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面向共识的群体评价理论与方法 版权信息
- ISBN：9787030694188
- 条形码：9787030694188 ; 978-7-03-069418-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
面向共识的群体评价理论与方法 内容简介
群决策是将群体内成员的偏好集结为群体偏好并对备选方案进行排序的过程。在现实群决策过程中，群体成员由于其背景方面的差异，群体共识与群体协作仍然难以实现，造成了群体内部共识不足。这一问题已经引起一些学者的关注。但是在使用已有的方法解决实际群决策问题时，仍有一些不足。为此本书以基于群体共识的协作式群决策方法作为研究重点。在对群决策问题的概念、分类及研究现状进行了总结和梳理之后，本书对主客体协作式群决策和群体共识达成方法问题进行了研究。
面向共识的群体评价理论与方法 目录
目录
1 绪论 1
1.1 评价与群体评价 1
1.2 群体评价与群体决策 2
1.3 群体评价下的共识与协作 3
1.4 群体评价领域的现实问题 5
1.5 如何阅读本书 9
本章参考文献 11
2 群体评价文献计量分析 14
2.1 文献来源 14
2.2 文献基本情况分析 15
2.3 影响力分析 18
2.4 合作关系分析 32
2.5 关键词分析 39
2.6 引文分析 41
2.7 本章小结 42
本章参考文献 43
3 相关概念与理论介绍 44
3.1 群体共识达成的基本框架 44
3.2 观点动力学 55
3.3 讨论 62
本章参考文献 63
4 主客体协作式群体评价方法 72
4.1 问题描述 72
4.2 基于赋权策略选取的主客体协作式群体评价方法 73
4.3 基于话语赋权的主客体协作式群体评价方法 79
4.4 本章小结 87
延展阅读 87
本章参考文献 88
5 基于“个体-个体”视角的群体AHP动态自适应共识达成模型 90
5.1 问题描述 90
5.2 模型和方法 93
5.3 讨论 102
5.4 本章小结 104
延展阅读 104
本章附录 106
本章参考文献 108
6 基于双重反馈机制的语言型动态群体评价方法 112
6.1 二元语义信息及其计算 112
6.2 基于语言信息的动态群体评价方法 114
6.3 数值算例 119
6.4 本章小结 122
延展阅读 122
本章附录 123
本章参考文献 125
7 基于稳定观点的群体评价共识达成混合框架 127
7.1 预备知识 128
7.2 基于稳定观点的群体评价共识达成混合框架 131
7.3 仿真实验 138
7.4 本章小结 146
延展阅读 146
本章附录 147
本章参考文献 152
8 同时考虑个体及局域世界观点的群体评价共识达成模型 156
8.1 预备知识 156
8.2 模型和方法 158
8.3 仿真分析 166
8.4 本章小结 177
本章附录 178
本章参考文献 180
9 总结与展望 182
9.1 本书总结 182
9.2 研究展望 183
1 绪论 1
1.1 评价与群体评价 1
1.2 群体评价与群体决策 2
1.3 群体评价下的共识与协作 3
1.4 群体评价领域的现实问题 5
1.5 如何阅读本书 9
本章参考文献 11
2 群体评价文献计量分析 14
2.1 文献来源 14
2.2 文献基本情况分析 15
2.3 影响力分析 18
2.4 合作关系分析 32
2.5 关键词分析 39
2.6 引文分析 41
2.7 本章小结 42
本章参考文献 43
3 相关概念与理论介绍 44
3.1 群体共识达成的基本框架 44
3.2 观点动力学 55
3.3 讨论 62
本章参考文献 63
4 主客体协作式群体评价方法 72
4.1 问题描述 72
4.2 基于赋权策略选取的主客体协作式群体评价方法 73
4.3 基于话语赋权的主客体协作式群体评价方法 79
4.4 本章小结 87
延展阅读 87
本章参考文献 88
5 基于“个体-个体”视角的群体AHP动态自适应共识达成模型 90
5.1 问题描述 90
5.2 模型和方法 93
5.3 讨论 102
