Виборчі системи у цифрову епоху: базові проблеми та нові можливості. Частина ІІІ. Методи багатокритеріальних підходів для виборчих технологій
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
1. 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].
Khamkhanova D. N. (2006). Teoreticheskie osnovyi obespecheniya edinstva ekspertnyih izmereniy [Theoretical foundations of the integrity of expert measurements]. Ulan-Ude: East Siberian University of Technologies and Management [in Russian].
Yaremchuk N. A., & Hoda O. Yu. (2015). Metod otsiniuvannia kompleksnoho pokaznyka yakosti za verbalnymy odynychnymy pokaznykamy yakosti z urakhuvanniam vahovykh koefitsiientiv [A method for assessment of a complex quality indicator by verbal single quality indicators based on weight coefficients]. Informatsiini systemy, mekhanika ta keruvannia – Information Systems, Mechanics and Control, 12, 5–11 [in Ukrainian].
Yager R. R. (1988). On ordered weighted averaging aggregation in multicriteria decision making. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 18, 183–190.
Shylin A. I., & Koptelova I.A. (2012). Teoriya prinyatiya resheniy v proektirovanii informatsionno-izmeritelnoy tehniki [The decision-making theory in designing information and measurement devices]. Volgograd: Volga State University [in Russian].
Fishburn P. C. (1978). Teoriya poleznosti dlya prinyatiya resheniy [Utility Theory for Decision Making]. Trans. from English. Moscow: Nauka [in Russian].
Postnikov V. M., & Spiridonov S. B. (2015). Vyibor vesovyih koeffitsientov lokalnyih kriteriev na osnove arifmeticheskoy progressii [Choosing weight coefficients of local criteria on the basis of arithmetic progression]. Nauka i obrazovaniye – Science and Education, 9, 237–249 [in Russian].
Postnikov V. M., & Spiridonov S. B. (2015). Metodyi vyibora vesovyih koeffitsientov lokalnyih kriteriev [Methods of choosing weight coefficients of local criteria]. Nauka i obrazovaniye – Science and Education, 6, 267–287 [in Russian].
Nekrestianova U. N. (2015). Printsip naimenshego deystviya kak instrument vyichisleniya optimalnyih znacheniy vesovyih koeffitsientov [The principle of least action as a tool for calculating optimal values of weight]. Mezhdunarodnyiy nauchnyiy institut EDUCATIO” – International Scientific Institute “EDUCATIO”, 4(11), part 1, 70–73 [in Russian].
(1972). Statisticheskoe izmerenie kachestvennyih harakteristik [Guidelines for measuring statistical quality]. Trans. from English. Moscow: Statistika [in Russian.
Saaty T. L. (2009). Prinyatie resheniy pri zavisimostyah i obratnyih svyazyah: Analiticheskie seti [Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytical Network Process]. Trans. from English. 2nd ed. Moscow: Book house “LIBROKOM” [in Russian].
Belton V., & Gear T. (1983). On a Shortcoming of Saaty’s Method of Analytical Hierarchies. Omega, vol. 11, issue 3, 228–230.
Kushurbaeva V. T., Sushkov Yu. A., & Tamazyan H. S. (2011). Shkalyi i sposobyi polucheniya otnositelnyih prioritetov v metode analiza ierarhiy [Scales and ways for deriving relative priorities in the method of analysis of hierarchies]. Vestnik SPbGU. Seriya “Matematika, mekhanika, astronomiya” – Bulletin of Saint-Petersburg State University. Series “Mathematics, Mechanics, Astronomy”, 4, 52–60 [in Russian].
Khudoley D. M. (2017). Paradoksyi Kondorse i ih reshenie [The Condorcet Paradoxes and Their Solution]. Vestnik Permskogo universiteta. Yuridicheskiey nauki – Bulletin of Perm University. Legal Sciences, 37, 288–302 [in Russian].
Voloshyn O. F., & Mashchenko S. F. (2010). Modeli ta metody pryinyattia rishen [Models and methods of decision-making]. 2nd ed., revised and suppl. Kyiv: Printing and publishing center “Kyivskyi universytet” [in Ukrainian].
Totsenko V. H. (2002). Metody ta systemy pidtrymky pryinyattia rishen. Alhorytmichnyi aspect [Methods and systems for decision-making support]. Kyiv: Naukova dumka [in Ukrainian].
Chernorutskiy I. H. (2005). Metodyi prinyatiya resheniy [Methods of decision-making]. Saint-Petersburg: BKHV-Petersburg [in Russian].
Zgurovskiy M. Z., Pavlov A. A., & Shtankevich A. S. (2010). Modifitsirovannyiy metod analiza ierarhiy. Systemni doslidzhennia ta informatsiini tekhnolohii – System Studies and Information Technologies, 1, 7–25 [in Russian].
Pankratova N. D., & Nedashkivska N. I. (2010). Modeli i metody analizu iierarkhii: Teoria. Zastosuvannia [Models and methods for analysis of hierarchies: Theory. Applications]. Kyiv: Information and computing center “Politekhnika” [in Ukrainian].
