Указанные проблемы обусловили цель исследования - разработка механизмов количественной оценки рисков, позволяющих формализовать процесс принятия управленческих решений субъектами в социальных системах.
Выделяются три аспекта возникновения риска при анализе субъективной информации в процессе взаимодействия как минимум трех элементов: управляющего, управляемого, контролирующего (в дальнейшем обозначающих как X, Y, Z).
- В процессе формирования управленческих решений один субъект получает информацию о статусе (или намерениях действия) другого в ходе собеседования-исследования-взаимодействия. При этом полученная информация обладает определенной полнотой (в простейшем случае - не заполнения некоторых граф в анкете). Следовательно, возникает риск принятия неправильного решения, обусловленный неполнотой полученной информации - обозначим этот показатель как Ri.
- В процессе выбора управленческого решения из множества альтернативных первоначально, как правило, решаются вопросы классификации - соотнесения субъекта управления к определенным классам, для каждого из которых формируется специфическое множество управляющих или корректирующих воздействий. Обозначим частный показатель риска неправильной классификации как R.
- Поскольку итог принятия решения подразумевает формальное или неформальное его оформление в виде определенного управленческого акта, определяющего некоторую договоренность поведения X, Y, Z, основанную на их принадлежности к определенным этическим группам, то, очевидно, существует риск принятия решения из-за неправильной оценки взаимоотношений между элементами X, Y, Z. Обозначим его как
(a и b - субъекты отношений).
Анализ научно-практических исследований в данной области позволяет предложить следующие технологии оценки количественных значений указанных информационных рисков.
Риск, обусловленный неполнотой полученной информации
Как отмечалось ранее, информированность о субъекте в этом случае осуществляется путем анализа результатов собеседования или анкетирования. Пусть необходимо получить ответы на k вопросов. Тогда для вычисления соответствующего риска используется формула (1).
(1)
где 
- весовой коэффициент j-го фактора, характеризующего определенные особенности субъекта, необходимые для качественного управления (задаются экспертами или иным регламентом), = «1», если данный фактор присутствует в «ответе» и «0» - в противном случае.
Риск, обусловленный неправильной классификацией
Для оценки риска соотнесения субъекта к определенному классу предлагается использовать метод, основанный на следующей концепции: наилучшие решающие правила, позволяющие разделить классы, достигаются при использовании показателя, количественно учитывающего отклонения местоположений элементов множества обучающей выборки от центров классов в факторном пространстве состояний, нормированного по дисперсиям [2].
В качестве примера рассмотрим два класса субъектов: «0» и «1». Требуется определить, в каком классе находится исследуемый субъект по некоторому показателю-характеристике Р. Предварительный анализ результатов процесса управления (полученные при мониторировании) позволяет сформировать обучающие выборки, на которых определяются численные значения оценок математического ожидания и среднеквадратичной ошибки характеристики субъекта Р в классах «0» и «1», - соответственно - M0, M1, S1, S0 . Затем, классификация субъекта осуществляется по следующей методике [3].
1. Осуществляется регистрация или вычисление значений показателя Р.
2. Определяются численные значения, следующих показателей:
, (2)
, (3)
, (4)
где P0 - показатель, характеризующий близость субъекта в факторном пространстве к классу «0», P1 - показатель, характеризующий близость субъекта в факторном пространстве к классу «1», P01 - показатель, характеризующий близость субъекта в факторном пространстве к границе классов.
Заметим, что значение P01 достигает максимума при промежуточном состоянии в случае пересечения образов классов в факторном пространстве.
3. Определяются значения критериев, определяющих: принадлежность к классу «1», удаленность от класса «0», принадлежность к «переходному состоянию» по формулам (5), (6), (7) соответственно. Значения указанных критериев лежат в интервале от 0 до 1 - чем ближе к 1, тем больше принадлежность к соответствующему классу.
, (5)
, (6)
, (7)
4. Вычисляется риск принадлежности субъекта к классу «1» по формуле (8):
(8)
Численное значение величины R лежит в интервале (0; 1). Чем ближе к 0, тем больше риск принадлежности к классу «1», чем ближе к 1, тем риск выше непринадлежности к классу «0»; чем ближе к 0.5, тем больше принадлежность к промежуточному состоянию между классами «0» и «1».
Соотнесение субъекта к классу «0» осуществляется аналогично по формуле (9).
(9)
Риск, обусловленный принадлежностью субъектов управления к различным этическим системам
Теоретические основы субъективного анализа приведены в работе [4], вопросы формализованного описания отношений между субъектами в социальных системах изложены в работах Лефевром В.А. [5; 6]. Выделяются два класса этических систем субъектов социальной системы (людей):
1) этическая система: «компромисс добра и зла есть зло», «конфронтация добра и зла есть добро» - эти субъекты готовы на компромисс в случае возникновения конфликтной ситуации;
2) этическая система: «компромисс добра и зла есть добро», «конфронтация добра и зла есть зло» - эти субъекты не готовы на компромиссы между собой.
В целях формализации системы введем следующие базовые положения, рассматривая поведение субъектов в концепциях теории игр [7].
- Игра происходит в рамках взаимоотношений X, Y, Z, принадлежащих определенным этическим системам.
