Первый шаг науки - это познание одной вещи от другой. Это знание заключается в их специфических различиях; но чтобы оно было фиксированным и постоянным, различным вещам должны быть даны разные названия, и эти названия должны быть записаны и запомнены.
-Кароль Линней, "Система природы" (1738)
Вопрос о том, является ли анализ разведданных искусством или наукой, является одним из давних споров в литературе по анализу разведданных. Как нам кажется, анализ разведданных имеет аспекты обеих сфер. Спектр деятельности, подпадающей под рубрику разведывательного анализа, охватывает весь диапазон человеческих когнитивных способностей, и невозможно разделить его только на две категории - искусство и науку - или сказать, что он является только одним или другим. То, в какой степени та или иная часть разведывательного анализа является искусством или наукой, полностью зависит от того, как определять понятия "искусство" и "наука".
Описанная здесь таксономия предполагает четыре функционально различных методологических подхода к анализу разведданных. Эти подходы отличаются характером используемых аналитических методов, типом количественной оценки, если таковая имеется, типом доступных данных и типом подготовки, которая ожидается или требуется. Несмотря на то, что каждый метод является отдельным, границы между ними могут быть размытыми.
Критическое мышление: Критическое мышление, по определению давнего методолога и практикующего разведчика Джека Дэвиса, - это применение процессов и ценностей научного исследования к особым условиям стратегической разведки.11 Хорошие критически мыслящие люди останавливаются и размышляют о том, кто является ключевым клиентом, каков вопрос, где они могут найти лучшую информацию, как они могут убедительно доказать свою правоту и что требуется для эффективного донесения информации. Они понимают, что этот процесс требует проверки ключевых предположений, поиска опровергающих данных и рассмотрения нескольких объяснений как можно дольше. Большинство студентов в той или иной степени знакомятся с методами критического мышления - от начальной школы до университета, - но лишь немногие колледжи и университеты предлагают специальные курсы для развития навыков критического мышления и письма.
Структурированный анализ: Техники структурированного анализа включают в себя пошаговый процесс, в ходе которого мышление аналитика излагается таким образом, что оно становится очевидным для других, что позволяет рассматривать, обсуждать и критиковать его фрагмент за фрагментом или шаг за шагом. По этой причине структурированный анализ обычно становится совместной работой, в которой прозрачность аналитического процесса подвергает участвующих в нем аналитиков воздействию несовпадающих или конфликтующих точек зрения. Считается, что такой тип анализа позволяет смягчить некоторые негативные последствия когнитивных ограничений одного аналитика, укоренившегося менталитета и целого ряда когнитивных и других аналитических предубеждений. Часто используемые техники включают структурированный мозговой штурм, анализ сценариев, индикаторов, анализ конкурирующих гипотез и проверку ключевых предположений. Структурированные техники преподаются в колледжах и аспирантурах и могут использоваться аналитиками, не имеющими подготовки в области статистики, высшей математики или естественных наук.
Квазиколичественный анализ с использованием данных, полученных от экспертов: Аналитикам часто не хватает эмпирических данных, необходимых для анализа разведывательной проблемы. В отсутствие эмпирических данных разработано множество методов, в которых эксперты заполняют пробелы, оценивая ключевые переменные как высокие, средние, низкие или отсутствующие, или присваивая субъективное вероятностное суждение. Для получения таких оценок используются специальные процедуры, а сами оценки обычно интегрируются в более широкую модель, описывающую конкретное явление, например уязвимость гражданского лидера перед военным переворотом, уровень политической нестабильности или вероятный исход законодательных дебатов. В эту категорию входят такие методы, как байесовский вывод, динамическое моделирование и имитация. Обучение использованию этих методов осуществляется в рамках высшего образования в таких областях, как математика, информатика, исследование операций, бизнес или естественные науки.