Глава З МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ (МАИ) И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Результатом усилий по решению данной проблемы стал метод, известный сегодня как «аналитический процесс иерархии» (Analytical Hierarchy Process - АНР). Относительная простота и мощность АНР привели к его широкому использованию и «клонированию» основанных на его постулатах компьютерных программ по всему миру, в том числе и в России.

По словам самого Т. Саати, «...метод анализа иерархий представляется более обоснованным путем решения многокритериальных задач в сложной обстановке с иерархическими структурами, включающими как осязаемые, так и неосязаемые факторы, чем подход, основанный на линейной логике. Применяя дедуктивную логику, исследователи проходят трудный путь построения тщательно осмысленных логических цепей только для того, чтобы в итоге, полагаясь на одну лишь интуицию, объединить различные умозаключения, полученные из этих дедуктивных посылок. Кроме того, подход, основанный на логических цепях, может не привести к наилучшему решению, так как в данном случае может быть потеряна возможность принятия компромиссов между факторами, лежащими в разных цепях логического мышления.

Метод анализа иерархий является замкнутой логической конструкцией, обеспечивающей с помощью простых правил анализ сложных проблем во всем их разнообразии и приводящей к наилучшему ответу. К тому же, применение метода позволяет включить в иерархию все имеющееся у исследователя по рассматриваемой проблеме знание и воображение. Это, с моей точки зрения, является сбалансированным путем решения трудной проблемы, оставить математику простой и позволить богатству структуры нести бремя сложности.

Наш метод также позволяет группе людей взаимодействовать по интересующей их проблеме, модифицировать свои суждения и в результате объединить групповые суждения в соответствии с основным критерием: при проведении попарных сравнений объектов по отношению к некоторой характеристике, или характеристик по отношению к высшей цели, обратные отношения обеспечивают ключ к объединению групповых суждений рациональным образом»44.

Иерархическое структурирование сложности в гомогенные группы факторов представляет собой один из эффективных путей или способов, с помощью которого облегчается задача контроля над многомерностью ситуаций. Одинаково важная функция МАИ заключается в способности измерять и синтезировать множество факторов, одновременно присутствующих в иерархиях.

Любая ситуация, которая требует структурирования, измерения и синтеза, - потенциальный кандидат на применение МАИ. Именно поэтому данный метод успешно используется в таких ситуациях, выбор одной альтернативы от многих, распределение ресурсов, прогнозирование сценариев, тотальный контроль качества продукции, реинжиниринг, Методология МАИ может быть полезной для моделирования проблем, вклочающих знания и суждения таким образом, чтобы в итоге обсуждаемые сложные процессы были ясно выражены, оценены и приоритезированы. В этом смысле по литические процессы также могут быть объектами успешного применения метода анализа иерархий, поскольку перемещение ресурсов и влияния, а также поведение акторов политической сцены часто определяют исходы сценариев различных ситуаций.

«Иерархия» является теоретической абстракцией структуры социально-политической системы, предназначенной для изучения функционального взаимодействия ее факторов и их влияния на баланс системы в целом.

При построении иерархической структуры социально- политической системы перед нами неизбежно возникают два вопроса: 1) как формируются уровни и функции иерархии и 2)

как измеряются воздействия каждого элемента в иерархии?

Решение этих вопросов связано с тремя принципами и тремя относительно простыми аксиомами, на которые опирается МАИ.

Принципы метода заключаются в следующем: •

принцип декомпозиции позволяет исследователю структурировать сложную проблему в иерархию групп, подгрупп, под-под групп и так далее; •

принцип сравнительных суждений позволяет выполнить парные сравнения всех комбинаций элементов в группе, относительно цели группы; парные сравнения используются для получения «локального» приоритета (или относительного веса) каждого из элементов в группе относительно ее цели; •

принцип иерархической композиции или синтеза позволяет мультиплицировать локальные приоритеты элементов в «глобальный» приоритет целевого элемента, вычисляя таким образом глобальные приоритеты на всех уровнях иерархии.

