Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis

Матрица, представленная на Рисунок 5.5 , содержит шесть переменных с тридцатью возможными взаимодействиями. Обратите внимание, что связь между каждой парой переменных оценивается дважды, поскольку связь может быть несимметричной. То есть влияние переменной 1 на переменную 2 может быть не таким, как влияние переменной 2 на переменную 1. Нередко матрица перекрестного влияния содержит значительно больше тридцати возможных взаимодействий, и в этом случае тщательное рассмотрение каждого взаимодействия может занять много времени.

Аналитики должны использовать технику перекрестного воздействия, чтобы обратить внимание на значительные взаимодействия между переменными или событиями, которые могли быть упущены из виду, или на комбинации переменных, которые могут усиливать друг друга. Комбинации переменных, которые усиливают друг друга, могут привести к удивительно быстрым изменениям в предсказуемом направлении. С другой стороны, для решения некоторых проблем может быть достаточно просто признать наличие взаимосвязи и ее направление.

Рисунок 5.5 Матрица перекрестного воздействия

Глубина обсуждения и метод фиксации результатов - на ваше усмотрение. Каждый из них зависит от того, насколько много нового вы узнаете из обсуждения, а это зависит от применения данной матрицы. Если групповое обсуждение вероятности этих переменных или событий и их взаимосвязей друг с другом является продуктивным опытом обучения, продолжайте его. Если выявлены ключевые взаимосвязи, которые могут повлиять на аналитическое суждение, заполните все ячейки матрицы и делайте хорошие заметки. Если кажется, что группа мало чему научилась, прервите обсуждение.

В рамках совместной работы члены команды могут вести обсуждение в режиме онлайн, а полученные данные записывать в вики. Создайте вики с местом для ввода информации о каждом перекрестном воздействии. Аналитики могут вводить новую информацию или редактировать ранее введенную информацию о взаимодействии между каждой парой переменных, как только позволит время. Эта запись будет служить точкой отсчета или средством запоминания на протяжении всего проекта.

Взаимосвязь с другими техниками

Матрицы как общий метод, имеющий множество вариантов применения, рассматриваются в в главе 4 . Использование матрицы перекрестного воздействия, как описано здесь, часто следует за определенной формой мозгового штурма в начале аналитического проекта, чтобы заручиться дальнейшей помощью других знающих аналитиков в изучении всех взаимосвязей между соответствующими факторами, выявленными в ходе мозгового штурма. Хорошей идеей может стать развитие обсуждения матрицы перекрестного воздействия путем создания визуальной Mind Map или Concept Map всех взаимосвязей.

См. также обсуждение техники Complexity Manager в в главе 11 . Неотъемлемой частью техники Complexity Manager является форма перекрестного анализа воздействия, которая позволяет сделать еще один шаг вперед к обоснованному выводу.

Истоки этой техники

Метод матрицы перекрестного воздействия был разработан в 1960-х годах как один из элементов методологии количественного анализа будущего под названием Cross-Impact Analysis. Ричардс Хойер познакомился с ней, когда ЦРУ тестировало методологию Cross-Impact Analysis. Он начал использовать ее в качестве техники разведывательного анализа, как описано здесь, более тридцати лет назад.

 

 

МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Морфологический анализ - это метод систематического структурирования и изучения всех возможных взаимосвязей в многомерном, очень сложном, обычно не поддающемся количественной оценке проблемном пространстве. Основная идея заключается в том, чтобы определить набор переменных, а затем рассмотреть все возможные комбинации этих переменных.

Морфологический анализ - это общий метод, используемый в различных дисциплинах. В разведывательном анализе он помогает предотвратить неожиданность, генерируя большое количество возможных исходов для любой сложной ситуации. Это упражнение снижает вероятность того, что события будут развиваться так, как аналитик ранее не представлял и не рассматривал. Конкретными приложениями этого метода являются Quadrant Crunching™ (рассматривается далее в этой главе), генерация множества сценариев ( глава 6 ) и генерация гипотез Quadrant ( глава 7 ). Перед использованием этого метода необходимо пройти обучение и попрактиковаться, при этом крайне желательно наличие фасилитатора, имеющего опыт морфологического анализа.

Когда использовать