются сами по определенным закономерностям. Это разделение является важным прежде всего для разработки методик управления состоянием предприятия.

Очень важным является понятие о первичных и производных параметрах, хотя эта классификация, как и всякая другая, несколько условна. Первичными параметрами являются те, которые разработчики методики и ее пользователи могут установить непосредственно на объекте (предприятии), без применения каких-либо специальных методов. Производные параметры - это те, которые получаются из первичных с помощью специальных методов математической обработки, или/и, требуют для своего получения специального технического оборудования или других специальных технологий.

Как уже упоминалось выше, в системе “ЭЙДОС” имеется возможность отнести параметры к определенным структурно-функциональным уровням или категориям, перечень и наименования которых определяют разработчики методики или даже ее пользователи.

5.2.4.13. ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КЛАССИФИКАТОРА ПАРАМЕТРОВ

При разработке классификатора параметров рекомендуется исходить прежде всего из того, что информацию по этим параметрам необходимо будет собирать как на этапе разработки методики, а также (по некоторым из них) и на этапе ее эксплуатации. Поэтому, прежде всего, это должны быть параметры, по которым реально, технологично, регулярно и с разумными издержками можно получить и можно будет получать в будущем необходимую информацию. Минимум, — параметры должны быть измеримы.

Учитывая это обстоятельство разработчики традиционно стараются с самого начала по возможности сузить, ограничить набор фиксируемых параметров. При этом им приходится решать проблему отбора наиболее существенных параметров, т.е. таких из них, которые являются наиболее ценными для успешного решения задач методики. Эта задача решается на основе содержательных представлений, имеющихся у экспертов и разработчиков, или просто “от фонаря”, т.е. “по наитию”, или потому, что так “кажется”.

В системе “ЭЙДОС” функция выбора оптимального (при заданных граничных условиях) подмножества параметров автоматизирована. Поэтому перед разработчиками методики стоит несколько необычная задача: сформировать максимально возможный набор параметров, с тем чтобы увеличить вероятность того, что при этом не будут упущены действительно важные параметры. При этом разработчика методики рекомендуется провести “мозговой штурм”, т.е. некритически постараться сформировать максимально-возможный перечень самых неожиданных на первый взгляд параметров.

Итак, при разработке классификатора параметров, которые будут использоваться при разработке методики оценки и прогнозирования уровня развития СУП необходимо учитывать, что для разработки методики используется один набор параметров, а в готовой методике он скорее всего будет уже другой: значительно более ограниченный.

5.2.4.14. ФОРМИРОВАНИЕ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ

Определение: обучающая выборка - это массив паспортов предприятий, в котором каждое предприятие описано двумя векторами: вектором принадлежности к определенным классам и вектором первичных и производных параметров. Обучающая выборка используется для формирования обобщенных образов классов, определения значимости признаков (параметров), оптимизации системы признаков, формирования решающих правил и выполнения других работ, необходимых для разработки методики.

Прежде всего, разработчики методики должны определиться с перечнем предприятий, которые войдут в обучающую выборку. При этом необходимо исходить из необходимости обеспечить:

· достаточное количество предприятий;

· представительство каждого класса несколькими предприятиями;

· достаточную вариабильность предприятий одного класса по их параметрам;

Все эти условия взаимосвязаны и обычно достигаются одновременно, но все же необходимо их различать при планировании обучающей выборки.

Затем необходимо осуществить сбор информации по выбранным предприятиям. После чего необходимо ввести собранную информацию в компьютер.

Перед сбором исходной информации необходимо разработать формализованный паспорт предприятия, который служит как для аккумулирования информации по предприятию, так и для ввода ее в компьютер.

Разработана также технология автоматизированной подготовки обучающей выборки, исключающая ручной сбора и ввод информации в компьютер. Это возможно при наличии СУБД, содержащих информацию по предприятиям. Тип СУБД принципиальной роли не играет, но влияет на трудоемкость создания интерфейса между этой СУБД и системой “ЭЙДОС”. Такой интерфейс относится к системам окружения [5, 16].

