К вопросу об автоматизации процессов качественной оценки нормативных правовых актов

Проблема соответствия качества нормативных правовых актов (далее – НПА) федерального и регионального уровней установленным в формирующемся правовом государстве требованиям на разных этапах его развития достаточно часто демонстрирует многообразие отрицательных воздействий на общество и личность. Для ее решения требуется надлежащий контроль со стороны законодательных органов за конечным продуктом правотворчества [1–5].

В качестве одного из подходов к решению вышеуказанной проблемы можно предложить внедрение автоматизации в процессы качественной оценки НПА. Для успешного создания и эксплуатации автоматизированных систем необходима разработка математического аппарата оценки качества [6–8].

Область моделирования процессов законотворчества, а также процессов оценки качества НПА крайне мало исследована и формализована. Однако применение методов теории нечетких множеств (далее – ТНМ) может помочь решить некоторые вопросы, возникающие в ходе процесса правотворчества. В первую очередь это обусловлено тем, что нечеткие методы изначально использовали в тех областях, где данные не поддавались точной формализации и оценке.

На этапе формирования эталонных нечетких чисел применяются различные методы получения данных экспертного опроса с использованием разного вида матриц сравнения, что частично исключает субъективность в оценках экспертов. На этапе формирования функций принадлежности представляется целесообразным использование обобщенного метода центра неопределенности, в том числе для вычисления их параметров [9–10]. На этапе вывода конечного результата применяется весь комплекс методов сравнения нечетких чисел, арифметических операций над ними и правил нечеткой логики.

В итоге результаты оценки качества НПА представляются человеку в привычном для него языковом виде и полностью готовы к непосредственному использованию в работе без их интерпретации.

В целях унификации процедуры экспертизы НПА, сокращения ее сроков, снижения субъективного влияния специалистов в данной области при оценке и контроле качества НПА необходимо определить критерии оценки и контроля, разработать на их базе оценки качества. В рассматриваемом варианте разработки такой системы оценочные процедуры математической логики представлены аппаратом теории нечетких множеств как наиболее эффективно отображающим неопределенности и неточности реального мира.

Самостоятельной задачей в рамках создания автоматизированной системы оценки качества НПА является задача оценки квалификации специалистов в законотворческой области. Рисунок, на котором представлена структура автоматизированной системы оценки качества НПА, позволяет увидеть, что данная система включает в себя две подсистемы: «Оценка качества НПА» и «Оценка качества специалиста в области законотворческой деятельности». Самым важным элементом подсистемы «Оценка качества НПА» является «Организация тестирования для оценки качества НПА».

Охарактеризуем основные пункты элемента «Организация тестирования для оценки качества НПА». Для функционально связанных пунктов 1 и 2 разработан перечень вопросов, при ответе на которые строятся оценки качества НПА. Данный перечень содержит несколько разделов. В нем можно выделить требования, которые являются неотъемлемыми признаками любых НПА. Отрицательные ответы на вопросы, обусловленные данными требованиями, выводят рассматриваемый документ за границы понятия НПА 17

и препятствуют признанию за такими актами юридической силы. По своей структуре примерный перечень вопросов можно разделить на две большие группы: вопросы, относящиеся к обяза- тельным требованиям к НПА, и вопросы, относящиеся к общим критериям качества НПА. Обсуждение полного перечня вопросов выходит за рамки настоящей публикации.

Автоматизированная система оценки качества НПА

	Оценки качества НПА				Оценки качества специалиста в законотворческой области
	I __________________________ 1                  I
Организация тестирования для оценки качества НПА		Формирование отчетов о результатах оценки качества НПА	Выгрузка результатов оценки качества НПА в текстовом файле			Организация резервного копирования базы данных	Хранение результатов оценки качества НПА

1. Создание опросников для оценки качества НПА

2. Создание и ведение базы данных для оценки качества НПА

3. Расчет матриц парных сравнений (суждений) на основе ТНМ

4. Расчет коэффициентов важности для критериев качества НПА

5. Разработка шкал оценки качества НПА

6. Анализ результатов опроса

Структура автоматизированной системы оценки качества НПА

Ниже представлен примерный и далеко не полный перечень вопросов.

• I.    Обязательные требования к НПА:

• 1.    Противоречит ли закон Конституции РФ или другим законам, имеющим большую юридическую силу?

• 2.    Присутствуют ли в законе новые нормы права, изменяются уже существующие или признаются утратившими силу?

• 3.    Соблюдена ли компетенция законодательного органа?

• 4.    Соблюдена ли процедура принятия закона?

• 5.    Соблюдена ли процедура вступления закона в силу?

• II.    Общие критерии качества:

• 1.    Насколько насыщены положения документа иностранными терминами?

• 2.    Насколько насыщены положения документа отрицательными терминами?

• 3.    Насколько насыщены положения документа многословными терминами?

