Гранты можно выигрывать по формуле. Рассказываем, как

Группой ученых из Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) и Фонда содействия инновациям предложена математическая модель, позволяющая объективно оценивать эффективность процедур экспертной оценки заявок на научные конкурсы.

Исследование было представлено в рамках XVIII Международной отраслевой конференции "Технологии информационного общества" и опубликовано в официальном сборнике материалов.

Решение о принятии заявки обычно принимает группа из m независимых экспертов, каждый из которых ставит проекту оценку от 0 до H (максимальный балл). Заявка считается принятой, если хотя бы k экспертов поставили оценку не ниже заданного порогового значения H₀.

На практике наиболее распространённая схема:

• m = 2 (два эксперта)
• k = 1 (достаточно одного положительного голоса)
• H₀ = 10 (пороговая оценка)

Пример: если один эксперт дал 10 баллов, а другой — 3, заявка всё равно будет принята.

"Это типичный пример, когда судьба проекта зависит от одного эксперта, даже если второй заметил явные недостатки", — подчёркивает профессор Евгений Александрович Саксонов, д. т.н., кафедра МКиИТ МТУСИ.

Учёные исследовали 1503 заявки, оценённые двумя экспертами. 341 заявка была принята при условии, что хотя бы один эксперт поставил ≥ 10. В 21% случаев оценки экспертов расходились резко: один дал высокий балл, другой — низкий. Только 95 заявок получили 10 баллов и выше от обоих экспертов. Также выяснилось: повышение порога H₀ с 10 до 16 резко сократило число принятых заявок — с 22,7% до 0%, фактически обнулив шансы на прохождение.

Чтобы снизить роль субъективного "решающего" голоса и повысить справедливость, исследователи советуют учитывать сумму баллов всех экспертов, а не только соответствие одного из них порогу. Это сглаживает индивидуальные перекосы.

Следует также гибко настраивать порог H₀, адаптируя его к уровню конкуренции и количеству заявок. Проводить системный аудит условий, при которых принимаются решения, чтобы адаптировать правила к конкретному конкурсу.

Таким образом, математическая модель становится инструментом анализа и управления, позволяющим прогнозировать результативность конкурса и влиять на критерии отбора проектов ещё до их подачи.