Этот метод называется - верификация повторным опросом. Экспертные оценки используются на различных этапах разработки прогноза. От степени корректности эффективности профессионализма, при использовании экспертной информации, во многом зависит качество прогноза.
Существуют проблемы при экспертном измерении:
· Представительность (выборка);
· адекватность.
И в связи с этим разрабатываются методы и алгоритмы получения экспертных оценок. Последующая математическая обработка экспертной информации требует преобразования оценок экспертов. Надежность результатов экспертизы во многом зависит от адекватности преобразований экспертной информации, от корректности используемых методов организации проводимой экспертизы. Не менее важной для точности прогноза является проблема объективизации экспертной информации (используется метод Дельфи).
6. Существует метод верификации прогноза путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.
Критерий компетентности – уровень знаний. Компетентность – обладание максимально высокими знаниями в эксперементируемой области.
7. Метод верификации оппонента.
«Оппонировать» – выступать против критики прогноза
Следовательно, уточнение прогноза проводится с помощью опровержения критических замечаний оппонента.
8. Верификация способом учета ошибок заключается в выявлении, учете источника систематических ошибок прогноза на всех стадиях прогнозирования, начиная с предпрогнозной ориентации (1 стадия) и заканчивая собственно разработкой прогноза.
Ошибки возникают:
· при сборе эмпирических (исходных) данных (их достоверность, объективность, сопоставимость);
· ошибки модели прогноза;
· ошибки согласования прогнозов;
· ошибки стратегии.
Если эти ошибки более конкретизировать, то выделятся такие, как:
Ошибки моделей прогнозирования могут возникнуть вследствие упрощения и несовершенства теоретических построений. Проблема прогностического моделирования заключается в том, что в цепи: объект – модель – прогнозы – субъект; в качестве функционального звена используется реально еще не существующий объект, появление которого осуществляется разрабатываемыми гипотезами о ходе процесса в будущем, а также ожиданиями, интересами и целями.
Заинтересованность людей в научных прогнозах, повышает их качество, но имеется и обратная связь влияния прогнозов на данные интересы. При разработке прогнозов, выявляющие расхождение между стратегическими целями и возможным ходом развития, отсутствует заинтересованность в высоком уровне их надежности, если при этом исключается необходимость в стратегической корректировке целей. Это следует отнести, прежде всего, к т.н. пессимистическим прогнозам, которые в условиях конкретной деятельности имеют целью ввести в заблуждение конкурентов или должны повлечь за собой ряд дополнительных мер.
В практике управления стремятся предотвратить ожидаемые нежелательные прогнозы, в этом случае, в определенной системе происходит самоупразднение, саморазрушение прогноза – «эффект Эдипа», т.е. на основе принятых мер показатели изменяются в лучшую сторону. В этом и заключается смысл социального и любого другого прогнозирования.
Практическая прогностика наиболее часто встречается с другими проблемами, а именно:
· с недостаточностью информационного материала;
· трудностями преобразования величин, относящихся к еще не принятым решениям центральных и местных органов власти;
· трудностями увязки решений, принимаемых на различных уровнях управления.
Практикум «Деловая игра» по теме «Прогнозирование социальных последствий и изменений, происходящих в обществе».
· экономических;
· экологических;
· демографических;
· изменений в образовании;
· культуре;
· миграции.
Практикум проводится с целью закрепления обще типовой методики прогнозирования.
Игра ролевая. Все участники игры являются членами временного творческого коллектива, который называется ПРОГНОЗ. Количество состоит из проблемных групп:
Практика прогнозирования показывает, что наиболее точны прогнозы с исследованием корреляционного, регрессионного анализа на основе математической модели. В комплексе приемов прогнозирования математические модели играют исключительно важные роли и имеют большие перспективы.
Метод моделирования позволяет исследовать систему, которая в действительности еще не существует, прогнозировать те или иные социальные процессы, решать задачи создания идеально функционирующих систем, призванных наилучшим образом осуществлять процессы управления. В широком смысле, модель – этоотображение определенных характеристик объекта в целях его исследования. Существует много определений и классификаций моделей применительно к задачам разных наук.
Модель является важным инструментом в научной абстракции, позволяющим выделить, обособить и проанализировать существенные для данного исследования характеристики, т.е. свойства, взаимосвязи, структурные и функциональные параметры некоторого объекта.
Смоделировать – это,значит, описать явление или процесс в обобщенной форме: внутреннюю структуру (структурная аналогия) или воспроизводство функций объекта (функциональная аналогия), или описать динамику процесса.
Обобщение, выражается при этом в описании явлений, при помощи математических уравнений моделирования. Моделирование давно и успешно применяется не только, в экономических, технических, естественных и др. науках, но и при изучении общественных процессов или явлений.
Прогностические модели имеют свои особенности, прежде всего, в том, что моделируются не существующие, а ожидаемые предстоящие явления и процессы. Модель, в этом случае, выступает в роли хотя и вспомогательной, но очень важной гипотезы. В связи с этим, разработка таких моделей отличается дополнительными трудностями. Трудность использования математической модели заключается в том, что она должна отражать не только сущность изучаемого явления или процесса, но и предоставлять возможность вероятностно-статистической интерпретации закономерностей, интересующих исследователя. Поэтому математическое моделирование социальных процессов и явлений может успешным в сочетании с глубоким содержательным анализом, способным раскрыть механизм действия социальных законов.
Виды моделей:
В прогностике модели разделяются на:
· логические – записанные с помощью логических выражений;
· информационные – основанные на массовых потоках информации;
· математические.
Математической или абстрактной – называют модель с количественными характеристиками, записанными в виде формул.
К логическим моделям относятся модели прогнозирования по исторической аналогии (базируется на историческом опыте развития данной системы или объекта).
Существуют модели описательного характера в виде сценариев будущего. Среди информационной - известны модели на основе патентной информации.
3 основные группы математической модели:
1. статистико-вероятностные;
2. экономико-математические;
3. функционально-иерархические;
В моделирование социальных процессов важную роль играет 1 гр. моделей.
Статистические модели:
· модели распределения;
· модели распознавания образов;
· корреляционные;
· дисперсные;
· факторные;
· имитационные.
Они позволяют исследовать сложную систему любого типа. Возможность учета нелинейности, динамики вероятностной природы, некоторых явлений позволяют сделать статистическую модель адекватной действительности.
Статистическое моделирование процесса функционирования сложной системы предполагает учет случайных возможностей описываемых разными законами распределения. Отсюда и название модели – статистическая.
Задачами математического моделирования являются, прежде всего, формализация общих явлений и целенаправленное математическое описание тех или иных социальных объектов с одновременной обработкой соответствующей содержательной части теории.
