Проблема предвзятости и необъективности в разведывательном анализе
Данная проблема всегда волновала аналитиков, пишут ученые из университета Mercyhurst Кристан Витон и Мелони Рики в онлайновом издании Scip.Insight, January, 2014. Не так давно американская исследовательская организация Intelligence Advanced Research Project Activity (IARPA) приступила к осуществлению игровой тренинговой программы SIRIUS, предназначенной для обнаружения и устранения предвзятостей в разведывательном анализе. В фокусе программы - шесть наиболее характерных для сегодняшнего дня предубеждений и предвзятостей.
1. Предвзятое утверждение
Это стремление представить доказательства в пользу определенной позиции более весомыми, чем доказательства, опровергающие данный взгляд. Такая тенденция легко обнаруживается при правильном форматировании запросов данных. Она также выявляется по конечным результатам принимаемых решений.
2. Анкерная предвзятость (Anchoring Bias)
Речь идет о сверхконцентрации на определенном массиве информации, что характерно при работе с Большими Данными, когда избыток информации мешает обнаружить и оценить небольшую, но очень ценную для анализа часть информации.
3. Стереотипы
Стереотипы могут проявляться при выборе ключевых слов для поиска данных. Ошибочная формулировка чревата искажением смыслов.
4. Зеркально отраженное проецирование намерений и поведения конкурента
Это те случаи, когда собственный ход мысли и действия автоматически переносятся на конкурента без учета личностных и объективно-условных различий.
5. Преувеличение роли личности
Слишком большое значение придается личным характеристикам конкурента в ущерб анализу объективной ситуации, диктующей принятие определенных решений. Акцент на объективные условия более целесообразен.
6. Слепые зоны (Blind Spots)
Имеется в виду способность обнаруживать предвзятости у других, но только не у себя. Речь идет, например, о выявлении ошибок в сборе и анализе информации конкурентами при одновременном игнорировании собственных заблуждений.
Авторы публикации отмечают ошибочность мнения, будто работа с Большими Данными, автоматизированная, компьютеризированная, предохраняет от необъективностей и предвзятостей.
|
вернуться назад
