情报分析心理学 豆瓣(情报分析心理学 百度网盘)

本文节选自《情报分析心理学》电子版：

088|情报分析心理学的第4类信息)，又取决于该模型中关键变量价值的准确性〈(上文讨论的第3类信息)。分析人员思维模型中已有变量的新细节和那些实际上对我们的判断不会产生重大影响的变量信息(上文讨论的第1类和第2类信息)对判断准确性的影响可以忽略不计，尽管如此，它们却构成了分析人员要面对的原始材料的主体部分。这两类信息使我们的结论看起来好像得到了大量数据支持，因此才会增强我们的信心。在讨论上述有关新信息类型的基础上，可以将分析方法分为两类，即数据驱动分析(data-drivenanalysis)和概念驱动分析(conceptually-drivenanalysis)。(二)数据驱动分析在这一类的分析中，判断的准确性主要取决于所用数据的准确性和完整程度。如果我们有充足理由相信分析模型的正确性，并进一步假设分析人员可以正确地应用模型来分析数据，那么最终判断的准确性就完全取决于数据的准确性和完整程度。分析某部队的战备水平就是数据驱动分析的一个例子。在分析战备水平时应遵循相对固定的原则和流程，而这些流程合起来

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就构成了一个思维模型，会影响对于搜集到的有关该部队情报的认知，指导人们判断哪些信息是重要的，这些信息应如何分析以判断该部队的战备状态。思维模型中的许多要素都可以被阐明，以便其他分析人员通过学习就可以了解并遵循这样的分析流程，最终形成相似或相同的结论。对适宜的思维模型是什么样，虽然没有一个完全统一的看法，却存在广泛共识。因为使用公认模型来分析可用数据即可得出结论，而评判分析质量也有相对客观的标准。学二间|真的需要更多信息吗|089(三)概念驱动分析概念驱动分析与数据驱动分析相反，因为需要回答的问题并没有明确的范围，而且存在着诸多未知因素。由于存在着众多潜在相关变量，而且变量之间的关系复杂多样、难以掌握，分析人员在处理此类问题时要面对巨大的复杂性和不确定性。同时，几乎没有什么经过验证的成熟理论能够告诉分析人员在纷繁复杂的信息中究竟哪些最为重要，应该如何将它们结合起来以得出可能性最大的判断。由于没有公认的分析图式，分析人员通常只能使用个人的工具和手段。他们解读信息时借助的思维模型大部分都模糊不清，甚至他们

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本人可能对有关对象国国内政治力量和政治进程的种种假定也不甚清楚。而且，对这种思维模型大家并未达成共识。其他分析人员在分析同样的数据时完全有可能得出不同的结论，或者虽然结论相同但形成结论的原因却不同。这一类分析工作得出的结果不但依赖于数据本身，而且同样依赖于分析这些数据时采用的概念框架，所以被称为概念驱动分析。为了进一步说明数据驱动分析与概念驱动分析之间的区别，我们不妨考虑一下负责动向情报，尤其是政治动向情报的分析人员与负责长期研究工作的分析人员之间的区别。对政治动向情报分析人员而言，日常工作的基本资料来自于通讯社的新闻报道、大使馆的电报，以及海外秘密渠道发来的报告，必须对它们进行解读，然后将结果分发给整个情报界的用户。虽然动向情报报告源自大量的信息，但它并非我们所说的“数据驱动分析\"。人恰恰相反，动向情报分析人员的工作往往是非常典型的概念驱动分析。分析人员必须立即对刚刚发生而且往往是意料之外的事件进行解读。他们可以利用的常常只有并不完整的初期报告和自己掌握的背景信息。在这样的情况下，分析人员对

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