Delphi-menetelmä ja sen käyttömahdollisuuksien analyysi. Delphi-menetelmä on apulainen tehokkaiden päätösten tekemisessä

Menetelmä, joka on nimetty muinaisen kreikkalaisen kaupungin mukaan, joka on kuuluisa tulevaisuuden ennustajista, kehitettiin 1950-luvun alussa. kuuluisassa yhdysvaltalaisessa "ajatuskeskuksessa" - Rand Corporationissa. Sen kirjoittajat ovat amerikkalaiset tiedemiehet O.

Helmer ja T. Gordon. Kuten monet poliittisen analyysin ja ennustamisen alan kehityssuunnat, Delphi-menetelmän käyttö rajoittui alun perin sotilas-teollisiin ja sotilas-diplomaattisiin ongelmiin.

Delphin syntyminen liittyy objektiivisesti kiireelliseen tarpeeseen parantaa ryhmäpäätöksentekotekniikoita. Ennen Delphiä yleisin tapa sovittaa eri kannat ja muodostaa yhteinen mielipide oli perinteinen tapaaminen (kasvotusten keskustelu). Tällä menetelmällä on kuitenkin useita erittäin vakavia puutteita, joista useimmat liittyvät ihmisten välisen viestinnän negatiivisiin psykologisiin vaikutuksiin, joita ovat:

Ryhmäpaine. Tätä ilmiötä on tutkittu sosiaalipsykologiassa (tarkemmin pienryhmäpsykologiassa) ja se koostuu siitä, että ryhmän enemmistö yrittää tyrkyttää asemansa vähemmistölle. Vähemmistöllä on yleensä taipumus osoittaa konformismia - hyväksyä ryhmän mielipide mieluummin kuin puolustaa sen näkemystä (vaikka vähemmistön jäsenet säilyttäisivät subjektiivisen luottamuksensa sen oikeellisuuteen). Näin ollen keskustelun tulos voi olla enemmistön mielipiteen voitto vain siksi, että se on enemmistön mielipide;

Ryhmän jäsenten väliset henkilökohtaiset erot määräävät kyvyn puolustaa aktiivisesti näkemyksiään ja pakottaa sitä muille. Kasvokkaisessa keskustelussa "kilpailuetu" on pääsääntöisesti aktiivisten, itsevarmempien osallistujien puolella, joilla on parempi sanataito ja suostuttelukyky. Samanaikaisesti näiden ominaisuuksien läsnäolo ihmisessä ei välttämättä tarkoita hänen syvempää ymmärrystä keskusteltavasta ongelmasta. Siten ei pätevimpien, vaan "vakuuttavimpien" asiantuntijoiden mielipide voi voittaa;

Keskustelun osallistujien erilainen virallinen tai epävirallinen asema. Lähes mistä tahansa ryhmästä löytyy arvovaltaisempia ja "ansaittuja" asiantuntijoita, joiden mielipiteitä kuunnellaan enemmän. Siten akateemikon mielipide "painottaa" enemmän kuin jatko-opiskelijan mielipide, kun taas jatko-opiskelija voi perehtyä esiin tuotuun ongelmaan syvällisesti, kun taas akateemikon käsitys siitä voi olla vain pinnallinen. Ryhmissä, joissa on tietty hierarkia (esimerkiksi sotilasosastojen kokouksissa, virkamiesrakenteissa jne.), esimiesten näkökulman painoarvo on suurempi kuin alaisten (jotka lisäksi eivät todennäköisesti puolusta aktiivisesti näkemyksiään );

Monen kokeen osallistujan on psykologisesti vaikeaa muuttaa jo ilmaistua näkemystä, vaikka he olisivat ymmärtäneet sen puutteet. Monille, erityisesti "ansaituille" ja "arvovaltaisille", voi olla vaikeaa perua sanojaan ja myöntää virheensä, varsinkin jos virheen myöntäminen "toimii" vahvistamaan esimerkiksi pitkäaikaisen vastustajan asemaa. . Siksi on olemassa suuri riski, että asiantuntija puolustaa näkemystään, vaikka hän olisi vakuuttunut sen epäjohdonmukaisuudesta;

Epäspesifisyys, lopullisten arvioiden, päätelmien ja päätelmien epämääräisyys, joka on ominaista monille perinteisille kokouksille.

Juuri nämä ongelmat voidaan poistaa Delphi-menetelmässä käytetyllä menettelyllä. Se perustuu seuraaviin perusperiaatteisiin:

Asiantuntijavuorovaikutuksen kirjeenvaihtoluonne. Delphin erikoisuus on, että jokainen asiantuntija työskentelee yksilöllisesti, mutta kokonaisarviointi on kollektiivinen (ryhmä). Tällä periaatteella pyritään eliminoimaan ryhmäpaineilmiö sekä "julkisen toiminnan" ja asiantuntijoiden itsevarmuuden erojen vaikutukset;

Asiantuntijalausuntojen nimettömyys. Jokaiselle kokeeseen osallistujalle annetaan täysi vapaus välittää kantansa ja väitteensä koko ryhmälle, mutta kukaan ei tiedä kenen kanta se on. Tämän periaatteen tarkoituksena on poistaa "virallinen mielipidevaikutus";

Iteratiivinen (toistuva) tutkimus. Delphi-menetelmän ryhmäasiantuntija-arvioinnin muodostamismenettely tapahtuu useissa vaiheissa ja jokainen asiantuntija voi kussakin vaiheessa muokata omaa aikaisempaa arviointiaan. Delphissä tämä tehdään psykologisesti kivuttomasti, kun otetaan huomioon menettelyn poissaolo ja anonyymi luonne;

Ohjattu palaute. Asiantuntijat voivat vaihtaa arvioita ja perusteluja, mutta he eivät tee sitä suoraan, vaan tutkimuksen järjestäjien kautta, jotka antavat palautetta asiantuntijoiden välillä, systematisoivat arvioita ja argumentteja;

Asiantuntijaarviointien kvantitatiivinen arviointi ja tilastollinen käsittely. Asiantuntijat eivät pysty laatimaan arvioita numeerisen muodon perusteella. Tämä on tarpeen, jotta tutkimuksen tulokset olisivat mahdollisimman tarkkoja.

Tarkastellaanpa, kuinka yllä olevat periaatteet ilmaistaan Delphi-menetelmän menettelyssä.

Tentin valmisteluvaiheessa määritellään sen järjestäjien kokoonpano, joiden on alustavassa vaiheessa muotoiltava tutkittava ongelma siten, että sitä voidaan käsitellä Delphin puitteissa. Toisin sanoen ongelma tulisi esittää asiantuntijoille tiettyjen kysymysten sarjana, joihin jokaiseen voitaisiin vastata numeerisella arviolla. On esimerkiksi väärin kysyä asiantuntijoilta: "Aikooko hallitus erota ennen perustuslaillisen toimikautensa umpeutumista?" On kaksi tapaa muotoilla kysymys oikein:

Milloin hallitus eroaa? (Määräaika on seuraavien presidentinvaalien päivämäärä.)

Mikä on todennäköisyys, että hallitus eroaa ennenaikaisesti? (Samalla on selkeästi osoitettu, mitä ajanjaksoa ennenaikaisella eroamisella tarkoitetaan.)

Kaikki kysymykset tulee muotoilla siten, että niihin voidaan vastata järjestys- tai väliasteikolla. Ainoa poikkeus on joskus käytetty "rakenteinen vaihe", josta keskustelemme erikseen.

Tietenkin tällainen rajoitus kaventaa jonkin verran Delphin käyttömahdollisuuksia. Sen avulla voidaan kuitenkin mitata hyvin laaja valikoima ominaisuuksia. Esimerkiksi varten poliittinen puolue Tämä:

Tuen taso vaaleissa (prosentti tai äänet - välitaso);

Vaikutus (järjestystaso);

Liiton solmimisen ajoitus toisen poliittisen puolueen kanssa (aika-välitaso);

Tiettyjen poliittisten ryhmien tuen taso (tavallinen taso);

Lojaliteetti nykyiselle valtionpäämiehelle (tavallinen taso);

Tiettyjen ideologian kannanottojen ilmaisutaso (esimerkiksi kuinka sitoutunut puolue on liberaaleihin arvoihin - ordinaaltaso);

Kustannukset puolueen tietyn propagandakampanjan toteuttamisesta (välitaso) jne.

Delphi-menetelmä voi olla erittäin hyödyllinen myös puhtaasti tutkimustarkoituksiin, esimerkiksi kun rakennetaan monimutkainen instrumentti tietyn ominaisuuden mittaamiseksi. Esimerkiksi kuvernöörin poliittisen vaikutusvallan indeksiä rakentaessamme tuomme siihen alaindeksit "tuki valtionpäämiehelle", "tuki alueen väestöltä", "lobbausmahdollisuudet" ja monet muut. Jokainen näistä alaindeksistä on suoraan mitattavissa. Mutta mistä tiedät, kummalla on enemmän painoarvoa lopullista vaikutusindeksiä laskettaessa? Pääsääntöisesti kunkin indeksin komponentin painoa ei voida mitata suoraan. Ja tässä asiantuntija-arviot, ensisijaisesti Delphi-menetelmä, tulevat avuksemme. Indeksikomponenttien "punnitus" on yksi Delphin avulla parhaiten ratkaistavista tehtävistä.

Joten ongelma tulee muotoilla luettelona kysymyksistä, jotka edellyttävät vastausta järjestys- tai intervalliasteikon arvioinnin muodossa. Tutkinnon järjestäjien seuraava tärkeä tehtävä valmisteluvaiheessa on asiantuntijaryhmän kokoonpanon muodostaminen eli asiantuntijaryhmän kokoonpano. määrittää sen koon ja henkilöstön.

Delphi-menetelmän erityispiirteet, jotka liittyvät arvioiden tilastolliseen käsittelyyn ja asiantuntijoiden välisen vuorovaikutuksen vastaavuusluonteeseen, vaikuttavat suoraan asiantuntijaryhmän kokoonpanoon sen koon suhteen. Ensinnäkin arviointien määrän (ja siten asiantuntijoiden määrän) on oltava tilastollisesti merkitsevä. Emme voi ottaa Delphi-menettelyyn vain kolmea asiantuntijaa, koska emme pysty käsittelemään heidän luokituksiaan. Näin ollen asiantuntijaryhmän koon alaraja on 7-9 henkilöä. Samaan aikaan meillä ei ole ylärajaa, koska asiantuntijoita ei tarvitse koota yhteen paikkaan. Käytännössä Delphin käytössä on esimerkkejä siitä, että tutkimukseen osallistui useita satoja asiantuntijoita. Heidän lukumääränsä määräytyy tarkasteltavan ongelman erityispiirteiden, pätevien asiantuntijoiden kokonaismäärän, teknisen saavutettavuuden ja suostumuksensa perusteella tutkimukseen.

