Потенциальные ловушки
Несколько слов предостережения: ACH работает только тогда, когда все аналитики подходят к вопросу относительно непредвзято. Аналитик, который уже убежден в правильности ответа, часто найдет способ интерпретировать соответствующую информацию так, чтобы она соответствовала этому убеждению. Другими словами, ACH как противоядие от Confirmation Bias можно сравнить с прививкой от гриппа. Прививка от гриппа обычно предохраняет вас от заболевания гриппом, но она не поможет вам выздороветь, если вы уже заболели гриппом.
Баллы несоответствия, полученные программой ACH для каждой гипотезы, не являются результатом волшебной формулы, которая подсказывает вам, в какую гипотезу следует верить! Программа ACH проводит вас через систематический аналитический процесс, а компьютер выполняет сложение, но полученное суждение будет настолько точным, насколько вы сами отберете и оцените соответствующую информацию для рассмотрения.
Поскольку опровергнуть гипотезы сложнее, чем найти информацию, подтверждающую предпочтительную гипотезу, генерация и проверка альтернативных гипотез часто скорее увеличивает, чем уменьшает уровень неопределенности аналитика. Такая неопределенность расстраивает, но обычно она является точным отражением истинного положения дел. Преимущество процедуры ACH в том, что она позволяет сосредоточить внимание на тех немногих элементах критической информации, которые вызывают неопределенность или, если бы они были доступны, позволили бы ее снять. ACH может направить будущий сбор, исследование и анализ, чтобы устранить неопределенность и вынести более точное суждение.
Аналитики должны знать о пяти обстоятельствах, которые могут привести к расхождению между собственными убеждениями аналитика и показателями несоответствия. В первых двух обстоятельствах, описанных в следующем списке, баллы несоответствия кажутся неверными, когда на самом деле они верны. В следующих трех обстоятельствах баллы несоответствия могут казаться верными, когда на самом деле они неверны. Аналитикам необходимо распознать эти обстоятельства, понять суть проблемы и внести соответствующие коррективы.
Пропущенные предположения или логические умозаключения: Если оценки в матрице не подтверждают наиболее вероятную, по вашему мнению, гипотезу, матрица может быть неполной. На ваше мышление могут повлиять предположения или логические выводы, которые не были включены в список релевантной информации или аргументов. Если это так, их следует включить, чтобы матрица полностью отражала все, что влияет на ваше суждение по данному вопросу. Всем аналитикам важно признать роль, которую играют в их анализе невысказанные или не подвергнутые сомнению (а иногда и непризнанные) предположения. Например, в политическом или военном анализе выводы могут быть обусловлены предположениями о возможностях или намерениях другой страны. Главная цель процесса ACH - выявить факторы, которые определяют мышление аналитика по тому или иному вопросу, чтобы затем подвергнуть их сомнению и, если необходимо, изменить.
Недостаточное внимание к менее вероятным гипотезам: Если вы считаете, что при подсчете баллов одна или несколько менее вероятных гипотез вызывают излишнее доверие, это может быть связано с тем, что вы не собрали необходимую информацию для их опровержения. Возможно, вы уделили недостаточно внимания получению такой информации, или же ее просто нет. Если вы не можете найти доказательства для опровержения гипотезы, возможно, необходимо скорректировать свое мышление и признать, что неопределенность больше, чем вы думали изначально.
Определенная актуальная информация: Бывают случаи, когда сборщики разведданных получают информацию от надежного и хорошо расположенного внутреннего источника. Анализ ACH может обозначить эту информацию как имеющую высокую степень достоверности, но этого, вероятно, недостаточно, чтобы отразить убедительность такой релевантной информации и то влияние, которое она должна оказывать на размышления аналитика о гипотезах. Другими словами, в некоторых обстоятельствах один или два высокоавторитетных отчета от надежного источника, обладающего информацией, могут настолько сильно поддержать одну гипотезу, что опровергнут все остальные гипотезы, независимо от того, что может показать другая менее надежная или менее определенная релевантная информация.