Страны, рейтинги и decision analysis.
Многокритериальное сравнение для меня загадочно. Вот, например, удобная интерактивная смотрелка показателей "странового развития" -- http://www.socialprogressimperative.org/data/spi#performance/countries/spi/dim1,dim2,dim3
Ну, и что можно сказать про то, жизнь в каких странах круче других, сравнивая приводимые там характеристики "в попугаях"? Фишка в том, что все эти рейтинги-на-весах не позволяют надёжно принимать решения выбора объекта из нескольких возможных (но хорошо позволяют принимать решения получения высокорейтинговых объектов -- достаточно в эти объекты добавить нужные для рейтинга фичи и плюнуть на всё остальное!):
1. В момент выбора ты не знаешь, что тебе не нравится больше всего, и что нравится -- нет реального опыта. В момент получения опыта уже поздно. Так, я выбрал жене GF-1 по критерию минимального веса в компромиссе с размером матрицы. Жена выбрала себе полноценную зеркалку. Снимает она до сих пор GF-1, а гордится и любуется D800.
2. В аниме и мангах я не люблю, когда много стреляют. Но люблю многое другое. Ни один рейтинг не учитывает этих моих предпочтений. Рейтинги рассчитаны на "среднего человека", но кто из нас оказывается средним в предпочтениях?! Что для одного "десяточка" (по совокупности разных характеристик!), то для другого "троечка" (тоже по совокупности!).
3. Высокий рейтинг из многих компонент часто означает "второй по многим позициям", то есть "никому не нужный" (важна часто одна характеристика, и берут её максимизацию -- компромиссы jack of all trades, master of none не так популярны, как кажется устроителям рейтингов).
4. Произвольность весов и уверенность в складывании взвешенных колбасы и яблок меня никогда не убеждала -- зато много раз видел, как эту тонкую механику подгоняют под интуитивно ясный ответ, чтобы "документировать решение".
Decision analysis (http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_analysis, https://www.informs.org/Community/DAS, http://www.usc.edu/dept/create/assets/001/50843.pdf) -- надо бы им поплотней позаниматься. Наверняка в этой области много нового за последние годы придумали, хотя происхождение этой дисциплины от довольно древнего системного подхода с сильным привкусом кибернетики. А уже от decision analysis можно выйти на множество других смежных проблем -- измерения, рейтинги, KPI и сбалансированные показатели и т.д. и т.п..
Ну, и что можно сказать про то, жизнь в каких странах круче других, сравнивая приводимые там характеристики "в попугаях"? Фишка в том, что все эти рейтинги-на-весах не позволяют надёжно принимать решения выбора объекта из нескольких возможных (но хорошо позволяют принимать решения получения высокорейтинговых объектов -- достаточно в эти объекты добавить нужные для рейтинга фичи и плюнуть на всё остальное!):
1. В момент выбора ты не знаешь, что тебе не нравится больше всего, и что нравится -- нет реального опыта. В момент получения опыта уже поздно. Так, я выбрал жене GF-1 по критерию минимального веса в компромиссе с размером матрицы. Жена выбрала себе полноценную зеркалку. Снимает она до сих пор GF-1, а гордится и любуется D800.
2. В аниме и мангах я не люблю, когда много стреляют. Но люблю многое другое. Ни один рейтинг не учитывает этих моих предпочтений. Рейтинги рассчитаны на "среднего человека", но кто из нас оказывается средним в предпочтениях?! Что для одного "десяточка" (по совокупности разных характеристик!), то для другого "троечка" (тоже по совокупности!).
3. Высокий рейтинг из многих компонент часто означает "второй по многим позициям", то есть "никому не нужный" (важна часто одна характеристика, и берут её максимизацию -- компромиссы jack of all trades, master of none не так популярны, как кажется устроителям рейтингов).
4. Произвольность весов и уверенность в складывании взвешенных колбасы и яблок меня никогда не убеждала -- зато много раз видел, как эту тонкую механику подгоняют под интуитивно ясный ответ, чтобы "документировать решение".
Decision analysis (http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_analysis, https://www.informs.org/Community/DAS, http://www.usc.edu/dept/create/assets/001/50843.pdf) -- надо бы им поплотней позаниматься. Наверняка в этой области много нового за последние годы придумали, хотя происхождение этой дисциплины от довольно древнего системного подхода с сильным привкусом кибернетики. А уже от decision analysis можно выйти на множество других смежных проблем -- измерения, рейтинги, KPI и сбалансированные показатели и т.д. и т.п..