• 4.    Насколько насыщены положения документа двусмысленными терминами?

• 5.    Насколько насыщены положения документа неоднозначными определениями?

• 6.    Как часто в законе вводятся легальные дефиниции, присутствующие в других законах и корректно определенные в них?

• 7.    Как часто дефиниции закрепляют содержание понятия не в его действительном объеме?

• 8.    Как часто в тексте встречается тавтология в дефинициях?

• 9.    Как часто в законе встречаются дефиниции, позволяющие неоднозначно толковать содержание понятия?

• 10.    Как часто дается определение неизвестного через другое неизвестное?

• 11.    Как часто встречаются понятия, образованные с помощью приема перечисления отсутствующих признаков?

Пункты 3–6 элемента «Организация тестирования для оценки качества НПА» функционально связаны на основе ТНМ. Они являются этапами реализации нечетких моделей оценки качества НПА с использованием различных шкал [11]. Такие модели описаны в литературе по теории нечетких множеств [12] и используются на практике, но для оценки качества НПА ранее не применялись. В данной статье представлены возможности использования для оценки качества НПА только нечеткие модели с использованием балльной шкалы.

Определение качества нормативных правовых актов в соответствии с нечеткой моделью оценки с использованием балльной шкалы происходит по результатам опроса экспертов с использованием перечня вопросов, представленного выше.

Вопросы перечня предварительно ранжируются через определение коэффициента важности

P_i ( i = [1; n ], n – количество вопросов). Ответы на вопросы даются в баллах. Для достижения этой

цели используют метод ранжирования на основе преобразованной матрицы M´ = m´_vw , полученной на основании матрицы парных сравнений (суждений) M = m_ij . Число оценок шкалы для построения матрицы парных сравнений (суждений)

вывают одно из эталонных чисел. Значения нечеткого числа, соответствующие оценке ответов всей группы независимых экспертов на j -й вопрос ( j = [1; n ]), определяют по формуле:

N

E = ( Z t )/ N , j ~

может варьироваться в зависимости от степени подготовленности экспертов и необходимой точ-

где ^

t = 1

– нечеткое сложение, выполненное

ности оценок.

Элемент преобразованной матрицы определяют следующим образом:

m vw

------; • m, m ij + 1

ij

( m ij- ⁺ 1) • m ij-

V i <  j : v = i, w = j

V i = j : v = w = i = ^j, V i >  j : v = j, w = i

по одному из методов реализации операций нечеткой арифметики [13].

Суммарную оценку качества определяют с учетом ранее вычисленных коэффициентов важ-

ности:

F.

сум

~

n

= ( ^ P HopMi * E )• ~ j

j' = 1

где i = j = [1; n ], n – количество вопросов системы проверки.

Значения коэффициентов важности P_i ( i = [1; n ]) для каждого из вопросов перечня вычисляют по формуле:

n

Pi = E m i i ’( i * i ) .               (2)

i = 1

После определения данных коэффициентов осуществляют их нормализацию по выражению:

P _i нормi      _n

1л

i = 1

так, чтобы выполнялось условие:

n

V p . =1. нормi     .

i = 1

При использовании нечеткой модели оценки качества с лингвистической шкалой, так же как и при использовании модели с балльной шкалой, сначала строится матрица парных сравнений (суждений) M = m_ij , затем на ее основе считается по формуле (1) преобразованная матрица M´ = m´_vw , рассчитываются по формуле (2) коэффициенты важности P_i и производится их нормализация по формуле (3) с учетом формулы (4).

Далее эксперт, осуществляющий проверку качества НПА, строит нечеткие эталоны, которые отображают лингвистическую переменную «Уровень качества», являющуюся образцом для сравнения нечетких чисел.

Модель предполагает, что группа из независимых экспертов отвечает на n вопросов, составленных проверяющим по нечеткой шкале. По ответам независимых экспертов формируют нечеткое число Z_t ( t = [1; N ]), с которым согласо-

Образованное Eэтj сравнивают с эталон-~ ным нечетким числом, для чего используют α-уровневое расстояние [14]:

km

d ( Е сум , E_3m j ) = ( ^^ | x_t - y j |) / k , ( V X y3j > _a ),

~      ~        j-I i-I где α – заданное значение α-уровня (0 ≤ α ≤ 1);

x_i и y_i – носители полученного и эталонного нечеткого числа E _сум и E _{э т j} ;

~~ m – количество компонентов нечеткого чис ла E с ум ;

~ k – количество компонентов нечеткого числа

E этj с функцией принадлежности μ_y ≥ α . ~

Критерием соответствия E сум одному из эта-~ лонных нечетких чисел считают минимальное α-уровневое расстояние, которое и определяет уровень качества экологической экспертизы:

k d min i = A d (E сум , E этj ) , j ~~ где E эт j – эталонные нечеткие числа. ~

Для реализации программного продукта выбрана среда программирования Visual Studio (язык программирования C#). Для работы с базой данных, содержащей перечни вопросов по оценке качества НПА, ответы экспертов на эти вопросы, а также другую необходимую для работы автоматизированной системы оценки качества НПА информацию, применяется СУБД MS SQL. Для создания отчетов по результатам работы автоматизированной системы оценки качества НПА и для разработки документации к программе использовался текстовый редактор Microsoft Word.