В технологии разработки методик прогнозирования имеется существенная особенность, заключающаяся в том, что обучающая выборка может состоять из сотен описаний одного и того же предприятия в различные моменты времени, когда оно находилось в различных состояниях, которые и необходимо оценивать и прогнозировать.

5.2.4.15. ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТИ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ

Основное требование к обучающей выборке: она должна быть репрезентативна по отношению к той генеральной совокупности, на подмножествах которой будет применяться методика.

Практически это означает, что каждый класс должен быть представлен по крайней мере 3, а лучше 5 или более реализациями.

5.2.4.16. СООТНОШЕНИЕ МЕЖДУ СТЕПЕНЬЮ ДЕТАЛИЗАЦИИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ И ОБЪЕМОМ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ (ТЕОРЕМА КОТЕЛЬНИКОВА)

Из вышесказанного очевидно, что желание заказчиков и разработчиков создать методику, различающую большое количество классов, упирается в необходимость сбора значительного объема информации обучающей выборки, количество которой растет буквально как снежный ком при увеличении количества классов.

Это одно из следствий известной теоремы Котельникова “об отсчетах”, которая говорит о том, что чем меньше точек мы имеем для построения кривой, тем больше мелких ее деталей мы теряем.

Обычно существуют объективные границы в возможностях заказчиков и разработчиков, т.е. практически невозможно увеличить объем обучающей выборки больше некоторого предела. Приходится “по одежке протягивать ножки”, т.е. так проектировать набор идентифицируемых классов, чтобы выполнялось условие репрезентативности, исходя из имеющейся обучающей выборки.

С проблемой обеспечения репрезентативности тесно связан вопрос о “взвешивании или ремонте данных”. Под этим понимается:

1. операция выделения такого подмножества из обучающей выборки, которое обеспечивает заданное частотное распределение предприятий по классам (эта операция автоматизирована в системе “ЭЙДОС”);

2. добор информации по предприятиям, представляющим плохо представленные классы.

5.2.4.17. ФОРМИРОВАНИЕ ОБОБЩЕННЫХ ОБРАЗОВ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ РАЗВИТИЯ

Когда обучающая выборка сформирована и обеспечена ее репрезентативность, то осуществляется обучение системы.

В нашем случае этот процесс заключается в формировании обобщенных образов классов, соответствующих различным уровням развития СУП.

Одновременно системой “ЭЙДОС” вычисляются смысловые нагрузки и ценность параметров, а также простейшие и условные процентные распределения.

Ценность параметров используется для оптимизации их системы.

5.2.4.18. ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПАРАМЕТРОВ

Система “ЭЙДОС” обеспечивает автоматизированное формирование минимального по количеству и максимального по объему информации об уровне развития СУП набора параметров из исходного максимального набора.

Эта операция может осуществляется в соответствии с несколькими иттерационными алгоритмами. Сам алгоритм и его параметры определяют разработчики методики. Они также определяют граничные условия (размерность классификатора параметров, его избыточность и т.п.)

Этот процесс требует сравнительно больших вычислительных ресурсов, но осуществляется редко: только при разработке и адаптации методики.

После оптимизации система параметров значительно сокращается по количеству параметров, но при этом в ней сохраняется необходимое для качественного решения задач методики количество информации о предметной области. Сокращение количества параметров уменьшает затраты труда и времени на сбор информации по ним, на ее ввод в компьютер и обработку и т.д.

5.2.4.19. ПРОВЕРКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ ФОРМИРОВАННОЙ МЕТОДИКИ НА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКЕ

После исключения из системы параметров тех из них, которые имели низкую ценность для решения задач оценки уровня развития СУП и прогнозирования ее развития получается методика, которую необходимо испытать на работоспособность, чтобы планировать дальнейшие работы.

Проще всего это сделать представив системе предприятия обучающей выборки в качестве оцениваемых. В системе “ЭЙДОС” имеется режим, обеспечивающий копирование обучающей выборки в распознаваемую. После выполнения этой операции просто запускается процесс идентификации с классами.