5.4 本章小结 104
延展阅读 104
本章附录 106
本章参考文献 108
6 基于双重反馈机制的语言型动态群体评价方法 112
6.1 二元语义信息及其计算 112
6.2 基于语言信息的动态群体评价方法 114
6.3 数值算例 119
6.4 本章小结 122
延展阅读 122
本章附录 123
本章参考文献 125
7 基于稳定观点的群体评价共识达成混合框架 127
7.1 预备知识 128
7.2 基于稳定观点的群体评价共识达成混合框架 131
7.3 仿真实验 138
7.4 本章小结 146
延展阅读 146
本章附录 147
本章参考文献 152
8 同时考虑个体及局域世界观点的群体评价共识达成模型 156
8.1 预备知识 156
8.2 模型和方法 158
8.3 仿真分析 166
8.4 本章小结 177
本章附录 178
本章参考文献 180
9 总结与展望 182
9.1 本书总结 182
9.2 研究展望 183
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面向共识的群体评价理论与方法 节选
1 绪论 1.1 评价与群体评价 在现实生活当中，人们总是要对大小、难易、优劣、缓急等一系列问题作出判断，这个过程就是评价。一般而言，评价是指“从被评价对象主体中提取本质属性，使之转换成主观价值尺度，并用以度量被评价对象行为的过程”，是“根据确定的目标来测定被测对象的属性，并将这种属性变成客观定量的计值或主观效用的行为”(易平涛，2006)。对于一些简单的问题（如人的胖瘦、高矮），人们可以快速地作出评价。但随着人类社会的发展，人们面临的评价问题越来越复杂，评价问题涉及的领域也越来越广泛。评价方法也逐步呈现出从简单到复杂、从直觉到理性、从定性到定量的发展趋势(Saaty，2010)。有限方案决策的正确性直接取决于对各个方案综合评价的科学性与合理性。对于涉及多方利益、背景复杂、评价结果具有深远影响的复杂评价问题，人们往往采用群体评价的方式去解决。 作为一种协调多人的看法和偏好，以集结为群体看法和偏好的评价机制，群体评价因其多样化的视角、广泛的利益表达、丰富的知识背景及密切的成员协作，成为人们面对复杂评价问题时的重要评价手段，被广泛应用于现实评价问题。如今群体评价在人们的政治、经济和日常生活中有着广泛的应用背景和现实需要，已经成为经济学、管理科学、心理学和社会学等多学科研究的交叉点，主要涉及公共选择、综合评价、群体评价方法与技术、群决策支持系统等研究分支。例如，在人力资源管理问题中，对人的管理是企业管理的基础，是企业赢得持续竞争优势的关键(苏珊 E.杰克逊和兰德尔 S.舒勒，2006)。人力资源管理实践中的员工考核标准、人岗匹配制度、员工激励政策的制定和落实等实务都需要多个职能部门、不同领域的专家和领导通过讨论以取得*终的评价意见。因此，面对此类需要多种专业知识的人力资源决策问题，引入不同背景的专家进行群体评价能够有效地提升评价效果。群体评价因其能够避免单人评价的信息缺失和视角偏好，已经被广泛应用于现实生活当中，也取得了一系列经典的研究成果(苏为华和张崇辉，2016)。 1.2 群体评价与群体决策 群体决策研究可以追溯至18世纪一批学者在社会选举领域的研究。其中，Borda于1781年提出了群体决策中的Borda规则——每个选民在选票上对所有候选人进行排序，每个候选人按照不同的排序名次获得相应的波达数或积分，积分*高的候选人赢得选举。同简单多数规则相比，Borda规则较难选出有争议的人士，且投票结果较容易受策略选举的影响。Condorcet于1785年提出了陪审团定理(Mueller，2003)。此后，群体决策更多地与福利经济学及社会选择问题联系在一起。Arrow于1951年提出了著名的不可能定理：没有能够同时满足5个可信的公理条件的社会福利函数(阿罗，1987)。群体选择规则公理体系和不可能定理的发表，为群体决策的研究奠定了理论基础。Black于1958年首次提出“群体决策”这一概念(Black，et al.，1958)。Hwang于1987年给出定义：群决策是把不同成员的关于方案集合中各方案的偏好按某种规则集结为一致或妥协的群体偏好序(Hwang and Lin，1987)。 