1.3 Анализ методов и подходов к измерению рисков

Под измерением риска понимают определение опасности от той или иной технологии для индивидуума или группы. Различают риск коллективный и индивидуальный. В измерениях риска можно выделить четыре основных подхода[6,c.59]:

Инженерный подход. Инженерный подход применяется при оценке риска в промышленных технологиях. При оценке надежности технологии исследователь может столкнуться с двумя полярными ситуациями. В первой он имеет дело со старой или традиционной технологией. В этом случае он может воспользоваться статистическими данными о работоспособности технологии, о вероятностях ее отказов, аварий и т. п. Имея статистические данные о нескольких отдельных элементах технологии, инженер может использовать вероятностный анализ риска для оценки вероятности аварий при данной технологии.

Когда же рассматривается безопасность новой технологии, то строятся так называемые деревья отказов и деревья событий.

Построение дерева отказов начинается с определения некоторого конечного (аварийного) состояния системы. Далее перечисляются все подсистемы и связанные с ними события, которые могут привести к аварии системы. Для каждой подсистемы эта процедура повторяется, т. е. определяются те события, которые могут привести к ее аварии. Окончание этой процедуры определяется или требуемой степенью детализации, или невозможностью дальнейшего «расщепления» рассматриваемой системы. Таким образом строится дерево отказов.

Отдельные элементы этого дерева могут находиться между собой в одной из двух логических зависимостей. Первая заключается в том, что событие (авария) произойдет только при одновременном осуществлении нескольких других событий (И), т. е. событие, А может произойти, лишь если одновременно произойдут события В, С, D. Вторая ситуация имеет место тогда, когда, для того чтобы произошло событие А, достаточно, чтобы произошло хотя бы одно из событий В, С, D (ИЛИ). События или подсистемы, не подлежащие дальнейшей детализации, называются базисными.

Далее это дерево может использоваться для качественного и количественного анализа исходной системы. Качественный анализ состоит в нахождении всех возможных комбинаций базисных или элементарных событий, которые могут обусловить наступление исследуемого конечного события. Количественный анализ дерева заключается в определении вероятности наступления конечного события (аварии) на основе данных о вероятностях наступления базисных событий.

Деревья событий или деревья решений предназначены для решения в определенном смысле обратной задачи. С их помощью пытаются воссоздать возможные последствия того или иного начального решения, действия, события. При анализе риска таким начальным событием являются авария или отказ некоторой системы. Построение дерева заключается в последовательном нахождении всех возможных состояний других систем, деятельность которых связана с рассматриваемой и отказы которых могут повлиять на характер развития аварии, инициируемой отказом в исследуемой системе[19,c.114].

Таким образом, использование деревьев определяется тем, за какими причинно-следственными связями необходимо проследить. Если требуется выяснить, к каким последствиям может привести авария системы, строится дерево событий. Если требуется понять, что может стать причиной аварии системы, строится дерево отказов.

Заметим, что деревья отказов и деревья событий являются взаимодополняющими методами исследования надежности сложных систем. Действительно, если построить гипотетический граф всех возможных событий и их взаимосвязей, имеющих отношение к безопасности объекта, то деревья отказов и деревья событий будут представлять собой фактически разные фрагменты этого графа. Вероятностные оценки, полученные на основе одного дерева, могут использоваться для получения аналогичных оценок в другом дереве событий.

Модельный подход[9,c.74]. Второе направление в измерении риска можно назвать модельным. В нем разрабатываются модели процессов, приводящих к нежелательным событиям. К нему относятся работы, в которых пытаются найти статистически значимую зависимость между действием опасных веществ на человека и увеличением числа тех или иных заболеваний. Разрабатываются модели воздействия различных веществ на население непосредственно и через продукты питания. Существуют модели воздействия опасных веществ на окружающую среду, позволяющие оценить уровень ее загрязнения и даже предсказать моменты экологических катастроф. Так, для оценки вредного влияния сброса промышленных отходов в реку строится модель распространенности загрязнения с потоком воды, оцениваются концентрации опасных веществ на различных расстояниях от места сброса.

