Ситуация стабильна, и аналитикам необходимо выявлять и отслеживать все факторы, которые могут нарушить эту стабильность. Для этого также необходимо понимать, как различные факторы могут взаимодействовать и влиять друг на друга.
Только что произошло важное событие, и аналитикам необходимо понять его последствия. На какие другие значимые силы влияет это событие и каковы последствия этого влияния?
Добавленная стоимость
Когда аналитики оценивают или прогнозируют будущие события, они рассматривают доминирующие силы и потенциальные будущие события, которые могут повлиять на результат. Затем они взвешивают относительное влияние или вероятность этих сил или событий, часто рассматривая их по отдельности без учета иногда возникающих значительных взаимодействий. Матрица перекрестного воздействия обеспечивает контекст для обсуждения этих взаимодействий. В ходе обсуждения часто выясняется, что переменные или проблемы, которые раньше считались простыми и независимыми, на самом деле взаимосвязаны. Обмен информацией, который происходит во время обсуждения в малых группах каждого потенциального перекрестного воздействия, может стать бесценным опытом обучения. Уже по одной этой причине матрица перекрестного воздействия является полезным инструментом, который может быть использован на определенном этапе практически в любом исследовании, направленном на объяснение текущих событий или прогнозирование будущих результатов.
Матрица перекрестного воздействия обеспечивает структуру для управления сложностью, которая делает большинство анализов такими трудными. Она требует, чтобы все предположения о взаимосвязях между переменными были четко сформулированы. Таким образом, любые выводы, сделанные с помощью этой техники, можно защищать или критиковать, прослеживая аналитический аргумент по пути исходных предпосылок.
Метод
Соберите группу аналитиков, разбирающихся в различных аспектах темы. Группа составляет список переменных или событий, которые могут оказать определенное влияние на изучаемый вопрос. Затем координатор проекта создает матрицу и помещает список переменных или событий в левую часть матрицы, а те же переменные или события - в верхнюю.
Затем матрица используется для рассмотрения и регистрации взаимосвязи между каждой переменной или событием и всеми другими переменными или событиями. Например, увеличивает или уменьшает ли присутствие переменной 1 влияние переменных 2, 3, 4 и т. д.? Или наступление события 1 увеличивает или уменьшает вероятность событий 2, 3, 4 и т. д.? Если одна переменная влияет на другую, положительный или отрицательный эффект можно зафиксировать в матрице, поставив большой или маленький "+" или большой или маленький "-" в соответствующей ячейке (или вообще ничего не отмечая, если значимого эффекта нет). Терминология, используемая для описания каждой связи между парой переменных или событий, заключается в том, что она является "усиливающей", "тормозящей" или "не связанной".
Матрица, представленная на Рисунок 5.5 , содержит шесть переменных с тридцатью возможными взаимодействиями. Обратите внимание, что связь между каждой парой переменных оценивается дважды, поскольку связь может быть несимметричной. То есть влияние переменной 1 на переменную 2 может быть не таким, как влияние переменной 2 на переменную 1. Нередко матрица перекрестного влияния содержит значительно больше тридцати возможных взаимодействий, и в этом случае тщательное рассмотрение каждого взаимодействия может занять много времени.
Аналитики должны использовать технику перекрестного воздействия, чтобы обратить внимание на значительные взаимодействия между переменными или событиями, которые могли быть упущены из виду, или на комбинации переменных, которые могут усиливать друг друга. Комбинации переменных, которые усиливают друг друга, могут привести к удивительно быстрым изменениям в предсказуемом направлении. С другой стороны, для решения некоторых проблем может быть достаточно просто признать наличие взаимосвязи и ее направление.
Рисунок 5.5 Матрица перекрестного воздействия
Глубина обсуждения и метод фиксации результатов - на ваше усмотрение. Каждый из них зависит от того, насколько много нового вы узнаете из обсуждения, а это зависит от применения данной матрицы. Если групповое обсуждение вероятности этих переменных или событий и их взаимосвязей друг с другом является продуктивным опытом обучения, продолжайте его. Если выявлены ключевые взаимосвязи, которые могут повлиять на аналитическое суждение, заполните все ячейки матрицы и делайте хорошие заметки. Если кажется, что группа мало чему научилась, прервите обсуждение.