Выбрать главу

Использование Indicators Validator™ для выявления и исключения недиагностических показателей может значительно повысить достоверность анализа. Применяя этот инструмент, аналитики могут упорядочить свои показатели от наиболее до наименее диагностичных и решить, как далеко вверх по списку они хотят провести черту при выборе показателей, которые будут использоваться в анализе. В некоторых случаях аналитики могут обнаружить, что большинство или все показатели для данного сценария были исключены, поскольку они соответствуют и другим сценариям, что заставит их провести мозговой штурм нового и лучшего набора показателей. Если аналитикам трудно составить независимые списки диагностических показателей для двух сценариев, это может означать, что сценарии недостаточно различны, что говорит о необходимости их объединения.

Валидация показателей может помочь преодолеть менталитет, показав аналитикам, как набор показателей, указывающих на один сценарий, может указывать и на другие. Она также может показать, что некоторые показатели, которые изначально считались полезными или диагностическими, могут таковыми не являться. Помещая показатель в более широкий контекст с учетом нескольких сценариев, эта методика помогает аналитикам сосредоточиться на том, какой из показателей действительно полезен и диагностичен, а не просто поддерживает определенный сценарий. Валидация индикаторов также помогает избежать преждевременного закрытия, поскольку требует от аналитика отслеживать, действительно ли появляются индикаторы, ранее разработанные для конкретного сценария.

Метод

Первый шаг - заполнение матрицы, аналогичной той, что используется для анализа конкурирующих гипотез. Это можно сделать вручную или с помощью программы Indicators Validator™ (см. Рисунок 6.3b ). Матрица должна:

Перечислите альтернативы в верхней части матрицы (как это делается для гипотез в "Анализе конкурирующих гипотез")

Перечислите показатели, которые уже были получены для всех сценариев, в левой части матрицы (как это делается с соответствующей информацией в Анализе конкурирующих гипотез)

В каждой ячейке матрицы оцените, является ли показатель для данного конкретного сценария

- Высокая вероятность появления

- Скорее всего, появится

- Может появиться

- Вряд ли появится

- Маловероятно, что появится

Показатели, разработанные для конкретного сценария, домашнего сценария, должны быть либо высоковероятными, либо вероятными. Если программное обеспечение недоступно, вы можете провести оценку самостоятельно. Если в домашнем сценарии показатель имеет высокую степень вероятности, то и в других сценариях он будет иметь высокую степень вероятности:

- Высокая вероятность - 0 баллов

- Вероятность - 1 очко

- Может быть 2 очка

- Маловероятно - 4 балла

- Маловероятно - 6 баллов

Рисунок 6.3b Процесс валидатора индикаторов™

Источник: 2013 Globalytica, LLC.

Если в домашнем сценарии индикатор Likely, то в остальных сценариях он будет Likely:

- Высокая вероятность - 0 баллов

- Скорее всего, 0 очков

- Можно - 1 очко

- Маловероятно - 3 балла

- Маловероятно - 5 баллов

Подсчитайте баллы в каждом ряду.

По завершении этого процесса отсортируйте показатели таким образом, чтобы наиболее дискриминационные показатели оказались в верхней части матрицы, а наименее дискриминационные - в нижней.

- Наиболее дискриминационным показателем является "высокая вероятность" появления в одном сценарии и "высокая вероятность" появления во всех остальных сценариях.

- Наименее дискриминационный показатель - "Высокая вероятность" - появится во всех сценариях.

- Большинство показателей будут находиться где-то посередине.

Показатели с наибольшим количеством рейтингов "Маловероятно" и "Невероятно" являются наиболее дискриминационными.

Проанализируйте, в чем аналитики расходятся в своих оценках, и примите решение о необходимости внесения корректировок в их рейтинги. Часто различия в оценках аналитиков по тому или иному показателю могут быть связаны с разными предположениями о сценарии, когда аналитики составляли рейтинги.

Примите решение о том, следует ли оставить или отбросить показатели, не имеющие оценок "маловероятно" или "очень маловероятно". В некоторых случаях показатель стоит сохранить, если он полезен в сочетании с группой показателей.

После того как нежелательные индикаторы будут отсеяны, перегруппируйте их в соответствии с их родным сценарием.