Анализ конкурирующих гипотез (ACH ) - это методология для оценки нескольких конкурирующих гипотез для наблюдаемых данных. Он был разработан Ричардсом (Диком) Дж. Хойером-младшим, 45-летним ветераном Центрального разведывательного управления, в 1970-х годах для использования Агентством. ACH используется аналитиками в различных областях, которые выносят суждения, влекущие за собой высокий риск ошибки в рассуждении. ACH призван помочь аналитику преодолеть или, по крайней мере, свести к минимуму некоторые из когнитивных ограничений, которые делают предвидение анализ интеллекта настолько труднодостижимым.

ACH был шагом вперед в интеллекте методология анализа, но впервые была описана в относительно неформальных терминах. Получение наилучшей доступной информации из неопределенных данных остается целью исследователей, разработчиков инструментов и аналитиков в промышленности, научных кругах и правительстве. В их области входят интеллектуальный анализ данных, когнитивная психология и визуализация, вероятность и статистика и т. Д. Абдуктивное мышление - более ранняя концепция, похожая на ACH.

• 1 Процесс
• 2 Сильные стороны
• 3 Слабые стороны
  • 3.1 Структурированный анализ конкурирующих гипотез
  • 3.2 Другие подходы к формализму
• 4 Автоматизация
• 5 См. Также
• 6 Примечания
• 7 Внешние ссылки

Хойер подробно описывает процесс ACH в своей книге «Психология анализа интеллекта». Он состоит из следующих шагов:

1. Гипотеза - Первый шаг процесса - выявить все потенциальные гипотезы, предпочтительно с использованием группы аналитиков с разными точками зрения для мозгового штурма возможностей. Этот процесс отговаривает аналитика от выбора одной «вероятной» гипотезы и использования свидетельств для доказательства ее точности. Когнитивная предвзятость сводится к минимуму, когда рассматриваются все возможные гипотезы.
2. Доказательства - затем аналитик перечисляет доказательства и аргументы (включая предположения и логические выводы) за и против каждой гипотезы.
3. Диагностика - используя матрицу , аналитик применяет доказательства против каждой гипотезы в попытке опровергнуть как можно больше теорий. Некоторые доказательства будут иметь большую «диагностичность», чем другие доказательства, то есть некоторые будут более полезными при оценке относительной вероятности альтернативных гипотез. По словам Хойера, этот шаг является наиболее важным. Вместо того, чтобы рассматривать одну гипотезу и все свидетельства («проработать» матрицу), аналитику рекомендуется рассматривать по одному доказательству за раз и проверять его на соответствие всем возможным гипотезам («работать через» матрицу). 80>
4. Уточнение - аналитик просматривает результаты, выявляет любые пробелы и собирает любые дополнительные доказательства, необходимые для опровержения как можно большего количества оставшихся гипотез.
5. Несоответствие - затем аналитик пытается сделать предварительные выводы об относительной вероятности каждой гипотезы. Меньшая последовательность подразумевает меньшую вероятность. Наименее непротиворечивые гипотезы исключаются. В то время как матрица генерирует окончательную математическую сумму для каждой гипотезы, аналитик должен использовать свое суждение, чтобы сделать окончательный вывод. Результат самого анализа ACH не должен преобладать над собственными суждениями аналитиков.
6. Чувствительность - аналитик проверяет выводы с помощью анализа чувствительности, который взвешивает, как на заключение повлияет, если ключевые доказательства или аргументы были неверными, вводящими в заблуждение или допускающими разные толкования. Достоверность ключевых доказательств и последовательность важных аргументов дважды проверяется, чтобы убедиться в правильности стержней и факторов вывода.
7. Выводы и оценка - наконец, аналитик предоставляет лицу, принимающему решение, его выводы, а также краткое изложение рассмотренных альтернатив и причин, по которым они были отклонены. Аналитик также определяет основные этапы процесса, которые могут служить индикаторами в будущих анализах.

Использование матрицы ACH дает множество преимуществ. Это поддается аудиту. Широко распространено мнение, что он помогает преодолеть когнитивные предубеждения, хотя убедительных эмпирических данных, подтверждающих это убеждение, нет. Поскольку ACH требует, чтобы аналитик построил матрицу, свидетельства и гипотезы могут быть возвращены. Это позволяет лицу, принимающему решение, или другим аналитикам видеть последовательность правил и данных, которые привели к заключению.

Процесс создания ACH занимает много времени. Матрица ACH может вызвать проблемы при анализе сложного проекта. Аналитику может быть сложно управлять большой базой данных с множеством доказательств.

Аналитики, особенно в сфере разведки, как правительственной, так и деловой, всегда должны осознавать, что оппонент (ы) умен и может генерировать информацию, предназначенную обмануть. Поскольку обман часто является результатом когнитивной ловушки, Эльзэссер и Стеч используют распознавание иерархического плана на основе состояний (см. абдуктивное рассуждение ) для создания причинных объяснений наблюдений. Результирующие гипотезы преобразуются в динамическую байесовскую сеть, и значение информации анализ используется для выделения предположений, неявных при оценке путей или выводов конкретных гипотез. Поскольку наблюдаются свидетельства в виде наблюдений за состояниями или предположениями, они могут стать предметом отдельной проверки. Если предположение или необходимое состояние отвергаются, гипотезы, зависящие от него, отклоняются. Это форма анализа первопричин.

Доказательства также представляют проблему, если они ненадежны. Доказательства, используемые в матрице, статичны и поэтому могут быть моментальным снимком во времени.

Согласно критикам социальных конструктивистов, ACH также не в состоянии в достаточной мере подчеркнуть (или обратиться как метод) проблемный характер первоначального формирования гипотез, используемых для создания своей сетки. Например, имеется немало свидетельств того, что помимо бюрократических, психологических или политических предубеждений, которые могут повлиять на генерацию гипотез, действуют также факторы культуры и идентичности. Эти социально сконструированные факторы могут ограничивать или предварительно проверять, какие гипотезы в конечном итоге будут рассмотрены, а затем усиливать предвзятость подтверждения у выбранных.

Философ и теоретик аргументации Тим ван Гелдер высказал следующие критические замечания:

• ACH требует, чтобы аналитик делал слишком много дискретных суждений, многие из которых мало способствуют, если вообще что-либо, способствуют выявлению наилучшей гипотезы.
• ACH неправильно понимает характер взаимосвязи между элементами доказательств и гипотез, предполагая, что элементы доказательств сами по себе согласуются или несовместимы с гипотезами.
• ACH рассматривает набор гипотез как «плоский», то есть простой список, и поэтому он не может соотносить доказательства с гипотезами на соответствующих уровнях абстракции.
• ACH не может представлять подчиненную аргументацию, то есть аргументацию, опирающуюся на часть доказательства.
• Деятельность ACH в реалистичных масштабах оставляет аналитиков дезориентирован или сбит с толку.

Ван Гелдер предложил отображение других гипотез (аналогично отображение аргументов ) в качестве альтернативы ACH.

Структурированный анализ конкурирующих гипотез

Структурированный анализ конкурирующих гипотез предлагает аналитикам преимущество по сравнению с ограничениями оригинального ACH. SACH максимизирует возможные гипотезы, позволяя аналитику разделить одну гипотезу на две сложные.

Например, две проверенные гипотезы могут заключаться в том, что у Ирака есть оружие массового уничтожения или у Ирака нет оружия массового уничтожения. Если бы доказательства показали, что более вероятно, что в Ираке есть ОМУ, тогда можно было бы сформулировать две новые гипотезы: ОМУ находится в Багдаде или ОМУ находится в Мосуле. Или, возможно, аналитику нужно знать, какой тип ОМП есть у Ирака; Новые гипотезы могут заключаться в том, что Ирак обладает биологическим оружием массового уничтожения, Ирак имеет химическое оружие массового уничтожения, а Ирак обладает ядерным оружием массового уничтожения. Предоставляя структуру ACH, аналитик может дать подробную оценку.

Другие подходы к формализму

Один метод, предложенный Валтортой и его коллегами, использует вероятностные методы, добавляет байесовский анализ в ACH. Обобщение этой концепции на распределенное сообщество аналитиков привело к разработке CACHE (Collaborative ACH Environment), которая ввела концепцию байесовского (или байесовского) сообщества. В работе Акрама и Ванга применяются парадигмы из теории графов.

Другая работа фокусируется меньше на вероятностных методах и больше на когнитивных и визуализационных расширениях ACH, как обсуждали Мэдсен и Хикс. DECIDE, обсуждаемый в разделе автоматизация ориентирована на визуализацию.

В работе Поупа и Йосанга используется субъективная логика, формальная математическая методология, которая явно имеет дело с неопределенностью. Эта методология составляет основу технологии Sheba, которая используется в программном обеспечении Veriluma для оценки разведданных.

Несколько онлайн-инструментов, которые можно загрузить, помогают автоматизировать процесс ACH. Эти программы оставляют визуальный след доказательств и позволяют аналитику взвесить доказательства.

PARC ACH 2.0 был разработан Исследовательским центром Пало-Альто (PARC) в сотрудничестве с Ричардсом Дж. Хойером-младшим. Это стандартная программа ACH, которая позволяет аналитикам вводить доказательства и оценивать их достоверность и актуальность. Еще одна полезная программа - программа Decision Command, созданная доктором Уиллардом Зангвиллом.

SSS Research, Inc. - аналитическая исследовательская фирма, которая создала DECIDE. DECIDE не только позволяет аналитикам управлять ACH, но и предоставляет несколько продуктов для визуализации.

Существует по крайней мере одна реализация ACH с открытым исходным кодом.

• Анализ решений
• Матрица решений
• Разведка (сбор информации)
• Выбор модели
• Многокритериальный анализ решений
• Формирование смысла

• http: / /competinghypotheses.org/