在管理科学领域，针对企业管理运营方面的群体决策方法随着多属性决策方法的产生进一步发展，在层次分析法（AHP）、理想点法（TOPSIS）、多属性效用理论等的基础上开发出了群体AHP(Ramanathan and Ganesh，1994；Van Den Honert and Lootsma，1997；Dyer and Forman，1992)、群体TOPSIS(Roghanian et al.，2010；Shih，2008；Shih et al.，2007；Yue，2011)、群体效用理论(Yu，1973；Keeney and Kirkwood，1975；Dyer and Sarin，1979；Keeney，1976)等面向企业实际问题的群体决策方法。随着科技进步，尤其是信息技术的进步，网络环境下的群体决策方法和群体决策支持系统成为当前研究的热点。研究人员已经开发出了大量群体决策支持系统(GDSS)以支持群体决策(陈晓红，2009)。这些群体决策系统能够很好地实现专家异地通信、探讨和观点分析。 事实上，群体决策是在群体评价的基础上作出选择的过程，群体决策是否正确直接取决于群体评价是否科学、合理。而群体评价与群体决策的*根本区别在于群体评价面对过去已发生的环境，而群体决策面向未来尚未发生的环境(郭亚军，2007)。 上述对群体评价与群体决策作了较为明确的区分，但在本领域的相关研究中，群体评价和群体决策几乎被等同使用，具体使用哪一个概念，视学者的学术背景及所针对问题的适用程度而定。 1.3 群体评价下的共识与协作 群体评价问题通常以从专家给出的意见中选择出一个或一组*优可行方案结束(Roubens，1997)。群体评价问题一般由5个要素组成，包含被评价对象、评价专家、个体偏好表达、群体成员权重的分布和集结模型。 1）被评价对象：群体评价问题的对象，同类被评价对象数目要大于1，因为如果评价对象只有一个就没有判断的必要。 2）评价专家：评价专家在评价过程中起着重要作用，评价目的、评价指标、权重系数等的确定都与评价专家有关。 3）个体偏好表达：个体偏好指的是各评价专家对被评价对象的偏好程度。个体偏好的收集、处理和集合是共识达成过程的基础。将个体偏好集结为群体偏好是经典群体评价研究*为深入的一个领域。偏好集结过程中涉及个体偏好表达、群体成员权重分布和信息集结算子这三个要素。 4）群体成员权重的分布：由于专家们的领域背景、知识水平等不同，因此各专家的话语权重是不相同的，其重要程度可以用权重系数来表达。在个体偏好集结为群体偏好的过程中，群体成员权重的分布是一个敏感而重要的问题。专家权重的合理与否也会影响群体评价的合理性。对群体成员赋权的手段有主观赋权法和客观赋权法两种。 5）集结模型：群体评价问题通过集结各评价专家的个体偏好得到集体观点，根据不同的个体偏好可以选择不同的集结模型。在群体评价中，*常用的信息集结算子是加权算术平均算子。而在以AHP 为基础的群体评价方法中，由于互反判断矩阵的特殊性质，通常采用加权几何平均算子集结个体判断矩阵。 群体评价的过程是一个信息流动的过程，如图1.1所示。群体评价过程包括两个阶段：①观点集结阶段——将专家们的个体意见集结为集体偏好得到*终的结果；②开发利用阶段——从集结的结果中选择*有效的一个（组）可选方案来解决评价问题。 图1.1 经典群体评价模式(Dong et al.，2019) 群体偏好由个人偏好形成，群体内成员的意见经常难以保持一致。若无法形成有效共识意见，那么群体评价只能是多个具有不同观点的孤立个体的组合，无法形成整体上的合力以更好地完成评价任务。群体评价过程中群体成员个体会受到群体影响，修改自身观点，从而使得群体意见趋于一致。群体评价的任务是尊重个体意见的同时，调和各类观点，从而达到群体共识。在这一过程中，往往还需要参与评价的各方相互协作。根据《现代汉语词典》，所谓共识（consensus），是指共同的认识，而协作（collaboration）则是指若干人或若干单位互相配合来完成任务。这一类寻求群体评价过程中群体共识的问题被称为共识达成问题，这一过程被称为共识达成过程。在群体评价环境中，群体共识代表的是群体成员意见的一致性，群体协作则是群体成员之间的相互合作。群体协作和群体共识是衡量群体评价结果合理与否的一个重要指标。