Виборчі системи у цифрову епоху: базові проблеми та нові можливості. Частина ІІ. Побудова шкал і підходи до визначення інтегрального рейтингу
Анотація
У частині І з теоретичних позицій розглянуто причини необхідності реформування виборчого процесу в Україні. Сформульовано мету та задачі дослідження. Проаналізовано класичні математичні моделі виборчих технологій, обрані для порівняння, із сучасними підходами.
Частина ІІ містить аналіз принципів вибору методик вимірювання результатів схвального голосування. Розглянуто питання визначення вербально-числової шкали, оцінювання узгодженості індивідуальних рішень, що приймаються виборцями, та застосування статистичних критеріїв для отримання консолідованого результату.
У частині ІІІ розглянуто моделі, обрані для розрахунків підсумкового виборчого рейтингу. Наведено математичні алгоритми багатокритеріального вибору на основі кваліметричного підходу та парних порівнянь за чотирьома варіантами шкал. Описано протоколи визначення консенсусних альтернатив з використанням методу Topsis, медіани Кемені – Янга, евристичної процедури Шульце та нечітко-множинного підходу.
Остання, IV частина містить результати апробації обраних протоколів системи схвального голосування для моделі виборів з 4 кандидатів за 7 питаннями виборчого бюлетеня. Наведено алгоритм і результати генерації за методом Монте-Карло масивів вихідних даних розміром 10000 записів, які мають рівномірний та нормальний розподіли з трьома варіантами параметру зміщення. Для виявлення чутливості досліджуваних протоколів до порушень транзитивності профілів індивідуальних переваг здійснено трансформацію первинних масивів даних шляхом заміни нетранзитивних профілів на еквівалентну кількість транзитивних без надання переваги будь-якій альтернативі.
На основі оцінки кореляції підсумкових рейтингів, їх чутливості до типу розподілу і до порушень транзитивності індивідуальних суджень зроблено висновок про доцільність використання медіани Кемені для визначення підсумків голосування. Застосування запропонованого методу трансформації первинних даних також уможливлює використання протоколів Кондорсе, Доджсона, Сааті та Шульце.
Результати дослідження свідчать про існування принципової можливості переходу до нової цифрової парадигмі виборчого процесу, основаної на схвальному принципі голосування.
Завантаження
Посилання
Litvak B. G. (1982). Ekspertnaya informatsiya: Metody polucheniya i analiza [Expert information: methods of obtaining and analysis]. Moscow: Radio i svyaz [in Russian].
Mueller D. (2007). Obshchestvennyy vybor III [Public Choice III]. Trans. from English. Moscow: National Research University Higher School of Economics, Institute “Economic School” [in Russian].
Litvak B. G. (1977). O vybore deleniy shkaly [Selection of the scale graduations]. Statisticheskiye metody analiza ekspertnykh otsenok. Uchenyye zapiski po statistike – Statistical methods for analysis of expert opinions. Scholarly notes on statistics, 29, 228–234 [in Russian].
Orlov A. I. (2010). Organizatsionno-ekonomicheskoye modelirovaniye: teoriya prinyatiya resheniy [Organizational and economic modelling: the theory of decision-making]. Moscow: KNORUS [in Russian].
Poleshchuk A. N. (2002). Metody predstavleniya ekspertnoy informatsii v vide sovokupnosti term-mnozhestv polnykh ortogonal'nykh semanticheskikh prostranstv [Methods for expert data presentation in form of term-sets of the full orthogonal semantic spaces]. Lesnoy vestnik – Forestry bulletin, 5, 198–216 [in Russian].
Orlov А. I. (1978). Prikladnaya teoriya izmereniy [The applied theory of measurements]. Prikladnoy mnogomernyy statisticheskiy analiz. Uchenyye zapiski po statistike – Applied multidimensional statistical analysis. Scholarly notes on statistics, 33, 68–138 [in Russian].
Novikov N.Yu. (2009). Teoriya shkal. Printsipy postroyeniya etalonnykh protsedur izmereniya, kodirovaniya i upravleniya [Theory of scales. Principles of constructing benchmark procedures for measurement, coding and control]. Moscow: Fizmatlit [in Russian].
Dubina I. M. (2006). Matematicheskiye osnovy empirichnikh sotsialno-ekonomicheskikh issledovaniy [Mathematical foundations of empirical socio-economic studies]. Barnaul: Altai University [in Russian].
Gusev A. N., & Utochkin I. S. (2011). Psikhologicheskiye izmereniya: Teoriya. Metody: obshchepsikhologicheskiy praktikum [Psychological measurements: Theory. Methods: practical course on general psychology]. Moscow: Aspekt Press [in Russian].
Akhremenko A. S. (2008). Kolichestvennyy analiz rezultatov vyborov: sovre¬mennyye metody i problemy [Quantitative analysis of election results]. Moscow: Moscow State University [in Russian].
Yaremchuk N. A., & Sikoz A. N. (2010). Pobudova linhvistychnykh shkal pry ekspertnomu otsiniuvanni vlastyvostei skladnykh obiektiv [Construction of linguistic scales at expert evaluations of complex objects properties]. Systemy obrobky informatsii – Information Processing Systems, 5(86), 153–157 [in Ukrainian].
