Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis

"Удовлетворение" - это термин, который Герберт Саймон придумал для описания действий по выбору первой попавшейся альтернативы, которая кажется "достаточно хорошей", вместо того чтобы оценивать все возможные альтернативы и определять лучшую (см. главу 7 ). Удовлетворение - это распространенное аналитическое сокращение, которое люди используют при принятии повседневных решений, когда существует несколько возможных ответов. Это экономит много времени, когда вы принимаете суждения или решения, не имеющие большого значения, но это нежелательно, когда вы принимаете суждения или решения, имеющие большое значение для национальной безопасности. Кажется очевидным, что аналитик, который сознательно выявляет и анализирует альтернативные гипотезы, прежде чем прийти к заключению, с большей вероятностью найдет лучший ответ, чем тот, кто этого не делает.

Учитывая необходимую роль, которую играют предположения при вынесении разведывательных суждений на основе неполной и неоднозначной информации, представляется вероятным, что аналитик, использующий проверку ключевых предположений, в среднем будет работать лучше, чем аналитик, не прилагающий усилий для выявления и проверки предположений. Также существует множество эмпирических доказательств того, что рефрейминг вопроса помогает разблокировать сознание и позволяет увидеть другие перспективы.

Эмпирические исследования эффективности работы малых групп практически единодушно подчеркивают, что группы принимают лучшие решения, когда их члены привносят за стол переговоров разнообразные идеи, опыт, мнения и точки зрения.6 Глядя на результаты этих исследований, можно сделать вывод, что использование любой структурированной техники в групповом процессе, скорее всего, повысит качество анализа по сравнению с анализом, проводимым отдельным человеком, использующим эту технику, или группой, которая не использует никакой структурированной процедуры для выявления несовпадающих идей или мнений.

Опыт аналитиков разведывательного сообщества США, использующих программу Analysis of Competing Hypotheses (ACH) и аналогичные компьютерные аналитические инструменты, дает анекдотические доказательства в пользу этого вывода. Одна из целей использования ACH - добиться лучшего понимания различий во мнениях с другими аналитиками или между аналитическими подразделениями.7 Создание матрицы ACH требует пошагового обсуждения используемых доказательств и аргументов и обсуждения того, как они интерпретируются - как согласующиеся или не согласующиеся с каждой из гипотез. Этот процесс требует времени, но многие аналитики считают, что это время потрачено не зря; по их словам, освоив эту технику, они экономят время в долгосрочной перспективе.

Опыт обучения аналитиков разведки методу ACH показывает, что структурированные методы могут дать гораздо больше разносторонней информации при использовании в качестве группового процесса. Аналитики разведки и правоохранительных органов считают групповое обсуждение наиболее ценной частью процесса АКН. Использование структурированных методов не гарантирует правильного суждения, но эти анекдотические данные свидетельствуют о том, что такие методы вносят значительный вклад в улучшение анализа.

13.3 ПРОГРАММА ДЛЯ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ

В разделе 13.1 , посвященном пределам эмпирического анализа, было показано, что эмпирический анализ точности структурированных методов крайне затруднителен, если вообще возможен. Теперь мы утверждаем, что даже пытаться нецелесообразно. Структурированные аналитические техники сами по себе не предсказывают будущее; они также не гарантируют отсутствие неожиданностей. Когда аналитическое суждение оказывается ошибочным, редко есть основания для того, чтобы понять, следует ли приписывать ошибку структурированной технике, аналитику, использующему эту технику, или присущей ситуации неопределенности.

Мы считаем, что наиболее реальный и эффективный подход к эмпирической оценке методов структурированного анализа - это изучение цели, для которой используется метод, а затем проверка того, действительно ли он достигает этой цели, или цель может быть достигнута каким-то лучшим способом. В этом разделе изложена программа эмпирического документирования ценности, полученной в результате применения методов структурированной аналитики. Этот подход вписывается в реальность того, как на самом деле проводится анализ в разведывательном сообществе США. Затем мы покажем, как этот подход может быть применен к анализу трех конкретных методик.

Шаг 1 - договориться о наиболее распространенных причинах аналитических ошибок и о том, какие структурированные техники наиболее полезны для их предотвращения.

Шаг 2 - определить, что мы знаем или думаем, что знаем о пользе использования конкретной структурированной техники. Это - достоверность, описанная ранее в этой главе, плюс то, чему, по мнению аналитиков, они научились в результате частого использования техники. Например, мы думаем, что знаем, что ACH дает множество преимуществ, которые помогают создать более качественный разведывательный продукт. Это происходит благодаря:

Приводит к гораздо более широкому поиску информации, чем тот, который аналитики вели бы в противном случае. Фокус на отклонении гипотез заставляет аналитика шире взглянуть на то, какую информацию он ищет и считает наиболее ценной.

Требование к аналитикам начинать с разработки полного набора альтернативных гипотез. Этот процесс снижает риск так называемого "сатисфичинга" - принятия первого пришедшего в голову ответа, который, как кажется, удовлетворяет потребность. Он гарантирует, что все разумные альтернативы будут рассмотрены до того, как аналитик закрепится в предпочтительном заключении.

Побуждение аналитиков к попыткам опровергнуть гипотезы, а не поддержать одну гипотезу. Это помогает аналитикам преодолеть тенденцию искать или интерпретировать новую информацию таким образом, чтобы она подтверждала их предубеждения, и игнорировать информацию и интерпретации, противоречащие прежним убеждениям.

Разбиение аналитической проблемы на составные части, показывая доказательства и гипотезы и их взаимосвязь. Это также позволяет аналитикам сортировать данные по типу, дате и диагностичности доказательств.

Обеспечение возможности сортировки и сравнения доказательств по аналитически полезным категориям, таким как доказательства из открытых источников против доказательств из тайных источников и из человеческих источников против технических источников, недавние доказательства против старых доказательств, и выводы, основанные на твердых доказательствах (отчеты разведки) против мягких доказательств (собственные предположения и логические выводы аналитика).

Подталкивает аналитиков к тому, чтобы представлять выводы в более организованном и прозрачном виде, чем это было бы возможно в других случаях.

Создание основы для определения ключевых предположений и показателей, которые можно отслеживать на постоянной основе, чтобы определить, в каком направлении развиваются события.

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

Зафиксируйте общий уровень уверенности аналитиков в качестве данных и укажите, какая дополнительная информация необходима или какие требования к сбору данных должны быть разработаны.

Шаг 3 заключается в получении доказательств для проверки того, действительно ли методика обеспечивает ожидаемые преимущества. Получение доказательств в пользу или против этих преимуществ не ограничивается результатами эмпирических экспериментов. Оно включает в себя структурированные интервью с аналитиками, менеджерами и клиентами; наблюдения за встречами аналитиков, когда они используют эти техники; опросы, а также эксперименты.

Шаг 4 заключается в получении доказательств того, действительно ли эти преимущества приводят к повышению качества анализа. Качество анализа не ограничивается точностью. К другим показателям качества относятся ясность изложения, прозрачность того, как были сделаны выводы, и создание аудиторского следа для последующей проверки - все это преимущества, которые могут быть получены, например, при использовании ACH. Подтверждением более высокого качества может служить независимая оценка стандартов качества или опрос клиентов, получающих отчеты. Еще одним критерием, представляющим интерес, является экономическая эффективность, включающая затраты как времени аналитиков, так и денег. Как уже говорилось в этой книге, мы утверждаем, что использование структурированной техники часто экономит время аналитиков в долгосрочной перспективе. Это утверждение также должно быть подвергнуто эмпирическому анализу трех конкретных методик (см. Рисунок 13.3 ).

Рисунок 13.3 Три подхода к оценке

Источник: 2009 Pherson Associates, LLC.

ПРОВЕРКА ОСНОВНЫХ ДОПУЩЕНИЙ

Проверка ключевых допущений, описанная в главе 8 , является одной из наиболее важных и часто используемых техник. Ее цель - сделать явными, а затем оценить предположения, которые лежат в основе любого конкретного аналитического суждения или аналитического подхода. Вопросы для оценки: (1) Насколько успешно техника достигает этой цели? и (2) Как это повышает качество и, возможно, точность анализа? Ниже приведен список исследований, которые могут ответить на эти вопросы:

Опросите аналитиков, чтобы выяснить, как часто они используют ту или иную технику, каковы их критерии, когда ее следует применять, каковы процедуры ее использования, в чем они видят преимущества, полученные от ее применения, и какое влияние она оказала на их отчет.

Сравните качество случайной выборки отчетов, написанных без проверки ключевых предположений, с отчетами, написанными после такой проверки.

