第三章 研究方法
3.4 BOCR
在現實的情況中一個模型並非只包涵所有正向的評估構面，應該根據實 際上有可能發生的風險或可能提高的成本二個構面來考慮。Saaty【33】提出 的四個基本控制層，分別是利益(Benefits)、機會(Opportunities)、成本(Costs)、
風險(Risks) (BOCR)。然而，與標準的層級分析法(AHP)相同，也是利用成對 比較來確定相對權重，根據網路分析法(ANP)的原理，利用成對比較確定每 一網路層級中的要素對其控制標準的相對重要性。
Saaty 於 1971 年代提出了層級分析程序法(Analytic Hierarchy Process, AHP)，將複雜問題系統化以降低決策風險，為一套有系統的決策模式【32】。
AHP 的重要假設為層級準則間是相互獨立，但較不符合實際現況，且無法明 確說明準則間是否獨立。遂而，Saaty 發展出網路分析程序法(Analytic Network Process, ANP)，由 AHP 延伸而來，加上回饋(Feedback)和相依(Independence) 性質，用來解決構面或準則間互相不獨立的狀況，如圖 3.3。ANP 所獲得的 結果多在探討在此目標下所得的最佳方案和權重最高或次高的的準則，多描 述目標下較益處的正面趨向，較少去了解此目標下的風險和成本負面的趨 向，Saaty【33】。
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方案1 方案2 方案3
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目標
第一網絡 構面
準則
方案
圖3.3 ANP 模型 資料來源：本研究整理
因此，Saaty 在 2003 年，提出另一個 ANP 的一般理論，在目標下，設立 次網路且加入四個構面:利益(Benefits)、機會(Opportunities)、成本(Costs)、風 險(Risks)，如圖 3.4，此方法稱為“BOCR＂【33】。
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方案1 方案2 方案3
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目標
第二層級 構面
準則
方案
利益 機會 成本 風險
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第一層級 BOCR
圖3.4 加入 BOCR 之 ANP 模型 資料來源：本研究整理
其中，利益和機會屬於正向的目標趨勢，成本和風險為負面的目標趨勢。
在利益和機會兩構面下，其兩兩比較問卷的問題是在某一準則下，詢問所有 方案中最高利益和最大機會的方案；同理，在風險和成本構面下，討論風險 最大和成本最高的方案。因此，最佳方案可獲得利益和機會的最高優先權重；
而最差的方案在風險和成本上有最高的負面優先權重。透過每個網絡利用專 家做兩兩比較問卷的收集，結合每個方案的權重。並且更進一步結合每個方 案在BOCR 下的權重，可獲得每個方案的個別綜合分數結果。而 Saaty 在 2003 年提議出五個方法可整合B、O、C、R 下各方案的分數【33】:
一、加法(Additive)： 此公式是運用未倒數數值和已倒數數值，未倒數之數 值是代表從利益和機會所提出的方案分數；已倒數數值是由風險和成本 所提出的方案分數標準化。
各方案相關優先權重= bB+oO+c(1/C) Normalized +r(1/R)Normalized
其中，B、O、C 和 R 為方案之綜合表現結果； b、o、c 和 r 為 B、
O、C 和 R 的標準化優先權重。
二、機率加法(Probabilistic additive)：如果一個事件發生的可能性是 p；未發 生的可能性是(1-p)。如果方案在成本和風險上擁有較高的優先順序極為 高成本和高風險的方案，成本和風險是屬於負面的涵義，方案在成本和 風險分數越高代表方案越不好，利用“負號”改變所代表的涵義，使得 B、O、(1-C)、(1-R)皆為正面的涵義。
各方案相關優先權重=bB+oO+c(1-C)+r(1-R)
三、減法(Subtractive)：在選擇優先考量的方案，不同於第 2 點所提出之公式，
保留了次網路所提出的高成本和高風險。因此，運用利益和機會的權重 減去成本和風險的權重值，且選擇最後正向數值最高之方案。
各方案相關優先考量= bB+oO-cC-rR
四、乘法次方（Multiplicative priority powers）：利益和成本代表正向的趨勢，
因此將利益和機會所獲得的方案分數各提高b 和 o 倍數力；將成本和風 險已標準化過後的分數倒數，各提高c 和 r 倍數能力，並且將 B、O、C、
R 的數值相乘。
各方案相關優先考量= Bb Oo [(1/C)Normalized]c [(1/R)Normalized]r
五、倍數(Multiplicative)：從利益和機會所得到的方案分數相乘，且成本和風 險得到的方案分數相乘；再將這兩項結果相除，利益和機會的相乘結果 為分子。即使是利用 B、O、C、R 與優先權重(b、o、c、r)來計算此公 式，其值不變。因為此公式會抵銷掉b、o、c、r 各個的權重。
各方案相關優先考量= BO/CR