Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Это еще один полезный пример конструктивного разностороннего подхода к измерению. Наверное, нашлись бы возражения против самой идеи оценивать результаты деятельности преподавателей на основании того, что новый метод принесет с собой новые ошибки и не решит проблему исключений. Не менее вероятно и то, что на самом деле критиков данного подхода беспокоит вероятность оказаться на последнем месте в случае использования подобного подхода. Но доктор Рам знает, что при всех своих недостатках новый метод измерения все же лучше того, что делалось до сих пор. Ведь неопределенность снижается, а значит, то, что он делает, — это измерение. Сегодня доктор Рам в соответствии с таксономией Стивенса (см. главу 3) может, по крайней мере, с определенной уверенностью сказать, что преподаватель А работает лучше преподавателя В. А если учесть, что эти оценки используются для принятия решений о продвижении по службе или повышении зарплаты, то большего и не требуется.

Моя единственная претензия к этому подходу — возможность (и это было бы нетрудно) использовать более аналитический метод расчета и тем самым усовершенствовать процедуру оценки. Доктор Рам не решил ни одну из обсуждавшихся нами проблем когнитивного искажения; он только устранил потенциальный информационный «шум» и погрешность, связанную с анализом разнородной информации о преподавателях. Вот почему я считаю, что систематизация данных — всего лишь необходимое условие применения других способов решения этих проблем.

Существует еще один метод, не самый теоретически обоснованный и даже не самый эффективный, но простой. Когда приходится формулировать суждения по аналогичным вопросам, рассчитывают взвешенные значения. Если сравнивают «деловые возможности», например варианты инвестиций в недвижимость, то можно определить несколько наиболее важных для вас факторов, оценить эти факторы для каждого варианта в баллах и объединить полученные результаты в некую агрегированную величину. Для инвестиций в недвижимость такими критериями могут быть желательное местоположение, затраты, возможный рост спроса на этот вид недвижимости, наличие залогов и т. д. Затем следует «взвесить» каждый фактор путем умножения его баллов на определенный весовой коэффициент и суммировать все результаты, чтобы получить общее значение.

Одно время я категорически отрицал ценность метода взвешенных коэффициентов, уподобляя его астрологии. Однако последующие исследования убедили меня, что он все-таки имеет определенные преимущества. К сожалению, методы, обладающие, на первый взгляд, некими преимуществами, не относятся к тем, которые обычно выбирают компании.

По мнению исследователя в области науки о принятии решений и автора ряда работ Джея Эдварда Руссо, эффективность метода взвешенных коэффициентов «зависит от того, что вы делаете. Людям обычно нужно зайти слишком далеко в своих усилиях, чтобы понять: и простые методы дают хорошие результаты». На самом деле, даже расчет простейших взвешенных коэффициентов, похоже, облегчает процесс принятия решений. В 1979 г. Робин Доуз из Мичиганского университета опубликовал статью под названием «Robust Beauty of Improper Linear Models» («Строгая красота неправильных линейных моделей») [42] Robyn M. Dawes. The Robust Beauty of Improper Linear Models in Decision Making // American Psychologist, 1979, 34, p. 571–582. , в которой писал: «Весовые параметры в этих моделях нередко не имеют значения. Главное — знать, что измерить, а затем сложить».

Здесь необходимо сделать два уточнения. Во-первых, опыт доктора Рама в области оценки эффективности преподавателей вполне согласуется с тем, что говорят Руссо и Доуз. Ранее использовавшиеся в университете методы давали такую погрешность, что одна только систематизация исходных данных уже способствовала улучшению измерений. Кроме того, когда Доуз говорит о коэффициенте, он на самом деле говорит о нормированном z-показателе, а не о балле какой-то условной шкалы. Он берет значения одного параметра для всех оцениваемых вариантов и строит их нормированное распределение так, что его среднее значение равно нулю, а каждая величина преобразовывается в ряд средних квадратичных отклонений от среднего в ту или иную сторону (например, — 1,7, +0,5 и т. д.). Доуз может, например, взять из матрицы доктора Рама число публикаций преподавателя и проделать с этими данными следующие процедуры:

1. Всем значениям столбцов в матрице оцениваемых альтернатив присвоить баллы по какой-либо порядковой или количественной (метрической) шкале. Заметьте, что предпочтительнее использовать количественные шкалы с вещественными единицами измерения (например, доллары, месяцы).