Myös valmisteluvaiheessa määritellään tekninen viestintäkanava asiantuntijoiden kanssa. Menetelmän kehityksen kynnyksellä se oli tavallista postia, nyt se on pääasiassa sähköpostia ja faksia.

Kun olet valmistellut kyselylomakkeen ja määrittänyt asiantuntijoiden kokoonpanon, voit aloittaa ensimmäisen tutkimuskierroksen. Otetaan ennustetyyppinen ongelma. Oletetaan, että olemme kiinnostuneita tietyn poliittisen tapahtuman todennäköisyydestä, ja kyselylomakkeen ainoa kysymys on: "Arvioi tapahtuma-TV:n esiintymistodennäköisyys ajanjaksolla M käyttämällä arvioita välillä 0-1, missä 0 on täydellinen luottamus siihen, että tapahtumaa ei tapahdu, 1 - täydellinen luottamus siihen, että tapahtuma tapahtuu." Tietysti todellisessa tutkimuksessa olisi enemmän kysymyksiä ja selityksiä niille, mutta koulutustarkoituksiin rajoitamme itsemme yksinkertainen näkymä kyselylomakkeita.

Oletetaan, että yhdeksän asiantuntijaa osallistuu kysymykseen. Vastaavasti ensimmäisen kierroksen tulosten perusteella saamme yhdeksän arviota tapahtuman N esiintymistodennäköisyydestä. Näin ollen meillä on yhdeksän elementin järjestämätön numeerinen sarja: (1; 0,2; 0,1; 0,1; 0,6; 0,8 0,3; 0,8);
Delphi-menetelmässä arvioiden tilastollisen käsittelyn perustana on keskiarvon ja vaihtelun laskenta ordinaalisella mittaustasolla, ts. me puhumme mediaanin - paremmuusjärjestyksen numerosarjan keskikohdan - ja kvartiilien - rankatun numerosarjan neljännesten laskemisesta. Meidän tapauksessamme nousevaan järjestykseen sijoitetut sarjat näyttävät tältä: (0,1; 0,1; 0,2; 0,3; 0,5; 0,6; 0,8; 0,8; 1).

Mediaani on 0,5, alempi kvartiilin arvo on 0,2; ylempi - 0,8 (M = Q2 = 0,5; Q1 = 0,2; Q3 = 0,8).

Delphi-menetelmän suhteen mediaani näyttää yleisen ryhmän mielipiteen ja ylemmän ja alemman kvartiilin (tai neljännesluokituksen) välinen intervalli on asiantuntija-arvioiden leviäminen tai konsolidoitumisaste yleensä: ryhmäpistemäärä on 0,5 ( yhtä todennäköistä), ylemmän ja alemman kvartiilin väli on 0,8 - 0,2 = 0,6, ts. on erittäin suuri. Tämän kvartiiliarvon perusteella voidaan todeta, että ryhmän mielipide ei ole varsinaisesti muodostunut;

Todennäköisyysarvioita varten on olemassa lisätyökalu mediaaniarvona ilmaistun yleisen ryhmän mielipiteen tulkinta. Todennäköisyysteoriassa on epävarmuuden käsite, ja epävarmuustaso liittyy todennäköisyystasoon seuraavalla perustavanlaatuisella tavalla:

Epävarmuustaso on nolla kahdessa tapauksessa: jos tapahtuman todennäköisyys on 0 ja 1. Toisin sanoen epävarmuutta ei ole, kun olemme täysin varmoja siitä, että tapahtuma tapahtuu tai että se ei toteudu. Vastaavasti, enimmäistaso epävarmuus saavuttaa arvon 0,5 tasatodennäköisyystilanteessa. Kun siirryt pois ääriarvoista (0 ja 1) ja lähestyt arvoa 0,5, epävarmuus kasvaa.
Näin ollen ensimmäisen tutkimuskierroksen tulosten perusteella meillä ei ole vain laaja valikoima arvioita, vaan myös suurin epävarmuustilanne koskien tämän tapahtuman toteutumista määritellyn ajan sisällä. Tutkinnon päälliköiden päätös on tässä tapauksessa selvä: tenttiä on jatkettava.

Toisella kierroksella asiantuntijoille esitellään ensimmäisen kierroksen yleiset tulokset (arvioiden vaihteluväli, joskus keskiarvo) ja heitä pyydetään vastaamaan samaan kysymykseen tapahtuman todennäköisyydestä.

Tähän liittyy kuitenkin merkittävä lisäys: arviointia on täydennettävä tietyillä argumenteilla. Teknisesti tässä on kaksi vaihtoehtoa:

1. Kaikkia asiantuntijoita pyydetään perustelemaan määrätty arviointi.

2. Argumentointia pyydetään vain niiden asiantuntijoiden iloksi, joiden arviot jäävät kvartiilien välisen aikavälin ulkopuolelle, ts. ovat äärimmäisiä. Meidän tapauksessamme nämä ovat kaksi asiantuntijaa, jotka antoivat arvosanat 0 ja 1, ja yksi asiantuntija, joka antoi arvosanan 1.

Toinen vaihtoehto on optimaalinen, jos tutkimukseen osallistuu suhteellisen vähän ihmisiä. iso luku asiantuntijat ja merkittävän osan heistä arviot ovat kvartiilien välisen aikavälin ulkopuolella. Sitten saamme täyden joukon argumentteja, toisaalta korkean ja toisaalta tapahtuman pienen todennäköisyyden puolesta. Tällaisessa tilanteessa ei ole mitään järkeä ottaa vastaan niiden asiantuntijoiden argumentteja, joiden arviot osuivat väliin: heidän argumentointinsa on todennäköisesti yhdistelmä "äärimmäisten" asiantuntijoiden argumentteja.

Kuitenkin meidän tapauksessamme, kun mukana olevien asiantuntijoiden määrä on pieni ja heistä vain kolmen arviot ovat neljännesvuosittaisen sijoituksen ulkopuolella, on suositeltavaa kerätä kaikkien asiantuntijoiden argumentit. Asiantuntijat muotoilevat väitteet samalla tavalla kuin koko tutkimusprosessi: poissaolevana, nimettömänä ja yksilöllisesti. Delphi-menettelyn järjestäjäryhmä kerää, tiivistää ja systematisoi väitteet. Tämän työn pääsisältö: samanlaisten argumenttien yhdistäminen, kaksoiskappaleiden poistaminen, kaikkien argumenttien jakaminen kahteen ryhmään: tapahtuman N esiintymistodennäköisyyden lisäämisen tai pienentämisen puolesta.

Toisen kierroksen tuloksena meillä on:

Uusia asiantuntija-arvioita. Ne voivat olla tai olla samat ensimmäisen kierroksen arvioiden kanssa. Pääsääntöisesti arviot muuttuvat hieman ensimmäiseltä kierrokselta toiselle, koska asiantuntijat eivät ole vielä ehtineet perehtyä kollegoidensa argumentteihin. Olkoon meidän tapauksessamme seuraavat arviot: (0,1; 0,2; 0,2; 0,3; 0,6; 0,7; 0,8; 0,8; 0,9). Sitten toisen kierroksen tilastot: M = 0,6; Q1 = 0,2; Q3 = 0,8; neljännesvuosittainen sijoitus = 0,6;

Kaksi systemaattista perustelulistaa: tapahtuman toteutumisen todennäköisyyden arvioinnin lisäämisen ja vähentämisen puolesta. Argumenttien kirjoittajaa ei ole ilmoitettu.

Kaikki saadut tulokset välitetään kokeen osallistujille (tyypillinen kontrolloidun palautteen ilmentymä), ja Delphin kolmas kierros alkaa. Kolmannella kierroksella, kuten toisellakin, asiantuntijoiden on arvioitava uudelleen tapahtuman todennäköisyys ja toimitettava luettelo perusteluista. SISÄÄN selittävä huomautus Kyselylomakkeessa todetaan yleensä, että asiantuntijoiden odotetaan esittävän joko uusia argumentteja tai vahvistavia, täydentäviä tai tarkentavia toisella kierroksella käytettyjä argumentteja.

Tyypillisesti käännekohtana on kolmas Delphi-menetelmän tutkimuskierros: saatuaan kollegoiltaan huomattavan määrän tietoa toisen kierroksen tulosten perusteella, asiantuntijoilla on enemmän syytä muokata omia arvioita. Kokonaisvaltaisen "muutoksen" kokeen tuloksissa pitäisi olla huomattavasti merkittävämpi verrattuna toiseen kierrokseen.

Oletetaan, että kolmannen kierroksen pisteet ovat: (0,1; 0,3; 0,5; 0,5; 0,7; 0,7; 0,8; 0,9; 0,9).

Kolmannen kierroksen tilastot: M = 0,7; Q1 = 0,5; Q3 = 0,8; neljännesvuosittainen sijoitus = 0,3.

Näitä tilastoja analysoimalla näemme kaksi perussuuntausta:

Ryhmän yleinen mielipide siirtyy yhtä todennäköisestä arvioinnista tapahtuman todennäköisyyden kasvuun (0,7). Samalla pienenee epävarmuuden taso tapahtuman toteutuksen arvioinnissa;

Ryhmän mielipide vahvistuu. Kvartiilien välinen aika on huomattavasti pienempi kuin toiseen kierrokseen (0,6 ja 0,3).

Iteraatiot (uudet kierrokset) suoritetaan Delphissä samalla periaatteella kuin toinen ja ensimmäinen kierros. Päätös kokeen lopettamisesta tehdään, kun arvioiden harha ei ole enää merkittävä. Joten jos neljännellä kierroksella meillä on arviot: (0,1; 0,5; 0,6; 0,6; 0,7; 0,7; 0,8; 0,8; 0,8) ja tilastot: M = 0,7; Q1 = 0,6; Q2 = 0,8; neljännesvuosittainen sijoitus = 0,2, - voidaan todeta, että ryhmä mielipide on muodostunut. Arvioiden muutos kolmanteen kierrokseen verrattuna on merkityksetön, ryhmän yleinen mielipide ei ole muuttunut ja kvartiilien väli on merkityksetön. Asiantuntijat olivat siis yleisesti yhtä mieltä siitä, että tapahtuman N todennäköisyys määrätyllä aikavälillä on 0,7; sen toteutus on "todennäköisimmin".

Delphi-menetelmän osaamisen kehittymisen dynamiikkaa on hyödyllistä visualisoida. Alla olevasta kuvasta näkyy selkeästi asiantuntija-arviointien "polku", yhtenäisemmän mielipiteen muodostuminen ja yleinen siirtyminen kohti mediaania 0,7. Myös "eristetty asema" näkyy selvästi: yksi asiantuntijoista ei koskaan muuttanut arviotaan (0,1), vaikka se poikkesi vahvasti ryhmän yleisen mielipiteen kanssa.

