Лучшая метрика для сравнения времени ожидания в очереди на опрос?

Ответ: Хорошая мера (метрика) для этого должна быть статистической, но простые статистические данные, такие как «среднее время ожидания», скорее вводят в заблуждение, чем имеют смысл. Лучшей метрикой может быть процент избирателей, которым приходится ждать дольше определенного «целевого» времени ожидания. Эту меру можно рассматривать как отношение количества удачных/неуспешных вызовов к стандарту качества обслуживания (QOS) . .

Планирование ресурсов для улучшения качества

Я не знаю способа оценить «стоимость времени» для избирателей, но выбор целевого времени ожидания ведет к более действенному показателю и инструменту планирования. Стандарт QOS фактически заменяет «стоимость». Примером стандарта QOS может быть то, что по крайней мере 80% избирателей каждый час ждут менее 5 минут, даже в пиковые часы голосования.

Этот выбор мотивирован тем фактом, что может быть возможно оценить вероятность ожидания дольше, чем целевое количество времени, из-за модели систем массового обслуживания в телекоммуникациях с использованием математики, впервые разработанной Агнером Крарупом Эрлангом . Математика предсказания этого вероятностная, нелинейная и, честно говоря, немного выше моей головы, если вы больше склонны к математике, см. В этой статье приведены формулы и определения. Для тех, кто не является математиком, есть простые в использовании оценочные калькуляторы, доступные бесплатно в Интернете. Я проиллюстрирую это с помощью калькулятора, доступного по адресу https://planetcalc.com/3151/ ; пример и снимок экрана приведены ниже.

Для упрощения предположим, что единственным узким местом в голосовании является количество доступных кабин для голосования. (При этом игнорируются другие возможные источники задержки, такие как количество сотрудников опроса, необходимых для регистрации избирателей и выдачи бюллетеней; но аналогичные модели обслуживания могут быть созданы для каждого типа ресурсов, используемых в процессе.)

Предположим, что на конкретном избирательном участке скорость прихода избирателей в час пик составляет 60/час, и что в среднем это занимает 5 минут (300 с) в кабине. Учитывая эти оценки, мы могли бы рассчитать: сколько кабин для голосования мне потребуется, чтобы оправдать ожидания?

Расчет ответа не прост, потому что большинство избирателей используют кабину значительно меньше 5 минут; только несколько проходят, но те немногие идут намного больше пяти минут. Также время прибытия избирателей не будет распределено равномерно. Оба обычно моделируются как распределения вероятностей.

Но для ответа нам нужно указать цель качества обслуживания, например, чтобы 80% избирателей ждали не более 5 минут (300 с). Подставив четыре числа в калькулятор Erlang-C , мы можем оценить минимальное количество количество кабин для голосования на этом избирательном участке составляет 7 . Смотри ниже:

Любое меньшее количество кабин для голосования, вероятно, приведет к тому, что задержки избирателей выйдут из-под контроля в часы пик, как, например, в Грузии. Математика этого упрощенного примера показывает, что в определенных пределах качество обслуживания можно улучшить за счет увеличения количества ресурсов (например, кабин для голосования), например, чтобы улучшить и достичь 95% времени ожидания до 5 минут, требуется минимум 8 кабин для голосования. нужный.

Как и в любом вероятностном уравнении, делаются некоторые предположения о распределениях. Для Erlang-C, примененного к голосованию, одно из этих предположений состоит в том, что избиратели поступают независимо друг от друга. Если вместо этого избиратели прибывают автобусами каждый час, предположение нарушается. По этой причине цифры, которые выдает калькулятор, являются минимальными числами , но в качестве показателя результатов (а не инструмента планирования) может быть хорошим показателем процент избирателей, которым нужно ждать более 5 минут.

То, что вы предлагаете, кажется совершенно непрактичным для масштабного измерения, т.е. опроса избирателей об их ценности за потраченное время. Я не знаю таких исследований. Я нашел приблизительные оценки экономических издержек, которые просто умножают среднюю заработную плату на время ожидания, например :

Нам известно об опубликованном анализе, в котором делается попытка оценить экономическую ценность времени, которое американцы тратят на ожидание голосования. Простой способ получить приблизительную оценку — умножить общее количество часов ожидания в очереди на средний почасовой заработок. Исходя из среднего времени ожидания в 2012 г., равного 13,1 минуты, как указано ниже, и оценки того, что 105,2 млн человек проголосовали лично в 2012 г. (либо в день выборов, либо в ходе досрочного голосования), мы подсчитали, что избиратели потратили в общей сложности 23,0 млн часов на ожидание. голосовать в 2012 году. По данным Бюро статистики труда США, средний почасовой заработок в ноябре 2012 года составлял 23,67 доллара. Умножение количества часов ожидания для голосования на средний почасовой заработок дает оценку экономических затрат в размере 544,4 миллиона долларов.

У нас нет мнения о том, является ли эта сумма «слишком высокой», «слишком низкой» или «в самый раз». Тем не менее, она сопоставима с предыдущими оценками ежегодных расходов на администрирование выборов в США. Например, в 2001 году в рамках проекта технологии голосования Калифорнийского технологического института и Массачусетского технологического института было подсчитано, что в 2000 году местные органы власти потратили около 1 миллиарда долларов на проведение и управление выборами. совмещая расчетные расходы, которые несут местные органы власти, проводящие выборы, с экономическими затратами на ожидание в очереди, значительную часть экономических затрат на проведение президентских выборов составляет время, проведенное избирателями в очереди.