二、创建一个系统而思维的分类大法

系统一思维时直觉的、定性的。系统而十分时分析型的，是定性和定量的。

1. 系统二思维方法的分类法

  批判性思维
  结构化分析: 外化分析人员的思考过程并逐条审查讨论批判，因此结构化分析通常是协作性的工作。可以减少单个分析人员的认知局限和思维定势。
  准定量分析: 缺少实证数据，因而使用专家生成的数据。运用贝叶斯推理，动态建模和仿真等方法。
  实证分析

2. 结构化分析方法的分类法

三、选择正确的分析方法

常见的15中直觉陷阱中的5种

• 未能考虑多个假设和解释
• 忽视了不一致的证据
• 拒绝不支持的证据
• 缺乏能抓住关键证据的足够的思维箱子或替代假设
• 不当运用既往经验

1. 核心分析方法

• 结构化头脑风暴
• 交叉影响矩阵法
• 关键假定检查法
• 指标法
• 竞争性假设分析法: 最具可能性的假设是证伪证据最少,而非证实证据最多的那个
• 事前分析法与结构化自我批判法
• 若则分析法(和上条的区别???)

2. 养成使用结构化分析方法的习惯

• 质疑关键假定
• 考虑替代解释
• 寻找不一致的数据
• 关键驱动力(key drivers)
• 背景分析(context)

3. 一个课题多种分析方法

4. 选用分析方法时的常见错误

• 在可用证据的指引下，往往会使用更适合证据的方法，而不是找出处理相关为题作真正需要的证据。
• 避免使用“耗时太多”的方法

5. 结构化分析方法选择指南(p47)

四、分解和可视化

启动清单法、AIMS法、用户清单法、问题再定义法用于对新课题形成概念并启动分析方法。

1. 启动清单法

提出问题清单。

• 推动分析的动因
• 需要回答什么问题
• 是否有类似经验
• 用户需求
• 利益方的可能看法
• 可能得答案或解释
• 潜在的信息源
• 何处何时金额寻求专业知识和信息
• 表达自己观点和分析的方式，例如是否应该使用图形、表格或矩阵

2. AIMS法

AIMS表示产品的用户、需要解决的问题、关键信息、如何使分析产品有说服力。可以通过头脑风暴确定文件的AIDS。AIDS可以确保聚焦重点和与用户的相关性。

• 用户: 如果有不同的用户，可以提前为用户拟定不同的提纲
• 问题: 目标受众面对的关键问题，最关注和需要的是什么。
• 信息: 想要传达的信息，关键主题和结论
• 情节:简单清晰的论证思路，流畅和有逻辑性的故事，图片视频等方式

3. 用户清单法

需要为不同关键用户定制不同的提纲和初稿。

• 识别关键用户
• 用户的问题
• 用户是否提出正确的问题
• 要传达的最重要的信息
• 预计用户会如何使用提供的信息
• 传递信息的形式
• 提供的产品的密级(控制分发范围)
• 用户对技术性语言和细节的接受度
• 用户可能会征求哪些人的看法，别人可能会提供的信息及其对用户的影响

4. 问题再定义法

没明白的方法???

• 改述
• 问为什么或怎么样。可用于形成可能得替代答案
• 扩大焦点: 考虑与这个问题相关的方面
• 缩小焦点: 细分问题
• 转移焦点
• 反转角度

5. 大事记表或时间表法

1. 按日期或发生的先后顺序列出相关信息
2. 审查大事记表
   • 关键事件之间的间隔;如果很长，是否有被遗漏掉的资料
   • 是否列出导致结果发生的所有关键事件
   • 时间表之外可能影响该活动的事件
   • 信息空白是什么
3. 标出重要分析点,包括事实、分析、评论等;多行为体何时和如何汇聚
4. 确定空白后不清楚的时间段，并考虑证据缺失的潜在影响

分析人员可能会错误假定后面的事件是之前所发生的事件的结果。识别前后存在联系的时间的能力很重要。

6. 分类整理法

1. 确定何种类别或类别组合的信息能够揭示趋势或反常,例如时间地点人物活动数量等
2. 审查列出的事实、信息和假设，找出让你发现可能模式或分组的关键领域，并将该分组或模式作为纲目类别并列为标题类别。例如恐怖分子的袭击地点发部分在酒店和饭店但时间不固定。那么地点是主要类别而时间日期则是次要类别
3. 选择一个类别并对该类别中的材料分类，寻找规律、趋势或异常
4. 审查经过分类整理的事实、信息或假设，寻找其它替代的分类方式，列出替代的分类纲目。相关关系不等同于因果关系

分类整理不合理会隐藏有价值的见解。

7. 排序、评分、区分优先次序法

• 排序式投票法
• 成对比较法(有点类似于质量屋)
• 加权排序法(类似于质量屋中的权重)