После идентификации запускается режим измерения интегральной и дифференциальной валидности новой методики. Система определяет для каждого предприятия, относится ли оно в действительности к тому классу, на который оно оказалось наиболее похожим по результатам применения методики. Если да, то по этому классу засчитывается верная идентификация, если нет, то ошибочная. В результате по каждому классу становится известным процент правильно идентифицированных предприятий, - это и есть дифференциальная валидность. Рассчитывается также средневзвешенная по всем классам валидность, т.е. интегральная валидность методики.

Под валидностью в данном случае понимается способность методики давать те же оценки и прогнозы, что и совет экспертов. Здесь идет речь о внутренней валидности, т.к. для ее определения используется обучающая выборка и экспертные оценки, зафиксированные в ней.

Возможно, по некоторым классам может оказаться низкая валидность. Это означает, что у предприятий данного класса очень высокая вариабильность по параметрам, т.е. практически нет закономерностей в корреляциях параметров, отличающих данный класс от других. Поэтому данный класс трудно идентифицируется. По-видимому, такие классы выделять для анализа нецелесообразно.

Однако, проверка работоспособности методики на обучающей выборке является самой “мягкой”. Если методик неспособна идентифицировать те предприятия, которые ей были предъявлены в качестве примеров, то значит она вообще ничего не способна. То есть это она просто обязана делать хорошо.

Но все же настоящей проверкой методики может считаться лишь проверка на предприятиях, которых не было в обучающей выборке.

5.2.4.20. ПРОВЕРКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ СФОРМИРОВАННОЙ МЕТОДИКИ НА НОВОЙ ВЫБОРКЕ ИЗ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ, ПРЕДСТАВЛЯЕМОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКОЙ

Естественно, эта проверка будет корректной, если эти новые предприятия будут из генеральной совокупности, по отношению к которой обучающая выборка репрезентативна.

Это означает, что если выявленные на обучающей выборке взаимосвязи параметров предприятий с уровнем развития СУП имеют место и в генеральной совокупности, то методикой можно пользоваться для подготовки исходных данных для принятия решений.

После оценки и прогнозирования уровня развития СУП с применением методики осуществляется независимая экспертная оценка и определяется внешняя валидность методики.

Вопрос о том, относится ли новая выборка к той же генеральной совокупности, что и обучающая выборка, может быть решен средствами классической статистики путем проверки соответствующих статистических гипотез.

5.2.4.21. УСЛОВИЕ АДЕКВАТНОСТИ МЕТОДИКИ - НЕИЗМЕННОСТЬ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И СПОСОБОВ ОЦЕНКИ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Конечно, если независимые эксперты относятся к другой школе, чем экспертная группа, участвующая в разработке, то внешняя валидность методики будет низкой. Но это отражает не низкое качество методики, а расхождение в оценках экспертов. Такие расхождения могут со временем появится у методики и с оценками “своих” экспертов, т.к. их способы оценки претерпевают эволюцию, а методика нет.

Очевидно также, что если со времени разработки методики изменились закономерности предметной области, или методику применяют в другом регионе с существенно другими микро и макро-экономическими реалиями, то там она будет работать плохо или вообще не будет работать.

Кстати, все это относится и к зарубежным экономическим программам, которые у нас работают примерно так же, как на Луне или Марсе.

Следовательно, необходима периодическая адаптация и локализация методики, как для учета динамики предметной области, так и для учета динамики ее оценок экспертами.

5.2.4.22. ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ МЕТОДИКИ В АДАПТИВНОМ РЕЖИМЕ

Система “ЭЙДОС” обеспечивает эксплуатацию созданных с ее помощью методик в так называемом адаптивном режиме. Суть его заключается в том, что информация по идентифицируемым новым предприятиям после оценки и прогнозирования переписывается в обучающую выборку. Когда по ним появляются экспертные оценки, то они дозаносятся в обучающую выборку и производится переформирование обобщенных образов классов и решающих правил. Эта же операция выполняется, если изменились экспертные оценки тех предприятий обучающей выборки, которые там были с самого начала.

Этим обеспечивается непрерывная адекватность методик, используемых в промышленном адаптивном режиме.