- Риск определяется как мера неопределенности принятия решения игрока У при действиях игрока Х в условиях информированности о внешней среде игроков Ixe и Iye и информированности игрока У о возможных действиях игрока Х Iyx . Обозначим указанный показатель «риска» как
. Тогда: 
. (F1 - модель, позволяющая идентифицировать количественное значение 
в зависимости от информированности (
). - Осторожность определяется как мера неопределенности принятия решения игроком У в условиях знания «риска» и оценки собственных возможностей определения оптимальной стратегии игры с учетом максимизации предпочтительности действий в данном случае Ре. Обозначим осторожность как
. Тогда 
( 
- функция принадлежности на носителе , 
). - , - изменяются во времени, являются наблюдаемыми, управляемыми и обладают свойствами саморегуляции (приводящими к возникновению автоколебаний - в результате чего возможны резонансные явления, приводящие к возникновению кризисных ситуаций).
Действия игроков в определенных условиях в конкретный момент времени определяются множеством альтернативных вариантов решений 
(n - количество вариантов решений), для каждого из которых, с учетом накопленного опыта и применением аппарата системно-когнитивного анализа, может быть вычислена оценка вероятности выбора определенного решения и получено множество 
. Тогда рассматриваемый показатель риска определяется по формуле (10).
. (10)
Осторожность определяется по формуле (11) или экспертным путем.
. (11)
Таким образом, перед началом оформления управленческого акта каждый из игроков характеризуется множествами 
и 
, соответственно. Для субъекта Z характеризующие множества строятся аналогичным образом 
.
Допустим, игрок У выбирает оптимальную стратегию о своем поведении и игрок Х поступает аналогичным образом. Для этого У каждому элементу множеству ставит в соответствие значение некоторой логической переменной К, принимающей значение «истина» в случае положительного решения о правильности выбора управленческого решения и «ложь» в случае отрицательного. Аналогичным образом поступаем для игрока Z. Системы идентификаций для каждого элемента множеств представлены формулами (12) и (13).
, (12)
, (13)
где пороговые значения риска Rpor и осторожности Cpor определяются, исходя из текущей ситуации экспертным путем с учетом принадлежности субъектов к определенной этической системе. Пороговые значения рассматриваемых показателей при выборе опасной управленческой стратегии определяются согласно рекомендациям Лефевра В.А. [4] - представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Пороговые значения показателей осторожности и риска принятия решения
|
Этическая система |
Система 1 игрока У |
Система 2 игрока У |
|
Система 1 игрока Х |
Rpor=0.94 Сpor=0.88 |
Rpor=0.81 Cpor=0.66 |
|
Система 2 игрока Х |
Rpor=0.81 Cpor=0.66 |
Rpor=0.44 Cpor=0.19 |
Осуществляется заключение договорных обязательств, отвечающих требованиям наименее рискованно принятого управленческого решения между участниками игры, принимается в случае, если K=Z и принимают логическое значение «истина» в условиях отсутствия этического конфликта между субъектами-личностями (игроками Х и У) в социальной системе.
Допустим, что наблюдается ситуация, когда в процессе решения присутствуют все игроки X, Y, Z, принадлежащие определенным этическим системам. Возможности принятия решения в этом случае представлены в таблице 2 (цифрами обозначены номера этических систем - 1 и 2).
Таблица 2 - Варианты возможности адекватного принятия решения
|
Этическая система У (управляющий субъект) |
Этическая система Х (управляемый субъект) |
Этическая система Z (контролирующий субъект) |
Решение об адекватности управленческого решения |
|
1 |
1 |
1 |
Положительное |
|
1 |
1 |
2 |
Конфликт |
|
1 |
2 |
1 |
Положительное |
|
1 |
2 |
2 |
Конфликт |
|
2 |
1 |
1 |
Положительное |
|
2 |
1 |
2 |
Конфликт |
|
2 |
2 |
1 |
Конфликт |
|
2 |
2 |
2 |
Конфликт |
Таким образом, в ходе управления разрешения конфликтов в процессе оформления управленческих актов (в форме обязательств субъектов) наблюдаются три вида конфликтных ситуаций и соответствующих им управленческих или корректирующих воздействий со стороны управляющей системы:
- конфликт 1-го рода: «контролер не удовлетворен» - необходимо сменить «контролера»;
- конфликт 2-го рода: «управляемый субъект не удовлетворен» - нет частного решения;
- конфликт 3-го рода: «управляемый и управляющий субъекты не удовлетворены» - нет частного решения.
На основании вычисленных значений частных показателей информационного риска формируется интегральный критерий согласно формуле (14) с учетом значений весовых коэффициентов.
, (14)
где 
- весовой коэффициент, определяемый экспертным анализом в соответствии с целями управления и проведенным анализом на основе современных компьютерных технологий, основанных на методологии искусственного интеллекта [8; 9].
Таким образом, в результате проведенных исследований разработаны процедуры вычисления частных и интегральных оценок информационных рисков для адекватного принятия управленческих решений в социальных системах, учитывающие «человеческий фактор» между субъектами отношений в управляемом социуме и позволяющие формализовать и автоматизировать процесс принятия управленческих решений.
Рецензенты:
Бурмака А.А., д.т.н., профессор, ГНС ФГУП, ФГУП «18 ЦНИИ» МО РФ, г. Курск.
Кониченко А.В., д.т.н., доцент, ГНС ФГУП, ФГУП «18 ЦНИИ» МО РФ, г. Курск.