Для снабжения городов водой активно используются подземные воды влагосодержащих пластов. При этом становится актуальным уменьшение загрязнения подземных пластов вредными примесями. Одним из способов достижения такой цели является установка специальных скважин, накачивающих чистую воду в пласт и создающих принудительное течение грунтовых вод, препятствующее распространению вредных примесей.

Экспертный подход и восприятие риска. Как правило, риск, связанный с какой-либо активностью человека, компенсируется личной или социальной выгодой. Риск, представленный только своими негативными последствиями, лишен смысла. Казалось бы, степень приемлемого риска должна находиться в прямой зависимости от получаемой при этом выгоды. Отмечено, что в случае добровольного участия в какой-либо деятельности человек склонен принимать большую степень риска, чем в случае его вовлечения в эту деятельность силой обстоятельств. Так, при одном и том же уровне выгоды в первом случае люди допускают риск в 1000 раз больший, чем во втором.

Перечислим основные качественные факторы, влияющие на субъективные представления людей о степени риска[5,c.63].

• 1. Значимость последствий. Большую роль при оценке степени риска играет то, какие потребности индивидуума могут быть удовлетворены в результате благоприятного исхода и какую угрозу ему может представлять неблагоприятный исход. Негативные последствия могут быть ранжированы с точки зрения их значимости для человека. Наиболее значимы последствия, ставящие под угрозу жизнь и здоровье человека, далее идут разнообразные последствия, связанные с угрозой семейному благополучию, карьере и т. д.
• 2. Распределение угрозы во времени. На восприятие риска оказывает большое влияние характер распределения негативных последствий во времени. Замечено, что люди относятся терпимее к частым, распределенным во времени мелким авариям, чем к более редким катастрофам с большим числом жертв, даже если суммарные потери в первом случае гораздо больше, чем во втором.
• 3. Контролируемость ситуации. Возможность контроля над развитием событий, использование своих навыков для избегания негативных последствий сильно влияют на оценку приемлемости ситуации. Замечено, что люди готовы идти на больший риск в ситуации, где многое зависит от их личного мастерства.

Рассматривая подходы к измерению риска, можно отметить, что они имеют разные области применения (хотя в ряде случаев эти области пересекаются) и не свободны от недостатков. Инженерный подход применим для старых, хорошо изученных технологий, где существует детальная статистика, а человек мало влияет на надежность работы. В современных крупномасштабных технологиях надежность работы существенно определяется человеко-машинным взаимодействием. Несомненный факт — большинство крупных аварий связано с ошибками человека. Вот почему оценки надежности тех или иных устройств, найденные с помощью традиционного инженерного подхода, вызывают недоверие: по этим оценкам аварии практически невозможны, а в действительности они происходят. Даже чисто технические причины этих аварий определяются совпадением крайне маловероятных событий, для которых нет надежной статистики.

Имеет существенные недостатки и модельный подход. Современный уровень знаний во многих областях (например, в биологии) недостаточен для построения надежных моделей воздействия вредных веществ на человеческий организм (прямо или через окружающую среду). Следовательно, модели строятся на тех или иных гипотезах. Статистических данных для их проверки часто не хватает.

Экспертный способ измерения риска нередко оказывается единственным выходом из положения. Но и он имеет недостатки. Есть специфические особенности восприятия риска людьми. Психологические исследования показали, что люди плохо определяют вероятности событий, переоценивают вероятности тех из них, с которыми встречались раньше и которые «ярко» на них подействовали. Люди плохо учитывают априорные вероятности. Кроме того, первая подсказка, данная во время оценки, сильно влияет на результат. Существует проблема коммуникаций между специалистами и непрофессионалами. Специалисты, обладающие теми или иными сведениями, не знают, как их донести до населения. Как, например, убедить людей в необходимости страхования от наводнений, использования привязных ремней в автомобилях? Как убедить людей в относительной безопасности новой технологии? На эти вопросы пока нет четких ответов. Мнения обычных людей в сильной степени смещены из-за эмоционального восприятия многих событий, с чем нельзя не считаться.

Количественная оценка вероятности и последствий (или распределения случайных величин, с помощью которых моделируется рисковая ситуация) может осуществляться разными методами. Выбор того или иного способа зависит, в первую очередь, от объема доступной, в т. ч. статистической, информации о риске и требуемой точности оценок. Также приходится учитывать фактический уровень риска. Чем меньше вероятность наступления, тем труднее измерить риск.

Общий принцип при выборе методов измерения сводится к максимально возможному использованию доступных статистических данных. Если их нет, они недостаточны или неприменимы, фактический материал заменяется теоретическими гипотезами или экспертными оценками.

Всего можно выделить четыре группы методов количественной оценки рисков[14,c.17]:

1. Статистические методы. В основе данных методов лежит оценка вероятности наступления случайного события исходя из относительной частоты появлений данного события в серии наблюдений. Данные методы являются наиболее предпочтительными, поскольку, во-первых, они достаточно просты, и, во-вторых, их оценки базируются на фактических данных (а, практика, как известно, является критерием истины).

Но статистические методы не применимы там, где нет достаточного объема наблюдений. Для корректной оценки рисков редких событий требуется очень больший объем статистических данных. Кроме того, сбор и обработка таких массивов информации может оказаться слишком долгой и дорогой.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

• а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;
• б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;
• в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.
• 2. Вероятностно-статистические. Если имеющаяся статистическая информация недостаточно полная, то иногда возможно восполнить имеющиеся пробелы за счет анализа дополнительных косвенных данных или за счет логических рассуждений. Использование комбинации статистических данных и теоретических гипотез для оценки риска составляет основную идею вероятностно-статистических методов. Это расширяет область применения данной группы методов, но надежность полученных результатов может оказаться ниже, чем при использовании статистических методов.
• 3. Теоретико-вероятностные. Теоретико-вероятностные методы широко и успешно применяются в научных исследованиях для моделирования, в терминах случайности, многих аспектов неясности и неопределенности, отражающих неполноту знаний, их недостоверность; а также нечеткости и неточности, относящихся к их содержанию. В то время как нечеткость и неточность естественно ассоциируются с распределением вероятностей, неясность и неопределенность отражаются в частичном незнании последнего; возникающие в связи с этим проблемы формулируются в терминах теории проверки статистических гипотез и теории статистического оценивания.
• 4. Экспертные. В ситуации, когда нет ни статистики, ни возможности построить математическую модель, остается использование опыта и знаний экспертов. Это имеет место при исследовании объектов с неопределенными параметрами или неизученными свойствами. Количественная оценка риска происходит на основе обработки ответов специально отобранных экспертов. При этом большое внимание должно уделяться процедуре отбора экспертов и формированию шкал оценок. Для организации процесса может использоваться так называемый метод Дельфи. Однако и он не дает гарантии достоверности результатов.

Измерение риска должно использоваться при установлении стандартов. Дальше выделены три основных подхода к определению допустимого уровня риска[9,c.105]:

• — экспертные суждения;
• — по аналогии со стандартами при известном уровне риска;
• — многокритериальный анализ.

В ряде случаев стандарты устанавливаются на основе экспертных суждений. Отсутствие надежных способов измерения риска приводит к тому, что постулируется некоторый уровень безопасности. Например, принимается, что дополнительный риск не должен увеличивать смертность в конкретной возрастной группе населения более чем на 1%. Принимается, что бетонный купол атомного реактора должен выдержать прямое попадание самолета. Эти установки определяются (прямо или косвенно) соглашениями между различными группами людей.

Рисунок 2 Области применения методов измерения риска Особенности рассмотренных методов количественной оценки рисков определяют области их применения в зависимости от имеющихся статистических данных и возможности построения теоретических моделей (рисунок 2)[10,c.99].

Следует также отметить, что поскольку в подавляющем большинстве случаев понятие риска относится к будущим событиям, то при любом методе количественной оценки приходится учитывать возможное изменение существующего уровня риска, то есть делать прогноз. Выбор метода прогнозирования также является сложной задачей.