hasonl s gelemz s avagy a fejletts g m r s nek csapd i n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Hasonl ó s á gelemz é s, avagy a fejletts é g m é r é s é nek csapd á i PowerPoint Presentation
Download Presentation
Hasonl ó s á gelemz é s, avagy a fejletts é g m é r é s é nek csapd á i

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 19

Hasonl ó s á gelemz é s, avagy a fejletts é g m é r é s é nek csapd á i - PowerPoint PPT Presentation


  • 93 Views
  • Uploaded on

Hasonl ó s á gelemz é s, avagy a fejletts é g m é r é s é nek csapd á i. MTA J ö vőkutat á si Bizotts á g: II. Nemzetk ö zi Konferencia, 2002. Lillafüred. Á ttekint é s. Bevezetés: Alapozó gondolatok a hasonlóságról Esettanulmányok tanulságai Szakértői rendszerek DEA Stocknet

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Hasonl ó s á gelemz é s, avagy a fejletts é g m é r é s é nek csapd á i' - cheng


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
hasonl s gelemz s avagy a fejletts g m r s nek csapd i

Hasonlóságelemzés, avagy a fejlettség mérésének csapdái

MTA Jövőkutatási Bizottság:

II. Nemzetközi Konferencia,

2002. Lillafüred

Pitlik László, SZIE Gödöllő

ttekint s
Áttekintés
  • Bevezetés: Alapozó gondolatok a hasonlóságról
  • Esettanulmányok tanulságai
    • Szakértői rendszerek
    • DEA
    • Stocknet
    • Joker / playometria
  • Összegzés: A hasonlóságelemzés esélyei és korlátai

Pitlik László, SZIE Gödöllő

a hasonl s g aspektusai i
A hasonlóság aspektusai I.

Az előadás címének és a konferencia címének kapcsolatáról:

  • A (gazdasági) fejlődés, mint folyamat fejlettségi állapotok sorozatán keresztül realizálódik.
  • Az egyenlőtlenség ebben a kontextusban pedig nem más, mint (térben és/vagy időben összemérhető) állapotkülönbségek.
  • Állapotok összehasonlítására a hasonlóságelemzés szolgál.
  • Ennek módszerei sokszínűek, hiszen szinte a teljes tudományos arzenál kötődik valamilyen szinten a hasonlóság fogalmához.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

a hasonl s g aspektusai ii
A hasonlóság aspektusai II.
  • Két objektum (állapotsorozat) soha nem lehet azonos (vö. kétszer nem lehet ugyan abba a folyóba lépni), tehát csak hasonlóság van.
  • A „nem szignifikáns” különbség soha nem azonosság…
  • Alapkérdés: három állapotsorozat (objektum) közül melyik kettő hasonlóbb egymáshoz?
  • Dilemma: Hogyan is kellene mérni a hasonlóságot?

Pitlik László, SZIE Gödöllő

a hasonl s g aspektusai iii
A hasonlóság aspektusai III.

A hasonlóság mérése az ábrázolási skálák szempontjából:

  • Nominális skála(Miért pirosabb a kék, mint a zöld?)
  • Rangsor skála (A 2. helyezett majdnem 1., vagy majdnem 3.?)
  • Metrikus skálák (Hogyan lehet több állapot távolságát egyetlen célzott hasonlósági rangsorrá transzformálni?)

Pitlik László, SZIE Gödöllő

a hasonl s g aspektusai iv
A hasonlóság aspektusai IV.

A hasonlóságmérés műveletei:

  • Tisztán logikai alapú csoportképzés (vö. szakértői rendszerek, CNF, kontingencia-koefficiens, rangsor-korreláció)
  • (?) Fuzzy logic (Milyen mennyiségek azonosítanak egy minőséget?)
  • (?) Scoring(hibrid /numerikus&logikai/ rendszerek, pl. hitelképesség, BSC)
  • Tisztán numerikus megoldások(vö. korreláció, legkisebb négyzetek elve, ill. függvényillesztés, cluster, neurális háló, avagytetszőleges transzformációk eredményeinek összevetése)

Pitlik László, SZIE Gödöllő

csapda t l sokf le korrel ci
Csapda: túl sokféle korreláció

Kontingencia koefficiens és a numerikus korreláció függetlensége

Véletlen számokból előállított vektorok esetén a medián alapján számított kontingecia koefficiens ill. az EXCEL képlettel számított korrelációértékei az elvárásoknak! megfelelően szabályos pontfelhőt eredményeznek. Ennek alapján válik érthetővé, miért kell a modellek helyességét alulról, vagyis a kontingencia oldaláról megalapozni. A magas numerikus korreláció ugyanis nem biztosítja a magas kontingencia koefficiens értékeket, ami a modelleket instabillá teszi, ill. szakértői rendszerként való alkalmazásukat kizárja.

A korreláció sokfélesége már önmagában is egy filozófia csapdahelyzetet, vagyis a céltalanság tételét érzékelteti, mely szerint sem az ember (mint a szubjektivitás megtestesítője), sem a tudomány (mint az objektivitás meglehetősen romos fellegvára) nem képes világos választ adni arra, három állapotsorozat (objektum) közül melyik kettő hasonlóbb egymáshoz?

Pitlik László, SZIE Gödöllő

projekttapasztalatok

Projekttapasztalatok

Pitlik László, SZIE Gödöllő

potenci lcsillag m dszer i
Potenciálcsillag Módszer I.
  • Hibrid szakértői rendszer
  • Grafikus támogatással
  • Szubjektív tényezők és súlyok
  • Előre beépített aggregációs eljárás
  • (tetszőleges aggregációk esélye)
  • Eredmény: százalékban kifejezett hasonlóság és vizuális támogatás

Pitlik László, SZIE Gödöllő

potenci lcsillag m dszer ii
Potenciálcsillag Módszer II.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

data envelopment analysis
Data Envelopment Analysis
  • LP-alapú, merev gondolatmenet
  • Szubjektív tényezők
  • (de: Lineáris egyenletté egyszerűsíthető: célirányos random „súlyok”, kreatív algoritmusok)
  • Eredmény: százalékban kifejezett hasonlósági (hatékonysági) rangsor

Pitlik László, SZIE Gödöllő

stocknet i
STOCKNET I.
  • Kreatív bináris és numerikus hasonlósági függvények (CBR)
  • Random tényezők (automatikus kizárás és beválasztás)
  • Célfüggvény-vezérelt keresés
  • Cél: olyan mintázatok fellelése komplex idősorokban, melyek igazoltan nagy találati arányú előrejelzést tesznek lehetővé

Pitlik László, SZIE Gödöllő

stocknet ii
STOCKNET II.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

joker playometria
Joker & playometria
  • Ideális objektumhoz mért távolság alapján (black box) hasonlósági rangsor
  • Kézi paraméterezés, kézi súlyozás
  • Skála-transzformációkkal egy rangsor tetszőlegesen átalakítható az alapadatok, paraméterek és súlyok megváltoztatása nélkül is!  playometria…
  • Csak szubjektív rangsor létezik!?
  • Objektív paraméterezés esélye: tanulási folyamat szimulálása révén!

Pitlik László, SZIE Gödöllő

sszegz s i
Összegzés I.

A hasonlóság elemzés idealizált célja:A hasonlóság-elemzés (vö. benchmarking) alkalmazása révén minden paradoxon ellenére elvárható, hogy

egyes objektumok (pl. emberek, vállalkozások, települések, kistérségek, megyék, régiók, országok) másokhoz mérve magukat újszerű (számos esetben ok-okozatilag talán le sem vezethető) ötletet nyernek arra vonatkozóan, hová is „fejlődjenek” (változzanak) annak reményében, hogy bizonyos céljaik (alapvetően a fennmaradásuk) biztosított legyen.

számos „összevethetőnek tűnő” jellemzővel rendelkező objektum (pl. vállalkozás, autó, ingatlan, régió, ország) külső szemlélőként valóösszevetése feltárhatja a támogatásra ill. a befektetésre (hitelképességre, ill. kockázati tőke bevonásra) való jogosultság mértékét.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

sszegz s ii
Összegzés II.

Az előadás célja volt:

a hasonlóságelemzés csapdáinak felvázolása (annak érdekében, hogy a tudomány eszközeit és eredményeit valós értékükön kezelhessük),

ebből következően a hasonlóságelemzés kreatív keresési problémaként való definiálása, szemben az alkalmazói önkényt kizárását meg sem kísérlő, merev algoritmusok által megtestesített alternatívákkal.

A tudományos eszközök automatizált használatának vizsgálata teremtheti meg az elemző módszerekkel, mint hálózati (vö. Internet) erőforrásokkal való társadalmi szintű gazdálkodás alapjait (vö. web services), mely egyben az esélyegyenlőség és az egyensúlyi politizálás újszerű módszertani alapja is.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

science fiction vs science direction
Science fiction vs. Science direction

Ha a rangsorolás objektivitása és automatizálhatósága filozófiai szinten bizonytalan is, akkor sem elegendő, hogy:

  • csak egyetlen megoldási alternatíva kialakítása már (tudományos) eredmény legyen,
  • a tudomány ne alkalmazza szisztematikusan a minőségbiztosítás/projektmenedzsment már felismert oktatott és másokon számon kért elveit,
  • ne legyen verseny az elemzők között tetszőleges modell helyességi értékek tekintetében,
  • ne legyen világos koncepció arra, ki a felelős tudásvagyon menedzsmentjéért, a projekt-eredmények hasznosításáért, katalogizálásáért, a folyamatok egymásra épüléséért.

Pitlik László, SZIE Gödöllő

slide19

Köszönöm a figyelmet!pitlik@miau.gau.hu

Pitlik László, SZIE Gödöllő