Esim	Turi	Kierros 2	TurZ	Kierros 4
1	0,1	od	0,1	0,1
2	0,1	0,2	0,3	0,5
3	0,2	0,2	0,5	0,6
4	0,3	0,3	0,5	0,6
5	0,5	0,6	0,7	0,7
6	0,6	0,7	0,7	0,7
7	0,8	0,8	0,8	0,8
8	0,8	0,8	0,9	0,8
9	1	0,9	0,9	0,8

Tilanteet ovat mahdollisia, kun estimaattien konvergenssi joko ei tapahdu tai tapahtuu äärimmäisissä napoissa. Tällainen tapaus näkyy alla olevassa taulukossa ja kuvassa.

Erä 1	Kierros 2	Kierros 3	Kierros 4
0,1	0,1	0,1	0,1
0,2	0,1	0,1	0,1
0,3	0,3	0,2	0,1
0,4	0,3	0,2	0,2
0,5	0,5	0,5	0,5
0,6	0,7	0,8	0,9
0,7	0,8	0,8	0,9
0,8	0,8	0,9	1
1	1	1	1

	Erä 1	Kierros 2	Kierros 3	Kierros 4
Q1	0,3	0,3	0,2	0,1
m	0,5	0,5	0,5	0,5
Q3	0,7	0,8	0,8	0,9

id="Kuva 29" src="/files/uch_group28/uch_pgroup17/uch_uch327/image/46.jpg">

Johdanto

Delphi-menetelmä on tapa löytää nopeasti ratkaisuja niiden sukupolven perusteella asiantuntijaryhmän tekemässä aivoriihissä ja valinnassa. paras ratkaisu asiantuntija-arvioiden perusteella. Delphic-menetelmää käytetään asiantuntijaennusteissa järjestämällä järjestelmä asiantuntija-arvioiden keräämiseen ja matemaattiseen käsittelyyn.

Delphi-menetelmä (muut nimet: "Delphi-menetelmä", "Method Delphin oraakkeli") ilmestyi 1950-1960-luvulla Yhdysvalloissa tutkimaan sotilasstrategisia ja sotilasteknisiä ongelmia. RAND Corporationin kehittämä, kirjoittajat: O. Helmer, T. Gordon, N. Dalkey.

Delphi-menetelmä on asiantuntija-arviointimenetelmä.

Asiantuntijaarviointimenetelmä on taloudellisten prosessien, tuotannon analysointi- ja arviointimenetelmä johdon päätöksiä pätevien asiantuntijoiden lausunnon perusteella. Sisältää ideoiden luomisen asiantuntijaryhmän käymän keskusteluprosessin kautta ja parhaan ratkaisun valinnan asiantuntija-arviointien perusteella. Menetelmää käytetään asiantuntijan ennustamiseen. Tätä menetelmää käytetään, kun tekijöiden merkitys on epävarma.

Delphi-menetelmän ydin

Delphi-menetelmän tavoitteena on saada sovittua mahdollisimman luotettavaa tietoa adoptiota varten oikea päätös.

Delphi-menetelmä on tapa valita ja arvioida ratkaisuja ongelmiin, joista ei ole tietoa.

Delphi-menetelmän avulla voit ottaa huomioon kaikkien asiantuntijaryhmän jäsenten riippumattoman mielipiteen käsiteltävästä aiheesta ja tehdä yhteisen päätöksen yhdistämällä johdonmukaisesti ajatuksia, ehdotuksia ja johtopäätöksiä.

Tämä menetelmä koostuu sellaisten menettelyjen johdonmukaisesta toteuttamisesta, joiden tarkoituksena on muodostaa ryhmä mielipide eri kysymyksistä.

Delphi-menetelmä perustuu siihen periaatteeseen, että riippumattomat asiantuntijat (useimmiten riippumattomat eivätkä edes tiedosta toisiaan) voivat arvioida ja ennustaa tuloksen paljon paremmin kuin erityisorganisoitu tiimi.

Vallitsevien tuomioiden tunnistaminen Delphi-menetelmällä mahdollistaa asiantuntijoiden näkemysten yhdistämisen. Samalla otetaan huomioon, että arvioiden lähentymisestä huolimatta eroja on vielä tutkimuksen lopussa.

Tasot

delphi aivoriihi asiantuntija

Delphi-menetelmä suoritetaan useissa vaiheissa:

.Alustava. Tässä vaiheessa muodostetaan asiantuntijaryhmä, joka koostuu käsiteltävässä asiassa pätevistä asiantuntijoista ja organisaatio (työ-, analyyttinen) ryhmä keräämään ja tiivistämään asiantuntijalausuntoja.

.Perus. Tässä vaiheessa asiantuntijoille lähetetään kysymys ja pyydetään jakamaan se alakysymyksiin. Organisaatioryhmä valitsee useimmin esiintyvät ja laatii siten yleisen kyselylomakkeen, joka lähetetään asiantuntijoille. Seuraavaksi asiantuntijoita pyydetään vastaamaan kysymyksiin: onko mahdollista lisätä jotain muuta; onko tietoa riittävästi; onko olemassa a lisäinformaatio asiasta. Tämän seurauksena heidän vastaustensa perusteella missä on lisänäkökohtia, tietopyyntö, toimitetut tiedot, kootaan seuraava kyselylomake, joka lähetetään jälleen asiantuntijoille, jotta he kertovat oman versionsa ratkaisusta ja ottavat huomioon muiden asiantuntijoiden esittämät äärimmäiset näkemykset. Asiantuntijoiden on arvioitava ongelma sen näkökohtien mukaan: tehokkuus, resurssien saatavuus ja missä määrin se vastaa ongelman alkuperäistä ilmaisua. Näin asiantuntijoiden vallitsevat arviot paljastuvat ja heidän näkemyksensä lähentyvät. Kaikki asiantuntijat tutustuvat niiden väitteisiin, joiden mielipiteet eroavat suuresti enemmistön mielipiteestä. Tämän jälkeen kaikki asiantuntijat voivat muuttaa mielipiteitään, ja menettelyä toistetaan, kunnes asiantuntijoiden kesken päästään yhteisymmärrykseen tai ongelmaan ei päästä yksimielisyyteen. Asiantuntija-arvioiden poikkeavuuksien syitä tutkittaessa paljastetaan ongelman aiemmin huomaamattomat puolet ja huomio kiinnitetään analysoitavan ongelman tai tilanteen kehittymisen todennäköisiin seurauksiin. Yleensä on kolme vaihetta, mutta jos mielipiteet eroavat suuresti, niin enemmän.

.Analyyttinen. Tässä vaiheessa asiantuntijalausunnot tarkistetaan, johtopäätökset analysoidaan, tuloksia käsitellään tilastollisin menetelmin, asiantuntijalausunnot tiivistetään ja lopputuloksia kehitetään ja julkaistaan. käytännön suosituksia esitettyyn ongelmaan.

Delphi-menetelmällä tehdyn kyselyn asiantuntija-arviointimenettely voidaan kuvata kaavamaisesti seuraavasti:

Delphi-menetelmän ominaisuudet

Delphi-menetelmän ominaisuuksia ovat nimettömyys ja poissaolot, säännelty palaute ja monitasoinen ryhmävastaus.

Delphi-menetelmässä käytettävien menetelmien anonymiteetti ja poissaolo varmistavat sen, että arvovaltaisimmat kyselyyn osallistujat eivät vaikuta muiden asiantuntijoiden vastauksiin, eliminoi enemmistön mielipiteen ryhmävaikutuksen, mahdollistaa tutkimuksen suorittamisen ekstraterritoriaalisesti erityisillä kyselylomakkeilla, sähköpostilla tai tavallisella postilla ja asiantuntijoiden yhteydenpito tietokoneeseen .

Monitasoiset tutkimukset tarjoavat luotettavampia ja objektiivisempia tuloksia. Säännelty palaute vähentää ratkaistaviin ongelmiin liittymättömien yksilö- ja ryhmäintressien vaikutusta toistuvilla kyselyillä ja tulosten käsittelyllä tilastollisin menetelmin ja raportoinnilla asiantuntijoille. Käyttämällä tilastolliset menetelmät Määrittämällä ryhmävastauksen voit pienentää yksittäisten arvioiden tilastollista leviämistä ja saada ryhmävastauksen, joka kuvastaa oikein kunkin asiantuntijan mielipidettä.

Kun kysely tehdään Delphi-menetelmällä, useiden ehtojen on täytyttävä:

-kyselylomakkeen sanamuodon on oltava selkeä ja yksiselitteisesti tulkittava, mikä antaa ymmärtää yksiselitteisiä vastauksia;

-esitetyissä kysymyksissä on oltava mahdollisuus ilmaista vastaus numeron muodossa;

-asiantuntijoilla on oltava riittävästi tietoa arvioinnin tekemiseksi;

-asiantuntijan on perusteltava vastaus jokaiseen kysymykseen (arviointi);

-asiantuntijaryhmien on oltava vakaita ja niiden lukumäärä on pidettävä kohtuullisissa rajoissa;

-kyselykierrosten välinen aika ei saisi olla yli kuukausi;

-kierrosten määrän olisi oltava riittävä, jotta kaikilla osallistujilla on mahdollisuus tutustua tietyn arvioinnin syihin sekä arvostella näitä syitä;

-asiantuntijoiden järjestelmällinen valinta olisi suoritettava;

-on tarpeen tehdä itsearviointi asiantuntijoiden pätevyydestä käsiteltävänä olevissa asioissa;

-tarvitsemme luokituksen johdonmukaisuuskaavan, joka perustuu itsearviointitietoihin.

Delphi-menetelmän käytännön sovellus

Delphi-menetelmää käytetään laajalti strateginen suunnittelu, soveltuu lähes kaikkiin ennustamista vaativiin tilanteisiin. Tätä tutkimusmenetelmää käytetään suunnittelussa sellaisilla aloilla kuin teknologia, liike-elämä, futurologia, avaruustutkimus jne. Siten voidaan päätellä, että Delphi-menetelmää käytetään useimmiten alueilla, jotka liittyvät mm. tieteen ja teknologian kehitystä.

Esimerkki 1

Poliittinen ala

Tavoite: antaa luotettavin ennuste johtamismahdollisuuksista kansanedustajavaalien tuloksena valtion duuma Liittokokous Venäjän federaatio Poliittisen puolueen kuudes kokous Yhtenäinen Venäjä.

Delphi ratkaisu:

.Muodostetaan 10 hengen asiantuntijaryhmä, joka edustaa politiikan eri osa-alueita (poliittinen neuvonantaja, toimittaja, poliittinen publicisti, puolueen toimija, vaaliteknologian asiantuntija, riippumaton analyytikko jne.), mikä tekee tutkimuksesta objektiivisemman. Analyyttisen ryhmän muodostaminen.

.Ensimmäinen versio kyselystä, jossa kysytään "mitä mahdollisuuksia johtajuuteen Venäjän federaation liittokokouksen valtionduuman kansanedustajavaalien tuloksena on puolueella Yhtenäinen Venäjä" ja perustiedot tämä ongelma lähetetään asiantuntijoille sähköpostitse. Pelin kertoimet tulee ilmaista numeroina välillä 0-100.

