При повышенном приоритете влияния этого признака можж

но ввести дополнительную градацию: “частично соответствуюю

щий запросу”.

139

Аналогичным образом рассматриваются признаки негаа

тивного характера. Так, признак “Цена” целесообразно дифф

ференцировать по трем градациям:

1 — “бесплатный” — ИР передается потребителям бесс

платно;

2 — “низкой цены” — цена предлагаемого передающей стоо

роной ИР ниже уровня получаемого (ожидаемого) экономичесс

кого эффекта при использовании данного ресурса;

3 — “высокой цены” — цена предлагаемого передающей

стороной ИР соответствует или выше уровня получаемого (ожии

даемого) экономического эффекта при использовании данного

ресурса.

Признак “Ущерб” возможно дифференцировать по четыы

рем градациям:

1 — не вызывающий ущерба — использование ИР не прии

водит к какомуулибо ущербу;

2 — вызывающий возможно незначительный ущерб — исс

пользование ИР может привести к незначительному локальноо

му ущербу;

3 — вызывающий возможно значимый ущерб — испольь

зование ИР может привести к значительному локальному

ущербу;

4 — вызывающий возможно весьма значительный ущерб —

использование ИР может привести к весьма значительному глоо

бальному ущербу.

Представленная классификация позволяет характеризоо

вать ИР на качественном уровне, например, следующим обраа

зом: полученный ИР крайне полезный, важный, крайне актуу

альный, своевременен, соответствует запросу, имеет низкую

цену и не вызывает ущерба. Естественно, что подобная оценка

не может быть объективной и не может быть использована в

процедурах более точного анализа и вывода. Для последних нее

обходима формализация решаемой задачи и переход к количее

ственным мерам оценки.

Третий этап. Определяются количественные значения кажж

дого уровня шкалы градационного разбиения отдельных прии

140

знаков качества. При этом значения 1 уровня шкал (первых

номеров) для всех признаков принимаются равными нулю:

P+i (1) = P⴬j (1) = 0, при i = 1,2,…n; j = 1,2,…m. (6.4) Затем вычисляется ранг (r) каждого признака (в проценн

тах), который определяется с учетом коэффициентов весомосс

ти каждого признака в своем классе (позитивного и негативного

характера) и коэффициентов нормирования признаков, опрее

деленных в каждом классе признаков.

Коэффициенты весомости для iiго признака позитивного

характера (k+i) и для jjго признака негативного характера (k⴬j), определяющие степень приоритетности каждого признака в

своем классе, устанавливаются экспертным путем, причем они

не должны быть равными нулю: k ≠ 0.

Коэффициенты нормирования для признаков позитивного

характера (N+) и для признаков негативного характера (N⴬) расс

считываются следующим образом:

; (6.5)

; (6.6)

На этом основании определяются ранги каждого признака

внутри класса:

r+i = entier { k+i · N+}; (6.7)

r⴬j = entier { k⴬j · N⴬}. (6.8)

Сумма рангов всех признаков в каждой группе приравнии

вается к 100:

; (6.9)

. (6.10)

141

В том случае если указанное равенство в какоммлибо класс

се признаков не соблюдаются, то производится корректировв

ка наибольшего ранга из данного класса и установка его значее

ния таким образом, чтобы достичь заданного равенства.

Для отдельных признаков в каждом классе рассчитывается

значение уровня градации (шаг градации) следующим образом: hi = entier { r+i / (q+i – 1) }; (6.11)

hj = entier { r⴬j / (q⴬j – 1) }, (6.12)

где q+i, q⴬j — количество уровней градации соответственно iiго

признака позитивного характера и jjго признака негативного

характера.

