|
количество изучаемых связей может быть еще больше расширено: «экономически район должность отрасль науки», «экономически район ученая степень отрасль науки», «субъект Федерации статус работника отрасль науки» и так далее. Таким образом, рассмотренный нами показатель не является единичным и элементарным. Это комплексный показатель или, еще более точно группа показателей, причем, число возможных комбинаций различных разрезов этого показателя составляет 9, в ряде случаев содержательно далеко не родственных вариантов. Такая картина характерна для всего проекта. В результате он, на самом деле, устанавливает гораздо больший (на порядок) объем единиц, подлежащих статистическому наблюдению, чем это декларируется в его преамбуле. Любое изучаемое отношение (связь) должно иметь содержательное (смысловое) значение для целей исследователя. При этом логический путь выводов проходит следующие концептуальные этапы: измерение показателей, представление картины показателя, обнаружение закономерностей в картине показателя, выявление причин и следствий выявленных закономерностей, критериальная оценка причин и следствий, принятие решения по результатам критериальной оценки. Допустим, мы измерили, получили картину и выявили в ней некоторые закономерности для показателя связи «должность отрасль науки». Предположим, что мы обнаружили, что для какой-либо отрасли научной деятельности характерны определенные должности исполнителей, что их соотношение изменяется во времени и так далее. Что могут дать такие данные исследователю? Показатели в параметрической модели объекта оценки в нашей постановке задач в первую очередь предназначены для принятия решений (управленческих, жизненных). Следовательно, конечный потребитель данных информационной модели должен знать, что он будет предпринимать, если выявятся те или иные факты в исследуемой картине. Или, как минимум, он 13 |
случаев, содержательно далеко не родственных, вариантов. Такая картина характерна для всего проекта. В результате он, на самом деле, устанавливает гораздо больший (на порядок) объем единиц, подлежащих статистическому наблюдению, чем это декларируется в его преамбуле. Если воспользоваться моделью «сущность-связь», то в данном примере явно обозначенными классами сущностей являются две категории объектов наблюдения: «работники» и «научные исследования и разработки». Статус (штатный работник, совместитель, ...), ученую степень (доктор наук, кандидат наук, ...) и должность (исследователь, техник, вспомогательный персонал, ...) можно трактовать как домены атрибутов9 «научные исследования и разработки» имеет домен атрибутов: «отрасль науки» (их список может, например, задаваться соответствующим классификатором). Отметим, что, возможно, рассмотренные категории: статус, ученая степень, должность, отрасль науки, следует так же относить к сущностям. Действительно, их тоже можно рассматривать как объекты наблюдения. (Проблема отнесения категории к сущности или атрибуту требует дополнительного изучения.) Оба обозначенных класса сущностей являются в терминологии ER-диаграмм «слабыми», так как не могут существовать без исходного «сильного» класса сущностей «образовательное учреждение». Видимо, можно полагать, что домены атрибутов класса сущностей «работники». Тогда класс сущностей 9 в скобках экземпляры атрибутов «экономический район» и «субъект Федерации», формирующие «информационные разрезы» относятся именно к этому классу. Собственно показателем (что измеряется) в рассматриваемом примере является натуральный показатель «численность», отображающий в количественном виде класс связей «быть участником» между классами сущностей «работник» и «научные исследования и разработки». Этот класс связей представлен большим спектром экземпляров связей (взаимоотношения между экземплярами сущностей), например: «должностьотрасль науки», «ученая степеньотрасль науки», «статус работникаотрасль науки». А с учетом третей, сильной сущности «образовательное учреждение» количество изучаемых связей может быть еще больше расширено: «экономически райондолжность отрасль науки», «экономически районученая степень отрасль науки», «субъект Федерациистатус работника отрасль науки» и так далее. Любое изучаемое отношение (связь) должно иметь содержательное (смысловое) значение для целей исследователя. При этом логический путь выводов проходит следующие концептуальные этапы: измерение показателей, представление картины показателя, обнаружение закономерностей в картине показателя, выявление причин и следствий выявленных закономерностей, критериальная оценка причин и следствий, принятие решения по результатам критериальной оценки. Допустим, мы измерили, получили картину и выявили в ней некоторые закономерности для показателя связи «должность отрасль науки». Предположим, что мы обнаружили, что для какойлибо отрасли научной деятельности характерны определенные должности исполнителей, что их соотношение изменяется во времени и так далее. Что могут дать такие данные исследователю? Показатели в системе мониторинга в первую очередь предназначены для принятия управленческих решений. Следовательно, конечный потребитель мониторинговой информации должен знать, что он будет предпринимать, если выявятся те или иные факты в исследуемой картине. Или, как минимум, он должен предполагать, что возможные закономерности изменения в объекте управления по изучаемому аспекту могут иметь потенциально серьезные последствия хоть и не представлять заранее характера таких изменений и последствий. В нашем примере, он должен быть исходно уверен, что в некоторых случаях диспропорции или тенденции изменения в соотношении «должность отрасль науки» являются нежелательными. Если ему все равно, какого должностного уровня исполнитель будет заниматься наукой, если ему неважно, будут ли одни науки поддерживаться персоналом с высоким |