Totsenko V. G. (2002). Metody ta systemy pidtrymky pryiniattia rishen. Alhorytmychnyi aspekt [Methods and systems for decision-making]. Kyiv: Naukova dumka [in Ukrainian].
Domrachev V. G., Poleshchuk A. N., Komarov Ye. G., & Artemiyev I. I. (2008). Ob opredelenii reytingovykh otsenok kompetentsii [Ranking the assessments of competence]. Lesnoy vestnik – Forestry bulletin, 4, 164–168 [in Russian].
Glotov V. A., & Paveliyeva V. V. (1984). Vektornaya stratifikatsiya [Vector stratification]. Moscow: Nauka [in Russian].
(2007). Gosudarstvennaya sistema obespecheniya yedinstva izmereniy. Primeneniye “Shkaly izmereniy. Terminy i opredeleniya”: RMG 83-2007 [The state system for standardization of measurements. Applications of “Measurement scale. Terms and definitions”: RMG 83-2007]. Moscow: Publishing house of standards [in Russian].
Redioha A. Yu., & Yaremchuk N. A. (2011). Aryfmetyzatsiia ordynalnykh shkal vymiriuvannia yakosti prohramnykh zasobiv [Arithmetizing the ordinary scales for quality measurements of software]. Informatsiini systemy, mekhanika ta keruvannia: naukovo-tekhnichnyi zbirnyk – Information systems, mechanics and control, 7, 5–15 [in Ukrainian].
Yaremchuk N. A., Redioga A. Yu., & Sikoz A. N. (2012). Osoblyvosti aryfmetyzatsii dyskretnykh verbalnykh shkal [The characteristics of arithmetization of discrete verbal scales]. Mekhanika hiroskopichnykh system – Mechanics of gyroscopic systems, 25, 61–67 [in Ukrainian].
Spesivtsev A. V. (2019). Formalizatsiya i ispolzovaniye yavnykh i neyavnykh ekspertnykh znaniy dlya otsenivaniya sostoyaniya slozhnykh obiektov. Doctoral thesis [Formalization and applications of explicit and tacit expert knowledge in evaluating the state of complex objects]. Saint-Petersburg. Retrieved from http://www.spiiras.nw.ru/dissovet/wpcontent/uploads/2019/04/dissertacija-spesivcevav-final.pdf [in Russian].
Yaremchuk N. A., & Goda A. Yu. (2016). Otsenivaniye neopredelennosti ordinalnogo izmereniya [Evaluation of ordinary measurement uncertainty]. Systemy obrobky informatsii – Information Processing Systems, 6(143), 194–196 [in Russian].
Tolstova Yu. N. (2007). Izmereniye v sotsiologii [Measurement in sociology]. Moscow: KDU [in Russian].
Harrington E. C. (1965). The Desirability Function. Industrial Quality Control, April, 494–498.
B. Govaerts, C. Le Bailly de Tilleghem. Distribution of Desirability Index in Multicriteria Optimization Using Desirability Functions Based on the Cumulative Distribution Function of the Standard Norma. Retrieved from https://sites.uclouvain.be/IAP-Stat-Phase-V-VI/ISBApub/dp2005/dp0531.pdf
Derringer G. C., & Suich R. (1980) Simultaneous Optimization of Several Response Variables. J. Qual. Tech, 12(4), 214–219. Retrieved from https://doi.org/10.1080/00224065.1980.11980968.
Kendall M. G., & Smith B. (1939). The Problem of m Rankings. The Annals of Mathematical Statistics, September, 10(3), 275–287.
Romashkina G. F., & Tatarova G. (2005). Koeffitsiyent konkordatsii v analize sotsiologicheskikh dannykh [The concordance factor in analyses of sociological data]. Sotsiologiya: 4M – Sociology: 4M, 20, 131–158 [in Russian].
Fishburn P. C. (1972). Izmereniye otnositelnykh tsennostey [Measurement of relative values]. In: Statisticheskoye izmereniye kachestvennykh kharakteristik [Statistical measurement of qualitative properties]. Trans. from English. Moscow: Statistika, pp. 34–94 [in Russian].
Rua B. (1976). Klassifikatsiya i vybor pri nalichii neskolkikh kriteriyev (metod ELEKTRA) [Classification and choice on availability of several criteria (method ELEKTRA)]. Voprosy analiza i protsedury prinyatiya resheniy – Problems of analysis and procedure of decision-making. Moscow: Mir, pp. 80–107 [in Russian].
Gudkov P. A. (2008). Metody sravnitelnogo analiza [Methods of comparative analysis]. Penza: Penza State University [in Russian].
Somov V. L., & Tolmachev M. P. (2017). Metody opredeleniya koeffitsiyentov vesomosti dinamicheskikh integralnykh pokazateley [Methods of determining he weigh coefficients of the dynamic integrated indicators]. Voprosy statistiki – Problems of statistics, 6, 74–79 [in Russian].
Olenko A., & Tsyganok V. (2016). Double Entropy Inter-Rater Agreement Indices. Applied Psychological Measurement, 40(1), 37–55.
Переглядів анотації: 294 Завантажень PDF: 270
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
