Ценность информации (VOI или VoI) - это сумма, которую лицо, принимающее решение, готово заплатить за информацию до принятия решения.
Похожие термины
VoI иногда разделяют на ценность совершенной информации , также называемую ценностью ясновидения (VoC) , и ценность несовершенной информации . Они тесно связаны с широко известным ожидаемым значением точной информации (EVPI) и ожидаемым значением выборочной информации (EVSI). Обратите внимание, что VoI не обязательно равно «значению ситуации принятия решения с точной информацией» - «значению текущей ситуации принятия решения» в общепринятом понимании.
Определения
Простой
Простой пример лучше всего иллюстрирует эту концепцию. Рассмотрим ситуацию принятия решения с одним решением, например, решение о « отпуске» ; и одна неопределенность, например, какими будут « погодные условия» ? Но мы узнаем « Погодные условия» только после того, как решим и начнем « Отпуск» .
- Ценность точной информации о погодных условиях отражает ценность возможности знать погодные условия еще до принятия решения о деятельности в отпуске . Это количественно выражается как самая высокая цена, которую лицо, принимающее решение, готово заплатить за возможность знать Погодные Условия до принятия решения о деятельности в отпуске .
- Однако ценность несовершенной информации о погодных условиях отражает ценность возможности узнать результат другой связанной неопределенности, например, прогноза погоды , вместо самих погодных условий до принятия решения о деятельности в отпуске . Он определяется как самая высокая цена, которую лицо, принимающее решение, готово заплатить за возможность знать прогноз погоды до принятия решения о деятельности в отпуске . Обратите внимание, что это, по сути, ценность точной информации о прогнозе погоды .
Формальный
Приведенное выше определение показывает, что ценность несовершенной информации любой неопределенности всегда может быть сформулирована как ценность точной информации, то есть VoC, другой неопределенности, следовательно, далее будет использоваться только термин VoC.
Стандарт
Рассмотрим общую ситуацию принятия решения [1], имеющую n решений ( d 1 , d 2 , d 3 , ..., d n ) и m неопределенностей ( u 1 , u 2 , u 3 , ..., u m ). Допущение рациональности в стандартной философии индивидуального принятия решений гласит, что то, что сделано или известно, не забывается, т. Е. Лицо, принимающее решение, прекрасно помнит . Это предположение приводит к существованию линейного упорядочения этих решений и неопределенностей, так что:
- d i делается до создания d j тогда и только тогда, когда d i стоит перед d j в заказе
- d i делается до того, как узнать u j, тогда и только тогда, когда d i стоит перед u j в порядке
- d i создается после знания u j тогда и только тогда, когда d i стоит после u j в порядке
Рассмотрим случаи, когда лицо, принимающее решение, может знать результат некоторых дополнительных неопределенностей раньше в его / ее ситуации принятия решения, т. Е. Некоторые u i перемещаются, чтобы появиться раньше в упорядочивании. В таком случае VoC определяется как самая высокая цена, которую лицо, принимающее решение, готово заплатить за все эти действия.
Обобщенный
Затем стандарт далее обобщается в рамках анализа командных решений, где обычно происходит неполный обмен информацией между членами команды в одной и той же ситуации принятия решения. В таком случае то, что сделано или известно, может быть неизвестно в последующих решениях, принадлежащих разным членам команды, т. Е. Может не существовать линейного упорядочения решений и неопределенностей, удовлетворяющих предположению об идеальном воспоминании. Таким образом, VoC отражает ценность возможности знать «не только дополнительные неопределенности, но и дополнительные решения, уже принятые другими членами команды», прежде чем принимать некоторые другие решения в ситуации командного решения. [2]
Характеристики
Есть четыре чрезвычайно важных характеристики VoI, которые всегда актуальны для любой ситуации принятия решения:
- Ценность информации никогда не может быть меньше нуля, поскольку лицо, принимающее решение, всегда может игнорировать дополнительную информацию и принимать решение, как если бы такая информация недоступна.
- Никакая другая деятельность по сбору / обмену информацией не может быть более ценной, чем та, которая оценивается по ценности ясновидения.
- Наблюдение за множеством новых свидетельств дает одинаковый выигрыш в максимальной ожидаемой полезности независимо от порядка наблюдения.
- VOI наблюдения двух новых переменных доказательств не аддитивен. Вместо этого это эквивалентно наблюдению за одним, включению его в наши текущие свидетельства, а затем наблюдению за другим.
Вычисление
VoC выводится строго в соответствии с его определением как денежная сумма, которая достаточно велика, чтобы просто компенсировать дополнительную выгоду от получения дополнительной информации. Другими словами; VoC вычисляется итеративно до тех пор, пока
- «значение ситуации принятия решения с точной информацией при оплате VoC» = «значение текущей ситуации принятия решения».
Особым случаем является тот случай, когда лицо, принимающее решение, нейтрально к риску, когда VoC можно просто вычислить как
- VoC = «значение ситуации принятия решения с полной информацией» - «значение текущей ситуации принятия решения».
В этом частном случае рассчитывается ожидаемая ценность точной информации и ожидаемая ценность выборочной информации , когда неявно предполагается нейтральность к риску . В случаях, когда лицо, принимающее решение, не склонно к риску или стремится к риску , этот простой расчет не обязательно дает правильный результат, а итеративный расчет - единственный способ гарантировать правильность.
Деревья решений и диаграммы влияния чаще всего используются для представления и решения ситуаций принятия решений, а также для соответствующих вычислений VoC. Диаграмма влияния, в частности, построена таким образом, чтобы учитывать ситуации командного решения, когда неполный обмен информацией между членами команды может быть представлен и решен очень эффективно. Хотя деревья решений не предназначены для принятия командных решений, они могут делать это, дополняя их наборами информации, широко используемыми в деревьях игр .
Примеры
Голосовая связь часто иллюстрируется на примере оплаты консультанта в рамках бизнес-операции, который может быть либо идеальным ( ожидаемая ценность идеальной информации ), либо несовершенным (ожидаемая ценность несовершенной информации). [3]
В типичной ситуации с консультантом консультанту будет выплачиваться сумма затрат c за их информацию, исходя из ожидаемых затрат E без консультанта и пересмотренных затрат F с учетом информации консультанта. В сценарии с идеальной информацией E можно определить как суммарное произведение вероятности хорошего результата g, умноженное на его стоимость k , плюс вероятность плохого исхода (1- g ), умноженная на его стоимость k '> k:
E = gk + (1-g) k ',
который пересматривается, чтобы отразить ожидаемую стоимость F точной информации, включая затраты на консультации c . Идеальный информационный кейс предполагает, что плохой результат не произойдет из-за безупречного информационного консультанта.
F = g (k + c)
Затем мы решаем значения c, при которых F
В случае рекурсивного дерева решений у нас часто возникают дополнительные затраты m , возникающие в результате исправления ошибки, и процесс перезапускается, так что ожидаемые затраты появятся как в левой, так и в правой частях наших уравнений. [4] Это типично для решений о найме-повторном найме или решений в цепочке создания стоимости, для которых компоненты сборочной линии должны быть заменены в случае ошибочного заказа или установки:
E = gk + (1-g) (k '+ m + E)
F = g (k + c)
Если консультант несовершенный с частотой f , то стоимость консультанта решается с учетом вероятности ошибки:
F = g (k + c) (1-f) + g (k + c + F) f + (1-g) (1-f) (k + c + F) + (1-g) f (k '+ c + m + F)
VoI также используется для проверки и планирования технического обслуживания конструкций. анализировать, в какой степени ценность, связанная с информацией, собранной в течение срока службы инженерных конструкций, например, инспекций, в контексте управления целостностью, зависит не только от случайных ошибок измерения, но и от систематических ошибок (систематических ошибок), принимая зависимость между коллекциями во внимание [5]
Смотрите также
Библиография
- ^ Ховард, Рональд (1966). «Теория информационной ценности». IEEE Transactions по системной науке и кибернетике . 2 (1): 22–26. DOI : 10.1109 / tssc.1966.300074 . ISSN 0536-1567 .
- ^ Kuhn, HW (1953), «11. Экстенсивные игры и проблема информации», в Kuhn, Harold William; Tucker, Альберт Уильям (ред.), Вклад в теорию игр (AM-28), том II , Princeton University Press, стр 193-216,. DOI : 10.1515 / 9781400881970-012 , ISBN 9781400881970
- ^ результаты, поиск; Парликад, Аджит Кумар; результаты, поиск; результаты, поиск (2013-10-02). Общее управление информационными рисками: максимизация ценности данных и информационных активов (1-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Морган Кауфманн. ISBN 9780824788896.
- ^ Лакшминараян, Раманан; Macauley, Molly K., eds. (2014-09-21). Ценность информации: методологические границы и новые приложения в окружающей среде и здоровье (изд. 2012 г.). Место публикации не указано: Springer. ISBN 9789400798083.
- ^ Али, Кашиф; Цинь, Цзяньцзюнь; Фабер, Майкл Хавбро (12 ноября 2020 г.). «Об информационном моделировании в управлении структурной целостностью» . Структурно Health Monitoring : 147592172096829. дои : 10,1177 / 1475921720968292 . ISSN 1475-9217 .