Необходимо отметить, что западные разработчики крайне редко делятся своей технологией, которая стоит на несколько порядков дороже продуктов, и стараются все творческие и наукоемкие работы концентрировать на своей территории, превращая нас в бездумных пользователей, “прочно сидящих на блестящем импортном крючке”.

5.2.4.23. АДАПТАЦИЯ И ЛОКАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ ДЛЯ ДРУГИХ РЕГИОНОВ И ТИПОВ ПРЕДПРИЯТИЙ

Таким образом, очевидно, что нужно с большой осторожностью относится к применению методик не в тех регионах, в которых они разработаны, или на предприятиях, не входящих в генеральную совокупность, представляемую обучающей выборкой.

Но методики, созданные на базе системы “ЭЙДОС” могут быть адаптированы и локализованы к своим регионам практически самими пользователями, если они начнут их экспериментальную эксплуатацию в адаптивном режиме и будут периодически измерять валидность. Когда она достигнет приемлемого уровня, можно стандартизировать методику и перевести ее в промышленную эксплуатацию.

Новые предприятия расширяют базу принятия решений методики, и, увеличивая объем обучающей выборки, могут привести и к расширению представляемой ей генеральной совокупности.

Система “ЭЙДОС” обладает высокой степенью адаптивности и позволяет оперативно изменять (расширять и сокращать) систему классов и параметров.

5.2.4.24. РАЗВЕРНУТАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Когда обобщенные образы классов, в том числе уровней развития СУП сформированы, система позволяет вывести их на дисплей и печать в виде текстовых и графических форм.

Всего в системе формируется 50 видов тестовых форм и 50 видов двухмерных и трехмерных цветных графических форм. Это позволяет получить развернутую характеристику различных уровней развития СУП.

5.2.4.25. КЛАСТЕРНО-КОНСТРУКТИВНЫЙ АНАЛИЗ СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ И ТИПОВ ПРЕДПРИЯТИЙ

Система “ЭЙДОС” позволяет сравнивать обобщенные образы классов, оценивать их сходство и различие, формировать группы наиболее похожих классов (т.е. кластеры) и системы наиболее непохожих кластеров (т.е. конструкты).

Кластеры и конструкты выводятся в форме текстовых и графических форм.

5.2.4.26. СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЙ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ И ТИПОВ ПРЕДПРИЯТИЙ

Система “ЭЙДОС” обеспечивает не только определение и констатацию той или иной степени сходства или различия классов, но и раскрывает причины этого сходства или различия в виде текстовых и наглядных графических форм.

5.2.4.27. АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ: СМЫСЛОВАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА, СХОДСТВО И РАЗЛИЧИЕ ПО СМЫСЛУ, СОДЕРЖАТЕЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ

Кроме того система обеспечивает формирование и вывод текстовых и графических форм, дающих смысловую характеристику параметров, показывающих степень их сходства и различия по смыслу и причины этого сходства или различия.

5.2.4.28. ИНФРАСТРУКТУРА СОЗДАНИЯ, ПРИМЕНЕНИЯ И РАЗВИТИЯ МЕТОДИКИ

Для успешного выполнения работ по разработке, применению и развитию методики, необходимо создание специальной инфраструктуры, предназначенной для этой цели. Назовем эту инфраструктуру “Централизованная служба мониторинга” (ЦСМ).

Обеспечение деятельности ЦСМ:

· правовое обеспечение включает: Решение о создании централизованной службы мониторинга Правительства края с подчинением ее непосредственно Главе правительства; Устав ЦСМ; договора ЦСМ с регламентированными заказчиками;

· организационное обеспечение: ЦСМ включает в свой состав ряд подразделений, такие как отдел сбора информации, вычислительный центр, а также отделы по направлениям мониторинга;

· кадровое обеспечение: существует неформальный коллектив специалистов, включая авторов данного проекта, который способен решать вышесформулированные задачи;

· техническое обеспечение включает: локальную компьютерную сеть; средства компьютерной и специальной связи (InetrNet, ФАПСИ); средства малой полиграфии, включая брошюровальное оборудование; транспортные и иные технические средства;