.Asiantuntijat antavat itselleen henkilökohtaisen itsearvioinnin arvosanan 0–10 ja vastaavat kysymykseen ja lähettävät vastauksensa analyytikoille. Tutkimus osoitti, että vastausvalikoima oli liian suuri. Saatujen vastausten perusteella työryhmä laatii uuden laajennetun kyselylomakkeen.

.Kahden seuraavan kierroksen aikana asiantuntijat vastaavat kysymyksiin, pyytävät tietoa, muotoilevat lisäkysymyksiä ja tutustuvat vastakkaisiin mielipiteisiin. Näin muodostuu kyselyn lopullinen versio, jossa asiantuntijoiden vastaukset vaihtelevat vähiten. Vastaukset ovat:

Asiantuntija nro 12345678910Henkilökohtainen itsearviointi109789510978Yhteisen Venäjän8090100

missä i=1…m - asiantuntijoiden lukumäärä, m - asiantuntijoiden lukumäärä; i - annettu arvosana (pisteinä). i:s asiantuntija tämä elementti;

Y i - i:nnen asiantuntijan henkilökohtainen itsearviointi.

mediaani (Me) toimii ryhmän vasteen ominaisuutena tasaluku järjestetyn sarjan elementit määritellään aritmeettiseksi keskiarvoksi, joka lasketaan kahdesta vierekkäisestä arvosta. Me = (100 + 90): 2 = 95;

luottamusalue (suositeltu kvartiiliväli) - yksittäisten arvioiden leviämisen indikaattori - lasketaan seuraavasti:

koesarjan minimi- ja maksimipisteet määritetään - 80 ja 100, vastaavasti, kvartiili määritetään (25% sarjan alusta ja lopusta) - 5, ts. ylempi kvartiili (Q alkuun. ) - luottamusalueen yläraja - yhtä suuri kuin 100-Q alkuun. =95 ja alempi (Q alempi ) - luottamusalueen alaraja - yhtä suuri kuin 100-Q alempi =85, segmentti Q alkuun. K alempi - luottamusalue, mediaani Minä - ryhmävastaus.

.Luottamusalueella oli pieni väli, mikä viittaa siihen, että asiantuntijoiden mielipiteiden hajonta on hyvin pieni. Sekä analyyttinen ryhmä että asiantuntijaryhmä ovat tyytyväisiä tulokseen ja se hyväksytään lopulliseksi. Lopullinen yleinen mielipide on perusta luotettavimmalle ennusteelle siitä, mitkä ovat poliittisen puolueen Yhtenäinen Venäjä mahdollisuudet päästä johtoon Venäjän federaation liittokokouksen VI kokouksen duuman kansanedustajavaalien tuloksena: mahdollisuudet ovat korkeat, nimittäin 95 pistettä (asteikolla 100).

Esimerkki 2

Henkinen alue

Delphi-menetelmällä tehdyn kyselyn avulla Nižni Novgorodin valtion taidemuseon työntekijät voivat suunnilleen selvittää, kuinka kiinnostava tuleva Salvador Dalin litografioiden näyttely italialaisesta yksityiskokoelmasta tulee olemaan Nižni Novgorodin asukkaille ja mitä väestöryhmiä se kiinnostaa. vetää puoleensa.

Esimerkki 3

Talouden ala

Sormovskin leipomossa päätettiin valmistaa uutta ruokavalioleipää. Delphi-menetelmä auttaa määrittämään, kuinka suuri kysyntä tälle tuotteelle tulee olemaan ja kuinka paljon tuloja se tuo.

Esimerkki 4

Sosiaalinen ala

Terveys- ja sosiaaliministeriön on laadittava luettelo ilmaisista lääkkeistä tarjotakseen niitä väestölle. Delphi-analyysi auttaa sinua selvittämään, mitä lääkkeitä useimmat ihmiset tarvitsevat, mitkä ovat tehokkaimpia jne.

Johtopäätös

Delphi-menetelmä on systemaattinen tapa tiivistää asiantuntija-arvioita.

Delphi-menetelmä on ryhmämenetelmä, jossa asiantuntijaryhmälle kartoitetaan yksilöllisesti heidän uskomuksiaan tulevaisuuden kehityksestä eri alueilla, joilla on odotettavissa uusia löytöjä tai parannuksia.

Kysely suoritetaan erityisillä kyselylomakkeilla, poissulkemalla henkilökohtaisia asiantuntijoiden kontakteja ja kollektiivisia keskusteluja, ts. nimettömänä. Erikoistyöntekijät kokoavat saadut vastaukset ja tulokset lähetetään uudelleen ryhmän jäsenille. Tällaisten tietojen perusteella vielä anonyymeinä pysyneet ryhmän jäsenet tekevät lisäoletuksia tulevaisuudesta, prosessi, joka voidaan toistaa useita kertoja (ns. monikierroshaastattelumenettely). Kun konsensus alkaa syntyä, tuloksia käytetään ennusteena.

Delphi-menetelmän etuja ovat seuraavat: tämä menetelmä edistää itsenäisen ajattelun kehittymistä ryhmän jäsenten keskuudessa ja tarjoaa rauhallisen ja objektiivisen tutkimuksen arviointia vaativista ongelmista.

Samanaikaisesti Delphi-menetelmällä tehdyn kyselyn tekeminen vaatii paljon aikaa ja organisatorista työtä, ja arvioinnissa on myös subjektiivisuutta.

Lähteet ja kirjallisuus

Monografiat

Avdulov P.V., Goizman E.I., Kutuzov V.A. ja muut taloudelliset ja matemaattiset menetelmät ja mallit esimiehille. - M.: Taloustiede, 1984. - 232 s.

Agafonov V.A. Strategioiden analysointi ja kokonaisvaltaisten ohjelmien kehittäminen. - M.: Nauka, 1990. - 216 s.

Beshelev S.D., Gurvich F.G. Asiantuntijaarvioinnin matemaattiset ja tilastolliset menetelmät. 2. painos, tarkistettu. ja ylimääräistä - M.: Tilastot, 1980. - 264 s.

Matemaattiset menetelmät teollisuuden ja yritysten suunnittelussa / Toim. I.G. Popova. - M.: Energia, 1973. - 376 s.

Oppikirjoja ja opetusohjelmia

Bobrovnikov G.N., Klebanov A.I. Ennustaminen tuotteiden teknisen tason ja laadun hallinnassa: Oppikirja. korvaus. - M.: Publishing House of Standards, 1984. - 232 s.

Sähköiset resurssit

Encyclopedia of the Economist. Verkkosivusto: #"justify">Kuzmin A.M. Delphi menetelmä. Elektroninen resurssi // Inventech, Center for Creative Technologies. - M. Verkkosivusto: http://inventech.ru/pub/methods/metod-0013.

Tutorointi

Tarvitsetko apua aiheen tutkimiseen?

Asiantuntijamme neuvovat tai tarjoavat tutorointipalveluita sinua kiinnostavista aiheista.
Lähetä hakemuksesi ilmoittamalla aiheen juuri nyt saadaksesi selville mahdollisuudesta saada konsultaatio.

Johdanto

Delphi menetelmä-- monivaiheinen menetelmä, joka mahdollistaa asiantuntijoiden tekemän ensimmäisen yksittäisen arvioinnin ja niiden myöhemmät toistuvat oikaisut perustuen kunkin asiantuntijan perehtymiseen muiden asiantuntijoiden arvioihin, kunnes arvioiden hajaannusarvo on ennalta määritellyn toivotun rajoissa. erilaisia arvioiden vaihteluita.

Näillä menetelmillä saadut arviot ovat staattisia ja kertaluonteisia, minkä vuoksi on tarpeen kääntyä toistuvasti asiantuntijoiden puoleen valmisteltaessa markkinaosuusennustetta seuraaville ajanjaksoille. Lisäksi sisäisen ja ulkoisen asiantuntijaennusteen menetelmälle on ominaista tietty subjektiivisuus.

Delphi-menetelmän luotettavuutta pidetään korkeana ennustettaessa 1-3 vuoden ajanjaksoa sekä pidemmälle ajanjaksolle. Ennusteen tarkoituksesta riippuen asiantuntija-arviointiin voi osallistua 10-150 asiantuntijaa.

Laadullisen lähestymistavan avulla voimme arvioida kunkin erityispiirteet erityinen tilanne. Joissakin tapauksissa tilanteen määrittelevien erilaisten erityistekijöiden huolellinen tarkastelu voi olla tärkeämpää kuin systemaattisen määrällisen arvioinnin tekeminen. Tämän menetelmän suuri haittapuoli on arvioiden liiallinen subjektiivisuus. Vanhat stereotypiat vieraasta yhteiskunnasta voivat olla kohtalokas rooli päätöksenteossa. J. Simon arvioi tämän lähestymistavan "satunnaiseksi, joka perustuu valikoivaan, hallitsemattomaan havaintoon tai ideologisiin ja henkilökohtaisiin ennakkoluuloihin".

Asiantuntijamenetelmien soveltamisala.

Asiantuntijaarviointimenetelmät ovat löytäneet laajan käytön ennustamisessa ja pitkän aikavälin suunnittelussa, jossa tutkittavasta aiheesta ei ole riittävän luotettavaa tilastotietoa, joissa on useita mahdollisia ratkaisuja ja niistä on valittava edullisin. Näitä menetelmiä käytetään myös uusien ohjelmien kehittämisessä aloilla, joihin perustieteiden uudet löydöt vaikuttavat voimakkaasti.

Taloudellista tilannetta analysoitaessa ja ennakoitaessa ilmenee useita vaikeuksia:

Kyvyttömyys ennustaa tarkasti tehtyjen päätösten seurauksia;

Ehdotetun ratkaisun kurssin ja tulosten toistumattomuus ja kokeellisen todentamisen mahdottomuus;

Sellaisten tekijöiden läsnäolo, jotka eivät ole päätöksentekijän hallinnassa;

Saatavuus useita mahdollisia tapoja päätökset ja tarve valita yksi niistä;

Alkutietojen epätäydellisyys, jonka perusteella on tarpeen muotoilla ongelma ja tehdä päätös (usein lähtötieto on laadullista, eikä sitä voida mitata kvantitatiivisesti).

Kokeen käyttämisen edellytykset ovat:

Riittämättömät ja epäluotettavat tiedot tiettyjen olosuhteiden tilasta, joissa tuotteiden luominen ja kehittäminen suoritetaan;

Tietoobjektin stokastinen (todennäköisyys);

Ongelmien monimutkaisuus ja uutuus.

Tutkimuksen järjestäminen tapahtuu useissa vaiheissa:

1. Kokeen tavoitteiden ja tavoitteiden määrittäminen.

2. Tutkimusmenettelyn valinta.

3. Asiantuntijaryhmän valinta ja muodostaminen.

4. Itse koemenettelyn organisointi;

5. Tietojen käsittely.

6. Päätöksen tekeminen tutkimuksen tulosten perusteella.

Kokeen tavoitteiden ja tavoitteiden määrittäminen

Ensin asetetaan ongelma - selvitetään tausta, pohditaan sen ratkaisua puoltavia argumentteja ja käydään keskustelua kaikkien kiinnostuneiden osapuolten kanssa. Tärkeintä tässä on kuvitteellisten ongelmien tunnistaminen. Siksi ongelmaa nostettaessa tarvitaan avoimuutta ja keskustelua.

