Качественные и количественные методы оценки величины риска

А.Г. Федорец, директор АНО «ИБТ»

«Всё что существует, существует в некотором количестве и может быть измерено».
Лорд Кельвин

Что такое «оценка риска»?

В первую очередь, следует уяснить, что термины «оценка риска», «оценка величины риска» и «оценка уровня риска» обозначают совершенно разные понятия. Иначе, дальнейшие пояснения не имеют смысла.
Согласно всем действующим стандартам (удивительное согласие!) понятие «оценка риска» включает в себя все этапы «анализа риска» и «оценивания риска» от выявления и описания опасностей до принятия решения об уровне риска и необходимости воздействия на риск. И все эти этапы (всего 7-9 этапов) обозначаются одним термином – «оценка риска». Поэтому выражение «метод оценки риска» не имеет практического смысла, как и выражение «метод оценки счастья».
Термин «оценка уровня риска» применяется на том этапе, когда уже оцененная величина риска сравнивается с «допустимым (приемлемым)» уровнем риска п принимается решение, что с этим риском делать: принять, снизить или отказаться от задумки (цели). Этот этап в стандартах называют этапом «оценивания риска». Здесь чаще всего и применяются так называемые «матричные» методы оценивания (категорирования) рисков, величины (значения) которых получены «экспертными» («необъяснимыми») методами.
Поэтому, когда говорят о «количественных» и «качественных» методах «оценки риска» на самом деле имеют в виду методы «оценки величины риска» (ГОСТ Р 51901.1-2002) или именно методы «количественной оценки риска» (ГОСТ Р 51898-2002). Получение «оценки величины риска» входит в этап «анализа риска» (Рис.1).

Рис. 1. Структура понятий, связанных с «оценкой риска»

В наше нелегкое время, когда иметь и, тем более, отстаивать, собственное мнение, а особенно, в охране труда, не принято, можно предположить, что у значительной части специалистов сразу же возникнет вопрос: «А в каком нормативном правовом акте указаны различия между качественными и количественными методами оценки риска?». Увы, ни один нормативный правовой акт или нормативный документ не содержит строгих признаков, позволяющих отличить «качественные» методы от «количественных». И скажем за это огромное спасибо тем, кто пытается формулировать нормативные правовые акты.
Но это и не требуется, поскольку эти признаки достаточно очевидно формируются на основе понимания сущности «риска», целей «оценки риска» и «управления риском», описаний методов оценки риска в стандарте ИСО 31010 и ... высшего образования. Но, при этом придется-таки каждому специалисту сформировать собственное мнение на основе приведенных далее логических рассуждения автора.
Уже сама постановка вопроса «чем качественные методы оценки риска отличаются от количественных» сразу же приводит к следующим выводам:
во-первых, очевидно, что «количественные» и качественные» методы отличаются, то есть они – разные. Не может быть один и тот же метод одновременно «качественным» и количественным»;
во-вторых, эти методы, как минимум, отличаются по возможности оценить именно «величину» (количество) риска (размер, вес, стоимость), а не его «качество», то есть отнесение к определенной группе по совокупности свойств или признаков. Обычно эти группы отличаются по субъективному «отношению» к риску («приемлемый» – «неприемлемый») или по качественному «уровню риска» («большой» - «маленький», 1-й, 2-й, 3-й, ...25-й категории);
в-третьих, понятно, что «величина» (риска) должна быть получена количественно, именно «измерена», то есть получена на основе фактических (объективных) данных, с помощью поверенного и откалиброванного средства измерения, что обеспечивает возможность многократного получения этим же методом этого же результата.
Таким образом:
все количественные методы оценки величины риска – «объективные» (результат каждой отдельной оценки не содержит значимого влияния человеческого фактора) и поэтому допускают возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов» (см. проект «Рекомендаций по выбору методов оценки уровня риска...» Минтруда России);
качественные методы, как правило, «субъективные» («экспертные»), т.е. основаны на частном, случайном мнении, которое в целом зависит от личного опыта и мировоззрения эксперта, а в каждый случайный момент времени зависит еще и от ... его настроения эксперта.
Очевидно, что качественные методы, в общем случае, не обеспечивают «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов». Но, ради справедливости следует заметить, что качественные методы могут быть и объективными. Например, качественное ощущение, что в бане «жарко», а в морозильнике – «холодно», как правило, не вызывает разногласий и подтверждается, в том числе и количественными изменениями.
Рассмотрим этот случай на примере аналогии, поскольку количественные значения для обозначения качественных величин применяются не только в т.н. «матричных» методах оценки уровня риска («метод последствий и вероятностей», «метод Файна-Кинни»).
Например, существует шкала твердости по Моосу (1-10), в которой твердость талька равна 1, гипса – 2, кальцита - 3, а алмаза -10. Во-первых, отметим, что применение  шкалы (метода) – совершенно объективно: гипс – царапает тальк, а сам гипс царапается кальцитом (так устроена шкала), алмаз царапает всех (Рис.2).
Рис.2 Шкала твердости минералов по Моосу

Однако, можем ли мы утверждать, что алмаз тверже гипса в 5 раз, а талька – в 10 раз? Очевидно, нет. Также нельзя утверждать, что смесь гипса и талька по твердости равна кальциту, а 4 куска кальцита тверже алмаза...

Не вызывает разногласий также тот очевидный факт, что если результат оценки величины риска выражен в терминах «большой-маленький» или «зелёный-красный», то метод – качественный. А как быть если результат получен в виде 3*5=15 или 33 / 42 = 1, 6875? Это результат количественный или качественный?

Многие «эксперты» заблуждаются, полагая, что если строки-столбцы обозначить словами («маленький-большой»), то матрица является качественной, но стоит их обозначить цифрами (5*5), то матрица сразу же становится «количественной».

На самом деле, строго говоря, числа, которые получаются на пересечении столбцов и строк такой матрицы, не являются и не могут быть результатом математической операции умножения, поскольку к качественным категориям (числовым обозначениям столбцов и строк матрицы) нельзя применять математические операции! Матрица просто визуально отображает соответствие качественного уровня риска (например, 20) качественному уровню вероятности (5) и тяжести (4). Или наоборот вероятности (4) и тяжести (5). Что изменится, если числовые обозначения строк и столбцов матрицы 5*5 мы заменим на вербальные обозначения (большой-маленький и т.п.), а числовое поле матрицы (1-25) оставим без изменений? А ровным счетом ничего!

Таким образом, широко применяемая матрица 5*5 не является даже 1/4 таблицы Пифагора для младших классов, поскольку таблица Пифагора оперирует действительно с числами, а матрица 5*5 – с символами, обозначающими качественные категории (Рис.3)

Рис.3 Таблица Пифагора и «матрица оценки риска»

Из этого примера следует, что данные, полученные «качественными» методами, можно сравнивать между собой попарно (А>B, C>A и т.д.), но к ним нельзя применять даже простейшие арифметические операции (+/ -). Или, если с помощью новейшей «инновационной матрицы» (5*5) получены два значения уровня риска А=6 (2*3) и В=12 (3*4), то из этого, действительно, следует что «по мнению эксперта» (!) А<B, но совершенно не следует, что А+В=18, а В/А=2.

А во сколько раз «большой» больше «маленького», а если «большой» поделить на 10, будет ли результат больше или меньше «маленького»? А что, если сложить 2 «маленьких» и 1 «средний», результат будет больше или меньше «большого»? А если, например, «красный» поделить на 2, то, вероятно, получим «ультрафиолетовый» (по длине волны) или «инфракрасный» (по энергии), но кто так рассуждает и кому этот результат нужен?

На самом деле, при установлении вида (качественный-количественный) метода оценки величины риска главную роль играет не вид результата оценки величины риска («большой-маленький», «красный-зеленый», «25» или «3,1415»).

Главными признаками, одновременное присутствие которых позволяет отличить «количественный» метод от «качественного», следует считать:

• вид представления исходных данных и конечного результата – очевидно, что исходные данные и конечный результат должны быть представлены в числовом виде;
• способ получения исходных данных - исходные данные получены на основе объективных фактов, которые в дальнейшем не подлежат изменению и могут быть перепроверены, а не на основе экспертных оценок, мнений, гипотез или иных субъективных предположений, которые не подлежат объективной проверке;
• способ получения конечного результата из исходных данных - результат должен быть получен из исходных данных путем строгих математических преобразований (по правилам математики, теории вероятностей).

Таким образом, главное отличие «количественных» методов от «качественных» заключается не в том, что результат представлен в числовой форме (это позволяют и «качественные» методы), а возможность применять к результатам оценки математические операции (сложение, вычитание, умножение, деление), которые также дают разумный результат.

Возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов» оценки рисков обеспечивается только количественными методами, которые выдают результат на основе строгого преобразования объективных (не зависящих от отношения наблюдателя) данных путём применения простых математических операций или проведения строгих математических преобразований по установленным правилам.

Тем не менее, в процедурах оценки рисков применяют как количественные методы, так и качественные. Однако результаты такой оценки служат разным целям:

качественные методы применяются в случаях, когда результат оценки не планируется применять для управления риском (целенаправленного воздействия на риск в целях его уменьшения, т.е. в целях повышения, например, безопасности труда, предотвращения травматизма, аварий, пожаров). Ситуация соответствует организациям малого бизнеса (недостаточно ресурсов для организации риск-менеджмента), офисным компаниям (незначительные уровни рисков, не требующие специального управления), а также для имитации управления рисками в СУОТ;

качественные методы также применяются и в серьезных системах риск-менеджмента только для предварительного (грубого) категорирования рисков (пренебрежимый-существенный-катастрофический) до проведения их количественной оценки, если для каждой категории рисков применяются разные методы количественной оценки. Для чего, собственно, и предназначен стандартный «матричный метод» (см. описание метода «последствий и вероятностей» в ИСО 31010);

количественные методы применяются в системах управления рисками, где требуется обоснование планируемых мер управления рисками, оценка результативности и эффективности деятельности по обеспечению безопасности производственного процесса. Эти методы могут быть востребованы в средних и крупных производственных компаниях с существенными рисками травматизма и аварийности, а также в тех организациях, где вопросам травматизма и аварийности уделяется реальное внимание.

При этом, как показано в предыдущем абзаце, для разных категорий уровней рисков могут, в общем случае, применяться разные количественные методы.

Качественные методы оценки уровней рисков

Качественные методы не предусматривают применения каких-либо строгих математических моделей и выводят на результат «оценки уровня риска» (маленький-большой, допустимый-недопустимый, зелёный-красный и т.п.) в одно действие – по линии прямой связи эксперта-оценщика с астралом. Этот результат уже не требует даже оценивания (категорирования) риска, поскольку результатом применения метода уже является отнесение риска к определенной категории. В матрице 5*5 категории определены от 1 до 25 и, следует обратить внимание, это не значения уровней риска, а обозначения категорий уровня риска.

Однако, как видно, этот результат просто ... «появляется» и никаким способом невозможно узнать, почему получился именно этот результат или как этот результат можно перепроверить. Поэтому, в подавляющем большинстве случаев появляется именно тот результат, которые хочет увидеть сам оценщик или заказчик оценки, который платит «эксперту» за оценку и желает за свои деньги увидеть тот результат, который его устроит («кто платит, тот и заказывает ... результат»). Преимуществом такого подхода является то, что в случае заведомо фиктивной оценки риска исключается возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов», что в ряде случаев и требуется, как заказчику, так и «эксперту».

Тем не менее, даже применение качественных методов оценки, таких как, например, широко распространенный «матричный метод» («метод последствий и вероятностей» по ИСО 31010) оправдано в тех организациях, для которых вопросы безопасности труда и производства не являются критичными, а оценка рисков проводится только в целях исполнения государственной обязанности или демонстрации (имитации) приверженности современной «культуре безопасности».

Однако то, что сказано по поводу «метода последствий и вероятностей» в ГОСТ Р 58771-2019 (переводной аналог ISO 31010-2018), чрезвычайно расстроило бы адептов матрицы 5*5, если бы соответствующие «эксперты» внимательно прочитали этот стандарт или, хотя бы только, описание «метода последствий и вероятностей» (Б.9.3).

С одной стороны (строго по ГОСТ Р 58771-2019):

• метод относительно прост в использовании, обеспечивает быстрое ранжирование рисков по разным уровням значимости;
• обеспечивает четкое визуальное отображение относительной значимости риска по последствиям, вероятности или уровню риска;
• метод можно использовать для сравнения рисков с различными типами последствий (не зависит от типа последствий, а только от тяжести).

Иными словами, «метод последствий и вероятностей» - метод визуального отображения результатов оценки величины риска, полученных ... каким-то другим методом или, вообще, без какого-либо метода (интуитивно).

С другой стороны (строго по ГОСТ Р 58771-2019 с примечаниями автора в скобках):

• для разработки обоснованной матрицы требуется хороший опыт (далеко не во всех случаях применима матрица 5*5);
• трудно однозначно определить шкалы, чтобы пользователи могли взвешивать последствия и вероятность последовательно (чаще всего, решение следует от «обратного» - эксперт сначала намечает ожидаемый или желаемый результат на пересечении строки и столбца, а потом уже подгоняет под требуемый результат обозначения столбцов);
• достоверность оценок рисков зависит от того, насколько хорошо разработаны и откалиброваны шкалы (что предполагает разработку отдельной матрицы для каждой ситуации или опасности и, соответственно, невозможность сравнивать результаты оценки, полученные по разным матрицам);
• использование метода очень субъективно, и разные люди часто присваивают очень разные оценки одному и тому же риску (и никакого «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости»!);
• правильно калиброванная матрица будет включать в себя очень низкий уровень вероятности для многих индивидуальных рисков, которые трудно понять (опасные события – очень редкие и маловероятные события, поэтому в матрице «5*5» почти все опасности будут соответствовать обозначению «1». Важно понимать, что «1» в матрице 5*5 не «значение (число)», а именно «обозначение», т.е. «символ»);
• для правильного ранжирования требуется последовательное формулирование рисков (чего трудно достичь поскольку с «формулированием» в настоящее время очень большие проблемы даже на высоких уровнях, не говоря уже об уровнях организаций).

Иными словами, «матричный метод» настолько субъективен, что использовать его можно только в качестве предварительной оценки рисков (например, чтобы на первом этапе исключить из дальнейшего учета и количественной оценки заведомо «пренебрежимые» риски).

Кроме того, что особо отмечено в стандарте ГОСТ Р 58771-2019, применение метода требует тщательной предварительной подготовки, что несколько противоречит утверждению о его простоте:

- достоверность оценок рисков зависит от того, насколько хорошо разработаны и откалиброваны шкалы;

- методом предусмотрено только одно значение последствия, тогда как во многих ситуациях возможен диапазон значений последствий, и от этого зависит ранжирование риска;

- каждый рейтинг будет зависеть от способа описания риска и уровня детализации (то есть, чем более подробно описание, тем выше количество выявленных сценариев реализации, каждый из которых имеет более низкую вероятность). Способ, которым сценарии группируются вместе при описании риска, должен быть согласован и определен до ранжирования.

И, наконец (строго по ГОСТ Р 58771-2019), самые главные (характерные для всех «качественных» методов) ограничения «матричного метода», позволяющие сделать однозначный вывод о его неприменимости для оценки т.н. «профессиональных» рисков на рабочих местах:

- риски не могут быть агрегированы (например, нельзя определить, эквивалентно ли определенное количество низких рисков или низкий риск, выявленный определенное количество раз, риску со средним уровнем значимости);

- сложно сочетать или сравнивать уровни риска для разных категорий последствий.

Приведенные здесь пояснения и выводы также применимы и к т.н. методу «Файна-Кинни» [1, 2, 3], отличающемуся от «метода последствий и вероятностей» только тем, что в методе Файна-Кинни используется «формула полной вероятности»: при вычислении величины риска (R) вместо «полной вероятности наступления определенных последствий события» (РΣ), метод Файна-Кинни использует произведение «вероятности наступления события» (F) на «условную вероятность наступления последствий в результате наступления события» (PF):

R = F * PF * G,

где произведение F * PF соответствует РΣ (в матричном методе) с учетом того, что использование понятия «частота» или «экспозиция» (F) в современной концепции риска вообще не имеет смысла (об этом несколько далее).

Применявшийся в методе Файна-Кинни подход к разделению полной вероятности наступления случайного ущерба на вероятность (частоту?) наступления события и условную вероятность ущерба в результате наступления события только на первый взгляд кажется более точным, но, на самом деле, приводит к ещё большим ошибкам. Что является следствием свойств дисперсии случайной величины. По той же причине к увеличению ошибки приводит попытка вместо одного наиболее вероятного исхода рассматривать совокупность нескольких равновероятных или равновероятных сценариев с различными видами ущербов: в любом случае мы получаем ... математическое ожидание ущерба от всех возможных исходов (т.е., фактически один усредненный исход), который наступит с вероятностью равной 1 при условии реализации опасного события.

Метод Файна-Кинни учитывает возможность (PF) отсутствия ущерба в результате реализации опасного события (сценария при котором «повезло», «отделался лёгким испугом») в полной вероятности наступления ущерба. Что противоречит современной («проактивной», т.е. предупреждающей) методологии систем менеджмента безопасности, которая берет своё начало с британского стандарта BSI 8800:1996. Согласно современной методологии деятельность по обеспечению безопасности должна быть нацелена на повышение безопасности объектов, предотвращение появления опасных ситуаций и исключение опасных действий, а не на смягчение последствий (хотя и «соломку подстелить» также не запрещается).

Вызывает глубокие сомнения еще одна особенность метода Файна-Кинни, согласно которой редко выполняемые «потенциально опасные» работы, оцениваются как менее опасные (риск – меньше), чем такие же работы, которые выполняются в повседневном режиме. Хотя практика свидетельствует о совершенно противоположном соотношении: наиболее опасными считаются именно редко выполняемые работы, которые, как известно, и относят к «работам с повышенной опасностью».

В любом случае, даже при использовании качественных субъективных методов оценки уровня риска («матричного метода» или «Файна-Кинни») следует иметь в виду именно «вероятность» наступления будущих событий, а не их «частоту» появления в прошлом, поскольку:

- такой подход противоречит современной концепции риска, сформулированной в стандарте ИСО 31000;

- в сфере безопасности труда (например, травмирование работника или авария) двух одинаковых событий не бывает, а значит о «частоте» вообще речь вести нельзя;

- при «умножении» тяжести на вероятность (0...1) величина риска уменьшается, а при умножении тяжести на частоту (1...5) – растет (адептам матрицы 5*5 уже как-то следует определиться...);

- оценка будущих рисков по (неизменной в будущем!) частоте прошлых событий (несчастных случаев) – в сфере безопасности труда является красноречивым признанием службы охраны труда в своей полной недееспособности и бессмысленности существования.

Метод Файна-Кинни (R= F * РF *G)

«Матричный метод» (R= PΣ *G)

Рис.4 Сравнение вероятностных структур матричных методов

Следует отдать должное У. Файну и Дж. Кинни за то, что они первыми (уже в 70-х – годах прошлого века) предприняли попытку формализовать процедуру оценки рисков в сфере безопасности. Но в силу указанных выше причин в 90-х годах от метода Файна-Кинни в мире отказались в пользу «матричного» подхода, несмотря на то, что многие кабинетные ученые до сих пор этот метод «исследуют» в целях поддержания своих рейтингов и индексов [4].

Здесь нельзя не отметить, что в нашей стране, очень многие начинающие «эксперты» только вступающие (иногда крайне неосмотрительно) в оценку рисков, до сих пор представляют метод Файна-Кинни, как более современный и «продвинутый», только на основании того, что матричный метод использует только два целочисленных сомножителя, а метод Файна-Кинни использует целых три сомножителя, включая, даже (!) дробные. Что, по их мнению, уже как бы соответствует «более лучшему» экспертному уровню...

Количественные методы оценки величины риска в ГОСТ Р 58771-2019

Согласно обозначенным ранее признакам количественные методы основаны, прежде всего, на строгой математической модели, связывающей количественные (объективные и измеримые) исходные данные с количественным результатом.

Среди «условно применимых» для оценки профессиональных рисков методов, указанных в ГОСТ Р 58771-2019 к «количественным методам» можно отнести: Байесовский анализ (Б.5.2), анализ дерева решений (Б.7.3), анализ дерева событий (Б.5.5), анализ дерева отказов (Б.5.6), анализ видов и последствий отказов и анализ видов, последствий и критичности отказов (Б.2.3), анализ рисков и критические контрольные точки (Б.4.3).

Перечисленные методы основаны на теории вероятностей, являются количественными, объективными. Полученные с помощью этих методов результаты можно агрегировать (сопоставлять, объединять, совершать различные математические операции и т.д.).

Однако фактически, для целей оценки рисков в сфере безопасности труда (рисков травмирования, промышленных аварий, пожаров) эти методы не пригодны, поскольку ... основаны на классической (частотной) теории вероятностей. А для правильного (научно обоснованного) применения методов теории вероятностей и математической статистики требуется представительная выборка, то есть большое число (минимум – десятки)  однородных несчастных случаев (аварий, пожаров). В теории вероятностей понятие «однородный» (применительно к несчастному случаю) означает, что несчастные случаи произошли с работниками одного типа (пол, возраст, рост, вес, квалификация, опыт ,...), при выполнении одной и той же операции с использованием одного и того же инструмента, материалов, технологий, в одинаковых внешних условиях, с применением одного и того же набора защитных мер и с одинаковыми последствиями...

То есть несчастные случаи должны быть однотипными, как шары в мешке, с которыми так любят упражняться ученые и специалисты в области теории вероятностей. Правда, в этом случае возникает закономерный вопрос: а чем, собственно, занимались все это время руководители и специалисты, ответственные за обеспечение безопасности, кроме как «наблюдением, не предполагающим никакого вмешательства» в статистически однородный (установившийся) поток однотипных несчастных случаев (аварий, пожаров)?

В данном случае «к счастью», даже в наших крупнейших государственных монополиях такие выборки можно собрать только в течение десятков лет. Но и в этом случае они уже не могут быть признаны однородными (меняются условия, технологии, оборудование, квалификация...).

Кроме того, статистические методы, так же как «матричный метод» и «метод Файна-Кинни» уже не соответствуют современной концепции риска, обозначенной в стандарте ИСО 31000 в 2009 году, которая ориентирована вперед (в «неопределенность»), в то время как указанные методы ориентированы назад (в «частоту» прошедших событий). Современная концепция риска, представляемого в виде влияния неопределенности на цели, практически полностью исключает возможность применения статистических данных (в т.ч. «частоты» прошлых событий) для оценки рисков, связанных с будущими событиям. В современном представлении о риске (по ИСО 31000), если риск и связан с частотой прошлых событий, то только соотношением: чем выше частота прошлых (однородных) событий, тем меньше риск, связанный с этими событиями в будущем. Но это уже совсем друга история...

Современный количественный метод оценки риска по ГОСТ Р 12.0.011-2017

На очевидный вопрос «можно ли разработать совершенно объективный количественный метод оценки риска?» ответим: это невозможно.

Но можно и нужно пытаться максимально минимизировать влияние субъективной оценки на получение исходных данных. Что и достигнуто в Методе ИБТ, реализованном в ГОСТ Р 12.0.011-2017 [5, 6]. Метод ИБТ разработан в России АНО «Институт безопасности труда» (потому и Метод ИБТ) и является первым в России и в мире количественным методом оценки рисков в сфере безопасности труда и производства, который основан на новой (современной) концепции риска, сформулированной в ИСО 31000 (риск- влияние неопределенности на цели). Это, как минимум означает, что для оценки рисков, связанных с будущими событиями, не требуется «частота аналогичных событий в прошлом».

То есть, Метод ИБТ основан на предположении, что «несчастные случаи на стройке» могут произойти в будущем, даже, если их не было в прошлом (!). Что полностью исключается при использовании «матричного метода» или «метода Файна-Кинни», требующих в обязательном порядке предварительного многократного однообразного «пролития крови».

Метод ИБТ:

является строго количественным, поскольку основан на количественных данных, отражающих количественные значения тяжестей ущербов от идентифицированных опасностей и количественные значения результативностей (часто ошибочно именуемых «эффективностями») установленных для защиты от каждой опасности защитных мер (барьеров безопасности);

является наиболее объективным из известных методов благодаря реализованной 2-х этапной процедуре частично субъективного формирования измерительных инструментов и их совершенно объективного применения при проведении непосредственной оценки рисков на рабочих местах.

Рассмотрим методологические основы и особенности Метода ИБТ подробнее.

Очевидно, что в любом случае, получение конечного результата в процедуре оценки величины риска сводится к сочетанию (перемножению) численного значения вероятности, на численное значение тяжести. При этом, разумеется, значение вероятности должно находится в диапазоне от 0 до 1, а не от 1 до 5, а диапазон значений тяжести должен охватывать весь диапазон возможных ущербов (от микротравмы до группового несчастного случая со смертельным исходом). Что, очевидно, также не вмещается в диапазон от 1 до 5.

Потенциальную тяжесть возможного несчастного случая можно оценить двумя способами: экспериментально (статистически, объективно) и экспертным путем (то есть совершенно субъективно).

Казалось бы, результат, полученный многократным травмированием одного и того же работника одним и тем же фактором, в одних и тех же условиях позволяет считать полученный результат статистически достоверным и достаточно объективным. Для этого случая в нормативном документе Ростехнадзора (РД 03-418-01) даже предусмотрено специальное определение: «индивидуальный риск - частота поражения отдельного человека в результате воздействия исследуемых факторов опасности аварий». Как тут не вспомнить ранее упомянутую глобальную проблему с «формулированием» ...

Однако экспериментальный метод определения тяжести представляется, как минимум, не достаточно гуманным. Кроме того, с позиций современного представления о риске (ИСО 31000) результаты предыдущих (1000) испытаний достаточно точно задают параметры закона распределения случайной величины (математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение), но совершенно ничего не говорят о фактическом результате 1001-го или 1002-го испытания, который нас, собственно, и интересует! В отношении каждого из последующих результатов сохраняется полная неопределенность в пределах крайних экспериментальных значений («легкий ушиб-смерть»).

Поэтому оценка тяжести несчастного случая, полученная интуитивным (не экспериментальным) путем будет пренебрежимо мало отличаться от оценки, полученной на основе многократного негуманного эксперимента с «отдельным человеком». То есть будет, на самом деле, точно такой же субъективной, но без лишней имитации наукообразной деятельности и с сохранением жизни и здоровья подопытных.

Но в оценке тяжести есть и положительный момент: разброс (отношение максимального отклонения к среднему) интуитивных оценок тяжести несчастного случая в конкретной ситуации с конкретным работником (тяжести от опасностей ОП1...ОП7) даже среди крайне разрозненной группы «экспертов» (Эксп.1 – Эксп.7), как правило, не превышает 2 (см. Рис. 5). Что в оценке риска (как влияния неопределённости) можно считать почти ничтожным по сравнению с разбросом в оценках вероятностей, которые могут достигать нескольких порядков величины (100... 1000 раз).

Таким образом, на текущем этапе развития количественных методов оценки величины риска главную проблему представляет повышение достоверности (точности и объективности) оценки вероятности наступления конкретного исхода, связанного с реализацией опасного события.

Напомним, что в рамках современного проактивного подхода последствия (ущерб) связываются с произошедшим событием напрямую, без промежуточной вероятности («пронесёт-не пронесёт»), как в методе Файна-Кинни.