18、政策制定中的决策评估与意见挖掘创新方法

政策制定中的决策评估与意见挖掘创新方法

在政策制定的过程中，决策评估和意见挖掘是两个关键环节。决策评估能帮助决策者从众多方案中选出最优解，而意见挖掘则为政策制定提供了来自公众和专家的宝贵见解。

决策评估：基于利益相关者的综合考量

决策评估是按利益相关者进行的。每个决策者或利益相关者会针对每个情景获得一个效用值，选择或舍弃某个情景将基于利益相关者效用值汇总后的总效用，同时结合群体决策可接受性概念，如最大分歧阈值或最小共识阈值。

以下是一个偏好模式示例：
|决策制定者|CO₂排放V(S0)|CO₂排放V(S1)|成本V(S0)|成本V(S1)|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|DM补贴|0|1|1|0|
|DM公交频次|0|1|1|0|
|DM燃气公交车|0|1|1|0|
|利益相关者|城镇商业V(S0)|城镇商业V(S1)|
|ST城镇商业|0|1|

情景生成有助于政策制定者从可能的大量选项中识别出可行的方案，以达到规定的目标。而决策评估则能考虑到利益相关者的偏好，对政策提案进行深入的绩效评估。由此产生的政策问题综合模型可以改进达成广泛接受的情景的过程，并使政策选项的设计更加透明，同时考虑成本、收益、资源限制、不同观点和多个目标。

在政策制定中，决策者常常面临大量复杂的信息，这些信息往往相互冲突，反映了多种利益。问题结构化和决策分析使政策制定者能够从利益相关者的不同角度判断替代政策选项的绩效，了解什么代表积极或消极的政策影响。因此，政策影响评估框架和工具可以从实施决策分析支持方法中受益匪浅。

意见挖掘和情感分