Valoarea informației
Valoarea informației (VDI sau VdI) este suma pe care un factor de decizie ar fi dispus să o plătească pentru informații înainte de a lua o decizie.
Termeni similari
VdI se distinge uneori prin valoarea informației perfecte , numită și valoarea clarviziunii (VdC) și valoarea informațiilor imperfecte . Acestea sunt strâns legate de conceptele pe scară largă cunoscute de valoarea așteptată a informației perfecte și valoarea așteptată a informațiilor eșantion . Rețineți că VoI nu este neapărat egal cu „valoarea situației deciziei informațiilor perfecte” - „valoarea situației deciziei actuale” așa cum se înțelege de obicei.
Definiții
Simplu
Un exemplu simplu ilustrează mai bine conceptul. Luați în considerare situația de luare a deciziilor cu o singură decizie, de exemplu, luarea unei activități de vacanță ; și o singură incertitudine, de exemplu, cum va fi starea vremii ? Dar vom cunoaște condițiile meteorologice numai după ce am decis și am început activitatea de vacanță .
- Valoarea informațiilor perfecte privind starea vremii captează valoarea de a putea cunoaște starea vremii chiar înainte de a lua decizia cu privire la activitatea de vacanță . Este cuantificat ca fiind cel mai mare preț pe care decidentul este dispus să îl plătească pentru a putea cunoaște starea vremii înainte de a lua decizia cu privire la activitatea de vacanță .
- Valoarea de informații imperfecte despre starea vremii, cu toate acestea, surprinde valoarea de a fi în măsură să cunoască rezultatul unei alte incertitudini legate, adică prognoza meteo, în loc de starea vremii în sine , înainte de luarea deciziei cu privire la activitatea de vacanță meteo.. Este cuantificat ca fiind cel mai mare preț pe care decidentul este dispus să îl plătească pentru a putea cunoaște prognoza meteo înainte de a lua decizia cu privire la activitatea de vacanță . Rețineți că este în esență valoarea informațiilor perfecte despre prognoza meteo .
Formal
Definiția de mai sus clarifică faptul că valoarea informației imperfecte a oricărei incertitudini poate fi întotdeauna exprimată ca valoarea informației perfecte, adică VdC, a altei incertitudini, prin urmare, de acum înainte va fi folosit doar termenul VdC.
Normal
Luați în considerare o situație generală de luare a deciziilor cu n decizii ( d 1 , d 2 , d 3 , ..., d n ) și m incertitudini ( u 1 , u 2 , u 3 , ..., u m ). Presupunerea raționalității în filozofia deciziei individuale normale afirmă că ceea ce se face sau știe nu este uitat, adică decizia are o memorie perfectă . Această presupunere se traduce prin existența unei ordonări liniare a acestor decizii și incertitudini astfel încât:
- d i se ia înainte de a lua d j dacă și numai dacă d i vine înainte de d j în ordine
- d i este luat înainte ca u j să fie cunoscut dacă și numai dacă d i vine înainte de u j în ordonare
- d i se ia după ce știu u j dacă și numai dacă d i vine după u j în ordonare.
Luați în considerare cazurile în care factorul de decizie este pus într - o măsură să cunoască în primul rând rezultatul unor incertitudini suplimentare în situația sa decizie, care este, unele u i sunt deplasate să apară mai devreme în ordine. În acest caz, VdC este cuantificat ca fiind cel mai mare preț pe care decidentul este dispus să îl plătească pentru toate acele călătorii.
Generalizat
Definiția este apoi generalizată în continuare în cadrul analizei deciziilor de grup, unde există, de obicei, o schimbare incompletă de informații între membrii grupului în aceeași situație de decizie. În acest caz, ceea ce se face sau se știe poate să nu fie cunoscut în deciziile ulterioare aparținând diferiților membri ai grupului, adică este posibil să nu existe o ordonare liniară a deciziilor și incertitudini care să satisfacă asumarea memoriei perfecte. VdC surprinde astfel valoarea de a putea cunoaște „nu numai incertitudinile suplimentare, ci și deciziile suplimentare luate deja de alți membri ai grupului” înainte de a lua alte decizii în situația de luare a deciziilor grupului.
Caracteristici
Există două caracteristici extrem de importante ale VdI care sunt întotdeauna valabile pentru orice situație de luare a deciziilor:
- Valoarea informațiilor nu poate fi niciodată mai mică de zero, deoarece factorul de decizie poate ignora întotdeauna informațiile suplimentare și poate lua decizia ca și cum acele informații nu ar fi disponibile.
- Nicio altă activitate de colectare / partajare a informațiilor nu poate fi mai valoroasă decât cea cuantificată prin valoarea clarviziunii.
Calcul
VoC este derivat strict urmând definiția sa ca suma monetară suficient de mare pentru a compensa exact avantajul suplimentar de a obține mai multe informații. Cu alte cuvinte: VoC este calculat iterativ până la
- "valoarea situației de decizie cu informații perfecte în timp ce plătiți VdC" = "valoarea situației actuale de decizie".
Un caz special este atunci când factorul de decizie este neutru în ceea ce privește riscul, unde VdC poate fi calculat simplu ca
- VdC = "valoarea situației decizionale cu informații perfecte" - "valoarea situației actuale decizionale".
Acest caz special este modul în care valoarea așteptată a informațiilor perfecte și valoarea așteptată a informațiilor eșantionului în care se presupune implicit neutralitatea riscului. Pentru cazurile în care factorul de decizie este avers de risc sau iubitor de risc, acest calcul simplu nu oferă neapărat rezultatul corect, iar calculul iterativ este singura modalitate de a asigura corectitudinea.
Arborii de decizie și diagramele de influență sunt foarte frecvent utilizate pentru a reprezenta și rezolva situații de decizie, precum și pentru calcularea VOC asociate. Diagrama de influență, în special, este structurată pentru a facilita situațiile de luare a deciziilor de grup în care schimbul incomplet de informații între membrii grupului poate fi reprezentat și rezolvat foarte eficient. Deși arborii de decizie nu sunt concepuți pentru a facilita situațiile de luare a deciziilor în grup, pot face acest lucru prin mărirea lor cu seturi de informații utilizate pe scară largă în arborii de vânat .
Bibliografie
- Detwarasiti, A. (2005). Analiza deciziilor echipei și diagrame de influență. Teză de doctorat, Departamentul de Științe și Inginerie a Managementului , Universitatea Stanford.
- Howard, RA (1966). Teoria valorii informației. Tranzacții IEEE pe știința sistemelor și cibernetică (SSC-2), 22-26.
- Howard, RA și JE Matheson, „ Diagrama de influență ” (1981), în Lecturi privind principiile și aplicațiile analizei deciziilor , editat de RA Howard și JE Matheson, Vol. II (1984), Menlo Park CA: Strategic Decisions Group.
- Kuhn, HW (1953). Jocuri extinse și problema informațiilor. Contribuții la teoria jocurilor II , editat de HW Kuhn și AW Tucker, 193-216.
- Stratonovich, RL (1965). Despre valoarea informațiilor. Izvestiya de la Academia de Științe a URSS, Cibernetică Tehnică 5, 3-12. In rusa.
Elemente conexe
| Controlul autorității | GND ( DE ) 4123429-7 |
|---|