Pavlov O. A., Lishchuk K. I. et al. (2010). Modyfikovanyi metod analizu iierarkhii (versiia 1,2) [A modified method for analysis of hierarchy (version 1,2)]. Visnyk NTUU “KPI”. Informatyka, upravlinnia ta obchysliuvalna tekhnika – Bulleting of National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”. Informatics, Management and Computing Devices, 50, 43–54 [in Ukrainian].
Mironova N. A. (2011). Integratsiya modifikatsiy metoda analiza ierarhii dlya sistem podderzhki prinyatiya gruppovyih resheniy [Integration modifications of the analytical hierarchy process for group decision making support systems]. Radioelektronika, informatyka, upravlinnya – Radio Electronics, Computer Science, Control, 2, 47–54 [in Russian].
Fedulov Ya. A. (2015). Metodyi i programmnyie sredstva podderzhki vyibora resheniy na osnove pryamogo i obratnogo nechetkogo otsenivaniya [Methods and software tools to support the choice of decisions on the basis of direct and reverse fussy evaluation]. Smolensk. Retrieved from https://www.dissercat.com/content/metody-i-programmnye-sredstva-podderzhki-vybora-reshenii-na-osnove-pryamogo-i-obratnogo-nech [in Russian].
Kadenko S. V., & Tsyhanok V. V. (2017). Vyznachennia vidnosnoi kompetentnosti ekspertiv pid chas ahrehatsii parnykh porivnian [Determining the relative competency of experts in time of aggregating paired comparisons]. Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh – Registration, Storage and Processing of Data, vol. 19, issue 2, 69–83 [ in Ukrainian].
Nedashkivska N. I. (2018). Metodolohiia ta instrumentarii pidtrymky pryiniattia rishen na osnovi iie-rarkhichnykh ta merezhevykh modelei [Methodology and tools for decision-making support on the basis of hierarchical and network models]. Doctor thesis. Retrieved from https://scholar.google.com.ua/citations?User=s625ZEAAAAAJ& hl = ru [in Russian].
Hwang C. L., & Yoon K. (1981). Multiple Attribute Decision Making – Methods and Applications. A State of Art Surwey, Berlin, Heidelberg, NY: Springer Ver-lag.
Chang D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. Eur. J. Oper. Res., 95, issue 3, 649–655.
Pankratova N. D., & Nedashkovskaya N. I. (2014). Gibridnyiy metod mnogokriterialnogo otsenivaniya alternativ prinyatiya resheniy [The hybrid method for multi-criterial assessment of decision-making alternatives]. Kibernetika i sistemnyi analiz – Cybernetics and System Analysis, vol. 50, issue 5, 58–70 [in Russian].
Sinttskyi M. Ye. (2016). Khmarni tekhnolohii u finansovo-statystychnykh rozrakhunkakh [Cloud technologies in financial-statistical computations]. Kyiv: Information and Analytical Agency [in Ukrainian].
Kemeni J., Snell J. (1972). Kiberneticheskoe modelirovanie. Nekotoryie prilozheniya [Cybernetic Modelling. Some Applications]. Trans. from English. Moscow: Sovetskoye radio [in Russian].
Schulze method (Wiki). URL: https://uk.wikipedia.org/w/index.php? title = Metod_Shulʹtse & oldid = 25981562 [in Ukrainian].
Schwarz set (Wiki). URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartz_set
Tushavin V. A. Mediana Kemeni [Kemeni Median]. Retrieved from https://github.com/Tushavin/ RANKING / blob / master / article.md [in Russian].
Tushavin V. A. (2015). Ranzhirovanie pokazateley kachestva s ispolzovaniem metodov Kemeni – Yanga i Shultse [Ranking of quality indicators by methods of Schulze and Kemeni – Yang]. Ekonomika i menedzhment sistem upravleniya – Economics and Management of Control Systems, 4.4(18), 497–503.
Poleshchuk O. M. (2003). Postroenie integralnyih modeley v ramkah nechetkoy ekspertnoy informatsii [Constructing integral models with fussy expert information]. Lesnoy vestnik – Forestry bulletin, 5, 155–159 [in Russian].
Poleshchuk O. M. (2002). Metody predstavleniya ekspertnoy informatsii v vide sovokupnosti term-mnozhestv polnykh ortogonalnykh 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]
Piegat A. (2015). Nechetkoe modelirovanie i upravlenie [Fuzzy Modelling and Control]. Trans. from English. 3rd ed. Moscow: BINOM. Laboratory of knowledge [in Russian].
Poleshchuk O. M. (2003). Metodyi predvaritelnoy obrabotki nechetkoy ekspertnoy informatsii na etape ee formalizatsii [Methods of preliminary processing of fuzzy expert information at the phase of its formalization]. Lesnoy vestnik – Forestry bulletin, 5, 160–167 [in Russian].
Poleshchuk O. M., & Poleshchuk I. A. (2003). Nechetkaya klasterizatsiya elementov mnozhestva polnyih ortogonalnyih semanticheskih prostranstv [Fussy clustering of the elements in a set of full orthogonal semantic spaces]. Lesnoy vestnik – Forestry bulletin, 1, 117–127 [in Russian].
Переглядів анотації: 342 Завантажень PDF: 319
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
