Дерево проблем проекта описание метода

Обновлено: 18.09.2024

Аннотация
Статья содержит технологию для самопонимания подростка и понимание причин существующей проблемы.

Знаю, что вариантов этой методики несколько. Расскажу о том, который прижился в моей практике психолога.

Итак, строим таблицу и начинаем ее заполнять, следуя порядку цифр.

Для лучшего понимания возьмем конкретную ситуацию : на приеме у психолога подросток 15 лет, который испытывает приступы гнева к людям. Но высказываться в адрес других, а тем более драться, он себе не позволяет, поскольку считает, что агрессия, конфликты ужасны и постыдны. Сдерживая себя по отношению к другим, он направляет агрессию на себя – бьет кулаками в стену. Все кулаки в ссадинах.

Начинаем знакомить подростка с данной методикой. Итак, Дерево Проблемы: у каждой проблемы есть ствол, то, что мы видим в первую очередь. Есть ветви – возможные последствия. Есть корни – причины, благодаря которым Проблема возникла и растет.

Очень важно кратко и емко сформулировать саму проблему (1).

В нашем случае подросток ее сформулировал так: мой негатив по отношению к другим людям переполняет меня, и я избиваю себя. Вписали это в таблицу.

2. Что же будет, если я не изменю ситуацию?

Я буду выглядеть как придурок, который занимается самоповреждением.
Никто не будет воспринимать меня всерьез.
Парни должны уметь постоять за себя… Но я не знаю, КАК и ЧТО нужно делать?
Я чокнусь, заболею или убью кого-нибудь.

3. С чего же всё началось и когда? Каковы причины такого положения дел?

Я всегда был таким…, хотя были ситуации, когда я дрался в детском саду, в младшей школе, но это очень огорчало маму. Она плакала и говорила, что я вырасту бандитом, как ее брат.
Родители никогда не ссорятся. По крайней мере, при мне. У нас это не принято.
Меня многое не устраивает, но я не знаю, КАК об этом сказать.
Поведение сверстников при решении конфликтов мне не нравится.

Вносим в таблицу.

Итак, перед нами подросток с ограниченным кругом общения; с родителями, которые не разрешают себе в присутствии ребенка говорить о проблемах, ссориться. Как следствие, ребенку кажется, что испытывать гнев – плохо. Навыка говорить о том, что его не устраивает, выражать открыто свое мнение, у него тоже нет.

Поскольку подросток отказался работать вместе с родителями над данной проблемой, то обучать будем только его. Будем учиться мыслить, рассуждать, анализировать, будем учиться кричать…

4. Итак, какова же твоя ближайшая цель в свете понятого?

Я хочу научиться управлять своим гневом, не нанося вреда себе и другим людям. Вносим эту формулировку также в таблицу.

Важно не делать работу за подростка. Человек все равно будет делать только то, на что он сейчас готов, за что он сам взял ответственность.

Посмотрите п. 5 таблицы. Это реальные формулировки подростка. Его просто познакомили с методикой, объяснив, ЧТО и в КАКОЙ последовательности делать. А сколько мудрости и понимания сути вещей!

6. Каким я вижу своё ближайшее будущее, если я сделаю всё, что запланировал? Эти рассуждения позволят замотивировать подростка ещё больше.

Мы говорим в семье открыто и искренне.
Мамин брат ходит к нам в гости; иногда я хожу с ним на тренировки.
Я запишусь на какой-нибудь тренинг по управлению гневом.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику

Построение дерева целей

Что нужно для составления дерева целей

Если вы только учитесь стратегическому планированию или строите дерево целей для себя, то кроме самого желания быть успешным, нужны: чистый лист бумаги А4 (на обучающем этапе – возможно стопка бумаги), ручка.

Если готовите презентацию дерева целей: в таком случае подойдут многие программы на ПК (Mind Manager, простенький SmartArt MS Word, …)

Этапы построения дерева целей

1. Формулировка стратегической цели. Это вершина дерева, так же может быть глобальная большая и очень сложная цель, в отличии от стратегической, в возможности ее конечной достижимости. (пример, стратегическая – увеличение продаж, глобальная – увеличение капитала в определенную сумму; стратегическая – личностный рост, глобальная – выучить 5 ин. языков). Эта цель отвечает на вопросы: что я (мы, организация) хотим получить или получать в прошествии такого-то срока? Кем я хочу быть? Чего хотим достигнуть или достигать? Ответ – записываем в вершину.
2. Записываем условия, под-цели способствующие осуществления глобальной стратегической цели. Отвечая на вопросы,: при каких условиях возможна реализация поставленной цели? Какие задачи или цели нужно решить, что бы осуществить цель номер 1? См. пример ниже.
2.1. Выделить те цели и задачи, условия, которые зависят напрямую от нас (себя), или поддаются косвенному нашему влияния, или наоборот – являются абсолютно от нас независимыми. Обычно это формулируют как внутренними, внешними или косвенными условиями. Подпишите, соответственно, условия, цели или задачи. Этот пункт можно пропустить. Но иногда он тоже нужен.
3. Дробим дальше цели, делаем ту же процедуру, что и в случае в п.2, но только в отношении 2-го ряда целей. Наша задача выстроить последовательную иерархию до тех пор, пока все цели на сведутся к реализации конкретной мелкой задачи, то ли разово выполненной, то ли находящейся в постоянном цикле.

Общие рекомендации к построение дерева целей

Достраиваем дерево на одном листе. Но если нужно что-то вычеркнуть для наглядности лучше начать с нового чистого листа.

Дробить цели нужно последовательно. Т.е. они должны быть подчинены друг другу, и не было больших прыжков.

Записывая ту или иную ступень в иерархии – важно помнить, всегда есть еще один вариант.

Самые мелкие цели – должны быть максимально простыми, реализация которых реализует, так же просто, более высшую цель.

Тренироваться и еще раз тренироваться. В идеале вы спустя некоторого времени достигнете такого успеха в построении целей – что будете делать это почти автоматически.

Не боятся ошибок. Ошибки – необходимое условие в успешном обучении.

Модель дерева целей

1. Метод дерева целей

Метод дерева целей (рис.1) ориентирован на получение относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений. Для достижения этого при построении первоначального варианта структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы формирования иерархических структур.

Этот метод широко применяется для прогнозирования возможных направлений развития науки, техники, технологий, а также для составления личных целей, профессиональных, целей любой компании. Так называемое дерево целей тесно увязывает между собой перспективные цели и конкретные задачи на каждом уровне иерархии. При этом цель высшего порядка соответствует вершине дерева, а ниже в несколько ярусов располагаются локальные цели (задачи), с помощью которых обеспечивается достижение целей верхнего уровня.

Рис. 1 - Дерево целей

Составленное дерево целей имеет систему решений на бумаге. То есть план по достижению ОСНОВНОЙ цели рис.1 - I (1). Дерево целей может быть составлено и для любой цели: глобальной, месячной, годичной.

Принцип разбиения общей цели на подцели и задачи иллюстрирует схема, представленная на рисунке 2.

Когда составлено дерево целей, можно просмотреть, к чему приведет та или иная цель.

Рис.2 - Сокращенное дерево целей

2. Дерево целей

Таблица 1 - Дерево целей на примере продвижения по карьерной лестнице

Работа по служебным обязанностям

Выступления и доклады на конференциях

Проявление лидерских качеств в коллективе

1.1. Выполнение нормы

2.1. Выбор проблемы

3.1. Ровные отношения с коллективом

4.1. Новые подходы к выполнению работы

5.1. Умение говорить

1.2. Выполение сверхурочной работы

2.2. Подготовка доклада

3.2. Оперативные решения проблем коллектива

4.2. Идеи по сплочению коллектива

5.2. Умение слушать

1.3. Творческий подход к работе

2.3. Поиск конференций

4.3. Энтузиазм в выполнении новых работ

5.3. Умение воспринимать критику

2.4. Подготовка к выступлению

5.4. Достижение поставленных целей в работе

2.1 Работа по служебным обязанностям

1. Выполнение нормы

Для того, чтобы работа по служебным обязанностям выполнялась качественно и эффективно, необходимо выполнять тот объем работ, который задан режимом предприятия. Для этого необходимо точно знать количество работы в единицу времени, а также уметь планировать работы, ранжировать их по важности и распределять по времени.

2. Выполнение сверхурочной работы

Выполнение сверхурочной работы добавляет ценность к работнику, а также позволяет зарекомендовать его в глазах вышестоящих должностей. Однако при этом необходимо помнить, что первоначально должен выполняться заданный план работ.

3. Творческий подход к работе

Творческий подход, несомненно, покажет профессионализм и интерес к работе, а также с развитием творчества приходит энтузиазм и повышается работоспособность.

2.2 Выступления и доклады на конференциях

1. Выбор проблемы

Проблема подготавливаемого доклада должна касаться деятельности предприятия, а сам доклад должен предлагать методы решения поставленной проблемы.

2. Подготовка доклада

Подготовка доклада включает в себя поиск и анализ информации, переработку, анализ решения проблемы, предложенного другими источниками и выводы по проделанной работе.

3. Поиск конференций

Конференции могут быть как внутри предприятия, так и в других организациях, которые проводят их по данной тематике проблем.

4. Подготовка к выступлению

Подготовка к выступлению включает в себя составление презентации и тезисов выступления.

Необходимо грамотно, четко и лаконично представить свой доклад.

2.3 Проявление лидерских качеств в коллективе

1. Ровные отношения с коллективом

Отношения в коллективе должны быть ровные и доброжелательные. Необходимо гасить конфликты до их проявления.

2. Оперативное решение проблем коллектива

При возникновении проблем в коллективе надо предлагать их решения до того, как о них узнает начальство. Стараться делать это без конфликтов и стычек.

Лидер отличается тем, что может взять на себя ответственность за свои слова и поступки коллектива.

2.4 Инициатива

1. Новые подходы к выполнению работы

Предложение новых идей и подходов к выполнению заданного объема работ.

2. Идеи по сплочению коллектива

Сплочение коллектива в рабочее и нерабочее время требует определенной ответственности, инициативы и энтузиазма. Главное - чтобы люди потянулись за идеей.

3. Энтузиазм в выполнении новых работ

Необходим, чтобы привлекать работников к деятельности компании.

2.5 Представление начальству

1. Умение говорить

2. Умение слушать

Умение говорить и слушать надолго определяет отношения начальника и подчиненного с обеих сторон.

3. Умение воспринимать критику

Важно уметь корректно отвечать на поставленные вопросы, признавать свои ошибки и предлагать меры по их исправлению.

4. Достижение поставленных целей в работе

Необходимо для того, чтобы о работнике сложилось положительное мнение.

Исходя из большого числа целей предприятия, их индивидуального характера и сложных взаимосвязей для их анализа используется специальная модель - модель дерева целей.

Кроме того, подобная модель позволяет учесть и существование иерархии целей. Это означает, что между целями, помимо конфликтов, обычно существуют и другие связи. Ими являются отношения подчинения (для реализации цели А необходимо осуществление целей B, C и т.д., которые называют целями-средствами) и предшествования (до цели D надо выполнить цель E). Кроме того, между целями могут быть отношения совместного подчинения, при котором они являются детализирующими частями или предшественниками одной и той же более глобальной цели.

· содержание цели (что должно быть достигнуто?);

· масштаб цели (в каком объеме должна быть достигнута цель?);

· срок выполнения цели (за какое время должна быть достигнута цель?).

Модель дерева целей может быть описана с помощью связного ориентированного древовидного графа, вершины которого являются целями различной степени детализации, а ребра - связями между ними. Эти связи заключаются в том, что для выполнения некоторой цели (вершины графа) необходимо и достаточно выполнить хотя бы часть ее подцелей (подчиненных ей вершин).

Как правильно поставить цель (задачу)?

Мы уже писали о том, что когда задача излагается образно, в виде метафоры, рисунка, иероглифа, сознание воспринимает её легче и легче справляется с решением.А самым понятным для сознания образом будет нечто архетипическое, глубинное, понятное всем культурам во все времена.

Один из таких вечных и древних архетипов – архетип Дерева.

Мировое Древо – это самый старый и универсальный символ, которым можно охватить, описать практически всё, что есть во Вселенной.

Поэтому неудивительно, что многие креативные техники работают с образом Древа, используя его по-всякому.

Итак, сейчас мы будем строить (и разрушать!) дерево Проблем.

Продумайте и выпишите отдельным списком – список обстоятельств, мешающих выполнению задуманного. То, что нужно преодолеть.

Переходим непосредственно к рисунку Дерева

Рисуем горизонтальные линии – это ветви нашего дерева. В каждой ветке пишем препятствия (по одному препятствию на одну ветку!). На нижних ветках – самые лёгкие препятствия, на высоких – самые сложные.

Представьте себе, что Вы – дровосек. Дровосеку всегда сложно обрубить ветви, которые расположены выше его роста, не правда ли?

Делаем из этого схематичного рисунка – рисунок красивый (дорисовываем детальки), чтобы все видели, что перед ними, действительно – дерево.

Это звучит неправдоподобно, но такая техника очень быстро приводит людей, ей овладевших, к решению проблемы.

И дело тут не в архетипе дерева, просто когда кто-либо начинает думать, особенно подключая образное мышление, его задачи решаются быстрее и легче, чем у других.

Дерево проблем — дерево решений

Дерево решений

Дерево решений — метод автоматического анализа больших массивов данных. В этой статье рассмотрим общие принципы работы и области применения.

Дерево решений — эффективный инструмент интеллектуального анализа данных и предсказательной аналитики. Он помогает в решении задач по классификации и регрессии.

Правила генерируются за счет обобщения множества отдельных наблюдений (обучающих примеров), описывающих предметную область. Поэтому их называют индуктивными правилами, а сам процесс обучения — индукцией деревьев решений.

В обучающем множестве для примеров должно быть задано целевое значение, так как деревья решений — модели, создаваемые на основе обучения с учителем. По типу переменной выделяют два типа деревьев:

дерево классификации — когда целевая переменная дискретная;

дерево регрессии — когда целевая переменная непрерывная.

Развитие инструмента началось в 1950-х годах. Тогда были предложены основные идеи в области исследований моделирования человеческого поведения с помощью компьютерных систем.

Дальнейшее развитие деревьев решений как самообучающихся моделей для анализа данных связано с Джоном Р. Куинленом (автором алгоритма ID3 и последующих модификаций С4.5 и С5.0) и Лео Брейманом, предложившим алгоритм CART и метод случайного леса.

Структура дерева решений

Рассмотрим понятие более подробно. Дерево решений — метод представления решающих правил в определенной иерархии, включающей в себя элементы двух типов — узлов (node) и листьев (leaf). Узлы включают в себя решающие правила и производят проверку примеров на соответствие выбранного атрибута обучающего множества.

Простой случай: примеры попадают в узел, проходят проверку и разбиваются на два подмножества:

первое — те, которые удовлетворяют установленное правило;

второе — те, которые не удовлетворяют установленное правило.

Далее к каждому подмножеству снова применяется правило, процедура повторяется. Это продолжается, пока не будет достигнуто условие остановки алгоритма. Последний узел, когда не осуществляется проверка и разбиение, становится листом.

Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера. Для дерева классификации — это класс, ассоциируемый с узлом, а для дерева регрессии — соответствующий листу модальный интервал целевой переменной. В листе содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается этим листом.

Пример попадает в лист, если соответствует всем правилам на пути к нему. К каждому листу есть только один путь. Таким образом, пример может попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.

Терминология

Изучите основные понятия, которые используются в теории деревьев решений, чтобы в дальнейшем было проще усваивать новый материал.

Какие задачи решает дерево решений?

Его применяют для поддержки процессов принятия управленческих решений, используемых в статистистике, анализе данных и машинном обучении. Инструмент помогает решать следующие задачи:

Классификация. Отнесение объектов к одному из заранее известных классов. Целевая переменная должна иметь дискретные задачи.

Регрессия (численное предсказание). Предсказание числового значения независимой переменной для заданного входного вектора.

Описание объектов. Набор правил в дереве решений позволяет компактно описывать объекты. Поэтому вместо сложных структур, используемых для описания объектов, можно хранить деревья решений.

Процесс построения дерева решений

Основная задача при построении дерева решений — последовательно и рекурсивно разбить обучающее множество на подмножества с применением решающих правил в узлах. Но как долго надо разбивать? Этот процесс продолжают до того, пока все узлы в конце ветвей не станут листами.

Узел становится листом в двух случаях:

естественным образом — когда он содержит единственный объект или объект только одного класса;

после достижения заданного условия остановки алгоритм — например, минимально допустимое число примеров в узле или максимальная глубина дерева.

n примеров, для каждого из которых задана метка класса Ci(i = 1..k);

m атрибутов Aj(j = 1..m), которые определяют принадлежность объекта к тому или иному классу.

Тогда возможно три случая:

Множество S — пустое множество без примеров. Для него сформируется лист, класс которого выберется из другого множества. Например, самый распространенный из родительского множества класс.

Множество S состоит из обучающих примеров всех классов Ck. В таком случае множество разбивается на подмножества в соответствии с классами. Для этого выбирают один из атрибутов Aj множества S, состоящий из двух и более уникальных значений: a1, a2, …, ap), где p — число уникальных значений признака. Множество S разбивают на p подмножеств (S1, S2, …, Sp), состоящих из примеров с соответствующим значением атрибута. Процесс разбиения продолжается, но уже со следующим атрибутом. Он будет повторяться, пока все примеры в результирующих подмножества не окажутся одного класса.

Третья применяется в большинстве алгоритмов, используемых для построения деревьев решений. Эта методика формирует дерево сверху вниз, то есть от корневого узла к листьям.

Сегодня существует много алгоритмов обучения: ID3, CART, C4.5, C5.0, NewId, ITrule, CHAID, CN2 и другие. Самыми популярными считаются:

ID3 (Iterative Dichotomizer 3). Алгоритм позволяет работать только с дискретной целевой переменной. Деревья решений, построенные на основе ID3, получаются квалифицирующими. Число потомков в узле неограниченно. Алгоритм не работает с пропущенными данными.

CART (Classification and Regression Tree). Алгоритм решает задачи классификации и регрессии, так как позволяет использовать дискретную и непрерывную целевые переменные. CART строит деревья, в каждом узле которых только два потомка.

Основные этапы построения дерева решений

Построение осуществляется в 4 этапа:

Выбрать атрибут для осуществления разбиения в данном узле.

Определить критерий остановки обучения.

Выбрать метод отсечения ветвей.

Оценить точность построенного дерева.

Далее рассмотрим каждый подробнее.

Выбор атрибута разбиения

Разбиение должно осуществляться по определенному правилу, для которого и выбирают атрибут. Причем выбранный атрибут должен разбить множество наблюдений в узле так, чтобы результирующие подмножества содержали примеры с одинаковыми метками класса или были максимально приближены к этому. Иными словами — количество объектов из других классов в каждом из этих множеств должно быть как можно меньше.

Критериев существует много, но наибольшей популярностью пользуются теоретико-информационный и статистический.

Теоретико-информационный критерий

В основе критерия лежит информационная энтропия:

где n — число классов в исходном подмножестве, Ni — число примеров i-го класса, N — общее число примеров в подмножестве.

Энтропия рассматривается как мера неоднородности подмножества по представленным в нем классам. И даже если классы представлены в равных долях, а неопределенность классификации наибольшая, то энтропия тоже максимальная. Логарифм от единицы будет обращать энтропию в ноль, если все примеры узла относятся к одному классу.

Если выбранный атрибут разбиения Aj обеспечивает максимальное снижение энтропии результирующего подмножества относительно родительского, его можно считать наилучшим.

Но на деле об энтропии говорят редко. Специалисты уделяют внимание обратной величине — информации. В таком случае лучшим атрибутом будет тот, который обеспечит максимальный прирост информации результирующего узла относительно исходного:

где Info(S) — информация, связанная с подмножеством S до разбиения, Info(Sa) — информация, связанная с подмножеством, полученным при разбиении атрибута A.

Задача выбора атрибута в такой ситуации заключается в максимизации величины Gain(A), которую называют приростом информации. Поэтому теоретико-информационный подход также известен под название «критерий прироста информации.

Статистический подход

В основе этого метода лежит использования индекса Джини. Он показывает, как часто случайно выбранный пример обучающего множества будет распознан неправильно. Важное условие — целевые значения должны браться из определенного статистического распределения.

Если говорить проще, то индекс Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и предсказаниями модели. Минимальное значение показателя говорит о хорошей работе модели.

Индекс Джини рассчитывается по формуле:

где Q — результирующее множество, n — число классов в нем, pi — вероятность i-го класса (выраженная как относительная частота примеров соответствующего класса).

Значение показателя меняется от 0 до 1. Если индекс равен 0, значит, все примеры результирующего множества относятся к одному классу. Если равен 1, значит, классы представлены в равных пропорциях и равновероятны. Оптимальным считают то разбиение, для которого значение индекса Джини минимально.

Критерий остановки алгоритма

Переобучение в случае дерева решений имеет схожие с нейронными сетями последствия. Оно будет точно распознавать примеры из обучения, но не сможет работать с новыми данными. Еще один минус — структура переобученного дерева сложна и плохо поддается интерпретации.

Для этого используют несколько подходов:

Ранняя остановка. Алгоритм останавливается после достижения заданного значения критерия (например, процентной доли правильно распознанных примеров). Преимущество метода — сокращение временных затрат на обучение. Главный недостаток — ранняя остановка негативно сказывается на точности дерева. Из-за этого многие специалисты советуют отдавать предпочтение отсечению ветей.

Ограничение глубины дерева. Алгоритм останавливается после достижения установленного числа разбиений в ветвях. Этот подход также негативно сказывается на точности дерева.

Задание минимально допустимого числа примеров в узле. Устанавливается ограничение на создание узлов с числом примером меньше заданного (например, 7). В таком случае не будут создаваться тривиальные разбиения и малозначимые правила.

Этими подходами пользуются редко, потому что они не гарантируют лучшего результата. Чаще всего, они работают только в каких-то определенных случаях. Рекомендаций по использованию какого-либо метода нет, поэтому аналитикам приходится набирать практический опыт путем проб и ошибок.

Отсечение ветвей

Поэтому многие специалисты отдают предпочтение альтернативному варианту — построить все возможные деревья, а потом выбрать те, которые при разумной глубине обеспечивают приемлемый уровень ошибки распознавания. Основная задача в такой ситуации — поиск наиболее выгодного баланса между сложностью и точностью дерева.

Но и тут есть проблема: такая задача относится к классу NP-полных задач, а они, как известно, эффективных решений не имеют. Поэтому прибегают к методу отсечения ветвей, который реализуется в 3 шага:

Строительство полного дерева, в котором листья содержат примеры одного класса.

Определение двух показателей: относительную точность модели (отношение числа правильно распознанных примеров к общему числу примеров) и абсолютную ошибку (число неправильно классифицированных примеров).

Удаление листов и узлов, потеря которых минимально скажется на точности модели и увеличении ошибки.

Отсечение ветвей проводят противоположно росту дерева, то есть снизу вверх, путем последовательного преобразования узлов в листья.

Извлечение правил

Иногда упрощения дерева недостаточно, чтобы оно легко воспринималось и интерпретировалось. Тогда специалисты извлекают из дерева решающие правила и составляют из них наборы, описывающие классы.

Для извлечения правил нужно отслеживать все пути от корневого узла к листьям дерева. Каждый путь дает правило с множеством условий, представляющих собой проверку в каждом узле пути.

Если представить сложное дерево решений в виде решающих правил (вместо иерархической структуры узлов), оно будет проще восприниматься и интерпретироваться.

Преимущества и недостатки дерева решений

Преимущества:

Формируют четкие и понятные правила классификации. Например, «если возраст

ЭТАП 2: АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ (PROBLEMS ANALYSIS)

Проблемы формулируются с использованием уже построенной схемы анализа заинтересованных сторон. Глядя на ее составные элементы и связи между ними, участники обсуждения – заинтересованные стороны – должны сказать, какие проблемы (конечно, имеющие отношение к рассматриваемой теме) реально существуют у каждого из элементов, а какие мешают либо способствуют существованию связей между ними.

То, что говорят участники, сразу же обсуждается. Формулировка должна отвечать определенным требованиям (о них немного позже) и быть одобренной ВСЕМИ участниками обсуждения. Если кого-то из участников она не устраивает, надо уточнять формулировку без потери того смысла, который автор вложил в нее, пока она не устроит всех. Роль ведущего в этом процессе исключительно важна. Далее формулировка записывается на карточку и крепится около соответствующего элемента схемы анализа заинтересованных сторон.

КАК ПРАВИЛЬНО СФОРМУЛИРОВАТЬ ПРОБЛЕМУ?

Этот вопрос очень важен, поскольку неправильно сформулированные проблемы могут привести к очень общим заключениям или к очевидным выводам. Основываясь на таких формулировках, будет невозможно провести анализ.

Так какой же должна быть формулировка проблемы?

В качестве иллюстрации вспомним детское стихотворение про рыбака [2], который, собираясь на рыбалку, попытался предусмотреть все осложнения, которые могли бы возникнуть в процессе ловли рыбы, и взял с собой массу ненужные вещей (кровать, самовар) и в придачу собаку,

2. Формулировка должна быть конкретной и реальной: лучше избегать общих слов и постараться дать понять заинтересованным сторонам, почему сложившаяся ситуация вас не устраивает и что вы намерены (и действительно можете) изменить.

5. Избегайте излишней детализации. Не стоит записывать проблемы каждого из многочисленных членов целевой группы – наш проект в какой-то мере универсален (направлен на всю группу) и долгосрочен.

Качественно провести этап формулирования проблем помогут ответы на следующие вопросы:

• В чем состоит проблема с точки зрения целевой группы?

• Почему необходимо осуществление планируемой деятельности с точки зрения целевой группы?

• В чем состоят причины возникновения проблемы с точки зрения каждой из заинтересованных сторон?

• Какие могут быть последствия существования проблемы с точки зрения каждой из заинтересованных сторон?

• Почему целевая группа не может решить проблему самостоятельно? Что мешает это сделать? Почему необходима помощь? Какой она должна быть?

• Какие организации уже занимались этой проблемой?

Однако стоит постараться избежать ситуации, когда большая часть собравшихся имеет отдаленное представление об основной проблеме (зато с ними приятно пообщаться), и вы медленно, но верно понимаете, что в перечне заинтересованных сторон надо заменить большую часть.

Если проблем высказано слишком мало, надо идти по пути детализации проблем (естественно, в разумных пределах).

Теперь вернемся к участникам обсуждения. Они описывают стоящие перед ними проблемы, которые, возможно, решит либо, наоборот, обострит планируемая деятельность. Сейчас участники должны учитывать только свои собственные интересы либо интересы сторон, которые они представляют. Напомним, что все проблемы записываются на карточках (одна проблема на одну карточку) и крепятся около соответствующих заинтересованных сторон либо связей на Схеме анализа заинтересованных сторон. В процессе сформулированные проблемы обсуждаются, корректируются (в случае необходимости), группируются однотипные проблемы.

Затем карточки снимаются и размещаются на подготовленном пространстве – на стене, полу или большом листе бумаги.

В случае с нашим примером, список проблем может быть таким:

• Дети не могут играть во дворе дома.

• Родителям приходится далеко ходить с детьми.

• Дети уходят далеко от дома.

• Детей тяжело контролировать.

• Во дворе негде играть.

• Во дворе запарковано много машин.

• Во дворе ездит много машин.

• Детям опасно играть во дворе.

• Двор загрязнен строительным и бытовым мусором.

• Нет зеленых насаждений.

• Детская площадка быстро пришла в негодность.

• Играть на площадке опасно.

• Поступает много жалоб в ЖЭС на то, что детям негде играть.

• Подростки собираются в подъездах.

• Подростки мусорят в подъездах.

• Двор загрязнен собаками.

• Двор загрязнен алкоголиками.

• В подъездах темно.

• Подростки бьют лампочки.

• Кто-то выкручивает лампочки в подъездах.

• В темный подъезд страшно заходить.

• Участковому поступают многочисленные жалобы на подростков.

А вот как будут выглядеть карточки с формулировками проблем, сгруппированные в соответствии со Схемой анализа заинтересованных сторон (Рисунок 3) относительно каждой из групп интересов:

Рисунок 4. Пример размещения проблем на схеме анализа заинтересованных сторон

Напомним, наша задача – сформулировать проблемы и установить причинноследственные связи между ними. Что такое причинно-следственные связи? Если одно событие является следствием другого (например, прошел дождь – асфальт мокрый), то между этими событиями существует причинно-следственная связь. Так же и с проблемами.

Например, растет уровень преступности среди молодежи, потому что в этом районе города нет ни спортивного клуба, ни внешкольные программ по развитию и образованию, не развита соответствующая инфраструктура. Между этими проблемами существует причинно-следственная связь: отсутствие инфраструктуры причина, а рост преступности – следствие.

Рисунок 5. Принцип построения дерева проблем

Теперь давайте посмотрим на наше дерево немного с другой стороны. Представим его себе как разрезанную на множество кусочков картинку. Многие из читателей наверняка развлекались сами, собирая подобные головоломки в детстве (теперь это называется паззлы). Вычленение центральной проблемы, имея на руках множество кусочков – отдельных проблем, ее описывающих, похоже на нахождение в груде частичек картинки самого главного с точки зрения сюжета картины кусочка. Пока мы не соберем всю картинку, наверняка не сможем сказать, какой из кусочков нас интересует.

Другая сложность состоит в том, что, выбрав основную проблему заранее, мы сконцентрируемся на ее решении, в то время как основной проблемой может оказаться совсем другая! И выяснить это мы можем только в результате проведенного анализа.

• Для начала произвольно выбираем одну или несколько проблем.

• Затем снимаем по одной карточке с проблемами и пробуем выстроить между ней и уже размещенными карточками-проблемами причинно-следственную связь. Если две проблемы не связаны между собой – разместите их рядом. Если одна проблема явно является причиной другой (пусть не очевидно, но все же связанной с ней) проблемы – опустите ее ниже, если следствием – поднимите выше.

• Если логическая связь не очевидна, попробуйте сформулировать и добавить между причиной и следствием еще одну карточку-проблему, с появлением которой связь станет ясна.

• Карточки еще не закончились? Берите следующую карточку-проблему и поступайте с ней по описанному алгоритму.

После окончательного размещения проблем, картина примет такой вид (см. Рисунок 9.):

Теперь осталось только прорисовать причинно-следственные связи.

Рисунок 10. Дерево проблем

Для нашего примера очевидно, где находится ствол дерева и центральная проблема

Если неясно, какая из сформулированных проблем является следствием, а какая – причиной, надо постараться достичь согласия в группе по этому вопросу. Следует либо переформулировать проблемы в более общие, либо, наоборот, детализировать их так, чтобы все участники были согласны с прорисованной связью и понимали, почему она выглядит именно так. Часто приходится заменять одну проблему несколькими или добавлять новые формулировки проблем, которые были изначально упущены.

Процесс построения дерева можно считать завершенным тогда, когда ВСЕ участники обсуждения согласны с его структурой и причинно-следственными связями, прорисованными между элементами. Это требование является общим при завершении всех трех этапов аналитической фазы: все участники должны видеть одну и ту же картину, и толкование ее также должно быть единым.

Дерево проблем – ключевой элемент аналитической фазы. Оно является источником информации для проведения следующего этапа – анализа целей. На его выполнение чаще всего тратится до 50% всего времени на разработку проекта. Мы уверены, что вы уже понимаете, почему это так. Если дерево проблем построено качественно – дальнейшие шаги по разработке проектов будут проходить значительно быстрее, и для их выполнения надо будет лишь действовать по описанным ниже алгоритмам.

Итак, этап анализа проблем проводится группой, состоящей из ведущего и представителей заинтересованных сторон.

Сам процесс анализа состоит из:

• формулировки проблем на основе Схемы анализа заинтересованных сторон;

• определении, какие из них являются причинами, а какие – следствиями;

• проверки логики его строения и окончательной корректировки.

При проведении анализа надо соблюдать требования, предъявляемые к формулировке проблем. Очень важна роль ведущего – фасилитатора, которая состоит в оживлении и направлении дискуссии в нужное русло, отслеживании и исправлении ошибок в формулировках проблем и логике построения дерева.

Читайте также: