Везде
Структурно-целевой подход к качественным оценкам
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Структурно-целевой подход к качественным оценкам
Аннотация
Код статьи
S042473880000016-6-1
DOI
10.7868/s0424738818020085
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Истратов Виктор Александрович 
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация
Выпуск
Том 54 Выпуск 2
Страницы
104-126
Аннотация
Статья посвящена анализу качественных оценок: на фоне их частого употребле- ния в экономической литературе совсем мало внимания уделяется изучению качественных оценок самих по себе. В результате качественными оценками зачастую неудобно пользовать- ся из-за нечеткости их формулировок, что порождает разночтения и недопонимания. Кро- ме того, неоднозначность формулировок приводит к невозможности сравнения качествен- ных оценок между собой или же существенно ограничивает эту возможность. А неясность и несравнимость губительно сказываются на перспективах качественных оценок как науч- ного инструмента. В сложившейся ситуации необходимо вырабатывать единый способ фор- мулирования (язык) качественных оценок, чтобы сделать их недвусмысленными и сопоста- вимыми между собой. В статье предпринята попытка формализовать и стандартизировать способ представление качественных оценок, найти форму их подачи и формулирования, от- личную от уже имеющихся. Представлен обзор подходов к качественным оценкам, приня- тым в нескольких областях знаний, содержательно близких вычислительной экономике и имитационному моделированию, в частности в экономике, в искусственном интеллекте и в др. Предлагаемый в статье подход основывается на учете целей, с которыми формулиру- ется качественная оценка. Он предполагает интерпретацию качественной оценки как слож- носоставного элемента, структура которого играет ключевую роль для ее понимания и при- менения. Качественная оценка в данном подходе не противопоставляется количественной, а в некоторых случаях объединяется с ней. Предложенный подход может быть полезен при компьютерном моделировании поведения и социально-экономических взаимодействий.
Ключевые слова
качественная оценка, качество, экономические оценки
Классификатор
Получено
09.10.2017
Дата публикации
29.06.2018
Всего подписок
15
Всего просмотров
1981
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf Скачать JATS
1 123

Библиография

1. Азгальдов Г. Г. (1982). Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). М.: Экономика.

2. Аристотель (1934). Метафизика / Пер. А. В. Кубицкого. М. – Л.: Соцэкгиз

3. Окрепилов В. В. (1998). Управление качеством. М.: Экономика.

4. Пфанцагль И. (1976). Теория измерений. М.: Мир.

5. Райнерт Э. С. (2014). Как богатые страны стали богатыми, и почему бедные страны остаются бедными. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ.

6. Bailey-Kellogg C., Zhao F. (2003). Qualitative Spatial Reasoning Extracting and Reasoning with Spatial Aggregates // AI Magazine. Vol. 24. No. 4. P. 47–60.

7. Bonet B., Geffner H. (1996). Arguing for Decisions: a Qualitative Model of Decision // Proceedings of the 12th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). P. 98–105.

8. Boulding K. E. (1991). What is Evolutionary Economics? // Journal of Evolutionary Economics. Vol. 1. No. 1. P. 9–17.

9. Boutilier C. (1994). Toward a Logic for Qualitative Decision Theory. Proceedings of the Fourth International Conference on Knowledge Representation and Reasoning (KR’94). San Mateo: Morgan Kaufmann. P. 75–86.

10. Bredeweg B., Forbus K. (2003). Qualitative Modeling in Education // AI Magazine. Vol. 24. No. 4. P. 35–46.

11. Cabanac M. (1971). Physiological Role of Pleasure // Science. Vol. 173. P. 1103–1107.

12. Chaitin-Chatelin F., Traviesas-Cassan E. (2005). Qualitative Computing. In: B. Einarsson (ed.) “Accuracy and Reliability in Scientific Computing”. Philadelphia: SIAM Press. P. 77–92.

13. Coase R. H. (1960). The Problem of Social Cost // Journal of Law and Economics. Vol. 3. P. 1–44.

14. Dastani M., Hulstijn J., Torre L. van der (2001). BDI and QDT: a Comparison Based on Classical Decision Theory. Proceedings of AAAI Spring Symposium on Game Theoretic and Decision Theoretic Agents GTDT’01. Menlo Park: AAAI Press. P. 16–26.

15. Dastani M., Torre L. van der (2005). Decisions, Deliberation, and Agent Types CDT – QDT – BDI – 3APL –BOID. In: Shannon S. (ed.) “Artificial Intelligence and Computer Science”. N.Y.: Nova Science. P. 217–233.

16. Davis E. (1990). Order of Magnitude Reasoning in Qualitative Differential Equations. In: Weld D., Kleer J. de (eds.) “Qualitative Reasoning about Physical Systems”. San Mateo: Morgan Kaufmann. P. 422–434.

17. Doyle J., Thomason R. H. (1999). Background to Qualitative Decision Theory // AI Magazine. Vol. 20. No. 2. P. 55–68.

18. Drechsler W. (2004). Natural Versus Social Sciences: On Understanding in Economics // Reinert E. S. (ed.) “Globalization, Economic Development and Inequality: An Alternative Perspective”. Cheltenham: Edward Elgar Publishing. P. 71–87.

19. Dubois D., Fargier H., Perny P., Prade H. (2002). Qualitative Decision Theory: From Savage’s Axioms to Non-Monotonic Reasoning // Journal of the ACM. Vol. 49. No. 4. P. 455–495

20. Easterlin R. A. (2001). Income and Happiness: Towards a Unified Theory // The Economic Journal. Vol. 111. No. 473. P. 465–484.

21. Forbus K. D. (1984). Qualitative Process Theory // Artificial Intelligence. Vol. 24. P. 85–168.

22. Forbus K. D. (1996). Qualitative Reasoning. In: Tucker A. B. (ed.) “CRC Handbook of Computer Science and Engineering”. Boca Raton: CRC Press. P. 715–733.

23. Guest G., Namey E. E., Mitchell M. L. (2013). Collecting Qualitative Data. A Field Manual for Applied Research. Thousand Oaks: Sage Publishing.

24. Guest G., Namey E. E., Mitchell M. L. (2013). Collecting Qualitative Data. A Field Manual for Applied Research. Thousand Oaks: Sage Publishing.

25. Kleer J. de, Brown J. S. (1984). A Qualitative Physics Confluences // Artificial Intelligence. Vol. 24. P. 7–83.

26. Kuipers B. (2001). Qualitative Simulation. In: Meyers R. A. (ed.) “Encyclopedia of Physical Science and Technology”. Vol. 13. N.Y.: Academic Press. P. 287–300.

27. Luce R. D., Narens L. (1994). Fifteen Problems Concerning the Representational Theory of Measurement. In: Humphreys P. (ed.) “Patrick Suppes: Scientific Philosopher, Vol. 2: Philosophy of Physics, Theory Structure, Measurement Theory, Philosophy of Language, and Logic”. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. P. 219–245.

28. Luce R. D., Narens L. (2008). Measurement, Theory of. In: Blume L., Durlauf S. N. (eds.) “The New Palgrave Dictionary of Economics”. Vol. 5. Basingstoke, Hampshire, N.Y.: Palgrave Macmillan. P. 523–533.

29. Luce R. D., Tukey J. W. (1964). Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement // Journal of Mathematical Psychology. Vol. 1. P. 1–27

30. Michell J. (1997). Quantitative Science and the Definition of Measurement in Psychology // British Journal of Psychology. Vol. 88. P. 355–383.

31. Michell J. (2010). The Quantity/Quality Interchange: A Blind Spot on the Highway of Science. In: Toomela A., Valsiner J. (eds.) “Methodological Thinking in Psychology: 60 Years Gone Astray?” Charlotte: Information Age Publishing. P. 45–68.

32. Michell J., Ernst C. (1996). The Axioms of Quantity and the Theory of Measurement. Translated from part I of Otto Hölder’s German text “Die Axiome der Quantität und die Lehre vom Mass” // Journal of Mathematical Psychology. Vol. 40. P. 235–252.

33. Narens L. (1981). A General Theory of Ratio Scalability with Remarks about the Measurement-Theoretic Concept of Meaningfulness // Theory and Decision. Vol. 13. No. 1. P. 1–70.

34. Narens L. (1988). Meaningfulness and the Erlanger Program of Felix Klein // Mathématiques Informatique et Sciences Humaines. Vol. 101. 61–71.

35. Narens L., Luce R. D. (2008). Meaningfulness and invariance. In: Blume L., Durlauf S. N. (eds.) “The New Palgrave Dictionary of Economics”. Vol. 5. Basingstoke, Hampshire; N.Y.: Palgrave Macmillan. P. 503–508

36. Parisi F. (2008). Coase theorem. In: Blume L., Durlauf S. N. (eds.) “The New Palgrave Dictionary of Economics”. Vol. 1. Basingstoke, Hampshire; N.Y.: Palgrave Macmillan. P. 855–861.

37. Pearl J. (1993). From Conditional Oughts to Qualitative Decision Theory. In: “UAI’93 Proceedings of the Ninth International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence”. San Francisco: Morgan Kaufmann. P. 12–20.

38. Pyka A., Grebel T. (2006). Agent-Based Modelling – a Methodology for the Analysis of Qualitative Development Processes. In: Billari F. C., Fent T., Prskawetz A., Scheffran J. (eds.), “Agent-Based Computational Modelling Applications in Demography, Social, Economic and Environmental Sciences”. Heidelberg: Physica-Verlag. P. 17–35.

39. Rozeboom W. W. (1966). Scaling Theory and the Nature of Measurement // Synthese. Vol. 16. P. 170–233.

40. Salles P., Bredeweg B. (2003). Qualitative Reasoning about Population and Community Ecology // AI Magazine. Vol. 24. No. 4. P. 77–90.

41. Schutt R. K. (2012). Investigating the social world: the process and practice of research. 7th ed. Thousand Oaks (CA): Sage Publications.

42. Stevens S. S. (1946). On the Theory of Scales of Measurement // Science. Vol. 103. No. 2684. P. 677–680.

43. Stigler G. J. (1966). The Theory of Price. N.Y.: Macmillan.

44. Struss P., Price C. (2003). Model-Based Systems in the Automotive Industry // AI Magazine. Vol. 24. No. 4. 17–34.

45. Suppes P. (1951). A Set of Independent Axioms for Extensive Quantities // Portugaliae Mathematica. Vol. 10. No. 4. P. 163–172.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести