Анализа конкурентних хипотеза (АКХ) је методологија за процену више конкурентних хипотеза за посматране податке. Развио ју је Ричардс (Дик) Џ. Хјуер Млађи, 45-годишњи ветеран Централне обавештајне агенције (CIA), током 1970-их година за потребе Агенције. АКХ користе аналитичари у различитим областима који доносе судове што носе висок ризик од грешке у закључивању. Циљ АКХ-а је да помогне аналитичару да превазиђе, или барем минимизује, нека од когнитивних ограничења која отежавају постизање далековидости у обавештајној анализи.

АКХ је био корак напред у методологији обавештајне анализе, али је првобитно описан релативно неформалним терминима. Производња најбољих доступних информација из непоузданих података остаје циљ истраживача, креатора алата и аналитичара у индустрији, академској заједници и влади. Њихове области обухватају рударење података, когнитивну психологију и визуелизацију, вероватноћу и статистику итд. Абдуктивно закључивање је ранији концепт са сличностима са АКХ-ом.

Процес Хјуер детаљно описује АКХ процес у својој књизи Psychology of Intelligence Analysis („Психологија обавештајне анализе”). Састоји се од следећих корака: Хипотеза – Први корак процеса је идентификација свих потенцијалних хипотеза, пожељно коришћењем групе аналитичара са различитим перспективама како би се путем брејнсторминга размотреле све могућности. Процес одвраћа аналитичара од тога да изабере једну „вероватну” хипотезу и користи доказе да докаже њену тачност. Когнитивна пристрасност се минимизује када се размотре све могуће хипотезе. Докази – Аналитичар затим прави списак доказа и аргумената (укључујући претпоставке и логичке дедукције) за и против сваке хипотезе. Дијагностика – Користећи матрицу, аналитичар примењује доказе на сваку хипотезу у покушају да оповргне што је могуће више теорија. Неки докази ће имати већу „дијагностичку вредност” од других — односно, неки ће бити кориснији у процени релативне вероватноће алтернативних хипотеза. Према Хјуеру, овај корак је најважнији. Уместо да посматра једну хипотезу и све доказе („рад наниже” кроз матрицу), аналитичар се подстиче да размотри један по један доказ и испита га у односу на све могуће хипотезе („рад попречно” кроз матрицу). Усавршавање – Аналитичар прегледа налазе, идентификује евентуалне празнине и прикупља додатне доказе потребне за оповргавање што више преосталих хипотеза. Недоследност – Аналитичар затим покушава да изведе оквирне закључке о релативној вероватноћи сваке хипотезе. Мања доследност имплицира мању вероватноћу. Најмање доследне хипотезе се елиминишу. Иако матрица генерише коначан математички збир за сваку хипотезу, аналитичар мора користити сопствено расуђивање како би донео коначни закључак. Резултат саме АКХ анализе не сме надјачати сопствене судове аналитичара. Осетљивост – Аналитичар тестира закључке користећи анализу осетљивости, која процењује како би на закључак утицало ако би кључни докази или аргументи били погрешни, обмањујући или подложни другачијим тумачењима. Ваљаност кључних доказа и доследност важних аргумената се двоструко проверавају како би се осигурала поузданост ослонаца и покретача закључака у обавештајној анализи. Закључци и евалуација – Коначно, аналитичар доносиоцу одлука доставља своје закључке, као и резиме алтернатива које су разматране и разлоге за њихово одбацивање. Аналитичар такође идентификује прекретнице у процесу које могу послужити као индикатори у будућим анализама.

Предности Неке од предности израде АКХ матрице су: Може се ревидирати. Широко је уврежено мишљење да помаже у превазилажењу когнитивних пристрасности, иако недостају снажни емпиријски докази који би подржали ово уверење. Пошто АКХ захтева од аналитичара да конструише матрицу, докази и хипотезе се могу пратити уназад. Ово омогућава доносиоцу одлука или другим аналитичарима да виде низ правила и података који су довели до закључка.

Мане Мане израде АКХ матрице укључују: Процес креирања АКХ-а одузима много времена. АКХ матрица може бити проблематична приликом анализе сложеног пројекта. Аналитичару може бити тешко да управља великом базом података са вишеструким доказима. Докази такође представљају проблем ако су непоуздани. Докази који се користе у матрици су статични и стога могу представљати само снимак стања у одређеном тренутку.

Посебно у обавештајном раду, како владином тако и пословном, аналитичари морају увек бити свесни да су противници интелигентни и да могу генерисати информације са намером да обману. Истраживачки пројекат 51MSR111 спонзорисан од стране MITRE, Подршка одлучивању против обмане Пошто је обмана често резултат когнитивне замке, Елзесер и Стек користе хијерархијско препознавање планова засновано на стањима (види абдуктивно закључивање) како би генерисали узрочна објашњења запажања. Резултујуће хипотезе се претварају у динамичку Бајесову мрежу, а анализа вредности информације се користи за изолацију претпоставки имплицитних у процени путева или закључака одређених хипотеза. Како се докази у облику запажања стања или претпоставки уочавају, они могу постати предмет засебне валидације. Уколико се претпоставка или нужно стање негира, хипотезе које зависе од њега се одбацују. Ово је облик анализе узрока.

Према социјално-конструктивистичким критичарима, АКХ такође не наглашава довољно (нити третира као методу) проблематичну природу почетног формирања хипотеза које се користе за креирање његове мреже. Постоји значајна количина доказа, на пример, да поред било каквих бирократских, психолошких или политичких пристрасности које могу утицати на генерисање хипотеза, постоје и фактори културе и идентитета који су на делу. Ови друштвено конструисани фактори могу ограничити или унапред филтрирати које хипотезе на крају буду разматране, а затим појачати пристрасност потврђивања код оних које су изабране.Поглавља један до четири,

Филозоф и теоретичар аргументације Тим ван Гелдер изнео је следеће критике: АКХ захтева од аналитичара да донесе превише дискретних судова, од којих велики део доприноси мало или нимало у препознавању најбоље хипотезе. АКХ погрешно схвата природу односа између појединачних доказа и хипотеза претпостављајући да су поједини докази сами по себи доследни или недоследни са хипотезама. АКХ третира скуп хипотеза као „раван”, односно као обичну листу, па стога није у стању да повеже доказе са хипотезама на одговарајућим нивоима апстракције. АКХ не може да представи подређену аргументацију, односно аргументацију која се односи на неки доказ. АКХ активности на реалним скалама остављају аналитичаре дезоријентисаним или збуњеним.

Ван Гелдер је предложио мапирање хипотеза (слично мапирању аргумената) као алтернативу АКХ-у.

Структурирана анализа конкурентних хипотеза Структурирана анализа конкурентних хипотеза (SACH) нуди аналитичарима побољшање у односу на ограничења оригиналног АКХ-а. SACH максимизује могуће хипотезе дозвољавајући аналитичару да једну хипотезу подели на две сложене.

На пример, две тестиране хипотезе би могле бити да Ирак има оружје за масовно уништење (ОМУ) или да Ирак нема ОМУ. Ако су докази показали да је вероватније да се ОМУ налази у Ираку, онда би се могле формулисати две нове хипотезе: ОМУ је у Багдаду или ОМУ је у Мосулу. Или можда, аналитичар треба да зна коју врсту ОМУ Ирак поседује; нове хипотезе би могле бити да Ирак има биолошко ОМУ, да Ирак има хемијско ОМУ и да Ирак има нуклеарно ОМУ. Давањем структуре АКХ-у, аналитичар је у могућности да дâ нијансирану процену.

Други приступи формализму Једна метода, коју користе Валторта и колеге применом пробабилистичких метода, додаје Бајесову анализу АКХ-у. Генерализација овог концепта на дистрибуирану заједницу аналитичара довела је до развоја система CACHE (Collaborative АКХ Environment),Shrager, J., et al. (2009) Soccer science and the Bayes community: Exploring the cognitive implications of modern scientific communication. Topics in Cognitive Science, 2(1), 53–72. који је увео концепт Бајесове (или бајесијанске) заједнице. Рад Акрама и Ванга примењује парадигме из теорије графова.

Други радови се мање фокусирају на пробабилистичке методе, а више на когнитивна и визуелна проширења АКХ-а, о чему су дискутовали Мадсен и Хикс. DECIDE, о којем се говори у одељку о софтверу, оријентисан је на визуелизацију.

Рад Поупа и Јосанга користи субјективну логику, формалну математичку методологију која се експлицитно бави неизвесношћу. Ова методологија чини основу технологије Sheba која се користи у софтверу за процену обавештајних података компаније Veriluma.

Софтвер Неколико онлајн софтверских алата и програма за преузимање помаже у аутоматизацији АКХ процеса. Ови програми остављају визуелни траг доказа и омогућавају аналитичару да одмери доказе. PARC АКХ 2.0 развио је Истраживачки центар Пало Алто (PARC) у сарадњи са Ричардсом Џ. Хјуером Млађим. То је стандардни АКХ програм који омогућава аналитичарима да унесу доказе и оцене њихов кредибилитет и релевантност. Софтвер Decision Command развио је Вилард Зангвил. DECIDE је развила аналитичко истраживачка фирма SSS Research, Inc. DECIDE не само да омогућава аналитичарима да манипулишу АКХ-ом, већ пружа и вишеструке производе за визуелизацију. Analysis of Competing Hypotheses (АКХ) је имплементација АКХ-а отвореног кода. АКХ Template је табела у програму Ексел која примењује методологију бодовања и пондерисања АКХ-а, тачније алгоритам пондерисаног бројања недоследности.

Види још

Анализа одлучивања Матрица одлучивања Обавештајна делатност Одабир модела Вишекритеријумска анализа одлучивања Осмишљавање Радна хипотеза

Напомене

Референце

Категорија:Спознаја Категорија:Обавештајна анализа Категорија:Хипотезе