· информационное обеспечение включает: каналы получения регламентной информации от ее поставщиков, в том числе централизованных [16]; собственные средства получения исходной информации (группа полевых исследований и др.);

· программное обеспечение включает: базовое программное обеспечение автоматизации офиса (под Windows); программное обеспечение автоматизации основной деятельности: интеллектуальную систему “ЭЙДОС” [9, 10, 11], другие программные системы, оптимальные для решения специальных задач [15, 17];

· финансовое обеспечение включает: бюджетное финансирование по основным регламентным направлениям деятельности; договора на выполнение услуг специальным (регламентным) заказчикам.

5.2.4.29. ЧТО ДАСТ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТА ПО РАЗРАБОТКЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

Централизованная служба мониторинга:

· проводит сбор и анализ информации, делает выводы о состоянии и динамике объекта управления;

· разрабатывает рекомендации по способам и содержанию управляющих воздействий на объект управления;

· готовит регламентные тематические и сводные аналитические отчеты (ежедневные, недельные, месячные, квартальные и годовые отчеты), а также заказные отчеты по ранее проведенным или специальным исследованиям;

· изготавливает оригинал-макеты аналитических отчетов и передает их в типографию для тиражирования, переплета и передачи заказчикам.

5.2.4.29. НЕДОСТАТКИ МЕТОДИКИ

Из вышесказанного может возникнуть впечатление, что предлагаемая методика не имеет слабых мест, но объективности ради необходимо признать, что к сожалению это не так.

По мнению автора, основным недостатком предлагаемого подхода является необходимость предоставления системе большого количества различных примеров, статистически значимо представляющих все многообразие анализируемых ситуаций (в нашем случае - различных видов предприятий). В действительности сбор соответствующей информации (а также в меньшей степени ее формализация и ввод в компьютер), является достаточно трудоемким и возможен только на базе организаций, обладающих подобной информацией: таких как регистрационная палата, налоговые и правоохранительные органы, администрация.

5.2.5. ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС” ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ЭЗОТЕРИЧЕСКОЙ ОБЛАСТИ

Круг возможных областей применения системы “ЭЙДОС” для исследований в областях, которые ранее относились к эзотеризму, очень широк и включает в частности, следующие направления:

· диагностика сверхспособностей (ясновидение, ретро и прекогниции, телекинез, психосинтез и т.п.), в т.ч. потенциальных;

· развитие, адаптация и привязка (локализация), разработка новых профессиональных методик специального назначения в области астрологии, психографологии, физиогномики, дерматоглифики (хиромантии), а также прикладной психологии, и т.д. и т.п.;

· выявление и изучения характера влияния факторов, связанных с переходами в осознанные сновидения и высшие формы сознания;

· прогнозирования способности человека адекватно действовать в экстремальных ситуациях и выйти из них решив поставленные задачи и без потерь;

· прогнозирования места и времени аномальных явлений и экстремальных ситуаций.

5.2.6. ДРУГИЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ “ЭЙДОС”

В ПЕРСПЕКТИВЕ Система “ЭЙДОС” может быть применена, в частности, в следующих областях:

1. в медицине (в т.ч. гомеопатии, иридодиагностике, рефлексотерапии) для:

· диагностики заболеваний по их симптоматике, в том числе при массовых профилактических обследованиях населения как с выездом в район обследования или на предприятие, так и без личного присутствия пациентов,

· сжатия диагностической информации, содержащейся в медицинской литературе и архивах историй болезни,

· проведения научных исследований по выявлению причинно-следственных зависимостей между применяемыми средствами (в т.ч. лекарственными) и методами лечения с одной стороны и лечебным эффектом с другой, мониторинга состояний пациентов,

2. в профессиональной диагностике и профориентации в учебных заведениях, на предприятиях в отделах кадров, в центрах занятости населения (на биржах труда и в службах трудоустройства),

3. для психосоциальной диагностики и анализа общественного мнения, компьютерной обработки и интерпретации результатов социологических исследований (Public relations),

