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

влияния изменится на противоположное - с положительного на отрицательное или наоборот, - это показывается с помощью знака плюс и минус.

Завершенная матрица, показанная на рис. 11.7 , - это та же матрица, которую вы увидите в главы 14 , когда техника Complexity Manager будет использоваться для прогнозирования будущего структурированных аналитических методов. Знаки плюс и минус хорошо работают для готовой матрицы. Однако при первом заполнении матрицы может быть проще использовать буквы (P и M - плюс и минус), чтобы показать, оказывает ли каждая переменная положительное или отрицательное влияние на другую переменную, с которой она сопряжена. За каждой буквой P или M следует число, показывающее силу воздействия. Используется трехбалльная шкала, где 3 означает сильное влияние, 2 - среднее, а 1 - слабое.

Рисунок 11.7 Переменные, влияющие на будущее использование структурированного анализа

После оценки каждой пары переменных и перед проведением дальнейшего анализа рассмотрите возможность обрезки матрицы, чтобы исключить переменные, которые вряд ли окажут значительное влияние на результат. Можно измерить относительную значимость каждой переменной, сложив взвешенные значения в каждой строке и столбце. Сумма весов в каждой строке - это показатель влияния каждой переменной на систему в целом. Сумма весов в каждом столбце - это показатель того, насколько сильно на каждую переменную влияют все остальные переменные. Те переменные, на которые другие переменные оказывают наибольшее влияние, следует отслеживать как потенциальные индикаторы направления развития событий или как потенциальные источники непредвиденных последствий.

5. Проанализируйте прямое воздействие: Напишите несколько абзацев о влиянии каждой переменной, начиная с переменной А. Для каждой переменной опишите ее, чтобы получить дополнительные разъяснения, если это необходимо. Укажите все переменные, которые влияют на эту переменную с рейтингом 2 или 3, и кратко объясните характер, направление и, если нужно, время этого влияния. Насколько оно сильное и насколько определенное? Когда можно будет наблюдать это воздействие? Будет ли воздействие ощущаться только в определенных условиях? Далее определите и обсудите все переменные, на которые данная переменная оказывает влияние с рейтингом 2 или 3 (сильное или среднее влияние), включая силу влияния и степень уверенности в том, что оно произойдет. Определите и обсудите потенциально хорошие или плохие побочные эффекты этих воздействий.

6. Проанализируйте петли и косвенные воздействия: Матрица показывает только прямое влияние одной переменной на другую. Когда вы анализируете прямое воздействие переменной за переменной, есть несколько вещей, которые следует искать и принимать во внимание. Один из них - петли обратной связи. Например, если переменная A оказывает положительное влияние на переменную B, а переменная B также оказывает положительное влияние на переменную A, это положительная петля обратной связи. Или может быть петля из трех переменных - от A к B, C и обратно к A. Переменные в петле получают силу друг от друга, и это усиливает их способность влиять на другие переменные. Еще один момент, на который следует обратить внимание, - это обстоятельства, когда причинно-следственная связь между переменными A и B является необходимой, но недостаточной для того, чтобы что-то произошло. Например, переменная A потенциально может влиять на переменную B и, возможно, даже пытается повлиять на нее, но она может сделать это эффективно только в том случае, если переменная C также присутствует. В этом случае переменная C является стимулирующей переменной и приобретает большее значение, чем обычно.

Все переменные являются либо статическими, либо динамическими. Статические переменные, как ожидается, останутся более или менее неизменными в течение периода, охватываемого анализом. Динамические переменные изменяются или имеют потенциал для изменения. Анализ должен быть сосредоточен на динамических переменных, поскольку именно они являются источником неожиданностей в любой сложной системе. Определение того, как эти динамические переменные взаимодействуют с другими переменными и друг с другом, имеет решающее значение для любого прогноза будущего развития событий. Динамические переменные могут быть как предсказуемыми, так и непредсказуемыми. К предсказуемым изменениям относятся устоявшиеся тенденции или устоявшаяся политика, которая находится в процессе реализации. Непредсказуемые изменения могут быть связаны со сменой руководства или неожиданными изменениями в политике или доступных ресурсах.

7. Сделайте выводы: Используя данные об отдельных переменных, собранные на шагах 5 и 6, сделайте выводы о системе в целом. Каков наиболее вероятный результат или какие изменения можно ожидать в течение указанного периода времени? Какие движущие силы стоят за этим результатом? Что может произойти, чтобы привести к другому результату? Какие желательные или нежелательные побочные эффекты следует ожидать? Если вам нужна помощь, чтобы разобраться во всех взаимосвязях, может быть полезно набросать от руки диаграмму, показывающую все причинно-следственные связи. Для этой цели может пригодиться карта концепций ( глава 4 ). Если диаграмма помогает в процессе анализа, читателю или заказчику будет полезно включить ее в отчет.

8. Проведите анализ возможностей: При необходимости проанализируйте, какие действия можно предпринять, чтобы повлиять на эту систему таким образом, чтобы это было выгодно основному заказчику анализа.

Взаимосвязь с другими техниками

Те же процедуры создания матрицы и кодирования данных могут быть применены при использовании матрицы перекрестного воздействия ( глава 5 ). Разница в том, что техника матрицы перекрестных воздействий используется только для выявления и обмена информацией о перекрестных воздействиях в групповом или командном упражнении. Цель Complexity Manager - на основе матрицы перекрестных воздействий проанализировать работу сложной системы.

Используйте форму анализа сценариев, а не Complexity Manager, когда будущее крайне неопределенно и целью является определение альтернативных вариантов развития событий и показателей, которые обеспечат раннее предупреждение о том, в каком направлении движутся будущие события. Используйте компьютерную систему моделирования, такую как System Dynamics, а не Complexity Manager, когда изменения во времени ключевых переменных могут быть определены количественно или когда необходимо рассмотреть более пятнадцати переменных.7

Истоки этой техники

Complexity Manager был разработан Ричардсом Хойером, чтобы заполнить важный пробел в структурированных методах, доступных рядовому аналитику. Он представляет собой очень упрощенную версию старых методов количественного моделирования, таких как системная динамика.

 

1. См. Graham T. Allison and Philip Zelikow, Essence of Decision: Explaining the Cuban Missile Crisis, 2nd ed. (New York: Addison-Wesley, 1999).

2. Курт Льюин, Разрешение социальных конфликтов: Selected Papers on Group Dynamics (New York: Harper and Row, 1948).

3. Хайнц Вайрих, "Матрица TOWS - инструмент для ситуационного анализа", Долгосрочное планирование 15, № 2 (апрель 1982 г.): 54-66.

4. Сет Ллойд, специалист по сложным системам, перечислил тридцать два определения сложности. См. Seth Lloyd, Programming the