Kun ongelma on perusteltu, määritetään sen olemassaolon rajat ja ongelmaan vaikuttavien sisäisten ja ulkoisten tekijöiden kokonaisuus. Tätä varten tunnistetaan keskeinen kysymys ja jaetaan alakysymyksiin. Samalla he yrittävät rajoittaa kentän vain niihin kysymyksiin, joita ilman on mahdotonta saada vastausta keskeiseen kysymykseen. Seuraavaksi muotoillaan valitun ongelman toteuttamisen tavoitteet ja tavoitteet. Siten päätapahtumat, tekijät, keskeiset ja toissijaiset asiat valitaan.

On syytä pitää mielessä, että tarkkuuden lisääntyessä tutkimuksen tarkkuus kasvaa, MUTTA asiantuntijalausuntojen johdonmukaisuus vähenee.

Tentin järjestäjät valitsevat kokeen suoritustavan. Tähän asiaan on olemassa erilaisia lähestymistapoja. Voidaan suorittaa

-yksilö- tai ryhmäkysely,

-kokopäiväinen tai kirjeenvaihto;

- auki tai kiinni.

Yksilöllinen kysely koostuu asiantuntijan haastattelusta ja mahdollistaa kunkin asiantuntijan kykyjen ja tiedon maksimaalisen käytön.

Ryhmä - Tällä menetelmällä asiantuntijat voivat vaihtaa mielipiteitä, ottaa huomioon kunkin menettämän hetken ja muokata arviotaan. Ryhmämielipiteen haittapuolena on viranomaisten voimakas vaikutus tenttiin osallistuneiden enemmistön mielipiteisiin, näkemyksensä julkisen luopumisen vaikeus sekä joidenkin kokeisiin osallistuneiden psyykkinen yhteensopimattomuus.

Metodeista ryhmä galluppeja käytetään:

erilaisia modifikaatioita Delphi menetelmä.

Delphin menetelmät tunnusomaista seuraavat ominaisuudet:

· asiantuntijalausuntojen nimettömyys;

· säännelty käsittely, viestintä, jonka analyyttinen ryhmä suorittaa useiden tutkimuskierrosten aikana, ja kunkin kierroksen tulokset raportoidaan asiantuntijoille;

· ryhmävastaus, joka saadaan tilastollisilla menetelmillä ja kuvastaa kokeeseen osallistuneiden yleistä mielipidettä

Delphi menetelmä on muodollisin asiantuntijaennustemenetelmistä ja sitä käytetään useimmiten teknologisessa ennustamisessa, jonka tietoja sitten hyödynnetään tuotteiden tuotannon ja myynnin suunnittelussa. Tämä on ryhmämenetelmä, jossa asiantuntijaryhmälle kartoitetaan yksilöllisesti heidän oletuksiaan tulevista tapahtumista eri aloilla, joilla on odotettavissa uusia löytöjä tai parannuksia.

Kysely suoritetaan erityisillä kyselylomakkeilla anonyymisti, ts. asiantuntijoiden henkilökohtaiset kontaktit ja kollektiiviset keskustelut eivät sisälly. Erikoistyöntekijät kokoavat saadut vastaukset ja tulokset lähetetään uudelleen ryhmän jäsenille. Tällaisten tietojen perusteella vielä anonyymeinä pysyneet ryhmän jäsenet tekevät lisäoletuksia tulevaisuudesta, prosessi, joka voidaan toistaa useita kertoja (ns. monikierroshaastattelumenettely). Kun konsensus alkaa syntyä, tuloksia käytetään ennusteena.

Delphi-menetelmän soveltamista voidaan havainnollistaa seuraavalla esimerkki nro 1: Offshore-öljy-yhtiö haluaa tietää, milloin voisi olla mahdollista käyttää robotteja sukeltajien sijasta vedenalaisten alustojen tarkastamiseen. Ennustamisen aloittamiseksi tällä menetelmällä yrityksen on otettava yhteyttä useisiin asiantuntijoihin. Näiden asiantuntijoiden tulee olla alan eri taustoista, mukaan lukien sukeltajat, öljy-yhtiön insinöörit, laivojen kapteenit, huoltoinsinöörit ja robottisuunnittelijat. He selittävät yrityksen kohtaaman haasteen ja jokaiselta asiantuntijalta kysytään milloin hänen mielestään sukeltajat voidaan korvata roboteilla. Ensimmäiset vastaukset antavat luultavasti erittäin suuren tietokannan esimerkiksi vuodesta 2000 vuoteen 2050. Asiantuntijat käsittelevät ja palauttavat nämä vastaukset. Tässä tapauksessa jokaista asiantuntijaa pyydetään harkitsemaan arviotaan uudelleen muiden asiantuntijoiden vastausten valossa. Toistamalla tätä useaan kertaan, mielipiteet voivat lähentyä niin, että noin 80 % vastauksista antaa ajanjakson 2005-2015, joka riittää robottien tuotannon ja toteutuksen suunnitteluun.

Delphi-menetelmä on nimetty Delphic-oraakkelin mukaan Muinainen Kreikka. Sen kehitti Olaf Helmer, tunnettu matemaatikko RAND Corporationista, ja hänen kollegansa, ja luultavasti siksi, verrattuna muihin luovia lähestymistapoja, antaa riittävän ennustetarkkuuden.

Delphi-menetelmä kuuluu ryhmäasiantuntija-arvioinnin kvantitatiivisten menetelmien luokkaan. Asiantuntijakysely toteutetaan 3-4 kierroksella, jotka koostuvat sarjasta kyselylomakkeita, kysymykset tarkentuvat kierrokselta. Tämän menetelmän suorittamiseksi sinun on myös luotava analyyttinen ryhmä, joka jokaisen kierroksen jälkeen suorittaa vastaanotetun tiedon tilastollisen käsittelyn.

Ensinnäkin analyytikot määrittävät kohteiden haluttujen kvantitatiivisten arvojen alueen.

Tämän tarkistuksen jälkeen suoritetaan seuraava kierros. Delphi-menetelmää käyttävän asiantuntijakyselyn menettely voidaan jakaa useisiin vaiheisiin.

VAIHE 1. TYÖRYHMÄN MUODOSTAMINEN

Työryhmän tehtävänä on järjestää asiantuntijakyselymenettely.

VAIHE 2. ASIANTUNTIJARYHMÄN MUODOSTAMINEN.

Delphi-menetelmän mukaisesti asiantuntijaryhmään tulisi kuulua 10-15 alan asiantuntijaa. Asiantuntijoiden pätevyys määräytyy kyseenalaistamalla, abstraktin tason analysoinnilla (teosviitteiden määrä tämä asiantuntija), käyttämällä itsearviointilomakkeita.

VAIHE 3. KYSYMYSTEN MUOTTAMINEN

Kysymysten sanamuodon tulee olla selkeä ja yksiselitteisesti tulkittu, mikä antaa ehdotuksen yksiselitteisiin vastauksiin.

VAIHE 4. TUTKIMUS

Delphi-menetelmässä toistetaan useita tutkimuksen suorittamisen vaiheita.

VAIHE 5. YHTEENVETO TUTKIMUKSEN TULOKSESTA

Ensimmäisellä kierroksella asiantuntijoilta kysytään kysymyksiä. Vastaukset tulee esittää esitetyn kysymyksen kvantitatiivisten arvioiden muodossa. Asiantuntijan on perusteltava vastaus.

Analyyttinen ryhmä suorittaa kaikilta asiantuntijoilta saatujen tietojen tilastollisen käsittelyn. Tätä varten lasketaan tutkitun parametrin keskiarvo, tutkitun parametrin painotettu keskiarvo, mediaani määritetään asiantuntijoilta saadun yleisen lukusarjan ja luottamusalueen keskimääräiseksi jäseneksi. On tarkoituksenmukaisempaa laskea luottamusalue käyttämällä kvartiiliindikaattoria. Kvartiiliarvo on yhtä suuri kuin sarjan enimmäis- ja minimiestimaatin välinen ero. Itse luottamusalue on yhtä suuri kuin minimiarvio miinus kvartiiliarvo, maksimiestimaatti plus kvartiiliarvo.

Asiantuntijoiden on ehdottomasti tutustuttava analyytikoiden tuloksiin ja johtopäätöksiin, minkä jälkeen järjestetään toinen (säännöllinen) kierros. Esitettyjen laskelmien tulosten perusteella asiantuntijat näkevät, kuinka heidän mielipiteensä vastaa koko asiantuntijaryhmän mielipidettä. He voivat muuttaa mielipiteitään tai jättää ne ennalleen, mutta tässä tapauksessa esittää vasta-argumentteja heidän puolestaan. Anonymiteetin periaatetta noudatetaan tiukasti. Tällä tavalla pidetään 2-3 kierrosta. Tuloksena saamme melko tarkan ryhmäarvion.

Esimerkki nro 2: Ongelmana on arvioida tuotteen A kysyntätaso vuonna 2003. 10 asiantuntijaa kutsuttu. Jokainen asiantuntija sai kyselylomakkeen, jossa kuvattiin tuote ja aiotut markkinat. Asiantuntijoita pyydettiin antamaan itselleen henkilökohtainen itsearviointi pisteillä 0-10. Kysynnän tasoa pyydettiin arvioimaan prosentteina (prosenttiosuutena) välillä 0-100.

Jokainen asiantuntija työskentelee itsenäisesti ja nimettömänä. Ensimmäisen kierroksen jälkeen asiantuntijoilta saatiin seuraavat tulokset:

Analyyttinen ryhmä tekee seuraavan laskelman:

Keskimääräinen ryhmän itsetunto on = (10+8+…+9.9) : 10 = 8.61

Keskimääräinen kysyntä (yksinkertainen arvio) on (90+100+…+80) :10 =83,5 %

Kysynnän painotettu keskiarvoarvio on (10x90 +8x100+...+9.9x80): (10+8+...+9.9) =84.1 %

Mediaani tässä tapauksessa, kun asiantuntijoita on parillinen, lasketaan aritmeettiseksi keskiarvoksi keskiarvioiden välillä ja on yhtä suuri kuin Ме = (80+80):2=80 [huom: asiantuntija-arviot kysynnän mukaan järjestetään nousevassa järjestyksessä]

Luottamusalue lasketaan seuraavasti:

Kokeen vähimmäispistemäärä määritetään - 60 %;

maksimipisteet -100%.

Kvartiili on yhtä suuri (100-60):4=10%.

Siksi luottamusalueen alaraja on 60+10=70 %.

yläraja on 100-10=90%.

