ложном направлении. Это может случиться, например, когда модель
использует цвета, которые обычно подразумевают повышенную значимость
или опасность (например, красный) для обозначения малозначительных
объектов. Даже если не было намерения присвоить значительный вес
неправильно понятому фактору, результатом может стать анализ,
приводящий к принятию неправильного решения. Возможен и такой случай:
в результате классификации вы выделяете небольшую область повышенной
опасности со стороны радиоактивных отходов, игнорируя при этом
множество других областей, которые не намного менее опасны, чем эта.
Важным вопросом является соответствие представления информации
задачам клиента. Возможны различные формы вывода, не только карта. В
некоторых случаях таблица может оказаться более полезной. Например, если
клиентом является владелец газеты, пытающийся увеличить тираж, то
полученный в результате список местных жителей, не являющихся
подписчиками, будет более полезным для прямого маркетинга, нежели карта
распределения тиража. Другим случаем большей полезности таблицы может
быть распределение больных определенным заболеванием по
территориальным единицам страны или региона. Некоторым пользователям
полезнее будет список территориальных единиц, отсортированный в
порядке убывания числа или процента таких больных, нежели карта
хороплет. Причиной может быть незнакомство с картографическими
методами одних пользователей или желание других иметь численные данные,
на основе которых такая карта могла бы быть построена, чтобы обнаружить
критические значения.
Возможны и другие формы вывода. Например, при использовании ГИС
в службах экстренного реагирования, помимо создания карты с кратчайшим
маршрутом к месту происшествия, система может посылать электронный
сигнал непосредственно в то отделение службы, которое должно принять
вызов. Хотя сегодня это может быть для ГИС несколько экзотической
формой вывода, по мере развития техники и спектра клиентов ГИС, она
может стать вполне обычной.
Последний рассматриваемый вопрос верификации модели -
приемлемость результатов для пользователя. Возможно, клиенту нужен
вполне определенный результат, соответствующий его пониманию,
предубеждению или политической ориентации. Если клиент дает данные
для включения в модель, то ответственность за их качество и качество
принятия решений на их основе ложится на клиента. Следует понимать, что
ваша работа может использоваться для оправдания принятых решений
"задним числом". Поэтому, если вы обнаруживаете негативную оценку
клиентом корректных результатов, вы можете попытаться объяснить ему, в
чем его взгляд не соответствует действительности, возможно, используя для