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[硕士论文] 焦春明
统计学 浙江工商大学 2017(学位年度)
摘要:在现实生活中,人们经常会面临各种复杂的评价问题,单一的个体评价技术已经不能满足复杂评价活动的要求了。因此,人们常常需要通过构建一个由多个评价主体组成的群组来进行评价活动,并把群组成员评价意见以专门方式集成为最终的评价意见,这种评价技术即为群组评价。
  相对于个体评价技术,群组评价技术能够聚集更多评价信息,并且得到的评价结论具有更高的可信度。但是在群组评价活动中,随着评价主客体数量趋向于规模化、评价信息的类型趋向于多样化、评价处理的方式趋向于复杂化,群组评价意见的一致性越来越难达成。基于此,本文分析了个体评价技术在向群组评价技术演化过程中可能存在的问题,并系统地分析了影响群组评价意见达成一致的因素,进而设计了相应的一致性测度指标和提升机制。
  因此,本文主要研究思路是:首先,为了消除异质群组对群组评价一致性的不利影响,笔者从子群内一致性和整体一致性这双重视角出发,设计了群组评价意见一致性的测度指标,以识别异质群组对一致性的影响;并基于一致性视角对两阶段链式子群进行适当的改进,提出了基于两阶段链式子群的一致性提升机制。然后,考虑到权重分配方案也会对群组评价的一致性程度产生影响,笔者设计了基于相似度的一致性测度指标,以识别这一影响;并从子群和评价个体这两层权重动态优化的角度出发,提出了基于评价者权重优化的一致性提升机制。最后,为了使权威专家能够合理的引导其他评价个体及进行评价活动,避免过度权威现象和缺乏权威现象的出现,使群组评价一致性回归到合理的范围内,笔者设计基于偏差度的一致性测度指标和基于适度权威的一致性提升机制。
  此外,本文主要贡献在于:其一,将有关一致性的研究从“群体决策领域”扩展到“群组评价领域”;其二,阐述了个体评价向群组评价演化的过程中可能存在的问题,并着重分析了影响群组评价一致性的因素;其三,根据影响群组评价意见一致性因素的不同,设计了相对应的一致性测度指标,以便于识别这些因素对群组一致性的影响程度;其四,为了消除这些因素对群组评价意见一致性的不利影响,设计了相对应的一致性提升机制。
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