Принятие решений в неопределенности стр.247

Так почему же люди не делают этого чаще? Я знаю четыре университета (университеты штатов Иллинойс, Нью-Йорк, Орегон, Калифорния, Санта-Барбара - может быть и больше), которые используют линейную модель при отборе претендентов, но даже они используют ее, как механизм начального отсева и заменитель клинического суждения при окончательном отборе для тех, чьи оценки выше критических. Статистическая формула Голдберга (1965) для диагностики неврозов и психозов на основе данных MMPI доказала свое превосходство над клиническими специалистами, пытающимися решить ту же задачу (никто, насколько известно мне или Голдбергу, не научил эксперта, который справлялся бы с этим лучше), и лишь однажды я прекратил использование формулы (в госпитале Управления ветеранов им. Энн Арбор (Ann Arbor Veteran Administration Hospital)), ввиду очевидных ошибок (интересная причина, обстоятельно обсуждавшаяся). В 1970 году я предложил, чтобы комитет нашего сообщества в У ниверситете штата Орегон распределил сокращения сообществ Фонда национальной науки и Акта о защите национального образования по отделам на основе квазилинейной точечной системы, базирующейся на точно определенных индексах, достоинствах отделения и его нуждах; мне сказали: "Вы не можете систематизировать человеческие суждения". И только через шесть месяцев после того, как наш комитет осознал политическую и этическую невозможность сокращения сообществ на основе интуитивных суждений, такая система была принята. И так далее.

В течение последних трех лет я писал и говорил о пользе (и, по-моему, этическом превосходстве) использования линейных моделей при принятии социально важных решений. Периодически у различных отдельных читателей и аудиторий возникало множество подобных возражений. Я хотел бы закончить эту статью списком этих возражений и ответами на них.

Возражения против использования линейных моделей.

Эти возражения можно разделить на три обширных категории: технические, психологические и этические. Мы обсудим каждую категорию.

Технические

Наиболее распространенное техническое возражение направлено против использования коэффициента корреляции; например, Римас и Джиник (Remus и Jenicke, 1978, с. 221) писали:

"Ясно, что выбор Даусом и Корриганом коэффициента корреляции для установления полезности случайных и единичных правил является несоответствующим (несоответствующим чему?). Также необходима функция критерия в экспериментах, цитируемых Даусом и Корриганом. Несомненно, что существует и функция цены неправильной классификации неврозов и психозов или отказа в поступлении в аспирантуру образованным студентам, в то время как принимаются студенты с предельно низкими баллами."

Рассмотрим сначала проблему поступления в аспирантуру. Большинство учебных заведений имеют k мест и N претендентов. Проблема состоит в том, чтобы выбрать наилучших k (которых хотят принять в учебное заведение) из количества N. Какой же способ здесь будет лучшим, чем соответствующий разряд? Никакой. Римас и Джиник пишут так, как если бы это была проблема не сравнительного, а абсолютного выбора. Однако большинство социальных выборов включают в себя отбор лучших или наилучших альтернатив из набора имеющихся: студентов, которые будут успешнее; пуль, которые окажутся наилучшими, более выгодное место для аэропорта и т. д. Для оценки таких выборов коэффициент корреляции будет со всей очевидностью подходящим, так как он прекрасно отражает разряд.

Задача неврозов-психозов является более тонкой и поддерживает их доводы даже в меньшей степени. "Несомненно, - утверждают они, - здесь есть функция цены", но они не определяют подробно ни одного из кандидатов. Это и понятно: если они смогут это обнаружить, клинические суждения окажутся превосходящими линейные модели. Почему? При отсутствии подобного вывода с их стороны довод сводится на "нет". Но этот довод из вакуума может быть непреодолимым для людей (например, для проигрывающих генералов и проигрывающих футбольных тренеров, которые знают, что их планы несомненно сработают, в то время как планы в действительности обречены на провал, что бы ни произошло).


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