Определив шаг градации для шкалы разбиения признака,

можно рассчитать количественные значения каждого уровня

градации отдельных признаков P+i (s) и P⴬j (s):

P+i (s = q+i) = r+i; (6.13)

P+i (s) = (s – 1) · hi при s = 1, 2, … (q+i – 1); (6.14) или

P+i (s) = (s – 1) · entier { entier {100 · k+i } (q+i – 1)}, (6.15) P⴬j (s = q⴬j ) = r⴬j; (6.16)

P⴬j (s) = (s – 1) · hj при s = 1, 2, … (q⴬j – 1), (6.17) или

P⴬j (s) = (s – 1) · entier { entier {100 · k⴬j } (q⴬j – 1)}. (6.18) Четвертый этап. На основании выбранных для анализа

признаков и полученных значений градаций по каждому прии

знаку составляется лист экспертной оценки эффективности исс

пользования ИР, пример которого представлен на рис. 6.1. На

основе предлагаемой анкеты производится экспертиза исслее

дуемых ИР.

142

Рис. 6.1. Примерный лист экспертной оценки качества и эффективв

ности использования информационного ресурса

143

Оценка, проведенная по предлагаемой методике потребитее

лем ИР, позволяет ему самостоятельно делать выводы о дальнейй

шем применении и использовании данного ресурса. В общем слуу

чае можно рекомендовать критериальное значение Э=0, ниже коо

торого применение ИР и дальнейшее его использование не имеет

смысла.

Необходимо отметить, что при хранении ИР в ряде случаев

его актуальность может понижаться, а следовательно, значее

ние обобщенной функции оценки согласно методике будет такк

же уменьшаться. При повторном же использовании ресурса знаа

чение обобщенной функции может увеличиваться за счет факк

тора уменьшения цены.

6.4. Пример формализованной оценки качества

информационных ресурсов и эффективности

их использования

На первом этапе определяется набор отдельных признаков

качества некоторого ИР (по классу позитивных признаков и отт

дельно по классу негативных признаков), которые принимаются

для последующей их оценки в процессе общей комплексной оценн

ки качества и эффективности использования этого ресурса.

В первом классе признаков (позитивных) приняты для оценн

ки следующие признаки c учетом их вышеприведенного градаа

ционного разбиения: полезность, важность, актуальность,

своевременность и соответствие запросу:

Во втором классе признаков (негативных) приняты два

признака c учетом их вышеприведенного градационного разз

биения: цена и ущерб:

На втором этапе для каждого признака устанавливаются

градационные шкалы, позволяющие оценить степень влияния

каждого признака на эффективность использования ИР.

Для первого класса признаков:

– Полезность (PП) — 4 градации (qП = 4);

– Важность (PВ) — 4 градации (qВ = 4);

144

– Актуальность (PА) — 4 градации (qА = 4);

– Своевременность (PТ) — 2 градации (qТ = 2);

– Соответствие запросу (PЗ) — 2 градации (qЗ = 2).

Для второго класса признаков:

– Цена (PЦ) — 3 градации (qЦ = 3);

– Возможность ущерба (PУ) — 4 градации (qУ = 4).

На третьем этапе определяются количественные значения

каждого уровня шкалы градационного разбиения отдельных

признаков качества с учетом назначенных коэффициентов вее

сомости каждого признака.

Предположим, что для каждого позитивного признака эксперр

тным путем установлены следующие коэффициенты весомости: – Полезность (PП) – kП = 3;

– Важность (PВ) – kВ = 2;

– Актуальность (PА) – kA = 3;

– Своевременность (PТ) – kТ = 1;

– Соответствие запросу (PЗ) – kЗ = 1.

Для каждого негативного признака экспертным путем усс

тановлены следующие коэффициенты весомости:

– Цена (PЦ) – kЦ = 4;

– Возможность ущерба (PУ) – kУ = 1.

Исходя из полученных данных по формулам (6.5) и (6.6) расс

считываются коэффициенты нормирования для каждого класс

са признаков:

N+ = 100 / 10 = 10,

N– = 100 / 5 = 20.

По формулам (6.7) и (6.8) определяются ранги для каждоо

го признака.

Для первого класса признаков: