Розробка методичного забезпечення для підвищення якості експертної оцінки бізнес-процесів
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.225336Ключові слова:
колективне експертне оцінювання, розширений колектив експертів, множина альтернатив, коефіцієнт конкордації, достовірність експертизиАнотація
Об'єктом дослідження є процес формування колективної експертної оцінки з підвищеною достовірністю при прийнятті управлінських рішень в бізнес-структурах розширеним колективом експертів. Одним з найбільш проблемних місць в експертній оцінці управлінських рішень є складність формування компетентного експертного колективу та досить висока вартість експертизи. В останні роки намітилася тенденція експертного оцінювання з розширеним колективом експертів. В цьому випадку для участі в експертизі залучаються не тільки професійні експерти, але і всі особи, які бажають взяти участь у вирішенні проблеми. В цьому випадку достовірність експертизи викликає сумніви. У зв'язку з участю в експертному оцінюванні осіб, які не мають досвіду експертної роботи, можливий великий розкид експертних оцінок. Проведено аналіз сучасного стану методів експертного оцінювання в бізнесі. Встановлено, що найбільш застосований до останнього часу метод Делфі не задовольняє сучасним вимогам. Більш прогресивні методи ґрунтуються на математичній теорії консенсусу. Під консенсусом розуміється ступінь кореляції індивідуальних експертних оцінок, виконаних в рангових шкалах. В ході дослідження використано формалізовані математичні підходи до організації колективної експертизи. Розроблено методику обробки результатів експертизи з розширеним складом експертів. Розроблена методика орієнтована на виявлення експертів з недостатньою кваліфікацією. Методика дозволяє поетапно оцінювати достовірність колективного експертного рішення шляхом оцінювання коефіцієнта конкордації Кенделла. Показано, що поетапне виключення оцінок експертів з недостатньою кваліфікацією дозволяє підвищувати рівень консенсусу, якість і достовірність колективної експертної оцінки. Розроблена методика апробована на реально функціонуючому підприємстві для прийняття рішення про стратегію виходу підприємства з кризи. Застосування розробленої методики дозволило істотно підвищити достовірність результатів експертизи, оцінену коефіцієнтом конкордації. Отримані результати корисні для практичного застосування в бізнес-структурах при проведенні експертиз із залученням широкого кола учасників.
Посилання
- Budescu, D. V., Chen, E. (2015). Identifying Expertise to Extract the Wisdom of Crowds. Management Science, 61 (2), 267–280. doi: http://doi.org/10.1287/mnsc.2014.1909
- Dong, Y., Zha, Q., Zhang, H., Kou, G., Fujita, H., Chiclana, F., Herrera-Viedma, E. (2018). Consensus reaching in social network group decision making: Research paradigms and challenges. Knowledge-Based Systems, 162, 3–13. doi: http://doi.org/10.1016/j.knosys.2018.06.036
- Gubanov, D., Korgin, N., Novikov, D., Raikov, A. (2014). E-Expertise: Modern Collective Intelligence. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-319-06770-4
- Rowe, G., Wright, G.; Armstrong, J. S. (Ed.) (2001). Expert Opinions in Forecasting: The Role of the Delphi Technique. Principles of Forecasting. International Series in Operations Research & Management Science, 30. Boston: Springer, 125–144. doi: http://doi.org/10.1007/978-0-306-47630-3_7
- Skinner, R., Nelson, R. R., Chin, W. W., Land, L. (2015). The Delphi Method Research Strategy in Studies of Information Systems. Communications of the Association for Information Systems, 37, 31–63. doi: http://doi.org/10.17705/1cais.03702
- Kauko, K., Palmroos, P. (2014). The Delphi method in forecasting financial markets – An experimental study. International Journal of Forecasting, 30 (2), 313–327. doi: http://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2013.09.007
- Kuznetsov, A. B., Boiarinov, G. A., Mukhin, A. S., Simutis, I. S. (2017). Informativity of a single collective expert assessment in predicting treatment outcomes of a patient in critical condition. Modern problems of science and education, 6. Available at: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=27047
- Cook, W. D., Kress, M., Seiford, L. M. (1997). A general framework for distance-based consensus in ordinal ranking models. European Journal of Operational Research, 96 (2), 392–397. doi: http://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00322-3
- Bury, H., Wagner, D. (2003). Application of Kemeny’s Median for Group Decision Support. Applied Decision Support with Soft Computing, 124, 235–262. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-540-37008-6
- Nguyen, N. T. (2008). Advanced Methods for Inconsistent Knowledge Management. London: Springer-Verlag, 351. doi: http://doi.org/10.1007/978-1-84628-889-0
- Dong, Y., Xu, J. (2016). Consensus Building in Group Decision Making. Singapore: Springer, 201. doi: http://doi.org/10.1007/978-981-287-892-2
- Dang, D. T., Nguyen, N. T., Hwang, D. (2019). Increasing the Quality of Multi-step Consensus. Lecture Notes in Computer Science. Yogyakarta, 3–14. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-030-14802-7_1
- Boltenkov, V. A., Kuvaeva, V. I., Pozniak, A. V. (2017). Analiz mediannykh metodov konsensusnogo agregirovaniia rangovykh predpochtenii. Іnformatika ta matematichnі metodi v modeliuvannі, 7 (4), 307–317.
- Boltenkov, V., Kuvaieva, V., Galchonkov, O., Ishchenko, A. (2018). The research of possibilities for fast calculation of median consensus rankings. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (94)), 27–35. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.140686
- Triantaphyllou, E., Hou, F., Yanase, J. (2020). Analysis of the Final Ranking Decisions Made by Experts After a Consensus has Been Reached in Group Decision Making. Group Decision and Negotiation, 29 (2), 271–291. doi: http://doi.org/10.1007/s10726-020-09655-5
- Kuznetsov, M. P., Strijov, V. V. (2014). Methods of expert estimations concordance for integral quality estimation. Expert Systems with Applications, 41 (4), 1988–1996. doi: http://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.08.095
- Del Moral, M. J., Chiclana, F., Tapia, J. M., Herrera-Viedma, E. (2018). A comparative study on consensus measures in group decision making. International Journal of Intelligent Systems, 33 (8), 1624–1638. doi: http://doi.org/10.1002/int.21954
- Abdi, H.; Salkind, N. (Ed.) (2007). The Kendall Rank Correlation Coefficient. Encyclopedia of Measurement and Statistics. SAGE Publications, Inc., 1–19. doi: http://doi.org/10.4135/9781412952644.n239
- Venediktov, A. A. (2018). O pokazatele soglasovannosti ekspertnykh otsenok. Vooruzhenie i ekonomika, 3 (45), 52–66.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Віталій Миколайович Антощук, Володимир Юрійович Філіппов, Варвара Ігорівна Куваєва
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.