Riisi. Luottamusalue

Kaikki saadut tulokset tarjotaan asiantuntijoiden harkittavaksi. Jos asiantuntijat katsovat aiheelliseksi korjata mielipiteitään, he välittävät oikaisunsa analyyttiselle ryhmälle. Ja analyyttinen ryhmä laskee uudet tulokset käyttämällä edellä käsiteltyä algoritmia.

Lopullinen yleinen lausunto on perusta tietyn tuotteen A kysynnän ennusteelle.

Delphi-menetelmää käytettäessä on otettava huomioon seuraavat asiat:

1. Asiantuntijaryhmien on oltava vakaita ja niiden lukumäärä on pidettävä kohtuullisissa rajoissa.

2. Kyselykierrosten välinen aika saa olla enintään kuukausi.

3. Kyselylomakkeiden kysymykset on harkittava huolellisesti ja selkeästi muotoiltuja.

4. Kierrosten lukumäärän on oltava riittävä, jotta kaikilla osallistujilla on mahdollisuus tutustua tietyn arvioinnin syihin sekä kritisoida näitä syitä.

5. Asiantuntijoiden järjestelmällinen valinta olisi suoritettava.

6. Asiantuntijoiden pätevyyden itsearviointi käsiteltävänä olevissa asioissa on välttämätöntä.

7. Tarvitaan itsearviointitietoihin perustuva arviointien johdonmukaisuuskaava.

Delphi-menetelmää voidaan soveltaa lähes kaikissa ennakointia vaativissa tilanteissa, myös silloin, kun tietoa ei ole riittävästi päätöksentekoon.

Delphi-menetelmästä on useita muunnelmia, joissa tutkimuksen järjestämisen perusperiaatteissa on paljon yhteistä. Erot liittyvät yrityksiin parantaa menetelmää järkevämmällä asiantuntijoiden valinnalla, ottamalla käyttöön järjestelmiä heidän pätevyytensä arvioimiseksi, parantamalla mekanismeja palautetta ja niin edelleen. Tietojen käsittelyn helpottamiseksi kaikki muutokset sisältävät pääsääntöisesti mahdollisuuden ilmaista vastaus numeron muodossa, kvantitatiivisen arvioinnin.

Mutta sillä on haittoja - esimerkiksi tutkimukseen osallistuvien asiantuntijoiden mielipiteiden subjektiivisuus, se ei salli asiantuntijoiden mielipiteiden ristiriitoja riita-asioissa, ja siihen kuluu paljon aikaa.

Jotkut Delphi-menetelmän haitoista liittyvät siihen, että asiantuntijalla ei ole aikaa pohtia ongelmaa. Tässä tapauksessa asiantuntija voi yhtyä enemmistön mielipiteeseen välttääkseen tarpeen selittää, miten hänen päätöksensä eroaa muista vaihtoehdoista. Nämä puutteet voidaan poistaa parantamalla kokeiden järjestämistä luomalla automatisoidut järjestelmät kyselytulosten käsittelyä. Tällaisen järjestelmän tekninen toteutus perustuu ulkoisilla päätteillä (näytöillä) varustetun tietokoneen käyttöön. Tietokone varmistaa kysymysten esittämisen asiantuntijoille (kommunikointi hänen kanssaan heidän henkilökohtaisten näyttöjensä kautta), vastaustulosten keräämisen ja käsittelyn, argumenttien ja muiden vastausten valmisteluun tarvittavien tietojen pyytämisen ja toimituksen.

Lisäksi jotkut asiantuntijat uskovat, että "enemmistön mielipiteen kanssa vahvasti eri mieltä olevilta henkilöiltä vaaditaan perustelemaan näkemyksensä, se voi johtaa mukautumisen vaikutuksen lisääntymiseen sen sijaan, että se pienentyisi tarkoituksenmukaisesti". Silti monet tutkijat väittävät, että Delphi-menetelmä on parempi kuin "tavanomaiset" ennustemenetelmät, ainakin lyhyen aikavälin ennusteita kehitettäessä.

Delphi-menetelmä kuvattiin ensimmäisen kerran American Rand Corporationin "Report on the Study of Long Range Forecasting" vuonna 1964. Tutkimuksen kohteina olivat: tieteelliset läpimurrot, väestönkasvu, automaatio, avaruustutkimus, ennusteiden esiintyminen ja ehkäisy. sodat, tulevaisuuden asejärjestelmät. Kuluneen ajanjakson aikana Delphi-menetelmällä ennustettujen prosessien valikoima on laajentunut merkittävästi, mutta ei ole epäilystäkään siitä, että tämä menetelmä on löytänyt suurimman sovelluksensa tieteen ja teknologian kehitykseen liittyvillä aloilla.

Erityisesti maassamme tätä menetelmää käytettiin tietokonetekniikan tieteellisen tutkimuksen pääsuuntien määrittämiseen ja niiden ominaisuuksien ennustamiseen, teollisuuden kehitysnäkymien arvioimiseen. Jälkimmäisessä tapauksessa seuraavat ongelmat voidaan ratkaista tällä menetelmällä:

Töiden valmistumisajan määrittäminen töiden teknisten eritelmien antamisesta laitoksen toiminnan aloittamiseen;

Alan yritysten kehittämisen painopisteiden määrittäminen (tuotantoteknologian mukaan tärkeimmät taloudelliset ominaisuudet - tuotantomäärä, työntekijöiden määrä, varojen määrä jne.);

Kriteerien määrittäminen tieteellisen kehityksen merkittävyyden arvioimiseksi jne. "Aivoriihiksi" kutsuttu menetelmä, jota kutsutaan myös "aivoriihi"-menetelmäksi, kollektiivisen ideoiden luomisen menetelmäksi, eroaa olennaisesti Delphin menetelmästä asiantuntijoiden työn organisoimiseksi. . Tämä menetelmä sisältää ratkaisun saamisen asiantuntijoiden kollektiivisen luovuuden tuloksena tiettyjen sääntöjen mukaan järjestetyn kokous-istunnon aikana ja sen tulosten myöhemmän analyysin. Sen ydin on siinä, että ennustetta perusteltaessa kaksi tehtävää ratkaistaan eri tavalla:

Luomassa uusia ideoita aiheesta mahdollisia vaihtoehtoja prosessien kehittäminen;

Ehdotettujen ideoiden analysointi ja arviointi.

Tyypillisesti kokouksen aikana kaikki asiantuntijat jaetaan kahteen ryhmään, jotka koostuvat samoista tai eri edustajista siten, että toinen ryhmä luo ideoita ja toinen analysoi niitä. Samanaikaisesti kokouksen aikana on kiellettyä ilmaista kriittistä arviota idean arvosta; Mahdollisimman monen nimeämistä kannustetaan, koska oletetaan, että todella arvokkaan idean todennäköisyys kasvaa niiden kokonaismäärän kasvaessa. Vapaata mielipiteiden vaihtoa kannustetaan, ts. ilmaistut ajatukset pitäisi poimia ja kehittää jne. Kokouksen käsittelyä johtaa puolueeton ohjaaja. Hänen tehtävänsä on ohjata keskustelun kehitystä oikeaan suuntaan, kohti tietyn tavoitteen saavuttamista, poikkeamatta keskusteluun, nokkeluuden kilpailuun jne. Samanaikaisesti hänen ei tule pakottaa mielipidettään keskustelun osallistujille tai ohjata heitä tiettyyn ajattelutapaan.

Venäjälle on erityisen tärkeää asettaa tavoitteet ja kehittää menetelmiä valtion tiede- ja teknologiapolitiikan painopisteiden valintaan. Vaikka maan ja maailman tieteellistä ja teknologista kehitystä koskevien kokonaisvaltaisten ennusteiden laatiminen Neuvostoliitossa aloitettiin 1970-luvun alussa, niiden tärkeimmät suuntaviivat olivat puolustussektorin ja puoluevaltiokoneiston edut. Tällä hetkellä kehittämistavoitteet ovat varmasti laajentuneet, mutta vastaavaa prioriteettien valintamenettelyä ei ole kehitetty, sovittu tai sääntelykehystä ja perinteitä. Näissä olosuhteissa prioriteetteja valittaessa ja asianmukaista taloudellista ja oikeudellista tukea hankittaessa osastojen, sotilas-teollisen kompleksin, alueiden tai muiden puolueelliset ja kapeat edut voivat olla etusijalla, kun taas valtion etuja kokonaisuutena ei oteta huomioon. Näissä olosuhteissa prioriteettien valintamenettelyn testaus ja muiden maiden kokemusten tutkiminen on erittäin tärkeää.

Useimmissa kehittyneissä maissa tieteellisen ja teknologisen kehityksen painopisteiden määrittäminen ennusteprosessissa ja suurten rahoituspäätösten tekemisessä. hallituksen ohjelmia Käytetään seuraavia menetelmiä:

o Kriittisten teknologioiden luettelon laatiminen.

o Asiantuntemus

Teknologiaennuste perustuu Delphi menetelmä, on yritys ennustaa tietyn teknologian kehitystä pitkällä aikavälillä (20-30 vuotta). RAND Corp.:n ensimmäistä kertaa 50-luvulla kehittämää Delphi-menetelmää käytettiin ensimmäistä kertaa kansalliseen ja sektorikohtaiseen teknologiseen ennustamiseen Japanissa (6 tutkimusta on valmistunut jo vuodesta 1970), ja sen jälkeen, ja suurelta osin japanilaista mallia noudattaen Saksan ja Ranskan, Iso-Britannian, Espanjan, Itävallan, Etelä-Korea y pääasiassa viimeisen vuosikymmenen aikana (voimme puhua tämän menetelmän puomista 90-luvulla).

Delphi-menetelmä koostuu teknologioiden arvioinnista asiantuntijoiden toimesta (heidän lukumääränsä vaihteli Espanjan 123 ihmisestä Etelä-Korean ensimmäisessä vaiheessa 25 tuhanteen) ehdotettujen suunnitelmien perusteella, jotka sisältävät useita tehtäviä, mukaan lukien tutkimustoiminnan taso tällä alalla, osallistuminen kansallisen vaurauden luominen, elämänlaadun ja kilpailukyvyn parantaminen, uusien saavutusten toteutumisen odotettu ajoitus. Kaksi-neljävaiheinen arviointimenettely antaa asiantuntijoille mahdollisuuden selventää tai tarkistaa näkemyksiään kollegoidensa näkemykset huomioon ottaen ja sen seurauksena kehittää koordinoidun, aidosti kollektiivisen kannan kaikkiin esitettyihin kysymyksiin. joista ensimmäisessä vaiheessa pääsääntöisesti yli tuhat.