Опросите клиентов, чтобы выяснить, хотят ли они видеть в аналитических отчетах информацию о ключевых предположениях. Как часто они видят такую информацию?

Проверьте, может ли один аналитик эффективно определить свои собственные предположения, или это всегда следует делать в небольшой группе? Ответ кажется очевидным, но может быть полезно задокументировать величину разницы с помощью сравнения "до и после". Аналитиков обычно просят разработать свой собственный набор допущений до того, как они придут на встречу для проверки ключевых допущений. Сравните эти первоначальные списки со списком, составленным по итогам встречи.

Наблюдайте за несколькими группами, когда они проводят проверку ключевых предположений. После этого опросите всех аналитиков, чтобы определить, как они воспринимают свой опыт обучения во время встречи. Повлияло ли это на их размышления о наиболее вероятной гипотезе? Сделает ли их опыт более вероятным или менее вероятным использование этой техники в будущем? Проведите эксперимент, чтобы изучить влияние различных процедур применения этой техники.

МАТРИЦА ПЕРЕКРЕСТНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ

Матрица перекрестного воздействия, описанная в главе 5 , - это старая техника, которую Ричардс Хойер опробовал много лет назад, но, насколько нам обоим известно, сейчас она не используется в разведывательном сообществе США. Хойер рекомендует сделать ее частью стандартной тренировки на ранних этапах проекта, когда аналитик еще находится в режиме обучения, пытаясь разобраться в сложной ситуации. Это следующий логический шаг после проведения мозгового штурма для выявления всех значимых факторов или переменных, которые могут повлиять на ситуацию. Все факторы, выявленные в ходе мозгового штурма, заносятся в матрицу, которая затем используется для обсуждения того, как каждый фактор влияет на все остальные факторы, с которыми он связан в контексте конкретной проблемы. Такое групповое обсуждение взаимодействия каждой пары переменных - это познавательный опыт и хорошая основа для дальнейшего анализа и сотрудничества.

Матрица перекрестного воздействия - простая техника с очевидными преимуществами, но, как и любую другую технику, ее полезность можно и нужно проверять. Для этого есть несколько действенных способов:

Проведите интервью или опрос аналитиков после обсуждения перекрестного воздействия, чтобы узнать их мнение о его ценности в качестве учебного опыта.

Перед обсуждением перекрестного воздействия попросите каждого аналитика в отдельности выявить и проанализировать ключевые взаимосвязи между различными факторами. Затем сравните эти индивидуальные усилия с групповыми. Это должно показать преимущества группового процесса.

Разработайте сценарий и проведите эксперимент. Сравните выводы и качество отчета, подготовленного одной командой, которая не знала о концепции матрицы перекрестного воздействия, с отчетом другой команды, которую проинструктировали об использовании этой техники в качестве основы для обсуждения. Является ли анализ, подготовленный командой, которая использовала матрицу перекрестного воздействия, более полным и тщательным, чем анализ другой команды?

ВАЛИДАТОР ИНДИКАТОРОВ™

Indicators Validator™, описанный в главе 6 , - это относительно новая методика, разработанная Рэнди Ферсоном для проверки способности набора индикаторов обеспечивать раннее предупреждение о будущих событиях, например, о том, какой из нескольких потенциальных сценариев, по-видимому, развивается. В ней используется матрица, похожая на матрицу ACH, со сценариями, перечисленными в верхней части, и индикаторами в левой части. Для каждой комбинации индикатора и сценария аналитик оценивает по пятибалльной шкале вероятность того, что этот индикатор будет или не будет наблюдаться при развитии данного сценария. Этот рейтинг определяет диагностическую ценность каждого показателя или его способность диагностировать, какой сценарий становится наиболее вероятным.

Часто оказывается, что индикаторы не имеют практически никакой ценности, поскольку они соответствуют нескольким сценариям. Объяснение этому явлению заключается в том, что , когда аналитики определяют индикаторы, они обычно ищут индикаторы, которые согласуются со сценарием, который они хотят определить. Они не задумываются о том, что ценность индикатора снижается, если он также согласуется с другими гипотезами.

Программа Indicators Validator™ была разработана для удовлетворения ощутимой потребности аналитиков в лучшем понимании требований, предъявляемых к хорошему показателю. Однако в идеале необходимо проверить необходимость этой техники и ее эффективность, прежде чем поощрять всех аналитиков, работающих с индикаторами, к ее использованию. Такое тестирование может быть проведено следующим образом:

Проверьте, насколько необходима новая методика. Выберите выборку разведывательных отчетов, включающих список индикаторов, и примените тест Indicators Validator™ к каждому индикатору из списка. Как часто этот тест выявляет индикаторы, которые были выдвинуты, несмотря на то, что они не имеют диагностической ценности?

Проведите сравнение "до и после". Выявите аналитиков, которые в ходе своей работы разработали набор индикаторов. Затем попросите их применить Indicators Validator™ в своей работе и посмотреть, насколько это изменит ситуацию.

13.4 РЕКОМЕНДУЕМАЯ ПРОГРАММА ИССЛЕДОВАНИЙ

Очевидна необходимость создания организационных подразделений в аналитическом сообществе с широкой ответственностью за исследования в области аналитического ремесла. Однако мы скептически относимся к преимуществам предложений о создании национального института8 или виртуального центра, управляемого консультантами.8 или виртуального центра, управляемого консультантами.9 История исследований, направленных на улучшение разведывательного анализа, говорит о том, что любой из этих вариантов, скорее всего, послужит магнитом для дорогостоящих контрактных предложений и окажет лишь незначительное влияние на то, как средний аналитик выполняет свою работу, если вообще окажет. А для того, чтобы результаты исследований были внедрены, необходимо задействовать талант работающих аналитиков.

Несколько лет назад Нэнси Диксон провела для Разведывательного управления Министерства обороны исследование "проблемы извлеченных уроков" во всем разведывательном сообществе США и конкретно в DIA. Это исследование подтвердило наличие разрыва между так называемыми извлеченными уроками и их реализацией. Диксон обнаружила, что "наиболее часто в разведывательном сообществе выражается озабоченность по поводу трудностей с реализацией уроков". Она объясняет это двумя основными факторами:

Во-первых, те, кто отвечает за разработку и проведение уроков, редко несут ответственность за применение полученных знаний. . . . При самых благоприятных обстоятельствах передать результаты исследований и отчетов в оперативное управление, как известно, очень сложно.

Во-вторых, в большинстве случаев в процессе извлечения уроков не удается изначально определить конкретную целевую аудиторию, которая будет использовать эти уроки. . . В отсутствие заранее определенной, взаимно согласованной целевой аудитории для использования уроков, в рекомендациях обязательно отсутствует контекст, который в противном случае сделал бы их применимыми.10

Если мы хотим, чтобы исследования, рекомендованные в этой главе, были проведены эффективно и оказали значительное влияние на то, как на самом деле проводится анализ, мы считаем, что они должны проводиться линейным компонентом разведывательного сообщества, который отвечает за внедрение их результатов, или в тесном сотрудничестве с ним.

1. Пол Бедард, "Шеф ЦРУ заявляет о прогрессе в реформировании разведки", U.S. News and World Report, 16 мая 2008 г., www.usnews.com/articles/news/2008/05/16/cia-chief-claims-progress-with-intelligence-reforms.html .

2. Одним из лучших примеров исследования, которое действительно отвечает этому стандарту сопоставимости, является книга мастер-сержанта Роберта Д. Фолкера-младшего "Анализ разведданных в объединенных разведывательных центрах на театре военных действий: An Experiment in Applying Structured Methods (Washington, DC: Joint Military Intelligence College, 2000).

3. Филип Тетлок, "Экспертное политическое суждение" (Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета, 2005), 190-202.

4. Эти суждения были высказаны в публичных заявлениях и в личных сообщениях авторам.

5. Merriam-Webster Online, www.m-w.com/dictionary/analysis .

6. Шарлан Дж. Немет и Брендан Немет-Браун, "Лучше, чем индивидуумы: Потенциальные преимущества несогласия и разнообразия для групповой креативности" в книге "Групповая креативность: Innovation through Collaboration, ed. Paul B. Paulus and Bernard A. Nijstad (New York: Oxford University Press, 2003), 63-64.

7. Эта информация была предоставлена высокопоставленным специалистом разведывательного сообщества в декабре 2006 года и впоследствии неоднократно подтверждалась в проектах, выполненных правительственными аналитиками.

8. Стивен Рибер и Нил Томасон, "Создание Национального института аналитических методов", Studies in Intelligence 49, no. 4 (2005).

9. Грегори Ф. Тревертон и К. Брайан Габбард, Оценка мастерства разведывательного анализа, технический отчет корпорации RAND (Санта-Моника, Калифорния: RAND, 2008).

10. Нэнси Диксон, "Проблема и исправление уроков, извлеченных разведывательными службами США", 1 июля 2009 г., http://www.nancydixonblog.com/2009/07/the-problem-and-the-fix-for-the-us-intelligence-agencies-lessons-learned.html .

14

.

Будущее структурных методов анализа

Аналитики и менеджеры разведки постоянно ищут пути повышения качества своего анализа. Один из таких путей - более широкое использование структурированных методов анализа. Эта книга призвана поощрить и поддержать эти усилия.

В этой заключительной главе используется новая методика под названием Complexity Manager ( глава 11 ) для придания строгости решению сложной проблемы - будущего структурированных аналитических методов. Ричардс Хойер разработал Complexity Manager как упрощенную комбинацию двух давно известных методов анализа будущего, Cross-Impact Analysis и System Dynamics. Он предназначен для аналитиков, которые не были обучены использованию таких передовых количественных методов.

Мы применяем эту технику специально для решения следующих вопросов:

Каков прогноз использования методов структурированной аналитики в 2020 году? Будет ли использование методов структурированной аналитики набирать обороты и чаще применяться спецслужбами, правоохранительными органами и бизнес-сектором? Или их использование останется на нынешнем уровне? Или же атрофируется?

Какие силы стимулируют расширение использования структурированного анализа и какие возможности существуют для поддержки этих сил?

Какие препятствия мешают более широкому использованию структурированного анализа и как их можно преодолеть?

В конце этой главы мы предположим, что на дворе 2020 год и использование структурированных аналитических методов широко распространено. Мы представляем наше видение того, что произошло, чтобы это стало реальностью, и как использование структурированных аналитических методов изменило способ проведения анализа - не только в разведке, но и в целом ряде дисциплин.

14.1 СТРУКТУРИРОВАНИЕ ДАННЫХ

Анализ конкретного исследования начинается с составления списка переменных, которые будут влиять на использование методов структурированного анализа в ближайшие пять лет или около того. Первая переменная в списке - целевая переменная, за ней следуют девять других переменных, связанных с ней.

Более широкое использование структурированных методов анализа

B Поддержка руководством сотрудничества и структурированных методов анализа

C Наличие виртуальных технологических платформ для совместной работы

D Смена поколений аналитиков

E Наличие поддержки и наставничества в области аналитической работы

F Изменение в бюджете на анализ

G Изменение предпочтений покупателей в пользу совместных, электронных продуктов

H Исследование эффективности структурированных методов

I Восприятие аналитиками нехватки времени

J Отсутствие открытости к изменениям среди старших аналитиков и менеджеров среднего звена

Следующий шаг в Complexity Manager - сведение этих десяти переменных в матрицу перекрестного влияния. Это инструмент для систематического описания двустороннего взаимодействия между каждой парой переменных. Каждая пара оценивается с помощью следующего вопроса: Влияет ли эта переменная на парную переменную таким образом, что это будет способствовать увеличению или уменьшению использования методов структурированного анализа в 2020 году? Заполненная матрица показана на Рисунок 14.1 . Это та же матрица, что и в главы 11 .

Цель данного анализа - оценить вероятность существенного увеличения использования структурированных аналитических методов к 2020 году, а также выявить побочные эффекты, которые могут быть связаны с таким увеличением. Именно поэтому рост использования методов структурированного анализа является ведущей переменной, переменной A, которая формирует первый столбец и верхнюю строку матрицы. Буквы в верхней части матрицы - это сокращения тех же переменных, которые перечислены в левой части.

Рисунок 14.1 Переменные, влияющие на будущее использование структурированного анализа

Чтобы заполнить матрицу, авторы начали со столбца А, чтобы оценить влияние каждой из переменных, перечисленных в левой части матрицы, на частоту использования структурированного анализа. Это упражнение дает представление обо всех переменных, которые будут положительно или отрицательно влиять на использование структурированного анализа. Далее авторы заполнили строку A в верхней части матрицы. Здесь показано обратное воздействие - влияние расширения использования структурированного анализа на другие переменные, перечисленные в верхней части матрицы. Здесь выявляются эффекты второго уровня. Оказывает ли растущее использование методов структурированного анализа влияние на какие-либо другие переменные таким образом, что об этом необходимо знать?1

Оставшаяся часть матрицы заполнялась по одной переменной за раз, при этом выявлялись и отмечались потенциально значимые вторичные эффекты. Вторичный эффект возникает, когда одна переменная усиливает или ослабляет другую переменную, которая, в свою очередь, влияет на структурированные аналитические методы или подвергается их воздействию.

14.2 КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ

Тщательный анализ взаимодействия всех переменных позволяет сделать несколько выводов о будущем структурированного анализа в целом. Анализ фокусируется на тех переменных, которые (1) меняются или могут измениться, и (2) оказывают наибольшее влияние на другие значимые переменные.

Основными движущими силами системы - и, по сути, переменными, оказывающими наибольшее перекрестное влияние на другие переменные, как показано в матрице, - являются степень, в которой (1) высшее руководство обеспечивает культуру сотрудничества, (2) рабочая среда поддерживает развитие виртуальных технологий совместной работы и (3) клиенты указывают, что им нужен более тщательный и совместный анализ, выполняемый на электронных устройствах, таких как планшеты. Эти три переменные оказывают сильную поддержку структурированному анализу, одобряя и поддерживая сотрудничество. Структурированный анализ, в свою очередь, усиливает их, обеспечивая оптимальный процесс, в рамках которого происходит сотрудничество.

Четвертая переменная - новое поколение аналитиков, привыкшее к социальным сетям, - сильно поддерживает обмен информацией и сотрудничество, а значит, косвенно поддерживает структурированные методы анализа. Влияние нового поколения аналитиков важно, поскольку оно означает, что время не является нейтральным. Другими словами, с новым поколением время теперь на стороне перемен. Взаимодействие этих четырех переменных, усиливающих друг друга и движущихся в одном направлении, является достаточным сигналом того, что будущее структурированных методов, скорее всего, будет положительным.

Важную роль играют и другие переменные. Они определяют возможности для облегчения или ускорения изменений, либо создают препятствия, которые необходимо свести к минимуму. На скорость и легкость изменений существенно повлияет поддержка (или отсутствие поддержки) ячеек аналитического ремесла, наставничество на рабочем месте и фасилитаторы, помогающие в командных или групповых процессах с использованием структурированных методов.2 Программа исследований эффективности структурированных техник также будет полезна для оптимизации их использования и противодействия противодействию со стороны тех, кто испытывает дискомфорт при использовании этих техник.

Кажется, что шансы говорят в пользу фундаментальных изменений в методах проведения анализа. Однако любые изменения далеко не гарантированы, поскольку результат зависит от двух предположений, любое из которых, если окажется неверным, может помешать достижению желаемого результата. Одно из предположений заключается в том, что финансирование анализа в течение следующих нескольких лет будет достаточным для создания условий, благоприятствующих расширению использования структурированных аналитических методов. Это необходимо для финансирования групп поддержки аналитического ремесла и сотрудничества, поддержки фасилитации, программ наставничества, исследований эффективности структурированных аналитических методов и другой поддержки обучения и использования структурированного анализа. Второе предположение заключается в том, что высшему руководству хватит мудрости выделить необходимый персонал, финансирование и обучение для поддержки сотрудничества и создать необходимые стимулы для более широкого использования структурированных методов в своих организациях.

14.3 ВООБРАЖЕНИЕ БУДУЩЕГО: 2020 ГОД

Представьте, что сейчас 2020 год. Наши предположения оказались верными, и сотрудничество в использовании структурированных методов анализа стало широко распространенным. Что произошло, чтобы сделать этот результат возможным, и как это изменит методы анализа в 2020 году? Это наше видение того, что может произойти к этой дате.

В последние пять лет использование синхронных виртуальных платформ для совместной работы стремительно растет. Молодые аналитики, работающие в группах из нескольких разных мест, приняли виртуальные миры на основе аватаров как удобное средство для подготовки совместных работ с коллегами, работающими над смежными темами в других офисах. Аналитики, находящиеся в разных географических точках, время от времени договариваются о встрече, но в основном взаимодействие осуществляется с помощью асинхронных и синхронных инструментов и систем совместной работы.

Аналитики могут надеть наушники и, щелкнув мышью, оказаться в виде аватара в виртуальной комнате для совещаний с экспертами из разных географических точек, которые также представлены аватарами в той же комнате. Они могут опубликовать свои статьи, чтобы другие участники виртуального мира могли их прочитать и отредактировать, вызвать интернет-ресурс, заслуживающий внимания, или спроецировать то, что они видят, на экран своего настольного компьютера, чтобы другие, например, могли увидеть, как они используют тот или иной компьютерный инструмент. Платформа аватаров также позволяет аналитику или группе аналитиков по требованию получать наставления старшего аналитика о том, как использовать ту или иную технику, или инструктора по проведению семинара по аналитическим методам, при этом никому не нужно покидать свой рабочий стол.

Структурированные методы анализа являются важной частью процесса обмена информацией, и аналитики из разных подразделений часто работают вместе над достижением общей цели. Существует базовый набор методик и навыков критического мышления, которые сотрудничающие команды или группы обычно используют в начале большинства проектов, чтобы заложить общую основу для общения и совместной работы. К ним относятся виртуальный мозговой штурм для определения списка релевантных переменных, которые необходимо отслеживать и учитывать; матрица перекрестного воздействия как основа для обсуждения и изучения взаимосвязей между ключевыми переменными; проверка ключевых предположений для обсуждения предположений о том, как обычно работают вещи в области, представляющей общий интерес. Суждения о перекрестном влиянии переменных и ключевых предположений составляются совместно и размещаются в электронном виде. Этот процесс создает общую базу знаний и понимания по интересующей вас теме. Кроме того, на ранних этапах совместной работы выявляются возможные разногласия, обнаруживаются пробелы в имеющейся информации и определяются наиболее осведомленные в различных аспектах проекта аналитики.

К 2016 году все основные подразделения разведывательного сообщества США и несколько иностранных спецслужб создали в своих аналитических компонентах группы поддержки аналитического ремесла или сотрудничества. Аналитики, имеющие опыт использования структурированных методов, теперь помогают другим аналитикам преодолеть неуверенность при первом использовании метода; помогают другим решить, какие методы наиболее подходят для их конкретных нужд; обеспечивают надзор, когда это необходимо, чтобы убедиться, что метод используется должным образом; и обучают других аналитиков на примере и в ходе обучения на рабочем месте тому, как эффективно проводить командные или групповые встречи.

Процесс согласования аналитических документов и оценок претерпел значительные изменения. Официальная координация перед публикацией теперь, как правило, является формальностью. Сотрудничество между заинтересованными сторонами происходит уже на стадии разработки концепции документа, когда происходит обмен всей необходимой информацией и данными. Регулярно используются AIMS (Audience, Issue, Message, and Storyline), контрольный список "Начало работы", проверка ключевых предположений и другие основные методы критического мышления и структурированного анализа, а разногласия изучаются на ранних этапах подготовки аналитического продукта. Новые аналитические техники, такие как предсмертный анализ, структурированная самокритика и состязательное сотрудничество, стали почти обязательным требованием для обеспечения пуленепробиваемости аналитических продуктов и разрешения разногласий, насколько это возможно, до окончательного согласования.

Значительно возросло использование внешних знаний, особенно культурных, экологических и технических. Метод Дельфи широко используется в качестве гибкой процедуры для получения идей, суждений или прогнозов в электронном виде в системах совместной работы на основе аватаров от географически разбросанных групп экспертов.

К 2020 году использование структурированных методов анализа распространилось по всему миру. Все разведывательные службы США, почти все разведывательные службы Европы и дюжина других служб в других частях света включили структурированные методы в свои аналитические процессы. Более двадцати компаний из списка Fortune 50, имеющих подразделения конкурентной разведки, и все большее число больниц внедрили отдельные структурированные методы, включая проверку ключевых предположений , ACH и посмертный анализ, в свои аналитические процессы, придя к выводу, что они больше не могут позволить себе многомиллионные ошибки, которых можно было бы избежать путем проведения более тщательного анализа в рамках своих бизнес-процессов.