团队中每个成员的排序都被考虑，大相径庭的意见会被淹没在平均值中，不能反应团队中不同意见的广度。在一些案例中，识别出这些少数意见很有价值。

8. 矩阵法

分析两变量间关系或相互影响；按类型对信息分类；确认信息中蕴含的模式；讲一个问题的各要素分开。

重要示例：P80的国家安全观矩阵

9. 维恩分析法

有多个变量时，用维恩分析法来确定如何满足范围更小的特定条件要求。或用了分析某个部分和其它部分的相对关系。评估替代假设之间是否互不兼容。

• 将要素描述为多个圆，较大的圆表示更宽泛或更多
• 每个圆所含的元素以及如何确定这些元素
• 考虑时间对圆造成的影响，例如扩大或缩小
• 从圆的相对大小和相互关系推理出假定
• 重叠区域受什么因素影响，是否会随时间变化

10. 网络分析法

网络分析法的三个阶段

1. 绘制网络图(network charting)
   1. 确定至少一个可靠信息源或数据流作为起点
   2. 识别、合并或分隔节点
   3. 确定相互作用
   4. 列出相互作用的类型
   5. 用一定标准确定相互影响，标准通常例如联络频率、联络类型、活动类型、信息来源
   6. 画出各节点的联系: 从中心节点开始画，知道用尽最佳信息
   7. 使用其它情报添加节点和链接，并与已有信息验证对比
   8. 整理节点和链接，使相互交叉的链接尽可能少
   9. 根据图中的密集区和相对空白区把节点聚集成群
   10. 根据共同特征将小群聚集成大群
   11. 寻找节点组，其中组内链接远多于和组外的链接
   12. 查看空白区域，寻找链接两个节点组的节点或链接
   13. 画节点和群之间的活动流，可以包括时间方向等，并分析流
   14. 分析流动
2. 对关联关系分组，确认组内和组间的关联类型
3. 社交网络分析: 精确测量与节点间的距离和关联关系类型有关的变量，特别是一个节点对另一个节点的影响程度和影响类型。
   1. 程度中心性(degree centrality): 用一个节点和其它节点的直接连接数量衡量
   2. 中间中心性(betweenness centrality): 例如缺少某个节点，则会切断某些节点间的联系。中间中心性高的节点对整个网络的连通影响很大。(组织的对外联络人)
   3. 接近中心性(closeness centrality): 通过直接和间接连接某些节点，可以最快地与网络中所有节点接触，这些节点处于对所有流经网络的信息实施监控的最佳位置(情报中间商,不能阻断信息传递，是信息流转中心，尤其是对外联络少的大组织的信息)

极度依赖信息来源，而且网络的边界可能模糊且不断变化，容易导致信息过时。

11. 思维图和概念图法

• 选择词汇描述每种关系的性质: 造成，影响，导致，应…要求，有助于 …
• 绘图过程中所画图的焦点不同于开始时的焦点是正常的，焦点问题的目的不是锁定主题，而是使这个过程进行下去

12. 流程图和甘特图

五、观点生成

观点生成方法能有效克服偏见。当要继续关注哪些最初被认为很重要但由于更多信息出现而导致重要性减弱的事情时，可以用观点生成方法。

远距离的讨论有助于减轻分析人员感受到的来自上司或同行的压力。

1. 结构化头脑风暴

头脑风暴必须集中于一个特定问题并形成最终书面产品，过程中参与者不能交谈。允许参与者提出超出可能性范围的观点。

可以有效克服第一印象信息的直觉陷阱。人们只关注加强第一印象的新信息而忽视信息的重要性。

基本原则：

• 明确目的和主题，同时使问题尽可能开放
• 不要批评不合常理的观点
• 确保每个人都发言，每次只允许一个人发言
• 安静5分钟写下观点后讨论
• 吸纳局外人以避免团队迷思
• 记录讨论过程
• 不属于特定分组的异类观点，要么是无用噪声，要么是某个值得进一步思考的观点的种子
• 应当建立至少5个判断观点价值或重要性的标准以找出潜在的最有用的观点

2. 虚拟头脑风暴

通常分为两个阶段。第一阶段是发散，第二阶段是趋同，对观点整理分类排序或是集合在一起并形成结论或行动计划。

3. 名义团体法

以循环的方式提出观点，每次只能提一个。可防止讨论受个人操控。与头脑风暴的区别主要是，名义团体法聚焦于数量有限、经过慎重考虑的看法。使参与者专注于每一个被提出的观点，鼓励专注于已经提出的观点，鼓励对别人的观点进行整合、修改和扩展。

• 在所有观点被提出之前，不允许讨论。
• 对于新提出的观点，组织讨论以确保大家对每个观点的含义有共同的认识。但不允许大家提出或支持这个观点。此时参与者可以扩展或整合观点，但未经观点最初提出者的同一，不能更改该观点。
• 对观点排序

4. 星爆法

聚焦于生成问题的头脑风暴，以确定该研究需要解答的问题。提出尽可能多的问题后，对问题排序。6w问题。

5. 交叉影响矩阵法

使用场景：

• 形势不断变化，了解可能影响结果的所有因素
• 形势稳定，识别并监控可能打乱这种稳定的因素
• 重大事件刚发生，了解事件产生的影响

将变量或事件清单同时列在矩阵的左列和顶行中。在矩阵中记录相互影响，例如减弱或增强。

每对变量之间的关系将被评估两次，单着侯总关系可能是不对称的。例如变量1显著影响变量2，但变量2几乎不会影响变量1。

应该把重点放在可能会被忽视的变量或事件之间的重大相互影响上，或是可能会彼此增强的变量的组合上。

6. 形态分析法?

