Джонс Морган - Решение проблем по методикам спецслужб. 14 мощных инструментов

1. Спровоцирует ли ваше решение массовые демонстрации и нарушение привычного режима работы университетского кампуса (0,2)?

Три возможных последствия: никаких демонстраций и нарушений; мирные демонстрации; демонстрации с применением силы. Вероятность этих вариантов при отмене существующего кодекса соответственно 0,1; 0,7 и 0,2. Вероятность их наступления при сохранении кодекса 0,8; 0,2 и 0 соответственно.

2. Как отреагирует на ваше решение законодательный орган штата, то есть как это скажется на финансировании (за счет которого обеспечивается две трети ежегодного бюджета колледжа) (0,5)?

Три варианта последствий: снижение финансирования, сохранение прежнего финансирования, увеличение финансирования. Вероятность наступления каждого из этих типов последствий при отмене кодекса составляет 0,1; 0,6 и 0,3 соответственно. При сохранении кодекса вероятность составит 0,3; 0,5 и 0,2 соответственно.

3. Как принятое решение повлияет на количество поступающих в колледж (0,3)?

Три возможных типа последствий: снижение количества поступающих, то же количество, рост количества поступающих. Если кодекс будет отменен, вероятность наступления последствий оценивается как 0,1; 0,3 и 0,6. При сохранении кодекса вероятность наступления последствий оценивается как 0,3; 0,5 и 0,2 соответственно.

С помощью анализа полезности для множественных классов последствий проанализируйте проблему и определите наиболее предпочтительный вариант. Присвойте полезность по собственному усмотрению.

Я подошел к анализу проблемы следующим образом. На шаге 1 определил три класса последствий (беспорядки на кампусе, государственное финансирование, количество абитуриентов) и присвоил им следующие веса: 0,2, 0,5 и 0,3. На шаге 2 построил одинаковые матрицы для каждого из классов последствий (табл. 16.16). Каждую матрицу я буду анализировать с точки зрения президента колледжа; в каждой я записал два варианта. Затем я выполнил шаги 3–6 для каждой матрицы (табл. 16.17); присвоил полезности и вероятности, подсчитал ожидаемые величины, внес суммы в соответствующие ячейки колонки «Итого ожидаемая полезность». Шаги 7–11: построил объединенную матрицу (табл. 16.18), заполнил ее совокупными ожидаемыми величинами из трех матриц, построенных для трех классов возможных последствий, умножил эти величины на соответствующий вес класса, записал результат в колонке «Итого взвешенная ожидаемая полезность». Из сформированного рейтинга очевидно, что гораздо более предпочтительна отмена кодекса. На шаге 14 я оценил результат и решил, что его можно считать вполне осмысленным.

Таблица 16.16

Таблица 16.17

Таблица 16.18

Вы работаете в производственной компании на должности менеджера среднего звена, и вам только что предложили руководящую позицию в Сан-Франциско, предполагающую серьезный рост зарплаты и дополнительные бонусы. Проблема в том, что сейчас вы живете в небольшом городке в штате Индиана и каждый день ездите на работу в Индианаполис. Переезд в Сан-Франциско потребует серьезных изменений в жизни вашей семьи. Ваша жена – биолог, доктор наук, работает на полную ставку в патологоанатомической лаборатории всего в восьми километрах от дома. У вас двое детей, они учатся в девятом и десятом классах и активно участвуют в разнообразных школьных проектах. Они всю жизнь прожили в этом городе и даже в другой дом никогда не переезжали. Супруга согласна на переезд в Сан-Франциско, если вы этого хотите, хотя и понимает, что лишается возможности получить повышение в своей лаборатории. Вообще на протяжении всех 18 лет брака вы оба изо всех сил поддерживали друг друга в реализации профессиональных устремлений.

Вы считаете, что решение в отношении предложения зависит от трех факторов (трех классов последствий), относительный вес каждого из которых вы уже определили.