ISSN 1995-2732 (Print), 2412-9003 (Online)
УДК 657.6; 519.866
DOI: 10.18503/1995-2732-2024-22-3-140-151
Аннотация
Сложность формализации переговорного процесса приводит к поиску теоретических моделей с целью получения обобщенных выводов. Теоретическое изучение консенсуса позволяет анализировать различные ситуации, с которыми сталкиваются группы, участвующие в процессе принятия коллективных решений, абстрагируясь от ее специфических характеристик. В работе рассматривается математическая модель консенсуса, основанная на регулярных цепях Маркова. Построены теоретические факторы, воздействующие на качество консенсусного решения, и нашедшие отражение в социально-психологических исследованиях. По результатам моделирования составлены нелинейные регрессионные модели, отражающие вклад численности группы и авторитарности ее членов в структуру консенсусного решения. Показано, что не всегда мнение самого авторитарного (или того, кому больше всех доверяют) перевешивает мнения остальных членов группы в итоговом решении. Построенные уравнения позволяют предсказать вероятность максимального учета мнения самого авторитарного (или человеку с максимальным групповым доверием) в итоговом решении лишь по размаху авторитарностей членов группы фиксированного размера. Показано, что в случаях высокого группового доверия в однородной группе к отдельному члену, так же как и в случае наличия члена с высокой авторитарностью, итоговое решение будет с перевесом мнения этого члена группы. Это, в свою очередь, может привести к консенсусу, далекому от мудрого решения в случае, если этот член группы не эксперт в рассматриваемом вопросе. Высокое доверие и авторитарность служат блокирующими факторами в принятии равновесного итогового решения. Обнаружено, что в больших группах, в отличие от малых, в условиях отсутствия однородности и наличия высоко авторитарных членов роль рассматриваемых факторов ослабевает, консенсусное решение близко к равновесному. Рассчитаны точки равновесия, когда авторитарность и высокое доверие группы перестают быть определяющими при формировании веса мнения в итоговом решении. Полученные теоретические результаты выявления факторов, влияющих на перевес мнения в консенсусном решении, позволят не допустить ситуаций, когда возможно использовать процесс классического консенсуса для манипулирования качеством принимаемого решения.
Ключевые слова
консенсус, консенсусное решение, моделирование, марковские цепи, авторитарность, групповое доверие
Для цитирования
Максимова О.В. Влияние авторитарности и доверия на структуру консенсусного решения // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2024. Т. 22. №3. С. 140-151. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2024-22-3-140-151
1. Аймаутова Н.Е., Ушнев С.В. Специфика группового принятия решения // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2003. №4-5. С. 213-218.
2. Hertzberg M., Smith R., Westphal R. A consensus handbook: Co-operative decision-making for activists, co-ops and communities. Seeds for Change Lancaster Cooperative Ltd. 2013. 228 p.
3. Полякова М.А., Извеков Ю.А., Дрягун Э.П. Использование математических моделей в области практической стандартизации // Качество. Инновации. Образование. 2023. №5(187). С. 69-77.
4. Максимова О.В., Аронов И.З. Математическая модель консенсуса в группе лояльных экспертов, построенная на основании регулярных марковских цепей // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. Т. 15. №5. С. 1381-1393.
5. DeGroot M.H. Reaching a consensus // Journal of the American Statistical Association. 1974. vol. 69. №345.
6. Control of consensus convergence in technical committees of standardization on the basis of regular Markov chains model / Zazhigalkin A. V., Aronov I. Z., Maksimova O.V., Papic L. // Springer India: International Journal of Systems Assurance Engineering and Management. 2019, no. 1, pp. 1-8.
7. Maksimova O.V., Aronov I.Z. Achieving Consensus in Groups with Low Authoritarianism of Participants in Decision Making // International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences. 2024, vol. 9, no. 1, pp. 71-89.
8. Jackson M., Golub B. Naïve Learning in Social Networks and the Wisdom of Crowds // American Economic Journal: Microeconomics. 2010, vol. 2, no. 1, pp. 112-149.
9. Словохотов Ю.Л., Новиков Д.А. Распределенный интеллект мультиагентных систем. Ч. 2. Коллективный интеллект социальных систем // Проблемы управления. 2023. №6. С. 3-21.
10. Орлов А.И. Метод статистических испытаний в прикладной статистике // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019. Т. 85. №5. С. 67-79.
11. Cook J., van der Linden S, Maibach E., Lewandowsky S. The Consensus Handbook: Why the Scientific Consensus on Climate Change is Important. 2018.
12. Чеботарев П.Ю. Сетевые многоагентные системы // Теория управления (дополнительные главы): учеб. пособие / под ред. Новикова Д.А. М.: Ленанд, 2019. С. 303-322.
13. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели репутации и информационного управления в социальных сетях // Математическая теория игр и ее приложения. 2009. №1. С. 209-234.
14. A method for measuring consensus within groups: An index of disagreement via conditional probability / Akiyama Y., Nolan J.J., Darrah M., Rahem M.A., Wang L. // Information Sciences. 2016, no. 345, pp. 116-128.
15. A comparative study on consensus measures in group decision making / Del Moral M.J., Chiclana F., Tapia J.M.R., Herrera‐Viedma E. // International Journal of Intelligent Systems. 2018, vol. 33, no. 8, pp. 1624-1638.
16. Hua Z., & Jing X. A generalized Shapley index-based interval-valued Pythagorean fuzzy PROMETHEE method for group decision-making // Soft Computing. 2023, vol. 27, no. 10, pp. 6629-6652.
17. De Vreede T., Reiter‐Palmon R., De Vreede G. The Effect of Shared Mental Models on Consensus // 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences. 2013, pp. 263-272.
18. Myers D.G., Twenge J.M. Social Psychology. New York: McGraw Hill, 2021. 742 p.
19. Lewin K. Resolving social conflicts: Selected Papers on Group Dynamis. London: Souvenir Press (Educational & Academic), 1973. 230 p.
20. Mitchell T.W. The psychology of medicine. USA: Leopold Classic Library, 2017. 600 p.
21. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Лапласовские спектры орграфов и их приложения // Автоматика и телемеханика. 2005. №5. С. 47-62.
22. Альтшуллер Г. С. Найти идею. Введение в ТРИЗ – теорию решения изобретательских задач. 4-е изд. М.: Альпина Паблишерз, 2011. 400 с.
23. Helmer O. Problems in futures research // Futures. 1977, vol. 9, no. 1, pp. 17-31.
24. Rowe G., & Wright G. Expert Opinions in Forecasting: The role of the Delphi Technique // In International series in management science/operations research. 2001, pp. 125-144.
25. Taylor E. We agree, don’t we? The Delphi Method for Health Environments research // Herd: Health Environments Research & Design Journal. 2019, vol. 13, no. 1, pp. 11-23.
26. Kemeny J. G., Snell J. L. Finite Markov chains. Princeton: The University Series in Undergraduate Mathematics, 1960. 238 p.
27. Переверзева И.А. Проблема доверия в сфере бизнеса // Иностранная психология. 2000. № 12. С. 84-93.
28. Купрейченко А.Б. Психология доверия и недоверия. М.: Институт психологии РАН, 2008. 564 с.
29. Robbins S.P. Organizational behavior: Concepts, Controversies, Applications. New Jersey: Prentice-Hall International Inc., 1998.
30. School W. Gruppenarbeit: Die Kluft zwischen sozialpsychologisher Theoriebildung und organisationspsychologisher Anwendung // Gruppendynamic. 1997, vol. 28. no. 4, pp. 381-403.
31. Adorno T.W. The authoritarian personality. In SAGE Publications Ltd eBooks, 2001, pp. 81-90.
32. Efron B., Tibshirani R. Statistical data analysis in the computer age // Sci.New Ser. 253. 1991, no. 5018, pp. 390-395.
33. Aronov Iosif Z., Maksimova Olga V. Study of Factors Influence on the Variability of Time for Consensus Building in Coalitions Based on Regular Markov Chains // International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences. 2021, vol. 6, no. 4, pp. 1076-1088.
34. Аронов И.З., Максимова О.В. Математическая модель консенсуса в социальной группе при наличии лидера и руководителя // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2022. №2(66). С. 12-21.