загрузка...

Формальные приемы


Синтез данных
Синтез данных — наиболее важная процедура обработки информации — логическое объединение элементов информации, внешне не обладающих связями, в систему единой направленности. Здесь упор делается на выдвижение обоснованной гипотезы. На этом этапе работы с информацией решаются следующие задачи: установление связей между разрозненными элементами и укладывание их в единую логическую схему (например, описательная модель объекта или модель поведения); формулирование на основе полученных моделей гипотезы; определение потребностей в недостающих сведениях и постановка задачи по их нахождению;
Наиболее используемые варианты синтеза: описание; причинно-следственный анализ; гипотетический метод.
Описание и его методы
Описание производится в рамках той задачи, которую аналитик ставит перед собой. Описание служит лишь умозрительному познанию, показу различных сторон изучаемого объекта или события.
С помощью описания информация приводится к такому виду, который позволяет использовать ее в качестве материала для объяснения происходящего. Описание — это не более чем модель описываемого предмета.
Описывать событие — значит отвечать на вопросы о его качественных и количественных сторонах. Эти вопросы форму
лируются очень просто: «какой? какое? какая? сколько?» и т.д. Поэтому описание отличается от простой констатации фактов, которая лишь отвечает на вопросы: «что? где? когда?». При простой констатации фактов сотрудник показывает наличие или отсутствие некоего события. А при описании он обращает внимание на свойства явления или объекта.
Главное при описании заключается в характеристике объекта интереса, то есть в выяснении качеств, а особый интерес при этом уделяется качествам, свойственным только этому объекту либо узкому кругу объектов. Иными словами, тому, что выделяет его из общей массы подобных. Аналитик прежде всего должен выявить те особенные качества явления, которые дают наиболее полное представление об исследуемой стороне этого предмета. Чем детальнее, правильнее в этом смысле описание, тем больше сведений дает оно о том, что описывается.
Например. Берем то же сообщение и тот же объект интереса — «Общество изучения НЛО». Пока это все, что мы знаем о данном объекте.
Какими качествами (свойствами) обладает наш объект интереса, исходя из данного сообщения? руководитель Общества и В. Иванов; Общество занимается изучением необъяснимых феноменов, по крайней мере внешне; руководитель Общества не боится громких заявлений и старается привлечь внимание (к себе, к Обществу, к проблеме); Общество проявляет значительный интерес к тому же событию, что и спецслужбы ведущих держав; вероятна связь между Обществом и МИ-6 и ЦРУ.
Группировка данных
Этот метод заключается в упорядочивании данных по определенным признакам. Группировка позволяет связать разрозненные факты в единую систему, соответствующую тому или иному предположению, рабочей гипотезе и т.п. Группировка может производиться по разным признакам в зависимости от задачи, поставленной автором. Например, по датам, по месту происшествия, по связи с неким объектом.

Типологизация данных
Типологизация - это поиск устойчивых сочетаний свойств исследуемых ситуаций, процессов, событий, феноменов.
Например, признаки, характеризующие какую-то группу людей в зависимости от их отношения к религии, места в системе управления обществом, взаимоотношения с силовыми структурами, социального статуса и других отличительных свойств.

Причинно-следственный анализ и его методы
Причинная зависимость — это связь явлений, одно из которых порождает другое. Первое явление называется причиной, а второе следствием. Во времени причина всегда предшествует следствию. Но причинно-следственную связь нельзя сводить к простой последовательности событий. Из того, например, что самолет взлетает после того, как в него загружают багаж, не следует, что факт появления багажа на борту есть причина полета воздушного судна.
Логические методы причинно-следственного анализа (зти методы тесно взаимосвязаны)
Метод исключения
Суть этого метода заключается в том, что, анализируя сложный комплекс причинно-следственных отношений, можно обнаружить непосредственную причину путем исключения всех предполагаемых обстоятельств (реально не влияющих, хотя и присутствующих), способных вызвать сходные события, кроме одного фактора, который после тщательной проверки и принимается за причину изучаемого явления.
Метод сходства
Использование метода сходства обусловлено тем, что интересующие события, причину которых аналитик хочет установить, возникают в самых разных обстоятельствах, но при
этом всегда при наличии одного и того же фактора. Сущность этого метода сводится к следующему: если наблюдаемое событие возникает в различных обстоятельствах, но при наличии одного общего фактора, то этот фактор и есть причина происходящего. Используя данный метод, можно изучить разные условия возникновения одного и того же события и вычислить из них один и тот же общий фактор, вызывающий это явление.
С определенной долей вероятности можно утверждать, что этот фактор и есть причина, интересующая аналитика.
Метод одного различия
Сей метод сводится к сопоставлению случая, когда интересующее событие наступает, со случаем, когда оно не наступает. В обоих случаях должны быть одни и те же условия, за исключением одного, которое в одном из случаев отсутствует. Иначе говоря, если в одних и тех же обстоятельствах при наличии какого-то фактора событие наступает, а при его отсутствии исследуемое явление не происходит, то этот фактор и есть причина изучаемого явления.
Гипотетический метод
Началом объяснения причины события чаще всего становится гипотеза. Под гипотезой понимается неким образом обоснованное, но нуждающееся в более глубоком доказывании предположение о причине исследуемого аналитиком факта. Гипотеза представляет собой умозаключение, в котором есть неизвестные элементы. Создавая гипотезу, пользуются аналогией, индуктивным, дедуктивным методами. Часто, при выяснении причины исследуемых событий аналитик прибегает к аналогии. Но всегда при построении гипотезы аналитик опирается на свой опыт и логику.
Приемы полуколичественного анализа
Эти методы количественным способом обрабатывают информацию, полученную неколичественными методами, на
пример методами экспертной оценки. Другими словами, это попытка оцифровать непригодные для этого величины. Например, общее состояние здоровья, настроение толпы, общественное мнение и т.п. Одним из наиболее ярких примеров полуколичественного анализа являются маркетинговые исследования спроса и предложения или отношения потребителей к некоему товару.
Количественные модели и базы данных
Это модели, описанные строгими математическими формулами и подчиняющиеся четким известным заранее законам. С их помощью в статистическом плане анализируются данные в реальном масштабе времени.

<< | >>
Источник: И.Ю. Нежданов. Аналитическая разведка для бизнеса. 2008

Еще по теме Формальные приемы:

  1. 12.2. Формальный анализ
  2. 5.3.1. Формальные группы
  3. Формальная и неформальная организации
  4. 9.3.2. Формальные средства доказывания
  5. 2) Формальные договоры.
  6. Формальные и неформальные связи
  7. В) Сделки формальные и бесформенные
  8. В) Отсутствие формальностей
  9. Приложение 9 «Упрощение формальностей»
  10. 21. Теория формальных доказательств