ОЦЕНКА СОЦИАЛЬНОГО ЭФФЕКТА ПРИ ЭКСТРЕННОМ ОПОВЕЩЕНИИ НАСЕЛЕНИЯ ОБ УГРОЗЕ ОПАСНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ
Цель статьи – разработать методический подход к включению социального эффекта в контур поддержки управленческих решений при экстренном оповещении населения об угрозе опасных метеорологических явлений. Методы: системный анализ, экспертный метод на основе анализа иерархий, формализация показателей, сценарное моделирование. Предложена модель интегрального показателя E, в которой нормированные критерии K₁–K₅ характеризуют ценность сообщения, полноту охвата, знание правил поведения, адекватность оценки угрозы и передачу информации окружающим. Весовые коэффициенты wᵢ определяются на основе экспертных попарных сравнений для конкретной территории и подлежат проверке согласованности. Для иллюстрации приведён условный расчёт с исходной конфигурацией весов; он не является результатом эмпирического опроса. Разработан алгоритм адаптивного оповещения, предусматривающий корректировку сообщения и каналов по дефицитному критерию. Практическая значимость состоит в возможности использовать показатель E совместно с техническими показателями готовности системы оповещения. The paper develops a methodological approach to incorporating the social effect into decision support for emergency public warning during hazardous weather events. The study uses system analysis, the analytic hierarchy process based on expert judgment, indicator formalisation and scenario modelling. The integrated indicator E combines five normalised criteria: message value, coverage, public knowledge of protective actions, adequate threat interpretation and peer-to-peer information transfer. The weights wᵢ are to be determined through consistent expert pairwise comparisons for a specific territory. A conditional scenario calculation with a baseline weight vector is provided solely to demonstrate the calculation procedure, not as an empirical survey result. An adaptive warning algorithm identifies deficient criteria and supports targeted correction of the message and delivery channels. The approach can supplement technical system-readiness indicators.