В качестве вычислительного эксперимен- та выполнен расчет качества некоторого теоретического НПА, при этом взяты в тестирование первые восемь вопросов для оценки общих критериев качества, приведенных в пункте 2 выше- указанного перечня.

Вычисление оценки уровня качества НПА проведем с использованием нечеткой модели с балльной шкалой. Произведем ранжирование во- просов, т.е. зададим каждому из них его вес относительно других вопросов перечня. Для этого построим матрицу парных сравнений (суждений) M = (mij), затем преобразуем ее в матрицу M´ =

( m´_vw ) по формуле (1) при i = j =

[15]:

M ' =

	^	1	2	1	32	1	1	i ^
		0,5	1	1	32	1	1	i
		1	1	1	53	1	2	i
Л —		0 , 33	0,33	0 , 2	1 0,25	0, 5	0 , 5	0,5
VL -		0,5	0,5	0,33	41	2	2	2
		1	1	1	2 0,5	1	1	1
		1	1	0,5	2 0,5	1	1	1
	ч	1	1	1	2 0,5	1	1	1 J
f 1		66,7	50	75	66,7	50	50	50 )
33,3		1	50	75	66,7	50	50	50
50		50	1	83,3	75	50	66,7	50
24,8		24,8	16,7	1	20	33,3	33,3	33,3
33,3		33,3	24,8	80	1	66,7	66,7	66,7
50		50	50	66,7	33,3	1	50	50
50		50	33,3	66,7	33,3	50	1	50
L 50		50	50	66,7	33,3	50	50	1 J

;

.

Рассчитаем коэффициенты важности для каждого из вопросов перечня по формуле (2):

Р₁ = 408,3; Р₂ = 375,3; Р₃ = 425; Р₄ = 186,3;

Р₅ = 371,5; Р₆ = 350; Р₇ = 333,3; Р₈ = 350;

^ P i = 408,3 + 375,3 + 425 + 186,3 + i = 1

+ 371,5 + 350 + 333,3 + 350 = 2799,4

Рассчитаем нормализацию коэффициентов важности по формуле (3) с учетом формулы (4):

Р_норм1 = 0,145863; Р_норм2 = 0,133956;

Р_норм3 = 0,151816; Р_норм4 = 0,066546;

Р_норм5 = 0,132698; Р_норм6 = 0,125025;

Р_норм7 = 0,119072; Р_норм8 = 0,125025.

Произведем оценку качества рассматриваемого НПА при ответах независимого эксперта на контрольные вопросы в баллах (от 1 до 5): №1–5, №2–3, №3–4, №4–5, №5–3, №6–4, №7–3, №8–5.

Пересчитаем X_j в соответствующий элемент X_j^* [16] при L = 5: X₁^* = 4; X₂^* = 2; X₃^* = 3; X₄^* = 4; X₅^* = 2; X₆^* = 3; X₇^* = 2; X₈^* = 4.

Далее определим значения функции принадлежности и показатель уровня качества рассматриваемого НПА [17]:

Ц $ ⁽ X j ) = V Л Ц/ = max min Ц/ = = 1 j = 1 1 < z < 5 1 < j < 8

1 0,03666; 0,068092;0,152887;

= max 0,445377; 0,178218; 0,084792; -1 0,048017; 0,030455

= 0,445377.

Предположим, что базовое терм-множество лингвистической переменной, которая определяет уровень качества рассматриваемого НПА нечеткими термами T_i , задано следующим образом: u s e [0; 0,2] - низкое качество; p s e (0,2; 0,4] - среднее качество; p s e (0,4; 0,6] - неизменное качество; u s e (0,6; 0,8] - нормальное качество; u e (0,8; 1] – высокое качество. По результатам расчетов по данному (очень краткому и очень общему) перечню вопросов и по имеющимся на эти вопросы ответам проверяющего эксперта можно утверждать, что НПА имеет неизменное качество.

В работе предложен вариант формализации и автоматизации оценки качества НПА. Разработанный перечень вопросов для оценки качества НПА охватывает все стороны имеющейся законодательной базы Российской Федерации в области данных исследований. Использование для оценки качества НПА нечетких моделей с применением балльной и лингвистической шкал позволяет получить результат, когда входные данные не имеют числовой формы и (или) четких границ. В связи с этим оценку качества НПА, осуществляемую с помощью предлагаемой автоматизированной системы оценки качества НПА, можно считать полноценной, всеохватывающей и применимой на практике при любых результатах применения НПА.