Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis

Внося оценки в матрицу, лучше всего брать по одной переменной за раз, сначала спускаясь по столбцу, а затем работая по строке. Обратите внимание, что матрица требует, чтобы каждая пара переменных оценивалась дважды - например, влияние переменной A на переменную B и влияние переменной B на переменную A. Чтобы записать, какие переменные влияют на переменную A, пройдите по столбцу A и спросите себя, оказывает ли каждая переменная, перечисленная в левой части матрицы, положительное или отрицательное влияние или вообще не влияет на переменную A. Чтобы записать обратное влияние переменной A на другие переменные, пройдите по строке A, чтобы проанализировать, как переменная A влияет на переменные, перечисленные в верхней части матрицы.

Аналитики могут фиксировать характер и силу влияния одной переменной на другую двумя разными способами. На рис. 11.7 используются знаки плюс и минус, чтобы показать, оказывает ли анализируемая переменная положительное или отрицательное влияние на парную переменную. Размер знака плюс или минус означает силу влияния по трехбалльной шкале. Маленький знак плюса или минуса указывает на слабое влияние, средний - на среднее, а большой - на сильное. Если анализируемая переменная не оказывает влияния на парную переменную, ячейка остается пустой. Если переменная может измениться таким образом, что направление ее 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.