要点是，先确定一组变量，然后研究这些变量的所有可能组合。通常在课题项目的初期使用，目的是识别所有的可能性，而不是对具体的可能性进行深入分析。

形态分析法运用了创造性方法的两个通用原则，分解和强制关联。P131范例。

7. 象限处理法?

六、情景与指标

有效克服团队迷思这样的认知偏见。情景法可以提供一种交流复杂观点的有效机制，一个情景是一组复杂的观点，可以用一个简短的词语来描述。

1. 情景分析法

适用场景: 当形势复杂或者未来的结果不太确定;刚刚开始了解某个新局势或挑战时，玩玩相当不确定事情的发展走向；国家政策或长期战略尚处于规划初期阶段。

情景法不预测未来，是对未来走向的可能范围划定界限，并依此作准备。情景法不是预估最可能出现的结果，而是提供一个考虑了多种看似合理的未来的框架。由于需要考虑大量变量，因此难以形成一个简单的事物发展轨迹。

需要团队的高度多样化已避免团队迷思;情景操作进程中的参与者们难以将思考扩散到舒适区。

简单情景法

1. 明确定义问题和目标
2. 可能影响未来的变量的清单
3. 把这些变量放入5-10个类似组中，这些组都是推动问题演进的驱动力。
4. 简单说明每个驱动力，例如增强了某个情景。这些驱动力包括政府效率，经济，公民社会，叛乱，毒品交易，外来影响
5. 生成至少4个情景并赋予每个驱动力不同的值(增强减弱或无)
6. 重新考虑驱动力清单和情景: 更好地描述驱动力,每个驱动力在不同场景中相互区别的大小,关键假定是否成立
7. 描述每个场景并阐明相关的驱动力
8. 为每个情景生成可验证指标以确定时间是否按照预想的方式前进
9. 定期监控指标清单

论点合理性

1. 确定问题，明确评估所需的时间范围
2. 确定关键因素或关键驱动力。PEST(politic,economy,society,technology)，另有法律军事环境心理人口等因素
3. 中性陈述驱动力
4. 对于驱动力在整个评估时间范围内如何起作用，形成假定。尽可能具体
5. 形成一个基准场景。通过改变一个或数个假定，形成1·3个替代场景。最好从最不可能得假定开始。注意，一个假定可能会影响另一个假定。替代场景最好包括最佳和最差场景
6. 通过改变最不可能变化的假定，生成一个可能的“不可预知的因素”的场景

替代前进分析法
仅限于2种驱动力，每种驱动力包含2中极端可能情况的谱系，结合生成4种可能场景。

1. 找出2个关键驱动力，用叙事方式描述每个假设情景的形成过程，包括关键日期和大事记表
2. 为每个场景生成可验证指标清单，并监控指标清单。分析哪个情景正在形成及其原因

多种情景分析法

1. 在一系列的2×2矩阵中对驱动力配对，为每个2×2矩阵的每个象限形成1-2个情节，并描述事件可能会怎样发展
2. 选出最值得关注的场景(有挑战性的未来)

2. 指标法

预测性指标(predictive indicator)和描述性指标(descriptive indicator)

有助于应对后见之明偏见，精确反应分析人员的思考。应该为不同的情景或假定准备不同的指标清单。

实施步骤:

1. 制定指标清单
2. 合并类似指标，提出重合指标
3. 指标的5个标准: 可观测，可有效预测和评估，可靠(不同的资料搜集方法的结果具有一致性,这就要求对指标准确定义)，稳定(随时间推进仍可使用)，独特(一个指标应当只衡量某一个事物?)

增强指标清单完备性和可信度的方法:

1. 建立鉴定每个指标的等级标准
2. 为每一等级鉴定赋予信心度
3. 简要描述等级鉴定量表的每个点，并说明在那个点预计会观察到什么
4. 列出生成该等级鉴定时使用的信息来源

3. 指标验证因子法TM

会在多个情景或假设中出现的指标缺乏诊断力。

1. 沿顶部列出替代情况(可能的情景)，沿左侧列出为所有情景生成的指标
2. 在矩阵的每个单元格中评估为某特定场景制定的指标出现的可能性(例如0-5分)
3. 整理最具有识别力的指标。判断是否保留那些没有“不太可能”或“非常不可能”评价的指标。如果某些情况下，如果某指标与另一指标结合起来有用，就值得保留
4. 重组场景和指标。如果某场景的大量有诊断力的指标被删除，重新为该场景生成指标