Delphi-menetelmää käyttävä ennustaminen osoittautuu tehokkaaksi myös useiden muiden prioriteettien määrittämisen kannalta oleellisen tärkeiden tulosten saavuttamisessa. Tämä on kognitiivinen vaikutus, joka kouluttaa ja laajentaa asiantuntijoiden näköaloja - kyselyyn osallistujia, kartoittaa osaamista yksittäisillä tieteenaloilla, tekniset alueet ja maat, jotka kehittävät yksimielisyyttä tieteen ja tekniikan eri alojen edustajien kesken ja, mikä ei ole vähemmän tärkeää, kannustavat tiedeyhteisössä laajaa keskustelua oman maansa ja maailman tieteellisen ja teknologisen kehityksen suuntauksista.

Japanilla ei ole vain pisin historia maansa ja maailman teknologisen kehityksen ennustavista arvioinneista, vaan myös tehokkain käytäntö käyttää näitä ennusteita kansallisen tieteen ja teknologian alan yleiseen suuntaamiseen, mikä on sitäkin mielenkiintoisempaa kuin valtio. osuus kansallisen tieteen rahoituksesta ei ole koskaan ylittänyt 20-25 prosenttia. Teknologisesta ennustamisesta vastaa myös Tiede- ja teknologiaosasto, joka koordinoi muiden osastojen perus- ja soveltavaa tutkimusta strategisten tutkimusohjelmien kautta.

Delphi-tutkimus tehdään viiden vuoden välein enintään 30 vuoden ajanjaksolla, ja se kattaa asteittain kaikki tieteen ja teknologian osa-alueet. Jos ensimmäinen vuosille 1970-2000 ennustettu kysely pystyi kattamaan 5 aluetta ja 644 aihetta, niin viimeinen, ajanjakso 1996-2025, sisälsi jo 14 suuntaa ja 1072 aihetta:

o materiaalit ja niiden käsittely;

o tietojenkäsittelytiede;

o elektroniikka;

o biotieteet;

o terveys- ja sosiaaliturva;

o ulkoavaruuden tutkiminen ja käyttö;

o Maan tieteet ja valtameritiede;

o energiaa ja Luonnonvarat;

o ekologia;

o Maatalous, metsätalous ja kalanviljely;

o teollinen tuotanto;

o kaupungistuminen ja rakentaminen;

o kuljetus.

Viimeisimmän kyselyn vastaajia pyydettiin arvioimaan teknologian aiheita sosioekonomiseen kehitykseen, elämänlaadun parantamiseen ja ympäristöongelmien ratkaisemiseen sekä niiden yleiseen merkitykseen nähden. Tutkimukseen osallistuneiden oli määriteltävä ajanjakso, jonka aikana lueteltuja teknologioita otetaan käyttöön sekä Japanissa että muissa johtavissa maissa, sekä hahmotella toimenpiteitä, joihin viranomaisten on ryhdyttävä tätä varten.

Ranskassa tehtiin vuoden 1994 alussa Delphi-menetelmällä laaja selvitys 15 pääasiallisen tieteellisen ja teknisen alueen (elektroniikka, hiukkasfysiikka, ympäristöongelmat, kaupungistuminen jne.) kehitysnäkymistä. Asiantuntijaarviointiin osallistui yli 1000 asiantuntijaa talouden eri sektoreilta – 45 % teollisuustieteen edustajia, 30 % valtion tutkimuslaitosten ja 25 % yliopistojen työntekijöitä, mikä heijasti yleisesti Ranskan talouden tieteellisen sektorin rakennetta. Samaa periaatetta noudatettiin asiantuntijaryhmien muodostamisessa ja useimmat maat aloittivat työskentelyn ennusteiden ja prioriteettien parissa.

Vuonna 1991 Saksan tutkimus- ja teknologiaministeriö toteutti vertaileva analyysi japanilaisten ja saksalaisten asiantuntijoiden arvioinnit japanilaisella kyselylomakkeella. Tulokset osoittivat yleisesti yhtäläisyyksiä maiden asiantuntijoiden näkemyksissä lupaavien teknologioiden kehittämisessä, vaikka ilmenikin tiettyjä eroja, jotka kuvastivat näiden maiden kansallisia kulttuurisia ja teollisia erityispiirteitä.

Isossa-Britanniassa vuodesta 1994 lähtien Delphi-menetelmää on käytetty myös kansallisten tieteellisten ja teknologisten prioriteettien valitsemiseen. Toisin kuin Saksa ja Ranska, maa ei kuitenkaan seurannut Japanin kokemusten kopioimisen polkua (esim. Ranskassa tieteellisiä asiantuntijoita kyselyssä nostettiin etusijalle riisinviljelyongelmien tutkimuksen mahdollisuudet, suoraan japanista lainattu). menetelmät).

Uutta mekanismia hallituksen tiedepolitiikan prioriteettien määrittämiseksi Isossa-Britanniassa kutsutaan "Foresightiksi". Ohjelmassa tehdään yhteistyötä teollisuuden kanssa lupaavien markkinoiden ja teknologioiden tunnistamiseksi seuraaville 10-20 vuodelle sekä toimintaa, joka hyödyntää uusia mahdollisuuksia parantaa elämänlaatua ja nopeuttaa talouskasvua. "Foresightin" tavoitteet ovat: ensinnäkin kerätä päätöksentekoon tarvittavaa tietoa valtion rahoittaman t&k:n tilasta ja suuntauksista, toiseksi luoda uutta vuorovaikutuskulttuuria tutkijoiden ja elinkeinoelämän välille ja kolmanneksi määrittää resurssit. välttämätön tavoitteiden saavuttamiseksi.

Uuden lähestymistavan tunnusomaisia piirteitä ovat kehityssuuntien määrittely yksittäisten teknologioiden sijaan, monimuuttujat skenaariot, ohjelman vaiheiden jatkuvuus ajassa. Foresight 1 -ohjelma toimi vuosina 1994-1999. ja siirtyi Foresight II:een - 1999-2004. Jokainen ohjelma koostuu kolmesta "vuorovaikutteisesta" vaiheesta - analyysi, tiedon levittäminen ja tulosten soveltaminen, valmistautuminen seuraavaan ohjelmaan. "Ennakointi" määrittelee hallituksen prioriteetit tieteellisissä ja teknisissä ohjelmissa, henkilöstökoulutuksessa, valtion sääntelymenetelmissä. Ennakointi ei kuitenkaan ole jäykkä opas julkiselle sektorille, vaan yksityiselle teollisuudelle se toimii "toimintakutsuna" sekä yhteistyöohjelmiin osallistumisen että strategisen suunnittelun saralla.

Ensimmäisessä vaiheessa 16 teemaryhmiä, joka koostui teollisuuden ja julkisen sektorin asiantuntijoista, analysoi monenlaisia markkinoita ja teknologioita. Lähes kaikkia ryhmiä johtavat suuryritysten edustajat ja ne toimivat seuraavilla aloilla: maatalous; luonnonvarat ja ympäristö; kemialliset tuotteet; viestintävälineet; rakentaminen; puolustus- ja ilmailuteollisuus; energia; Rahoituspalvelut; elintarvikkeet; terveydenhuolto ja biotieteet; koulutus ja vapaa-aika; tuotantoprosessit ja yrittäjyys; materiaalit; jälleenmyynti; kuljetus; meriteknologiat). Asiantuntijat käyttivät Delphi-menetelmää analysoimaan 1000 ihmisen näkemyksiä. Tämän panoksen perusteella ryhmät tuottivat raportteja, joissa arvioitiin tulevaisuuden markkinoita ja Ison-Britannian kansainvälisen kilpailukyvyn ylläpitämiseen tarvittavia toimia.

Hallituksen johtavan tieteellisen neuvonantajan johtama johtoryhmä tunnisti kuusi monialaista strategista teemaa, jotka perustuivat toimialaryhmien 360 suositukseen:

Viestintä ja tietokoneet;

Uudet organismit, geneettiset tuotteet ja prosessit;

Materiaalitieteen, tekniikan ja tekniikan edistysaskel;

Lisääntynyt tehokkuus tuotantoprosessit Ja

Tarve suojella ympäristöä ja luonnonvaroja;

Sosiaalisen ymmärtämisen ja käytön parantaminen

tekijät;

Näiden kuuden strategisen suunnan puitteissa johtoryhmä määritteli 27 yleistä painopistealuetta tiede- ja teollisuusyhteisöjen yhteistyölle.

Johtava ryhmä määritteli myös viisi suurta infrastruktuuriprioriteettia:

Tuen tarve korkeatasoinen koulutus ja ammatillinen koulutus(erityisen tärkeänä pidetään kouluopettajien koulutustasoa tieteen ja teknologian alalla, josta seuraavan sukupolven tiedemiesten, insinöörien ja tekniikkojen pätevyys riippuu);

Jatkuva korkean tason ylläpito perustutkimus(erityisesti monitieteisillä aloilla);

Viestintäinfrastruktuurin kehittäminen, jonka avulla Yhdistynyt kuningaskunta voi olla tietovirtojen keskipisteessä;

Innovatiivisen yrittäjyyden tukeminen (rahoituslaitosten ja valtion tulisi jatkuvasti tarkistaa innovatiivisen pienyrittäjyyden pitkän aikavälin rahoituspolitiikkaa ja tutkia rahoitusilmapiirin vaikutusta innovaatiotoimintaan);

Jatkuvan tarkistamisen tarve yleistä politiikkaa ja lainsäädännölliset puitteet (ensisijaisesti sellaisilla aloilla kuin teollis- ja tekijänoikeuksien suojelu sähköisessä viestinnässä, uusien geneettisten organismien kehittäminen ja investoinnit kehittyneisiin viestintäinfrastruktuureihin).

Lähes kaikki maan T&K-sektorin subjektit osallistuvat painopisteiden kehittämiseen. Prioriteetit määräytyvät "alhaaltapäin", eivätkä ne näin ollen ole "vieraat" tieteellisille organisaatioille, mikä tieteen ja teknologian viraston mukaan helpottaa ja nopeuttaa tutkimuksen uudelleensuuntaamista.

Delphi-menetelmällä, joka pyrkii ennakoimaan tulevaisuutta kollektiivisen menettelyn kautta, on myös useita haittoja. Nämä ovat epäilyjä yksittäisten mielipiteiden yksinkertaisella aggregoinnilla saatujen tulosten luotettavuudesta tiedeyhteisöä edustavan asiantuntijaryhmän otoksena, sekä tavoitteiden ja tulosten epämääräisyyttä, suurta todennäköisyyttä deterministisen ja passiivisen näkemyksen syntymiselle. tulevaisuus sekä ulkomaisten kokemusten suora ja kritiikitön kopiointi.

Alemmalla aggregaatiotasolla - alueellisella, alakohtaisella tai ongelmallisella tasolla - useissa maissa, esimerkiksi Saksassa, tehdään tutkimus lupaavista painopisteistä Mini-Delphi-menetelmällä.

Vaikka Delphi-menetelmä onkin erittäin suosittu, sen vaikutusta painopisteiden todelliseen rakenteeseen useimmissa kehittyneissä maissa pitäisi silti pitää rajallisena. Monissa maissa tämä ja muut menetelmät prioriteettien määrittämiseksi ovat usein "steriilillä maaperällä", toisin sanoen niille ei joko ole järjestetty täytäntöönpanomekanismeja tai ne väistyvät poliittisten tai lobbausintressien mukaisesti valituille muille prioriteeteille.