4. для криминогенной профилактики физических и юридических лиц, выявления и прогнозирования “зон риска”, в том числе в налоговых, финансовых, и других контролирующих органах, для криминалистической и психофизиологической идентификации личности,

5. для классификации и типологизации преступлений, формализации фабулы (почерка), нахождения аналогов преступлений, а также автоматизированного поиска ранее проведенных проверок в которых были получены аналогичные результаты,

6. для диагностики способностей, в том числе экстрасенсорных и других парапсихологических способностей, измерения развития сознания, интеллектуальной и эмоциональной сферы, способностей к специальным видам деятельности, связанных с риском, высокой ответственностью, работой на высоте, под землей, под водой, с применением оружия, в экстремальных ситуациях, и т.п.

7. для атрибуции анонимных и псевдонимных текстов, т.е. для установления вероятностного авторства текста или его тематической или иной принадлежности по незначительным, поврежденным, неполным и несвязанным фрагментам. В этом случае система распознавания работает как дескрипторная информационно - поисковая система с автоматическим формированием дескрипторов и поиску по нечеткому или некорректному запросу (на естественном языке, причем какой этот язык: русский, английский или другой, роли не играет),

8. для автоматической классификации химических веществ по их составу или внешним признакам,

9. для вероятностной идентификации элементов в смесях и при неполном или некачественном их анализе с помощью химических тестов, спектральных методов, ядерно - магнитного резонанса,

10. для тестирования предметной обычности учащихся и определения решаемости контрольных заданий,

11. для формирования обобщенных образов различных видов недвижимости и сопоставления конкретных объектов с этими образами в целях оценки недвижимости (развитие метода сравнительных продаж),

12. для автоматической классификации сортов растений и пород животных по их внешним, анатомическим, физиологическим и другим признакам, а также на основе измерения генетического расстояния,

13. для прогнозирования месторождений полезных ископаемых по внешним сопутствующим признакам, в том числе и установленным с помощью биолокации,

14. для автоматизированного синтеза образа объекта по его фрагментам, полученным с помощью подсознательного информационного канала, в том числе при получении одной и той же информации многими людьми, ни один из которых в явной и целостной форме не осознает ее; для количественного сравнения и идентификации образов, полученных в результате дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции, с образами - мишенями,

15. для долгосрочного и оперативного прогнозирования изменений погодных факторов, для регионов, для которых известны суточные значения этих факторов за достаточный период времени;

16. для выявления влияния любых технологических приемов и условий на качество и количество хозяйственных результатов;

17. для анализа и прогнозирования ситуаций на сельскохозяйственном секторе натурального и фондового рынка: ценовой мониторинг и прогнозирование цен и объемов продаж продукции растениеводства, птицеводства и животноводства, а также ценных бумаг; макроэкономический анализ;

18. для разработки и применения стандарта земель в земельном кадастре;

19. для Вашего банка:

· косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников службы безопасности, других служб банка (при этом выявляются сотрудники - “опора фирмы” и “зоны риска”);

· прогнозирование остатков и движения средств на счетах филиалов банка и на счетах клиентов;

· прогнозирование развития фондового рынка, других сегментов рынка;

· косвенная оценка рисков страхования, кредитования, инвестирования, бизнеса, других форм взаимодействия юридических и физических лиц.

20. для Вашего фонда:

· косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников различных служб фонда (при этом выявляются сотрудники - “опора фирмы”, а также “зоны риска”);

· косвенная профессиональная идентификация и прогнозирование успешности работы клиентов фонда по распределяемым профессиям и специальностям;

· прогнозирование развития рынка труда и уровня безработицы, других сегментов рынка.

21. для решения задач распознавания объектов и их состояний по признакам, в том числе и при неполном или искаженном описании. Для изучения динамики и территориальных зависимостей обобщенных образов классов распознавания. Для выявления и исследования причинно - следственных связей между событиями (признаками, технологией, составом) и их следствиями (объектами, состояниями, свойствами, эффективностью), и др.

22. Для синтеза образа объекта - мишени (и количественного его сравнения с оригиналом) при индивидуальном и коллективном восприятии по каналам телепатии, неклассической дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции.