七、假设生成与检验

“满意法则”: 遇到第一个看上去合适的答案就满意，而且可能会只寻找支持这个最初答案的信息，而不是针对所有可能性去寻找更广泛的信息。

一个无法证伪的假设，应该和有很多证据支持的假设一样，认真对待。最能站得住脚的假设，往往是反对证据最少的那个。情报分析中，能够对假设进行结论性地证实或证伪是例外而非常态。

1. 假设生成法

好的假设：

1. 陈述，而不是问题
2. 可证伪
3. 包含因变量和自变量。因变量是现象，自变量做出解释

使用场景：分析人员或者决策者持有相互矛盾的观点

避免直觉陷阱：

1. 引入以往的经验，例如避免之前的错误或者重复之前的成功
2. 拒绝证据
3. 缺乏足够的箱子：由于分析人员缺少一个合适的类别，导致在分析中未能回忆起这一信息或是将其纳入考虑
4. 期待最低限度的变化：关注过于狭隘范围的替代情况

简单假设法步骤：

1. 提出提打的假设。替代假设的方法：情景逻辑法，历史类比法，理论法
2. 合并清单，避免重复
3. 分组
4. 保更新清单，保持假设的排他性

多种假设生成程序法步骤：?

象限假设生成法：针对两种驱动力。可靠性取决于驱动力的选取。

2. 诊断推理法

如果发现自己快速作出了直觉判断，就应该使用诊断推理法。对于新出现的信息，支持某个首要假设的信息和替代假设一致，，这种信息不能用于支持主流观点或首要假设的证据。

面对新出现的信息，人们往往认为它与自己对正在发生的事的理解，及分析人员的思维模型一致，诊断推理法有助于平衡这种倾向。

评估证据时，分析人员倾向于将新信息融入当他们当前的感知中，因此难以关注到逐渐发展的变化。

诊断推理法是权利驳倒替代判断的过程，而不是证实某个判断准确无误。

收到的新信息必须是准确的、没有误导或欺骗性质，否则会严重影响本方法的有效性。

步骤：

1. 对新信息做出直觉判断
2. 定义焦点问题：首要假设是否有替代假设并且与新信息一致
3. 针对替代判断，使用新信息分析该替代判断的可能性
4. 分析该信息对每个替代判断的一致性。分析该信息的价值以及是否可以剔除某些替代判断。
5. 根据上述方法决定哪些替代判断需要进一步关注，哪些可以再新信息出现之前不用再考虑或可以搁置。
6. 继续寻找其它证据反驳，而不是证实剩下的替代判断。

3. 竞争性假设分析法

采用的方式是排除假设而非试图证实假设。当要评估的数据量很大时，使用本方法特别有效。为确定可用于监控和验证决定事件发展方向的指标提供基础。

只有在分析人员相对开放的思维处理某一问题时才能发挥作用。一个早已倾向于某个想法的分析人员常常将相关信息解读为与既有想法一致。

因为倾向于证伪的信息比倾向于能证实的信息难得多，所以替代假设的生成和检验往往会增加而不是减少分析人员对假设的不确定程度。但可以让你把注意力放在导致这种不确定性的几项关键信息上。

导致分析人员的自己的意见和“不一致评分”之间出现矛盾的5中情况：

1. 被忽视的假定或逻辑演绎
2. 对不太可能的假设的关注度不够：不太可能的假设可信度偏高，可能是缺少反驳这些假设的信息
3. 具有决定性作用的相关信息
4. 证据量失衡：次要问题的证据数量比核心问题的证据相对庞大
5. 回报减弱：随着证据的积累，相对于之前的信息，新信息对不一致评分的影响会越来越小。可以删除旧信息或新旧信息分别分析。

步骤：

1. 确认要考虑的假设。所有假都应具有排他性。
2. 证据清单：包含假定和事实性证据，以及若某个假设是正确的，应该看到但却缺失了的东西。例如假设“来的是陌生人”，但没有狗叫，缺失了狗叫这一事件，说明假设错误。
3. 创建矩阵，假设列在最上方的横行，相关信息列在最左列。信息与假设的关系一般可以有“一致”、“不一致”、“无关”、“特别有说服力”、“大大降低可能性”等。有时信息与某特定假设的关系等级需要基于另一个假定做出，也应当记下“另一个假定”。
4. 回顾上述评估并确定是否调整
5. 合并或者添加假设等
6. 给出每个假设的相对可能性的暂定结论
7. 分析暂行结论对关键证据出现变化时的敏感度
8. 报告结论：所有假设的可能性；相关的信息的诊断力及对假设的说服力
9. 确定指标以备未来观察

竞争性假设分析方在分析大量假设的早期使用，以确定哪个假设与相关信息的主体最一致。在稍后阶段，当关注于形成、评估或呈现某个案例的具体结论时，论证图示法是合适的方法。

4. 论证图示法

直觉判断时，可使用论证图示法检验自己的推理过程。

步骤：

1. 写下首要假设
2. 列出关键支持理由和关键反对理由。
3. 绿色线条连接支持的理由，红色线条连接反对的。
4. 橙色线条连接对立和反辩的理由。如果所有的支持理由都可以被反辩，那么论据没有任何价值。

