Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis

Источник: Базовую диаграмму Starbursting можно найти на сайте MindTools: www.mindtools.com/pages/article/worksheets/Starbursting.pdf . Эта версия была создана авторами.

 

 

МАТРИЦА ПЕРЕКРЕСТНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ

Матрица перекрестного влияния помогает аналитикам решать сложные проблемы, когда "все связано со всем остальным". Используя эту технику, аналитики и лица, принимающие решения, могут систематически изучать, как каждый фактор в определенном контексте влияет на все остальные факторы, с которыми он, как представляется, связан.

Когда использовать

Матрица перекрестного воздействия полезна на ранних этапах проекта, когда группа еще находится в режиме обучения, пытаясь разобраться в сложной ситуации. Если в ходе мозгового штурма или другого совещания выявляются все переменные, движущие силы или игроки, которые могут повлиять на исход ситуации, следующим логическим шагом будет использование матрицы перекрестного воздействия для изучения взаимосвязей между каждой из этих переменных. Групповое обсуждение того, как взаимодействует каждая пара переменных, может стать познавательным опытом и хорошей основой для построения постоянного сотрудничества. Насколько далеко можно зайти в заполнении матрицы и составлении описания воздействия, связанного с каждой переменной, может зависеть от характера и значимости проекта. Иногда достаточно простого обсуждения. Запись взаимодействий с кратким описанием для каждой пары переменных может быть эффективно выполнена в вики.

Анализ перекрестного воздействия также полезен, когда:

Ситуация изменчива, и аналитикам необходимо понять все факторы, которые могут повлиять на исход. Это также требует понимания того, как все факторы соотносятся друг с другом и как они могут влиять друг на друга.

Ситуация стабильна, и аналитикам необходимо выявлять и отслеживать все факторы, которые могут нарушить эту стабильность. Для этого также необходимо понимать, как различные факторы могут взаимодействовать и влиять друг на друга.

Только что произошло важное событие, и аналитикам необходимо понять его последствия. На какие другие значимые силы влияет это событие и каковы последствия этого влияния?

Добавленная стоимость

Когда аналитики оценивают или прогнозируют будущие события, они рассматривают доминирующие силы и потенциальные будущие события, которые могут повлиять на результат. Затем они взвешивают относительное влияние или вероятность этих сил или событий, часто рассматривая их по отдельности без учета иногда возникающих значительных взаимодействий. Матрица перекрестного воздействия обеспечивает контекст для обсуждения этих взаимодействий. В ходе обсуждения часто выясняется, что переменные или проблемы, которые раньше считались простыми и независимыми, на самом деле взаимосвязаны. Обмен информацией, который происходит во время обсуждения в малых группах каждого потенциального перекрестного воздействия, может стать бесценным опытом обучения. Уже по одной этой причине матрица перекрестного воздействия является полезным инструментом, который может быть использован на определенном этапе практически в любом исследовании, направленном на объяснение текущих событий или прогнозирование будущих результатов.

Матрица перекрестного воздействия обеспечивает структуру для управления сложностью, которая делает большинство анализов такими трудными. Она требует, чтобы все предположения о взаимосвязях между переменными были четко сформулированы. Таким образом, любые выводы, сделанные с помощью этой техники, можно защищать или критиковать, прослеживая аналитический аргумент по пути исходных предпосылок.

Метод

Соберите группу аналитиков, разбирающихся в различных аспектах темы. Группа составляет список переменных или событий, которые могут оказать определенное влияние на изучаемый вопрос. Затем координатор проекта создает матрицу и помещает список переменных или событий в левую часть матрицы, а те же переменные или события - в верхнюю.

Затем матрица используется для рассмотрения и регистрации взаимосвязи между каждой переменной или событием и всеми другими переменными или событиями. Например, увеличивает или уменьшает ли присутствие переменной 1 влияние переменных 2, 3, 4 и т. д.? Или наступление события 1 увеличивает или уменьшает вероятность событий 2, 3, 4 и т. д.? Если одна переменная влияет на другую, положительный или отрицательный эффект можно зафиксировать в матрице, поставив большой или маленький "+" или большой или маленький "-" в соответствующей ячейке (или вообще ничего не отмечая, если значимого эффекта нет). Терминология, используемая для описания каждой связи между парой переменных или событий, заключается в том, что она является "усиливающей", "тормозящей" или "не связанной".