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

том, чтобы попытаться опровергнуть как можно больше разумных гипотез, а не подтвердить ту, которая изначально кажется наиболее вероятной. Наиболее вероятной считается та гипотеза, против которой имеется меньше всего релевантной информации, а также информация в ее пользу, а не та, которая имеет больше всего релевантной информации в ее пользу.

Когда использовать

ACH подходит практически для любого анализа, когда существуют альтернативные объяснения того, что произошло, происходит или может произойти. Используйте его, когда суждение или решение настолько важно, что вы не можете позволить себе ошибиться. Используйте его, когда ваша интуиция недостаточно хороша, и когда вам нужен систематический подход, чтобы избежать неожиданностей в случае непредвиденного исхода. Используйте его в спорных вопросах, когда желательно точно определить области разногласий и оставить аудиторский след, чтобы показать, какая информация была рассмотрена и как разные аналитики пришли к различным суждениям.

ACH особенно эффективен при наличии мощного потока данных, которые нужно усвоить и оценить. Например, он хорошо подходит для решения вопросов по техническим вопросам в химической, биологической, радиологической и ядерной сферах, таких как "Для какой системы вооружений, скорее всего, импортируется эта деталь?" или "Какой тип ракетной системы импортирует или разрабатывает страна X?". ACH особенно полезен, когда аналитику приходится иметь дело с потенциальными возможностями отрицания и обмана, поскольку изначально он разрабатывался именно для этих целей.

Эта техника может использоваться одним аналитиком, но наиболее эффективна она в небольшой команде, члены которой могут подвергать сомнению оценку друг друга в отношении соответствующей информации. Она структурирует и облегчает обмен информацией и идеями с коллегами из других офисов или агентств. Анализ ACH требует скромных затрат времени: на построение матрицы ACH после сбора всей необходимой информации может уйти день или больше, и еще один день может потребоваться на проработку всех этапов аналитического процесса перед написанием выводов. Часто требуется фасилитатор или коллега, ранее обученный использованию данной методики, чтобы помочь аналитикам пройти этот процесс, особенно если они впервые используют данную методику.

Добавленная стоимость

Аналитикам часто приходится работать с неполными, неоднозначными, аномальными, а иногда и обманчивыми данными. Кроме того, жесткие временные ограничения и необходимость "сделать выбор" часто вступают в сговор с естественными когнитивными предубеждениями человека, что приводит к неточным или неполным суждениям. Если аналитик в целом хорошо разбирается в теме, то обычно он разрабатывает предпочтительную гипотезу, а затем ищет соответствующую информацию для ее подтверждения. Такой подход называется "удовлетворительным" - он предполагает принятие первого ответа, который, как кажется, подтверждается доказательствами.

Удовлетворение потребностей эффективно, потому что экономит время, и в большинстве случаев оно работает. Однако аналитик не вкладывает средств в защиту от неожиданностей или того, что называется "предвзятостью подтверждения". Этот подход не стимулирует аналитика выявлять и подвергать сомнению фундаментальные предположения. Он обходит стороной анализ альтернативных объяснений или исходов, который должен быть основополагающим для любого полного анализа. В результате сатисфакция не позволяет понять, что значительная часть информации, которая, казалось бы, подтверждает предпочтительную гипотезу, также согласуется с одной или несколькими альтернативными гипотезами. Он часто не признает важности того, что отсутствует (т. е. того, что должно быть наблюдаемо, если данная гипотеза верна, но отсутствует).

ACH повышает шансы аналитика на преодоление этих проблем, поскольку требует от него выявить, а затем попытаться опровергнуть как можно больше разумных гипотез, используя весь спектр данных, предположений и пробелов, относящихся к рассматриваемой проблеме. Метод анализа конкурирующих гипотез требует времени и внимания на начальных этапах, но приносит большие дивиденды. Когда аналитики впервые знакомятся с ACH и говорят, что находят его полезным, это происходит потому, что простой фокус на выявлении альтернативных гипотез и их опровержении побуждает аналитиков серьезно задуматься о доказательствах, объяснениях или результатах, которые раньше не приходили им в голову.

Процесс ACH требует от аналитика собрать собранную информацию и организовать ее в аналитически полезном виде, чтобы ее можно было легко извлечь для использования в анализе. Для этого создается матрица с релевантной информацией в левой части и гипотезами в верхней части. Каждый элемент релевантной информации оценивается на предмет соответствия или несоответствия каждой гипотезе, и этот материал используется для оценки поддержки или несогласия с каждой гипотезой. Это можно сделать вручную, но гораздо проще и лучше использовать программное обеспечение ACH, предназначенное для этой цели. Различные программы ACH могут использоваться для сортировки и анализа данных по типу источника и дате получения информации, а также по степени поддержки или несогласия с каждой гипотезой.

ACH также помогает аналитикам создавать более качественные аналитические продукты:

Ведение учета соответствующей информации и отслеживание того, как эта информация соотносится с каждой гипотезой.

Фиксирование основных предположений аналитика в процессе кодирования данных и запись того, какая дополнительная информация необходима или какие требования к сбору данных должны быть сформированы.

Позволяет аналитикам представлять выводы в более организованном и прозрачном виде, чем это было бы возможно в других случаях.

Обеспечивает основу для определения индикаторов, которые затем можно отслеживать и проверять, чтобы определить направление развития событий.

Оставляйте четкий аудиторский след о том, как проводился анализ, какие выводы были сделаны и как отдельные аналитики могли отличаться в своих предположениях или суждениях.

Программное обеспечение ACH

ACH зародился как ручной метод в ЦРУ в середине 1980-х годов. Первое профессионально разработанное и протестированное программное обеспечение ACH было создано в 2005 году Исследовательским центром Пало-Альто (PARC) при финансировании федерального правительства и технической помощи Ричардса Хойера и Рэнди Ферсона. Рэнди Ферсон руководил его внедрением в разведывательное сообщество США. Она была разработана при условии, что PARC предоставит ее в общественное пользование бесплатно, и ее по-прежнему можно бесплатно скачать с сайта PARC: http://www2.parc.com/istl/projects/ach/ach.html .

Версия PARC была разработана для использования отдельным аналитиком, но на практике она обычно используется группой аналитиков, находящихся в одном месте. Члены таких групп сообщают, что:

Эта техника помогает им лучше понять различия во мнениях с другими аналитиками или между аналитическими отделами.

Обзор матрицы ACH обеспечивает систематическую основу для выявления и обсуждения различий между участвующими аналитиками.

Ссылка на матрицу помогает обезличить аргументацию, когда возникают разногласия.

Другие