5. 欺骗识别法

需要留意存在欺骗可能性的情况：

1. 分析走向取决于某条关键的信息或报告时
2. 一旦接受了新信息，将导致分析人员改变某项关键假定时
3. 潜在的欺骗者可能有某个渠道能够知晓欺骗信息是否得到了处理、处理方式以及产生的效果时
4. 新信息可能会导致接受者消耗大量资源或移作他用时
5. 在信息的接收方或可能的欺骗方面临重大利益得失时获得了关键信息

欺骗行动：

1. 提供有价值的情报
2. 当新的情报被搜集时，满意法则偏见得到强化
3. 随着时间推移，会有人开始质疑消息来源的可信度，而这会让开辟了消息来源或获得了信息的人辩解，进而强化偏见。

欺骗识别法清单：

1. 动机时机手段(motive, opportunity, and means, MOM): 动机，信息渠道，欺骗被识破时对方的风险，代价(对手为了让渠道可信而提供敏感信息)，反馈(监控欺骗行动效果的反馈机制)
2. 既往对手做法(past opposition practices, POP)
3. 信息来源的操纵(manipulability of sources, MOSES): 信息可信的依据，信息来源的跟踪报告记录，直接渠道还是间接渠道
4. 证据评估(evaluation of evidence): 检查证据链，证据冲突和印证，是否有因未出现却反而意味着意义重大的证据

应对欺骗的方法：

1. 除了口头情报，最好要有可核实的物证
2. 某个消息乍一看正确，但后被证明错误。而消息来源能为这种矛盾提供缺乏说服力却又似乎有道理的解释。若多次方式，要寻找这其中是否存在某种模式
3. 在项目初始阶段就生成并评估一组看起来合理的假设，可以包括欺骗假设

八、因果评估

镜像思维。错误倾向: 对手行为导致的结果正是对手想要的;想当然地认为原因只有一个;易得的信息更有可能被视为原因所在;时间先后或相关关系被认作因果关系。

1. 关键假定检查法

使用场景: 证据不完整或者含糊。

确定支撑基本分析路径的具体假定;识别可能会导致放弃某个假定的发展动态。

可以避免一些逻辑错误: 过于重视第一印象; 只有少量资料时就过早下结论。

许多关键假定最后往往会称为关键的不确定性。

步骤:

1. 引入局外人并收集假定
2. 引出其它假定: 使用类似“绝不”的绝对描述说明某个观点未受到质疑。使用类似“一般而言”说明正在形成一个可悲质疑的假定。注意寻找看上去显而易见以至于不会想到质疑的假定。
3. 批判性检查假定: 有效性判断; 如果证明为无效产生的影响
4. 分类假定: 基本可靠;在限定条件下可靠;无支撑或有疑问，即“关键的不确定性”
5. 精简假定清单，强调一旦证伪会导致结论改变的假定
6. 把关键不确定性转变为情报搜集需求后研究课题

分析结论正确的概率不高于推理链中最薄弱的环节。评估该问题的总体难度和复杂性，关注如何以及为何犯下错误，有助于抵消天生的不愿承认自己错误的倾向。

2. 结构化类比法

可以避免一些逻辑错误: 只有少量资料时就过早下结论; 看到第一眼时就认为由于某方面和过去经历一致，从而认定同样的内在动力仍在发挥作用。

步骤:

1. 确定问题及需要作出的判断
2. 确定尽可能多的例子，而不必过于关注与当前情形的相似性
3. 制定初步累呗清单，比较不同的类比
4. 描述每个类比，包括相似之处和不同之处等方面
5. 为相似度打分，并计算每个类比的均分值，讨论结果并预测所关注的问题。

3. 角色扮演法

角色扮演和想象该角色思考问题和作出反应的方式不同。扮演的各方往往会频繁采取行动及应对措施，并基于互动而改变。有助于避免落入凭空想象出并不存在的模式的陷阱中。

在推演过程中，需要对看上去决定了推演演进方向的任何参与者的声明或行动做好记录。事后讨论每一个转折点，包括还可以采取哪些合理行动以及其它行动是否会导致整个推演出现不同结果等。

角色扮演带来的亲身体验和个人印象，模拟结果对参与者的思考产生的影响，可能比该案例的已知事实的影响还要强烈。

4. 红帽分析法

一种努力像其他人一样认知威胁和机会的方法，但如果对其它国家及其人民的文化没有深入了解，则该方法价值有限。

当预测有决策权的人的行为时，该方法的预测更准确。

将人、组织的行为归结于行为人的本性，却低估形势因素影响的倾向。往往认为自己的行为是环境所致，他人的行为则是用心险恶。

5. 由表及里思考法？

使用场景: 在建设一个大型数据库，且需要合适数据库框架中有无重要字段被遗漏时; 需要识别对某个事件作出解释或对某特定情形如何发展会产生影响的所有关键因素。

九、质疑分析

思维定势

1. 事前分析法

降低发生意外的风险，避免随之而来的对错误判断进行时候调查的需要。帮助分析人员发现以前错误被护士的潜在原因。

形成糟糕的集体决定的一个重要原因是力求达成一致意见。

我们附和他人，因为我们警察认为他们知道自己在干什么。

运用的最佳时间是，就行动计划得出结论后不久、决定正式起草报告之前。

可以识别出那些可以警示事件未朝预期方向发展的指标。

2. 结构化自我批判方法

步骤:

1. 不确定性的来源及类型: 拼图式问题还是迷式问题; 证据的质量和时效性; 是否因证据不足而出现比寻常情况多得多的假定;
2. 分析流程？
3. 找到关键假定
4. 证据的诊断力: 确定替代假设，并找出能够让团队否决替代假设的几项最具诊断力的证据。
5. 信息空白或信息过时
6. 缺失的证据：如果分析正确，是否有应当在正常的情报中看到但最终没有出现的证据。
7. 异常的证据：？
8. 大环境的变化？
9. 替代决策模型：对对方行为的判断是否基于理性行为者的假定？其过去或将来是和其它势力讨价还价的结果，还是标准组织程序的结果，还是独裁者的心血来潮
10. 文化知识：是否熟悉对方的文化和有段思维过程中的文化知识
11. 欺骗

3. 若则分析法

是一种反向预测事件发生及其后果的方法 适用的场景：

• 1. 某种事情不会发生的思维模型根深蒂固
• 1. 对问题有高度争议，没人关注应当考虑什么措施来应对事件

步骤：

• 1. 从假象某事真的发生开始，阐述事件及其影响时要精确。
• 1. 形成至少一组连贯的论据来解释如何才能产生这种结果。
• 1. 为每个情景生成一系列指标判断事件是否开始按照预想方式进行
• 1. 评估破坏或损失及减轻损失的难度
• 1. 监控指标并判断预期情景是否正在生成及其原因

4. 高影响/低概率分析法

在不质疑主流判断或就某事件发生可能性争论的情况下，研究某事件的后果。分析的重点不是事情是否会发生，二是假设能产生重大的预想不到的影响的某个时间可能会发生。

步骤：

1. 描述事件
2. 影响后果，包括事件的次级影响
3. 可能的推动向该事件发展的因素
4. 该事件发生的合理路径，重点在一系列事件发展过程中每个阶段必须要发生的事情
5. 可以识别事件正在朝该方向发展的指标
6. 识别影响事件走向的因素
7. 定期分析是否正在发生及原因

5. 魔鬼代言人

事先未参与的批判者对提出的分析判断、计划或决策进行批判的方法。目的是寻找错误以检验当前的判断、计划或决策的论据是否过硬。

适用场景：管理人员对情报界就某个关键问题达成广泛一致，或管理人员怀疑长期以来致力于某一问题的分析人员的思维模型已经根深蒂固。

如果魔鬼代言人实际上不相信结论有错，则效率远低于真正相信揭露有错者。

6. 红队分析法p264

从对手或竞争者的角度看待问题的方法，是一种质疑分析法，通常从质疑传统思维开始。

通过构建最有可能的反对案例，对提议的或现有的判断进行质疑。

7. 德尔菲法

首轮提问后，把所有答案匿名分发给所有参与者。如有必要，可以让参与者在参阅其他人答案后对自己的回答作修改或阐明。然后进行下一轮提问。

可用来对内部达成的结论进行独立印证。多轮信息共享有助于降低满意法则的可能性。

十、冲突管理

1. 对抗性协作法p281

卡尼曼的对抗性协作涉及就决绝争论并在一名公正的仲裁人的帮助下进行实证检验。如果以方完全坚持立场并一再反对对方的证据，此方法没有太大效果。

有助于了解对方对立观点背后的假定或论据，为解决分期找到最佳办法。(日常生活讨论中的部分分歧就来自各自默认的三观，即此处的假定)

方法
这些方法都强制要求了解和讨论对方的观点，而不是简单的驳回。

• 1. 关键假定检查法
• 1. 竞争性假设分析法
• 1. 论证图示法
• 1. 相互了解法(mutual understanding): 缺少对对方的立场和逻辑推理的了解，会夸大分歧。
• 1. 联名上交矛盾法(joint escalation): 存在分歧时，应该上交一份描述分歧的联合声明提交给上级，而不是分别提交非上级。这样可以使双方互相了解，还可以确保管理层了解冲突的观点、冲突的原因以及解决冲突的可能的办法。
• 1. 诺申科法: 必须直接讨论对对方有重要意义的我呢提，并由此逐步了解对方的观点。可以防止“简单认定对方的论据是不值得考虑的”这一倾向。

2. 结构化辩论法

对具体问题持相反观点的分析人员之间预先计划的辩论。内部意见分歧严重时使用。重点是反驳对方的观点。

步骤
准备:

• 1. 确定辩论各方
• 1. 给出最佳论据，包括关键假定、关键证据以及论据背后逻辑的阐述
• 1. 各方提出反对观点

在专家组在场的情况下正式开始辩论:

• 1. 各方陈述论据
• 1. 反驳对方
• 1. 驳回对方反驳
• 1. 专家组提问以了解双方立场
• 1. 专家组作出判断：反驳对方观点最有力的以方获胜；可以提议进一步研究或搜集情报

十一、决策支持

政府决策的3中模式：官僚的谈判过程，标准的组织程序，理性的行为模式。

可以帮助分析人克服常见错误，如关注于范围狭窄、只有最低限度变化的替代情况。

1. 决策树法

一个决策树阐明了一组全面的可能决策及其可能后果。构建过程中，需要充分了解作出决策的运作环境，包括动机、能力、对危险的敏感性、当前的规则、文化规范和价值等。

一旦接收重要信息，就必须加入到决策树中，可能会添加新的枝条或实质上改变选项的概率。

步骤:

• 1. 绘制代表决策点的方块
• 1. 线条末端为新的决策点则绘制方块，为结果则绘制圆圈
• 1. 直到所有选项和结果都有了明确标示
• 1. 对每个方块延申出去的线条规定一个百分比
• 1. 计算树形最右侧表示结果的圆圈的百分比

有效性取决于数据资料的可靠性、选项范围的完整性(有的选项或结果没有想到)、针对每个选项的数值概率或价值的有效性。

2. 决策矩阵法

帮助确定最有利于实现特定目标或偏好的行动方案。不适合大多数情报分析工作，因为情报分析通常涉及证据和判断，而不是目标和偏好。在决策过程中可以促进参与决策或受决策程序影响的人进行交流。

步骤：

• 1. 做出选择的选项后替代方案清单和评判选项必要性的标准清单。
• 1. 创建矩阵，左侧留两个空列，上方和下方各留一个空行，每列第二行写每个选项的名称
• 1. 左侧第一列的第二行开始，从上到下依重要程度列出所有选择标准，在对应的第二列写对应的百分比权重分值。
• 1. 逐行评估每个选项满足没想标准的相对能力。每行的总分值可以为一个固定数值，例如10分，分配给不同选项。在每格中填入“权重*分值”
• 1. 每列的分值相加并填入最后一行，即该选项的最终得分。

以上过程，可以结合敏感度分析的方法。

3. “赞成-反对-错误-纠正”法

(Pros-Cons-Faults-Fixes)

旨在抵消在对问题全面分析之前就仓促得出结论的倾向。几乎适用于所有决策类型。

步骤：

• 1. 列出赞成意见
• 1. 列出反对意见
• 1. 合并相同的意见
• 1. 如果有其它选项，也使用上述步骤
• 1. 如果目标是纠正反对意见: 修订反对观点以降低其变成问题的风险；找出预防措施；制定应急计划，包括观察到特定指标采取相应措施；确定进一步研究和搜集信息以证实或反驳反对观点的必要性。
• 1. 如果目标是质疑观点的成立：找出观点不成立的原因;确定观点对应的不希望看到的副作用；确定进一步研究和搜集信息以证实或反驳反对观点的必要性。

作者不建议在上述过程中为赞成或反对意见添加分值或权重。

4. 力场分析法

(Force field Analysis)

评估推动力和阻力的方法。可以帮助克服习惯于详细研究最易于处理的数据的天然倾向。

还可用于开发和完善可提升某个特定政策或确保某个希望出现的结果确实出现了的策略。这样的案例中，以关键费人为依据来定义各种力量，是使用的方式。

步骤：

• 1. 明确定义问题、目标
• 1. 确定影响问题的主要力量
• 1. 推动变化的力量或人的清单，约束变化的力量或人的清单
• 1. 为推动力和约束力赋值
• 1. 确定是否有推动力的赋值超过了约束力
• 1. 设计方案，以增强会导致偏好结果的力量，削弱阻碍希望的结果的力量

在评估推动力和约束力平衡关系时，作者倾向于反对在两种力量都增加分值和认定分值最多的一方胜出。因为任何数据计算都容易通过增加力量来增加分值的方法被操控。

5. SWOT分析法

(strengths, weaknesses,opportunities,threats)

在设定目标后，将SWOT作为搜集并组织信息的框架。可以相对容易得有用的信息，并将信息集中在一个框架内。

步骤:

• 1. 定义目标
• 1. 列出预计的四类影响因素，为每类中的每一项按重要程度赋值
• 1. 实现目标的策略：发挥优势，改进劣势，利用机会，减轻威胁

只关注于实现单一目标，而没有衡量实现同样目标的替代措施的成本与收益。另有“TOWS矩阵法”，将SWOT框架下列出的因素结合在一起，确定某个组织可能寻求的多个替代策略。

6. 影响矩阵法

明确了某项决策中涉及的关键行为体、行为体对问题的感兴趣程度、决策对行为体产生的影响。即将制定一项主要的新政策纲要，或是迹象宣布一项强制性变革时使用，有助于确认最有可能遭遇阻力或得到支持的节点。

