хватает эмпирических данных, необходимых для анализа разведывательной проблемы. В отсутствие эмпирических данных разработано множество методов, в которых эксперты заполняют пробелы, оценивая ключевые переменные как высокие, средние, низкие или отсутствующие, или присваивая субъективное вероятностное суждение. Для получения таких оценок используются специальные процедуры, а сами оценки обычно интегрируются в более широкую модель, описывающую конкретное явление, например уязвимость гражданского лидера перед военным переворотом, уровень политической нестабильности или вероятный исход законодательных дебатов. В эту категорию входят такие методы, как байесовский вывод, динамическое моделирование и имитация. Обучение использованию этих методов осуществляется в рамках высшего образования в таких областях, как математика, информатика, исследование операций, бизнес или естественные науки.
Эмпирический анализ с использованием количественных данных: Количественные эмпирические данные настолько отличаются от данных, полученных экспертным путем, что методы и типы проблем, для анализа которых используются эти данные, также совершенно разные. Одним из распространенных примеров такого метода является эконометрическое моделирование. Эмпирические данные собираются различными типами датчиков и используются, например, при анализе систем вооружений. Подготовка обычно осуществляется через аспирантуру по статистике, экономике или естественным наукам.
Ни один из этих четырех методов не является лучшим или более эффективным, чем другой. Все они необходимы в различных обстоятельствах, чтобы оптимизировать шансы найти правильный ответ. Использование нескольких методов в ходе одного аналитического проекта должно быть нормой, а не исключением. Например, даже высококоличественный технический анализ может повлечь за собой предположения о мотивации, намерениях или возможностях, которые лучше всего обрабатывать с помощью подходов критического мышления и/или структурированного анализа. Один из структурированных методов генерации идей может быть использован для определения переменных, которые должны быть включены в динамическую модель, использующую данные, полученные экспертами, для количественной оценки этих переменных.
Из этих четырех методов структурированный анализ является, так сказать, новичком, поэтому полезно рассмотреть, как он связан с мышлением по системе 1. Мышление по системе 1 сочетает в себе знания предмета и интуитивные суждения в деятельности, которая происходит в основном в голове аналитика. Хотя аналитик может получать информацию от других, аналитический продукт часто воспринимается как продукт одного аналитика, и аналитик, как правило, чувствует "собственность" на свой аналитический продукт. Работа одного аналитика особенно подвержена широкому спектру когнитивных ошибок, описанных в "Психологии разведывательного анализа" и в этой книге.12
Структурированный анализ представляет собой пошаговый процесс, который может быть использован отдельным аналитиком, но чаще всего он проводится в группе, поскольку именно в этом случае достигаются основные преимущества. Как мы уже говорили в предыдущей главе , структурированные методы направляют диалог между аналитиками с общими интересами, когда они шаг за шагом работают над аналитической проблемой. Важным моментом является то, что при таком подходе участники с различными типами и уровнями экспертизы знакомятся с альтернативными идеями, доказательствами или ментальными моделями на ранних этапах аналитического процесса. Это может помочь экспертам избежать некоторых распространенных когнитивных ловушек. Структурированный групповой процесс, в ходе которого выявляются и оцениваются альтернативные точки зрения, также помогает избежать "группового мышления", наиболее распространенной проблемы процессов в малых группах.
При использовании группой или командой структурированные методы могут стать механизмом обмена информацией и группового обучения, который помогает компенсировать пробелы или недостатки в экспертных знаниях. Это особенно полезно для сложных проектов, требующих синтеза нескольких видов экспертизы.
2.2 ТАКСОНОМИЯ МЕТОДОВ СТРУКТУРИРОВАННОГО АНАЛИЗА
Структурированные методы использовались методологами разведывательного сообщества США и некоторыми аналитиками отдельных специальностей в течение многих лет, но широкое и повсеместное использование этих методов рядовыми аналитиками - относительно новый подход к анализу разведданных. Движущими силами развития и использования этих методов в профессии разведчика являются (1) растущее понимание когнитивных ограничений и предубеждений, которые делают анализ разведданных таким трудным, (2) известные провалы разведки, которые заставили пересмотреть методы анализа разведданных, (3) политическая поддержка и техническая поддержка внутриведомственного и межведомственного сотрудничества, и (4) желание политиков, которые получают анализ, чтобы он был более прозрачным в отношении того, как были сделаны выводы.
Учитывая, что разведывательное сообщество США начало уделять внимание структурированным методам, чтобы улучшить анализ, уместно классифицировать эти методы по различным способам, которыми они могут помочь достичь этой цели (см. Рисунок 2.2 ). Структурированные методы анализа могут смягчить некоторые когнитивные ограничения человека, обойти некоторые из известных аналитических ловушек и прямо противостоять проблемам, связанным с неоспоримыми предположениями и ментальными моделями. Они могут гарантировать, что предположения, предубеждения и ментальные модели не принимаются как должное, а подвергаются явному изучению и проверке. Они могут поддержать процесс принятия решений, а использование и документирование этих методов может способствовать обмену информацией и сотрудничеству.
Рисунок 2.2 Восемь семейств методов структурированного анализа
Вторичной целью классификации структурированных техник является соотнесение категорий с различными типами общих аналитических задач. Это позволяет подобрать конкретные техники к потребностям отдельных аналитиков, о чем будет рассказано в главе 3 . Однако существует довольно много техник, которые удобно размещать в нескольких категориях, поскольку они выполняют несколько аналитических функций.
Восемь семейств структурированных аналитических техник подробно описаны в в главах 4 - 11 . Во введении к каждой главе описывается, как конкретная категория техник помогает улучшить анализ.
1. Рассуждения по аналогии также могут быть структурированной техникой, называемой структурированными аналогиями, как описано в главе 8 .
2. Роб Джонстон, Аналитическая культура в разведывательном сообществе США (Вашингтон, округ Колумбия: Центр ЦРУ по изучению разведки, 2005), 34.
3. Роберт М. Кларк, Разведывательный анализ: A Target-Centric Approach, 2nd ed. (Washington, DC: CQ Press, 2007), 84.
4. Сайт "Принципы прогнозирования": www.forecastingprinciples.com/files/pdf/methodsselectionchart.pdf .
5. Рассел В. Френске, "Таксономия для исследования операций", Исследование операций 19, № 1 (январь-февраль 1971 г.).
6. Кай Р. Т. Ларсон, "Таксономия факторов успеха информационных систем: Исследование переменного анализа", Journal of Management Information Systems 20, № 2 (Fall 2003).
7. Ральф Ленглер и Мартин Дж. Эплер, "Периодическая таблица методов визуализации", без даты, www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html .
8. Роджер Кларк, Соответствующие методы исследования для электронной торговли (Канберра, Австралия: Xanax Consultancy Pty Ltd., 2000), http://anu.edu.au/people/Roger.Clarke/EC/ResMeth.html .
9. Роберт Р. Хоффман, Найджел Р. Шэдболт, А. Майк Бертон и Гэри Клейн, "Извлечение знаний из экспертов", Организационное поведение и процессы принятия решений человеком 62 (май 1995): 129-158.
10. Роберт Р. Хоффман и Лаура Г. Милителло, Перспективы когнитивного анализа задач: исторические истоки и современные сообщества практиков (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press/Taylor and Francis, 2008); и Бет Крандалл, Гари Клейн и Роберт Р. Хоффман, Working Minds: A Practitioner's Guide to Cognitive Task Analysis (Cambridge, MA: MIT Press, 2006).
11. См.