Аксиомы МАИ включают следующие положения: •

аксиома сопряженности утверждает, что если выражение PC (А, В) представляет собой сравнение элементов А и В относительно их целевого (вышестоящего) элемента С, указывая, во сколько раз больше элемент А обладает определенными ка-чествами по сравнению с элементом В, то PC (В, А) = 1/РС (А, В); например, если А имеет «вес» в 5 раз больше, чем В, то В - пятая часть такого «веса», как А; •

аксиома гомогенности (однородности) предполагает, что сравниваемые элементы на каждом из уровней иерархии не должны слишком отличаться друг от друга по сравниваемому признаку или характеристике; кроме того, масштаб для парных оценок должен находиться в одном диапазоне (например, от 1 до 9); •

аксиома синтеза состоит в том, что оценки или приоритеты элементов более высокого уровня в иерархии не зависят от элементов более низких уровней иерархической композиции; поэтому основной задачей является оценка высших уровней исходя из взаимодействия различных уровней иерархии, а не из непосредственной зависимости от элементов на этих уровнях.

Необходимо иметь в виду, что в науке не существует какой-либо предписанной процедуры создания целей, критериев и видов деятельности для конструирования иерархий.

Как считает Т. Саати, преимущество иерархий над другими способами представления сложных многокритериальных проблем заключается в следующем: •

иерархическое представление системы можно использовать для описания того, как влияют изменения приоритетов на верхних уровнях на приоритеты элементов нижних уровней; •

иерархии предоставляют более подробную информацию

о структуре и функции системы на нижних уровнях и обеспечивают рассмотрение акторов и их целей на высших уровнях, а для удовлетворения ограничений на элементы уровня их лучше всего воспроизводить на следующем более высоком уровне; •

естественные системы, составленные иерархически, т.е. посредством модульного построения и затем сборки модулей, строятся намного эффективнее, чем системы, собранные в целом; •

иерархии устойчивы и гибки; они устойчивы в том смысле, что малые изменения вызывают малый эффект, а гибкие в том смысле, что добавления к хорошо структурированной иерархии не разрушают ее характеристик45. 3.2.

ПРОЦЕДУРЫ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ

Метод анализа иерархий (МАИ) предоставляет экспертам относительно простой и эффективный способ измерения объективных и субъективных факторов посредством попарных относительных сравнений и вычисления соответствую-

і цих приоритетов шкалы отношений. Эксперт определяет относительную важность, предпочтение или вероятность в зависимости от того, оцениваются ли цели, альтернативы или сценарии, причем оценки могут быть сделаны в цифровой форме, графически или устно. Преимущество создания безразмерных приоритетов шкалы отношений перед так называемыми абсолютными суждениями или оценками очевидно в ситуациях, для которых вообще не существует каких-либо шкал измерения, что характерно для крупномасштабных политических процессов.

Шкала или масштаб сравнения относительных весов факторов, предложенная Т. Саати в рамках МАИ, состояла из словесных определений «равное значение», «слабое преимущество», «сильное преимущество», «очень сильное преимущество», и «абсолютное преимущество». Интенсивность этих определений может быть выражена числовыми значениям 1, 3, 5, 7 и 9 соответственно. В отличие от числовых и графических процедур, в других методах экспертного сравнения, данные определения относятся не к интервалам либо коэффициентам, а к порядковой (ординальной) шкале.

Представим, например, матрицу для попарных экспертных оценок состояния электорального поля одномандатного избирательного округа N по выборам депутата Государственной Думы: Коммунисти

ческое Демократи

ческое Центрист

ское «Болото» Админи

стратив

ное Коммунисти

ческое 1 Демократиче

ское 1 Центристское 1 «Болото» 1 Административ

ное 1 Задача эксперта - определить сравнительный вес каждой из групп электората различных ориентаций, используя в попарных оценках каждого элемента с каждым числовые значения 1, 3, 5, 7 или 9. Тогда заполненная экспертом матрица может принять следующий вид:

Электоральное поле округа Коммуни

стическое Демокра

тическое Центрист

ское «Болото» Админи

стративное Коммунисти

ческое 1 5 1 1/3 3 Демократи

ческое 1/5 1 1/5 1/7 1/5 Центристское 1 5 1 1/3 1 «Болото» 3 7 3 1 5 Администра

тивное 1/3 5 1 1/5 1 Вычисление локальных приоритетов данной матрицы даст следующие результаты:

Локальные приоритеты Коммуни

стическое Демократи

ческое Центрист

ское «Боло

то» Админист

ративное 0,204 0,041 0,165 0,464 0,127 Если в соответствии с логикой анализа перевести эти шачения в проценты, то их следует интерпретировать так: наиболее значительную группу (46,4%) электората одномандатного избирательного округа N по выборам депутата Госу- дарственной Думы составляет население, безразлично относящееся к выборам (так называемое «болото»), а наименее значительную (4,1%) - электорат демократической ориентации.

Математический анализ Т.

К примеру, параметры согласованности парных оценок представленной выше матрицы имеют значение 0,054.

Это весьма приемлемое значение для эксперта, проводившего анализ, поскольку уровень несогласованности не должен превышать планку 0,1.

Построение доминантных иерархий определяющим образом зависит от теоретических предположений и установок, которые разделяет эксперт. Необходимо понимать, что применение МАИ является наукой в той же степени, что и искусством. Говоря иначе, многое зависит от социологического воображения и креативности эксперта, который получает в руки мощный инструмент для интерпретации как «твердых», так и «мягких» данных.

Создание модели связано с выбором одного из двух общих типов доминантных иерархий: 1) иерархия прямого вывода, которая «проецирует» существующее состояние проблемы на наиболее вероятное будущее или 2) иерархия обратного вывода, которая определяет политику действий для достижения желаемого будущего (например, в тех случа ях, когда становится ясным неблагоприятное развитие ситуации).

При построении моделей политических процессов уровни иерархии могут быть представлены в самой общей форме следующим образом (на практике количество уровней и их спецификации могут быть самыми различными): 1.

Баланс политического процесса. 2.

Поля политического процесса. 3.

Основные силы политического процесса. 4.

Организованные акторы политического процесса. 5.

Цели акторов. 6.

Стратегии акторов. 7.

Ресурсы акторов. 8.

Контрастные сценарии развития политической ситуации.

Уровни иерархии обратного вывода могут быть следующими: 1.

Предварительные сценарии. 2.

Основные приоритеты. 3.

Организованные акторы и их коалиции. 4.

Цели акторов. 5.

Стратегии акторов. 6.

Ресурсы акторов. 7.

Отдельные стратегии, воздействующие на сценарии.

Здесь вопрос не в том, какой из контрастных сценариев имеет относительно больше шансов на реализацию, а что необходимо сделать, чтобы таковым оказался «нужный сценарий». Как правило, в процессе стратегического планирования применяются оба типа иерархий.

Т. Саати и К. Кернс дают следующее краткое описание «механики» проведения прямого и обратного процессов: «После идентификации общего назначения задачи планирования составляется иерархия прямого процесса. Устанавливается единственный элемент, или фокус, который размеща ется в вершине иерархии, во второй уровень иерархии следует включать различные экономические, политические и социальные силы, которые влияют на исход. Третий уровень состоит из акторов, которые манипулируют этими силами (иногда можно включать акторов во второй уровень, не упоминая силы). В четвертый уровень включаются цели каждого актора. Пятый (часто не обязательный) уровень иерархии содержит политики, которым следует каждый актор для достижения своих целей. Важен шестой уровень. В него включены возможные сценарии, или исходы, за которые борется каждый актор, как за результат реализации своих целей (и применяет при этом свои политики). Последний уровень иерархии - обобщенный исход, который представляет собой результат реализации всех этих сценариев. В конце концов, может существовать только одно возможное состояние, которое будет комбинацией попыток различных людей сформировать его так, чтобы удовлетворить свои интересы. Обобщенный сценарий называют также логическим исходом.