步骤：

• 1. 确定涉及的个人或团体。
• 1. 对行为体的重要性或行为体对问题可能关注的程度进行评级，分为低中高
• 1. 对行为体的影响分类最积极(P)、中性(O)、最消极(N)
• 1. 评估政策的总体反应
• 1. 形成行动计划。对于重大消极影响，考虑事先协商；对于重大胜积极影响，考虑关键行为体的支持。
• 1. 宣布决策并监控反应
• 1. 根据反馈重新评估行动计划。

7. 复杂性管理程序法

可用来评估新的或拟议的计划或政策的成败概率，以及影响任何形式的结果的机会。

如果关键变量的变化可以依据时间来量化，那么使用如“系统动态”的定量建模方法则更合适。

步骤：

• 1. 定义问题，包括开展分析工作的时间段
• 1. 列出重要的、能影响到指定时间段没所关注状况的变量。
• 1. 创建交叉影响矩阵：变量填入矩阵上方整行，同样从上到下填入左列。
• 1. 评估每对变量间的相互作用：每次选取一个变量，先按列从上到下，再按行从左到右。影响可以用加减号表示，也可以用字母“P”或“N”再加上加减号或数字来表示。
• 1. 修正矩阵：去除对结果不太重要的变量，重点关注受其它变量影响最大的变量，可以作为时间发展方向的可能指标或作为意外结果的可能诱因加以监控。
• 1. 分析直接影响：描述每个变量的影响。对该变量有较大影响力的变量，简要解释这种影响的性质、方向，并在适宜的情况下，解释影响的时机、影响的强度、影响产生的可能性、何时如何能观察到这种影响。同理，分析该变量能够显著影响到的其它变量。
• 1. 分析循环和间接影响：发现变量间的反馈环；变量A会影响变量B的前提是变量C存在，这种情况下，C是赋能变量，重要性远超平时。分析工作营集中在动态变量，而非静态变量，因为动态变量是复杂系统中的意外发生之源。
• 1. 得出结论：最可能的结果，特定时间段内可预期的变化，结果背后的推动力，什么事情的发生会导致不同结果，应当预期哪些可接受或不可接受的副作用。
• 1. 实施机会分析：分析可以采取什么措施来对系统施加影响

如果分析目的是明确替代的未来情景和为未来事件的发展提供预警指标时，应使用情景分析法。关键变量随时间的变化能被量化，或需要考虑的变量超过15个，应使用某种计算机化的建模系统如“系统动态法”。

十二、专业人员协作指南

1. 社交网络与分析团体

三种类型：传统分析团队，特别课题团队，社交网络

分布式团队在执行需要产生观点和解决方案的创新任务方面表现相对较好，但在决策任务方面的表现略差于面对面的团队。

2. 分工

利用分散的部分找到观点并收集信息，然后建立小型团队融合观点形成产品。把初稿分发后，把收集到的反馈再由团队处理得到最终产品。

小型团队可以从分散的成员中选择，尽量满足一下标准：专业水平，对分析结果感兴趣，多样化观点和思维风格。

3. 小型团体的常见缺陷

团体会议上，关键人物缺席或迟到；会议被资深人员或强势任务左右；局限在突出的几个方面，没有覆盖主题的所有方面；决定可能无法达成，作出的决定无法落实。

越早的发言影响力越大，往往奠定了讨论的框架。

寻求共识是造成糟糕团体决策的重要原因。

提出满意的防方案后，没有深入研究是否由更好的方案。

在某些可预见的情况下，会导致比讨论之前一般团体成员的观点更加极端的团体决策。

4. 多样化的好处

无论异议是否正确，都会带来益处。

5. 鼓吹与客观质询

质询(inquiry)，鼓吹(adovacy) 在一个以任务为导向的团队环境中，鼓吹某种观点可能会导致情绪冲突，降低团队的效率。当利益相关者参会的意图是代表某种特定利益时，鼓吹是适宜的。

6. 领导与培训

确保所有成员接受同样内容的培训，让他们充分了解团体分析流程的缺陷、表现预期、行为准则和冲突解决流程。

十三、结构化分析方法的验证p341

1. 实证分析的局限性

两个影响验证情报分析中结构化方法有效性的因素：第一，经常对一个团队而不是一个人进行检验；第二，情报通常用于处理不确定性高的问题。当一个分析判断错误的时候，很难确定错误是应该归因于结构化方法，还是使用该方法的分析人员，还是情势本身固有的不确定性。

2. 确立表面效度

评估结构化分析方法价值的最简单方法，是看一个方法被使用的目的。一旦确定，下一步就是确定它是否真正达到了目的。

人脑往往会看见正在寻找的东西，而常常忽视没在选好的东西。

3. 一个实证验证项目

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4. 推荐研究项目

大多数经验教训中介工作从一开始就没有确定特定的目标受众。没有事先制定双方都认可的受众，提出的建议必然缺乏可以使之付诸实践的环境。

十四、结构化分析方法的未来

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1. 组织数据资料

2. 关键驱动力