能否形成有效共识是考量群体评价过程成功与否的关键要素，面向共识是现实评价问题对群体评价理论和方法研究的必然要求。 而在群体评价过程中，用于解决群体内成员意见不一致的一个常用方案是应用共识达成过程来使得专家之间的初始观点在不断交互过程中得以修正、演化，并使个体向群体中其他成员靠近，达到预先要求的共识程度后形成集体共识。群体内成员的观点经过集结得到*终的评价结果。然后由于绝对意义上的共识和一致难以达到，因此通常采用模糊多数来表征群体的共识，并且基于群体意见与个体意见之间的距离（相似性），或者个体意见间的距离（相似性）来衡量群体共识程度。如果群体共识程度不能满足评价问题和评价环境的要求，则需要采用一些促进群体形成共识的方法来帮助群体达成共识。因而在群体评价理论和方法研究中，度量群体共识程度，促进群体成员间的协作，以及引导群体意见从发散走向一致是非常重要的研究课题。 经典的共识达成模型(Herrera-Viedma et al.，2014；Palomares et al.，2014；朱佳俊和郑建国，2009)包括协调人组织的多轮次观点交互过程，以减小专家间的意见分歧。如图1.2所示，共识达成过程包含如下几个模块：①个体偏好收集——引导专家给出各自的意见；②确定共识程度——由协调人来计算群体的共识水平；③共识达成控制——在计算了整体共识水平后，将其与所要求的共识水平进行对比。如果当前的共识水平已达到要求，就进入方案选择阶段，否则安排专家们进一步交流协商；④生成反馈信息——群体共识达成过程中，群体成员意见的修改直接影响共识达成的速度和方向。反馈信息的产生一般有决策协调人推荐和自动反馈机制两种方式。反馈信息确定之后，协调人寻找*矛盾的观点，并向持有这对观点的专家提供观点修正意见，接着进入新一轮的协商，或者根据自动反馈机制进行调整。 图1.2 经典共识达成过程(Dong et al.，2019) 随着决策问题复杂度的提高及信息技术的发展，群体成员规模、群体成员关系和群体成员间的交互模式等因素呈现出各种不确定性和复杂性，使得经典共识达成问题面临新的机遇和挑战。 1.4 群体评价领域的现实问题 在现实群体评价过程中，群体成员由于其身份、知识背景、利益诉求及信息获取等方面的差异，群体共识与群体协作仍然难以实现，造成群体评价结果缺乏有效的一致性。此外，经济全球化导致的企业竞争加剧和管理理念提升，使企业管理实践对群体评价的需求发生了巨大变化；而随频现的突发事件而来的信息持续涌现和应急管理工作导致群体评价动态化，从而使得群体评价各要素呈现出多种复杂性；同时技术的发展使得收集大规模专家群体意见变得可能，但在大规模专家群体的复杂群体评价场景下，存在着专家数量多，共识达成时间成本高昂甚至难以达成的问题 这些随着时代发展而出现的挑战给群体评价提出了新的要求。下面将对上述问题进行详细阐述。 1.4.1 问题一：异质群体协作 与群体成员被视作同质的传统群体评价不同，在企业管理实践中往往需要多个职能部门、多种知识背景和身份的成员共同参与决策，而且决策群体成员必须按照其具体类型区别对待。如在评价维度多元的360度绩效考核中，需要将被考核人的领导、同事、协作者、顾客及其本人的评价意见纳入决策过程(London and Beatty，1993)。被考核人通过自身评价对自己作出评估，同事和协作者互评使得被考核人可以从人际沟通等方面来全面了解自身。领导评价让考核人可以更清楚地认识到公司和上级对自己的期望及目前存在的差距。360度绩效考核打破了由上级考核下属的传统考核制度，来自多方的反馈使得管理层的信息更加准确、全面，有助于被考核人多方面能力的提升。但由于群体成员的身份和代表的利益不同，在评价同一事物的时候所提供的信息可能大相径庭。例如，在对某个特定员工的责任心的评价中，领导可能认为其责任心强，而其协作者在协作过程中深入了解他后认为其责任心中等，顾客从自身角度认为该员工的责任心较差。这种信息差异会给决策造成困难。因此，需要科学合理的群决策机制以甄别不同类型群体成员所提供的信息。 现实的群决策过程中经常出现的群体成员间的分歧，包括身份、利益的差别和群体意见的发散，就是群体评价过程中的
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