Из-за многих и часто противоречивых интересов, которые срастаются в этом сценарии, в результате может получиться ослабленный вариант того, что каждый из акторов хочет видеть в качестве исхода. В результате один или несколько акторов могут начать работать над изменением некоторых из своих политик, чтобы попытаться осуществить новый исход, который ближе к тому, что они хотят получить.

Это означает по существу переход к обратному процессу. В этом процессе каждый актор определяет для своего второго уровня один или несколько желаемых сценариев, которые он хочет реализовать, и определяет приоритеты этих сценариев с точки зрения их воздействия на его вариант обобщенного желаемого будущего. Третий уровень включает перечень проблем и ситуаций, которые могут воспрепятствовать реализации сценариев; четвертый - акторов (независимо от того, упомянуты они или нет при прямом процессе), которые могут повлиять на решение проблем; пятый - цели этих акторов. Шестой уровень может включать их политики (этого уровня может и не быть); седьмой - политики (или изменения в целях) отдельного актора, которые, в свою очередь, если следовать им, могут воздействовать на реализацию желаемых будущих состояний.

После определения приоритетов этих политик (или целей) в обратном процессе на повторной итерации прямого процесса применяются только самые важные из них. Они используются вместе с политиками предыдущей итерации прямого процесса, принадлежащими как раз тем акторам, которые хотят изменений. Приоритеты на повторном прямом процессе пересматриваются только с уровня целей, или если есть уровень политик, то с этого более низкого уровня. Затем сравниваются приоритеты обобщенного исхода повторного прямого процесса с приоритетами желаемых будущих состояний первого обратного процесса, чтобы увидеть, приближается ли логическое будущее к желаемому. Если этого не происходит, то проводится вторая итерация обратного процесса. На этой итерации изменяются приоритеты желаемых будущих состояний и/или проверяются новые политики. Те элементы, которые опять получили большой приоритет, используются на третьей итерации прямого процесса. Приоритеты сценария вычисляются и сравниваются с приоритетами, которые получены на второй итерации обратного процесса. Процедура повторяется до тех пор, пока полностью не будут исчерпаны возможности поиска путей увеличения вероятности осуществления логического исхода»47.

Одним из наиболее успешных и продуктивных способов структурировать и решить подобные задачи является применение специализированных компьютерных программных систем, реализующих «идеологию» МАИ, например, пакет Expert Choice производства фирмы Decision Support Software, или авторский пакет Strategic Vision. Однако перед нами лишь «оболочки» экспертных программ и не более того.

Сколь совершенными они не были, решающая роль принадлежит концептуальной интерпретации исследуемых процессов.

Это неоспоримо, поскольку начинать компьютерное моделирование по необходимости придется с идентификации проблемы, а сделать это без соответствующей теоретической подготовки в конкретной предметной области крайне проблематично. Весь процесс должен пройти несколько следующих стадий: •

идентификация проблемы исследования; •

формулирование и отбор альтернатив (устранение неосуществимых или нерелевантных альтернатив); •

построение опытной модели; •

проведение экспертных оценок; •

синтезирование оценок (нахождение локальных и глобальных приоритетов); •

формулирование стратегических решений; •

документирование отчетов.

Пытаясь обнаружить решающие влияния, исследователь может попытаться «управлять» иерархической моделью с помощью математических средств, что помогает ему найти верные решения поставленных проблем. Компьютерное программное обеспечение, основанное на методологии МАИ, предлагает ему систематическую среду, в которой можно сконструировать иерархию, связать ее элементы в относительно замкнутую систему, осуществить оценку влияния каждого из них, синтезировать связи и получить приоритеты, указывающие на вероятные исходы. Методология МАИ дает исследователю возможность связать «материальные» факторы (например, финансы избирательной кампании) и «неосязаемые» факторы (например, привлекательность личности кандидата) с целью установить их воздействие на предполагаемые исходы.