Обзор подходов и методов идентификации экспертов в организационных исследованиях

В научной литературе выделяются три подхода идентификации экспертов в организационных исследованиях: социологический, поведенческий, когнитивный. В социологическом подходе акцент делается на социально-политическом статусе лица. Поведенческий подход фокусируется на том, как делается выбор в ситуациях неопределенности. В когнитивном подходе рассматривается непосредственно субъект мыслительного процесса. В статье показаны ограничения каждого из подходов. Приведены методы идентификации экспертов в организационных исследованиях в российской и зарубежной научной литературе. Рассмотрены методы социального одобрения, политического влияния, проблемной ситуации, личной вовлеченности, внешних сигналов, самооценки, прошлых результатов, тестирования знаний, определения ментальных черт. Показаны преимущества и недостатки каждого метода. Для исследователей организации и организационного поведения в зависимости от задач методы идентификации экспертов предоставляют следующие возможности: экспертного суждения или экспертного знания; процедуры экспертной оценки или продукта профессиональной деятельности; знания темы, проблемы, узкоспециализированных рынков или представления интересов конкретных действующих субъектов, группы, идеи, концепции. В работе применены общелогические методы исследования: индукция, дедукция, анализ, синтез, научная абстракция, сравнение и сопоставление.

1. Оленев В.М., Широнина Е.М. Технологии исследования будущего в стратегическом менеджменте. Экономика и предпринимательство. 2021;12(137):831–834. https://doi.org/10.34925/EIP.2021.137.12.164

2. Sims B.H., Wiedlea A.K., Wilson G.D. Expert Opinion in Reliability. In: F. Ruggeri, R.S. Kenett, F.W. Faltin (eds.) Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability. New Jersey: Wiley; 2008. https://doi.org/10.1002/9780470061572.eqr110

3. Fildes R., Goodwin P., Lawrence M., Nikolopoulos K. Effective forecasting and judgmental adjustments: An empirical evaluation and strategies for improvement in supply-chain planning. International Journal of Forecasting. 2009;25(1):3–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijforecast.2008.11.010

4. Nikolopoulos K., Lawrence M., Goodwin P., Fildes R. On the accuracy of judgmental interventions on forecasting support systems. Working Paper. Lancaster: The Department of Management Science, Lancaster University; 2005.

5. Franses P.H., Legerstee R. Do experts’ adjustments on model-based SKU-level forecasts improve forecast quality. Journal of Forecasting. 2010;29(3):331–340. https://doi.org/10.1002/for.1129

6. Мельник П.Б. Математическая модель эксперта. Инноватика и экспертиза: научные труды. 2020;2(30):40–64. https://doi.org/10.35264/1996-2274-2020-2-40-64

7. Mauksch S., von der Gracht H.A., Gordon T.J. Who is an expert for foresight? A review of identification methods. Technological Forecasting & Social Change. 2020;154:119982. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119982

8. Agnew N.M., Ford K.M., Hayes P.J. 10 Expertise In Context: Personally Constructed, Socially Selected and Reality-Relevant? International Journal of Expert Systems. 1997;7(1):65–88.

9. Eyal G. For a sociology of expertise: the social origins of the autism epidemic. American Journal of Sociology. 2013;118(4):863– 907. https://doi.org/10.1086/668448

10. Baker J., Lovell K., Harris N. How expert are the experts? An exploration of the concept of ‘expert’ within Delphi panel techniques. Nurse Researcher. 2006;14(1). https://doi.org/10.7748/nr2006.10.14.1.59.c6010

11. Devaney L., Henchion M. Who is a Delphi ‘expert’? Reflections on a bioeconomy expert selection procedure from Ireland. Futures. 2018; 99 (1): 45–55. https://doi.org/10.1016/j.futures.2018.03.017.

12. Ecken P., Gnatzy T., von der Gracht H.A. Desirability bias in foresight: consequences for decision quality based on Delphi results. Technological Forecasting and Social Change. 2011;78(9):1654–1670. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.05.006

13. Almandoz J., Tilcsik A. When experts become liabilities: domain experts on boards and organizational failure. Academy of Management Journal. 2016;59(4):1124–1149. https://doi.org/10.5465/amj.2013.1211

14. Finkelstein S. Don’t Be Blinded by Your Own Expertise. Harvard Business Review. May–June 2019. https://hbr.org/2019/05/dont-be-blinded-by-your-own-expertise?ab=at_art_art_1x4_s03 (accessed 17.08.2022).

15. Bonaccorsi A., Apreda R., Fantonia G. Expert biases in technology foresight. Why they are a problem and how to mitigate them. Technological Forecasting and Social Change. 2020;151:119855. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119855

16. Belton I., MacDonald A., Wright G., Hamlin I. Improving the practical application of the Delphi method in group-based judgment: a six-step prescription for a well-founded and defensible process. Technological Forecasting and Social Change. 2019;147:72–82. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.07.002

17. Chi M. Two Approaches to the Study of Experts’ Characteristics. In K. Ericsson, N. Charness, P. Feltovich, & R. Hoffman (eds.) The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance. Cambridge: Cambridge University Press; 2006. https://doi.org/10.1017/CBO9780511816796.002

18. Ericsson K.A., Prietula M.J., Cokely E.T. The making of an expert. Harvard Business Review. July–August 2007. https://hbr.org/2007/07/the-making-of-an-expert (accessed 03.08.2022).

19. Kuchinke K.P. Employee expertises the status of the theory and the literature. Performance Improvement Quarterly. 1997;10(4):72– 86. https://doi.org/10.1111/j.1937-8327.1997.tb00068.x

20. Tetlock P.E., Gardner D. Superforecasting: The art and science of prediction. New York: Crown Publishing Group; 2015. 352 p.

21. Mellers B., Stone E., Murray T., Minster A., Rohrbaugh N., Bishop M., Chen E., Baker J., Hou Y., Horowitz M., Ungar L., Tetlock P. Identifying and cultivating superforecasters as a method of improving probabilistic predictions. Perspectives on Psychological Science. 2015;10(3):267–281. https://doi.org/10.1177/1745691615577794

22. Müller M.O., Groesser S.N., Ulli-Beer S. How do we know who to include in collaborative research? Toward a method for the identification of experts. European Journal of Operational Research. 2012;216(2):495–502. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.07.014