Структурированные аналитические методы для анализа разведданных - Richards J. Heuer Jr.

и опыта (ментальную модель) для вынесения интуитивного суждения.1 В большинстве обстоятельств нашей повседневной жизни это эффективный подход, который работает большую часть времени. Однако для анализа разведывательных данных его недостаточно, поскольку вопросы разведки, как правило, очень сложны, а риск и цена ошибки слишком велики. Кроме того, ситуации часто бывают новыми, поэтому интуитивные суждения, сформированные на основе прошлых знаний и опыта, вполне могут оказаться ошибочными.

Когда человек сталкивается со сложным выбором вариантов, полагаясь на интуитивное суждение, он рискует следовать практике, называемой "удовлетворением" (термин, придуманный лауреатом Нобелевской премии Гербертом Саймоном путем объединения слов "удовлетворить" и "достаточно")2.2 Он означает удовлетворение первым ответом, который кажется адекватным, в отличие от оценки нескольких вариантов для поиска оптимального или наилучшего ответа. Удовлетворитель", который ищет дополнительную информацию, может искать только те сведения, которые подтверждают первоначальный ответ, а не рассматривать все возможные варианты более широко.

Хороший анализ сложного вопроса должен начинаться с набора альтернативных гипотез. Еще одна практика, которую опытный аналитик заимствует из инструментария ученого, включает в себя проверку альтернативных гипотез. Истинность гипотезы никогда нельзя доказать, ссылаясь только на доказательства, которые соответствуют гипотезе, потому что те же самые доказательства могут быть и часто соответствуют одной или нескольким другим гипотезам. Наука часто развивается путем опровержения или опровержения гипотез. К гипотезе, которую невозможно опровергнуть, следует относиться так же серьезно, как и к гипотезе, в пользу которой, казалось бы, имеется множество доказательств. Одно доказательство, которое не согласуется с гипотезой, может стать достаточным основанием для ее отклонения. Наиболее жизнеспособной гипотезой часто оказывается та, против которой имеется меньше всего доказательств.

Аналитики часто проверяют гипотезы, используя форму рассуждений, известную как абдукция, которая отличается от двух более известных форм рассуждений - дедукции и индукции. Абдуктивные рассуждения начинаются с набора фактов. Затем разрабатываются гипотезы, которые, если они верны, обеспечивают наилучшее объяснение этих фактов. Наиболее убедительная гипотеза - это та, которая лучше всего объясняет факты. Из-за неопределенности, присущей анализу разведданных, убедительное доказательство или опровержение гипотез является скорее исключением, чем правилом.

В этой главе описаны три техники, предназначенные именно для создания гипотез. В других главах описаны техники, которые могут использоваться не только для генерации гипотез, но и для различных других целей. К ним относятся анализ Венна ( глава 4 ); структурированный мозговой штурм, метод номинальных групп и Quadrant Crunching™ ( глава 5 ); анализ сценариев ( глава 6 ); метод Дельфи ( глава 9 ); и деревья решений ( глава 11 ).

В этой главе рассматриваются четыре метода проверки гипотез. Один из них, анализ конкурирующих гипотез (ACH), был разработан Ричардсом Хойером специально для использования в разведывательном анализе. Он представляет собой применение к анализу разведданных теории науки Карла Поппера.3 Поппер был одним из самых влиятельных философов науки двадцатого века. Он известен, в частности, своей позицией, согласно которой научные рассуждения должны начинаться с множества гипотез и вестись путем отклонения или исключения гипотез с предварительным принятием только тех гипотез, которые не могут быть опровергнуты.

 

ОБЗОР ТЕХНИКИ

Генерация гипотез - это категория, включающая три специфические техники: "Простые гипотезы", "Генератор множественных гипотез™" и "Генерация гипотез квадранта". Простые гипотезы - самый простой, но не всегда лучший выбор. Используйте Multiple Hypotheses Generator™, чтобы определить большой набор всех возможных гипотез. Quadrant Hypothesis Generation используется для определения набора гипотез, когда результат, скорее всего, будет определяться только двумя движущими силами. Последние два метода особенно полезны для определения набора взаимоисключающих и всесторонне исчерпывающих (MECE) гипотез.

Диагностическое обоснование применяет проверку гипотез для оценки значимой новой информации. Такая информация оценивается в контексте всех правдоподобных объяснений этой информации, а не только в контексте устоявшейся модели мышления аналитика. Использование диагностического обоснования снижает риск неожиданности, поскольку гарантирует, что аналитик хотя бы частично рассмотрел альтернативные выводы. Диагностическое обоснование отличается от техники анализа конкурирующих гипотез (ACH) тем, что используется для оценки одного факта, в то время как ACH рассматривает целый вопрос, включающий множество фактов и более сложный аналитический процесс.

Анализ конкурирующих гипотез - это применение философии науки Поппера к анализу разведданных. Требование выявить и затем опровергнуть все разумно возможные гипотезы заставляет аналитика признать полную неопределенность, присущую большинству аналитических ситуаций. ACH помогает аналитику сортировать и управлять соответствующей информацией, чтобы определить пути уменьшения этой неопределенности.

Составление карты аргументов - это метод, который можно использовать для строгой логической проверки одной гипотезы. Структурированное визуальное представление аргументов и доказательств облегчает оценку любого аналитического суждения. Составление карты аргументов является логическим продолжением анализа ACH. Это детальное представление аргументов за и против одной гипотезы, в то время как ACH - это более общий анализ нескольких гипотез. Успешное применение картографии аргументов к гипотезе, которой отдается предпочтение в анализе ACH, повысит доверие к результатам обоих анализов.

Обнаружение обмана рассматривается в этой главе, поскольку возможность обмана со стороны иностранной разведки, экономического конкурента или другой вражеской организации - это особый тип гипотез, которые аналитики должны часто рассматривать. Возможность обмана может быть включена в качестве гипотезы в любой анализ ACH. Информация, выявленная с помощью техники обнаружения обмана, может быть внесена в матрицу ACH в качестве релевантной информации.

 

 

ПОСТРОЕНИЕ ГИПОТЕЗ

В широком смысле слова гипотеза - это потенциальное объяснение или вывод, который должен быть проверен путем сбора и представления доказательств. Это декларативное утверждение, которое не было признано истинным, - "обоснованная догадка", основанная на наблюдениях, которую необходимо подтвердить или опровергнуть с помощью дополнительных наблюдений или экспериментов.

Хорошая гипотеза позволяет сделать следующее:

Это написано как определенное утверждение, а не как вопрос.

Она основана на наблюдениях и знаниях.

Она поддается проверке, и можно доказать, что она ошибочна.

Он четко предсказывает ожидаемые результаты.

Она содержит зависимую и независимую переменные. Зависимая переменная - это объясняемое явление, а независимая переменная - объяснение.

Выдвижение гипотез должно быть неотъемлемой частью любого тщательного аналитического процесса, поскольку оно помогает аналитику широко и творчески подойти к рассмотрению целого ряда возможностей и избежать удивления, когда общепринятая мудрость оказывается неверной. Цель состоит в том, чтобы разработать список гипотез, которые можно будет тщательно изучить и проверить с течением времени на основе имеющейся информации и новых данных, которые могут появиться в будущем. Аналитики должны стремиться к тому, чтобы гипотезы были взаимоисключающими,