Больше не слышно старого утверждения о том, что нет доказательств того, что использование структурированных аналитических техник улучшает анализ. Широкое распространение структурированных техник в 2020 году отчасти объясняется тем, что это утверждение было опровергнуто. Канадские исследования, включавшие выборку отчетов, подготовленных с помощью нескольких структурированных техник, и сопоставимую выборку отчетов, в которых структурированные техники не использовались, показали, что использование структурированных техник имеет очевидную ценность. Исследователи опрашивали авторов отчетов, их руководителей и клиентов, которые получали эти отчеты. Исследование подтвердило, что отчеты, подготовленные с помощью выбранных структурированных методов, были более тщательными, лучше описывали, как были сделаны выводы, и вызывали большее доверие к выводам, чем отчеты, в которых такие методы не использовались. Эти выводы были повторены другими спецслужбами, использовавшими эти методики, и этого оказалось достаточно, чтобы успокоить большинство сомневающихся.

В результате всех этих событий в 2020 году сложился аналитический климат, который позволяет проводить более тщательный, конструктивный и информативный анализ - и этот факт отмечают и используют те, кто принимает решения, сталкиваясь с все более сложными и взаимосвязанными политическими проблемами. В результате политикам все чаще требуются аналитические продукты, которые, например, рассматривают несколько сценариев или ставят под сомнение общепринятую точку зрения. Ключевые выводы, сделанные с помощью таких методов, как Quadrant Crunching™ и What If? Анализы часто обсуждаются как аналитиками, так и лицами, принимающими решения. В некоторых случаях лица, принимающие решения, или их помощники даже наблюдают или участвуют в ролевых играх с использованием структурированных методов. Такое взаимодействие помогает заказчикам и аналитикам понять преимущества и ограничения использования совместных процессов и инструментов для подготовки аналитических материалов, которые информируют и дополняют политические решения.

Это видение мощного и актуального для политики аналитического климата в 2020 году вполне достижимо. Но она зависит от готовности и способности высшего руководства разведки, правоохранительных органов и деловых кругов создавать условия для сотрудничества, поощряющие использование структурированных аналитических методов. Достижение этой цели потребует относительно скромного вливания ресурсов в центры аналитического ремесла, фасилитаторов, наставников, разработку и тестирование методологии. Также потребуется терпение и готовность мириться с некоторыми ошибками, пока аналитики знакомятся с методиками, программным обеспечением для совместной работы и работой в виртуальных мирах. Мы считаем, что результат, безусловно, будет стоить риска, связанного с прокладкой нового аналитического рубежа.

Техники структурированного анализа: Семьи и связи

Техники структурного анализа, представленные в этой книге, могут использоваться как самостоятельно, так и в сочетании с другими техниками. Для удобства изложения мы разделили техники на восемь групп, или доменов, в зависимости от преобладающей направленности и цели каждой техники. См. Главу 3 для получения рекомендаций по выбору подходящей техники (техник).

График на противоположной странице иллюстрирует взаимосвязь между техниками. Подобное отображение техник позволяет выявить менее очевидные связи и подчеркнуть взаимодополняющий характер многих из них.

Связи внутри домена показаны толстой синей линией.

Связь с методиками в других областях показана тонкой серой линией.

"Основные" методы, или "узлы", выделены синими кружками, поскольку они связаны как минимум с двумя другими областями. Большинство из этих основных методов были названы аналитиками из разведывательного сообщества и частного сектора как инструменты, которые они, скорее всего, будут использовать в своем анализе.

Структурированные методы анализа в шести различных областях часто используют индикаторы и обозначаются звездочками.

Большинство методик также улучшаются благодаря "мозговому штурму". Однако искусство и наука анализа динамичны, и мы ожидаем, что со временем список методик будет меняться.

1. Для получения более подробного объяснения того, как каждая переменная была оценена в матрице "Анализ сложности", отправьте запрос на электронную почту ThinkSuite@globalytica.com.

2. Концепция ячеек поддержки аналитической торговли более подробно рассматривается в работе Randolph H. Pherson, "Transformation Cells: Инновационный способ институционализации сотрудничества" в книге "Сотрудничество в сфере национальной безопасности: Myths and Reality-What Science and Experience Can Contribut to its Success, June 2009. Она является частью сборника, опубликованного в рамках тематической стратегической многоуровневой оценки (SMA), многоагентские/междисциплинарные белые книги в поддержку борьбы с терроризмом и противодействия ОМУ, Офис министра обороны/ДРиО/РТТО, доступный на сайте http://www.hsdl.org/?view&did=712792 .