Johtopäätös

Delphi-menetelmällä on kiistattomia etuja yksittäisten tutkimusten tulosten tavanomaiseen tilastolliseen käsittelyyn perustuviin menetelmiin verrattuna. Sen avulla voit vähentää vaihteluja koko yksittäisten vastausten välillä ja rajoittaa vaihtelua ryhmien sisällä. Samaan aikaan, kuten kokeet osoittavat, heikosti koulutettujen asiantuntijoiden läsnäolo vaikuttaa ryhmäarviointiin vähemmän kuin pelkkä vastausten tulosten keskiarvo, sillä tilanne auttaa heitä korjaamaan vastauksia saamalla uutta tietoa ryhmästään.

Luettelo käytetystä kirjallisuudesta

Avdulov P.V., Goizman E.I., Kutuzov V.A. jne. Talous-matemaattinen menetelmiä ja malleja esimiehille. M.: Taloustiede 1998

Agafonov V.A. Strategioiden analysointi ja kokonaisvaltaisten ohjelmien kehittäminen. M.: Nauka, 1997.

Matemaattiset menetelmät teollisuuden ja yritysten suunnittelussa / Toim. I.G. Popova. M.: Taloustiede, 1997

L.P. Vladimirova. Ennustaminen ja suunnittelu markkinaolosuhteissa., oppikirja (toinen painos). M.: 2001

Delphi menetelmä

Delphi menetelmä(joskus Delphic-menetelmä) kehitettiin 1950-1960-luvulla Yhdysvalloissa ennustamaan tulevan tieteellisen kehityksen vaikutusta sodankäyntiin (kehittäjä RAND Corporation, jonka tunnusmerkit ovat Olaf Helmer, Norman Dalkey ja Nicholas Rescher). Nimi on lainattu Delphic Oraclesta.

Wikimedia Foundation. 2010.

Katso, mitä "Delphi-menetelmä" on muissa sanakirjoissa:

Taloussanakirja

Aivoriihi, asiantuntija-arvioinnit on tapa löytää nopeasti ratkaisuja niiden sukupolven perusteella asiantuntijaryhmän tekemässä aivoriihiprosessissa ja valita paras ratkaisu asiantuntija-arvioiden perusteella. Delphic-menetelmää käytetään…… Taloussanakirja

Delphi menetelmä- (Menetelmä "Delfi") - menetelmä ennustaa tulevia tapahtumia (esim. innovaatioita, inflaatiota) asiantuntijaryhmän toimesta yhteisen ongelmakeskustelun aikana. Koostuu järjestelmällisen kokoelman järjestämisestä asiantuntija-arvioinneista, niiden matemaattisista... ... Talous- ja matemaattinen sanakirja

Delphi menetelmä- Menetelmä tulevien tapahtumien (esim. innovaatio, inflaatio) ennustamiseen asiantuntijaryhmän toimesta yhteisen ongelmakeskustelun aikana. Koostuu asiantuntija-arviointien systemaattisen kokoelman järjestämisestä, niiden matemaattisesta ja tilastollisesta käsittelystä, sopeuttamisesta... ... Teknisen kääntäjän opas

DELPHI MENETELMÄ Oikeudellinen tietosanakirja

Delphi menetelmä- 3.1.30 Delphi-menetelmä: Ennustemenetelmä, jossa tutkimusprosessin aikana suljetaan pois suora kommunikointi ryhmän jäsenten välillä ja tehdään yksilöllinen asiantuntijoiden kysely kyselylomakkein, jolla selvitetään heidän mielipiteensä tulevaisuuden... ... Normatiivisen ja teknisen dokumentaation termien sanakirja-viitekirja

Menetelmä ratkaisujen nopeaan löytämiseen perustuen niiden syntymiseen prosessissa aivoriihi Asiantuntijaryhmän suorittaa ja valitaan asiantuntija-arvioinnin perusteella paras ratkaisu. Menetelmää käytetään asiantuntevaan ennustamiseen järjestämällä... ... Taloustieteen ja oikeustieteen tietosanakirja

delphi menetelmä- menetelmä, jolla asiantuntijaryhmän tekemässä aivoriihiprosessissa löydetään nopeasti ratkaisuja niiden sukupolven perusteella ja valitaan paras ratkaisu asiantuntija-arvioinnin perusteella. Delphic-menetelmää käyttää asiantuntijaennuste... ... Talouden termien sanakirja

Delphi menetelmä- ryhmäasiantuntija-ennustusmenetelmä, jossa asiantuntijoiden yksilöllinen kysely tehdään kyselylomakkeilla saadakseen selville heidän mielipiteensä tulevista hypoteettisista tapahtumista (eräänlainen "aivoriihi" esitetystä ongelmasta).... ... Sanakirja"Innovaatiotoimintaa." Innovaatiojohtamisen ehdot ja niihin liittyvät alat

DELPHI MENETELMÄ- katso METHOD, DELPHIC... Suuri taloussanakirja

Kirjat

Esim. majatalo. in arr. org. Tapaus onnistui käsissä Esim. h/w projekti-e. Toimia. hanke com. Eff. tekniikka. esim. inn (Federal State Educational Standard Kn + CD), Ivanova E.Yu.. Sarja (kirja + levy) esittelee johtamistyylit; ehdotetaan pedagogisen logistiikan analyysiä joustavana lähestymistapana innovatiivisen hankkeen toteuttamisen hallintaan; mekanismi näkyy ja...
Innovaatiojohtaminen koulutusorganisaatiossa. Menestyneen johtajan tapaus: johtaminen suunnittelun kautta. Projektiryhmän toiminta. Tehokkaat innovaation hallintatekniikat. Federal State Educational Standard, Nikolai Mikhailovich Borytko, Olga Leonidovna Ivanova, Elena Igorevna Fastova. Sarja (kirja + levy) esittelee hallintatyylejä; ehdotetaan pedagogisen logistiikan analyysiä joustavana lähestymistapana innovatiivisen hankkeen toteuttamisen hallintaan; mekanismi näkyy ja...

Delphi-menetelmälle on ominaista seuraavat ominaisuudet:

· asiantuntijalausuntojen nimettömyys;
· säännelty käsittely, viestintä, jonka analyyttinen ryhmä suorittaa useiden tutkimuskierrosten aikana, ja kunkin kierroksen tulokset raportoidaan asiantuntijoille;
· ryhmävastaus, joka saadaan tilastollisilla menetelmillä ja kuvastaa kokeeseen osallistuneiden yleistä mielipidettä

Delphi-menetelmä on muodollisin asiantuntijaennustemenetelmistä ja sitä käytetään useimmiten teknologisessa ennustamisessa, jonka tietoja sitten hyödynnetään tuotteiden tuotannon ja myynnin suunnittelussa. Tämä on ryhmämenetelmä, jossa asiantuntijaryhmälle kartoitetaan yksilöllisesti heidän uskomuksiaan tulevaisuuden kehityksestä eri alueilla, joilla on odotettavissa uusia löytöjä tai parannuksia.

Delphi-menetelmä on nimetty antiikin Kreikan Delphin oraakkelin mukaan. Sen on kehittänyt Olaf Helmer, tunnettu matemaatikko RAND Corporationista ja hänen kollegansa, ja luultavasti siksi se tarjoaa muihin luoviin lähestymistapoihin verrattuna riittävän ennustetarkkuuden.

Delphi-menetelmä kuuluu ryhmäasiantuntija-arvioinnin kvantitatiivisten menetelmien luokkaan. Asiantuntijakysely toteutetaan 3-4 kierroksella, jotka koostuvat sarjasta kyselylomakkeita, kysymykset tarkentuvat kierrokselta. Tämän menetelmän toteuttamiseksi on myös tarpeen luoda analyyttinen ryhmä, joka suorittaa jokaisen kierroksen jälkeen vastaanotetun tiedon tilastollisen käsittelyn.

Ensinnäkin analyytikot määrittävät kohteiden haluttujen kvantitatiivisten arvojen alueen.

Delphi-menetelmää käyttävän asiantuntijakyselyn menettely voidaan jakaa useisiin vaiheisiin.

Vaihe 1. Työryhmän muodostaminen

Työryhmän tehtävänä on järjestää asiantuntijakyselymenettely.

Vaihe 2. Asiantuntijaryhmän muodostaminen.

Delphi-menetelmän mukaisesti asiantuntijaryhmään tulisi kuulua 10-15 alan asiantuntijaa. Asiantuntijoiden pätevyys määräytyy kyselylomakkeilla, abstraktin tason analyysillä (viittausten määrä tietyn asiantuntijan työhön) ja itsearviointilomakkeiden käytöllä.

Vaihe 3. Kysymysten muotoilu

Kysymysten sanamuodon tulee olla selkeä ja yksiselitteisesti tulkittu, mikä antaa ehdotuksen yksiselitteisiin vastauksiin.

Vaihe 4. Tutkimuksen suorittaminen

Delphi-menetelmässä toistetaan useita tutkimuksen suorittamisen vaiheita.

Vaihe 5. Yhteenveto kyselyn tuloksista

Ensimmäisellä kierroksella asiantuntijoilta kysytään kysymyksiä. Vastaukset tulee esittää esitetyn kysymyksen kvantitatiivisten arvioiden muodossa. Asiantuntijan on perusteltava vastaus.

Delphi-menetelmästä on useita muunnelmia, joissa tutkimuksen järjestämisen perusperiaatteissa on paljon yhteistä. Erot liittyvät yrityksiin parantaa menetelmää järkevämmällä asiantuntijoiden valinnalla, ottamalla käyttöön heidän osaamistaan arvioivia järjestelmiä, parantamalla palautemekanismeja jne. Tietojen käsittelyn helpottamiseksi kaikki muutokset sisältävät pääsääntöisesti mahdollisuuden ilmaista vastaus numeron muodossa, kvantitatiivisen arvioinnin.

Jotkut Delphi-menetelmän haitoista liittyvät siihen, että asiantuntijalla ei ole aikaa pohtia ongelmaa. Tässä tapauksessa asiantuntija voi yhtyä enemmistön mielipiteeseen välttääkseen tarpeen selittää, miten hänen päätöksensä eroaa muista vaihtoehdoista. Nämä puutteet poistetaan parantamalla tarkastusten organisointia luomalla automaattisia järjestelmiä tutkimustulosten käsittelyyn. Tällaisen järjestelmän tekninen toteutus perustuu ulkoisilla päätteillä (näytöillä) varustetun tietokoneen käyttöön. Tietokone varmistaa kysymysten esittämisen asiantuntijoille (kommunikointi hänen kanssaan heidän henkilökohtaisten näyttöjensä kautta), vastaustulosten keräämisen ja käsittelyn, argumenttien ja muiden vastausten valmisteluun tarvittavien tietojen pyytämisen ja toimituksen.