23. Для аналитической обработки данных экологического мониторинга (на примере Черного моря):

Проект 1. Разработка оптимального формализованного паспорта для экологического мониторинга и экологического зонирования (районирования) побережья Черного моря.

Проект 2. Экологическая паспортизация и зонирование побережья Черного моря. Разработка информационных портретов экологических зон побережья; их классификация, обобщение и сопоставительный анализ.

Проект 3. Комплексные и специальные, регламентные и инновационные аналитические исследования по данным экологического мониторинга побережья Черного моря.

Проект 4. Исследование влияния факторов различного происхождения (геофизических и биосферных; антропогенных; рекреационных и других экологических мер и технологий) на экологическое состояние побережья Черного моря.

Проект 5. Исследование динамики экологического состояния побережья Черного моря в связи с динамикой влияющих на него факторов. Оперативное и долгосрочное прогнозирование развития экологического состояния побережья Черного моря.

Проект 6. Разработка методик подбора персонала экологических служб: оценка индивидуальных качеств сотрудников; оптимальный подбор групп по совместимости; прогнозирование успешности профессиональной деятельности в различных областях; прогнозирование рисков нежелательных проявлений.

Проект 7. Косвенная оценка рисков инвестирования, страхования, кредитования, бизнеса, других форм деятельности и взаимодействия юридических и физических лиц, в том числе в области экологической деятельности.

Проект 8. Организация Информационно-аналитического центра (Public Relations), для проведения систематических (регламентных) и заказных исследований по изучению и формированию мнения различных групп населения по вопросам экологии (“экологического сознания”), а также для участия в выполнении работ по вышеупомянутым проектам.

Проект 9. Изучение аудитории и роли различных средств массовой информации в освещении экологической проблематики и формировании экологического сознания у различных групп населения.

Необходимо специально отметить, что все услуги, оказываемые с примением системы “ЭЙДОС”, являются услугами по интеллектуальной обоработке данных, а значит могут с успехом предоставляться через сеть InterNet. Это может выглядеть, например, следующим образом:

· на WEB-сервере имеется сигнальная информация ов возможности предоставления OFF-лайновой услуги “интеллектуальная обработка данных с применением когнитивной аналитической системы “ЭЙДОС” (анализ психологической, социологической и политологической информации, маркетинговые и рекламмные исследования, изучение влияния технологических факторов на качественные и количественные характеристики результата в любой сфере деятельности, разработка ключей новых оптимальных адаптивных тестов в области прикладной психологии, оценки высококвалифицированного и специального персонала, выявление спец.способностей, в т.ч.парапсихологических, разработка и применение профессиограмм и косвенных тестов прямого действия, реструктуризации коллективов, диаграммы Вольфа Мерлина, кластерно-конструктивный и когнитивный анализ, количественное сравнение изображений, разработка обобщенных фотороботов по видам проявлений личности, оценка степени риска и эффективности деятельности, и т.д.)”; (50 видов текстовых и 50 видов 2d & 3d графических форм), выходные формы выдаются на языке пользователя;

· если пользователь заинтересовался - то ему предоставляется более подробная информация в виде WEB-страницы;

· возможны уточнения в режиме диалога с разработчиками и исполнителями работ (переписка);

· если пользователь оформляет и оплачивает заказ на обработку, то ему высылаются методические указания (а также другие заказанные материалы по системе) по постановке задачи и программный режим, обеспечивающий подготовку исходной информации для обработки данных (т.е. ввод справочников и обучающей выборки). Постановка задачи может осуществляться в диалоге с разработчиками;

· пользователь вводит исходную информацию и пересылает архив баз данных для обработки;

· данные обрабатываются и выходные формы в виде архива отправляются заказчику;

· как дополнительнавя услуга может разрабатываться и аналитический отчет по результатам обработки данных;

· возможны дополнительные расчеты при заданных параметрах обработки за дополнительную оплату;

· возможна поставка базовой системы заказчику.

В перспективе и при наличии финансирования возможна разработка обеспечения для оказания On-line услуг и программного обеспечения под Windows.