В России

Создание ценных идей в прикладной аналитике

07-03-2023

Понкин Игорь Владиславович – доктор юридических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления Института государственной службы и управления РАНХиГС при Президенте РФ, профессор; Консорциум «Аналитика. Право. Цифра»".

Введение

Возможно, вопрос: «Как вы получаете идеи?» – не так глуп, как кажется.

Возможно, на него есть какой-то определённый ответ.

Джеймс Уэбб Янг, «Технология производства идей» [1, с. 12].

На коллегии ФСБ 28.02.2023 Президент РФ В.В. Путин потребовал повысить эффективность аналитической работы [2].

Один из основных путей решения этой задачи – учить практиков-аналитиков (в том числе в сферах развед-аналитики и контрразвед-аналитики) производству ценных идей (англ. – «producing ideas») в прикладной аналитике (см.: [3; 4], учить их точно, чётко, ясно словесно излагать такие идеи.

Способность генерировать и кристаллизовать [5] ценные (в том числе новаторские) сложные идеи – это важнейший профессиональный навык, ключевая профессиональная способность современного практика-аналитика.

Как писал Джеймс Уэбб Янг, несомненно, вы видели людей, которые, кажется, генерируют идеи (и не просто, а реально хорошие, ценные идеи) прямо «из головы», никогда не проходя через какой-то длительный технологический процесс. Иногда вы видели только этап – «Эврика! У меня это теперь есть!» Но иногда вы также видели плоды долгой дисциплинированной практики, ведущей к тому, что ум становится настолько хорошо оснащённым и настолько быстродействующим в распознавании отношений, что способен к такому быстрому производству идей [1, с. 60].

Это не более и не менее, чем вершина айсберга – процесса прикладной аналитики, когда наполненные ценными идеями аналитические суждения есть лишь видимая часть от остающегося незаметным или намеренно либо по незнанию не замечаемого огромного труда, затраченного на их создание в специфических мыслительных диспозициях и процессах, либо ещё большего труда, затраченного практиком-аналитиком (экспертом) на то, чтобы стать тем, кем он является с его колоссальным профессиональным опытом (дающим чутьё, профессиональную интуицию) и с его сформированными способностями быстро генерировать ценные идеи.

Понятие аналитического суждения

В современных условиях существенной перегруженности информацией (данными) много более высокой ценностью стало обладание способностями аналитически видеть [6] и обрабатывать эти данные, вырабатывать аналитические суждения.

Согласно Ричардсу Хойеру-мл., аналитическое суждение – это то, что мы используем для заполнения пробелов в наших знаниях, оно всегда предполагает аналитический рывковый переход («скачок») от известного к (до того) неизвестному. Суждение является неотъемлемой частью любого направления прикладной аналитики. Хотя оптимальной целью сбора данных в прикладной аналитике является полное знание интересующих ситуаций, на практике эта цель достигается редко. Практик-аналитик пользуется лучшими доступными ресурсами для сбора информации, но большинство проблем, с которыми ему приходится иметь дело, – это проблемы, выходящие за пределы текущих знаний, и, таким образом, практик-аналитик обычно работает с неполными, неоднозначными и часто противоречивыми данными. Функцию практика-аналитика (во всяком случае в развед-аналитике) можно описать как выход за пределы неполной информации, а его средством выполнения этой функции является применение аналитического суждения [7, с. 65].

Аналитическое суждение может быть идеей, может быть частью идеи или содержать в себе несколько идей.

Аналитические суждения (англ. – «analytical judgment») практика-аналитика основаны на всей доступной ему релевантной информации. Релевантная информация – это информация, имеющая существенное значение для понимания и аналитической обработки оперируемой проблемы, имеющая относимость к этой проблеме.

Релевантность и прочие качества оперируемой информации и предварительная осведомлённость практика-аналитика в теме имеют существенное значение для выработки аналитических суждений, но к этому не сводимы способности аналитика производить такие суждения. Важно, как именно мыслит практик-аналитик.

Понятие идеи в прикладной аналитике

Как и в любой иной сфере, в прикладной аналитике основа творчества (как многогранного явления) – идея, как «форма постижения мира в мысли» [8], как «форма отражения внешнего мира, включающая в себя сознание цели и перспективы его дальнейшего познания и практического преобразования» [9].

Практик-аналитик не может не стремиться к генерированию (вырабатыванию, созданию) релевантных идей, извлекая из памяти, взвешивая, комбинаторно сочетая и связывая, казалось бы, несвязанные и не связываемые понятия или объекты, в поиске неизвестного в процессе, направленном на получение ответов на вопросы («что» («кто»), «почему», «где», «когда», «как»), на вскрытие контекста и на получение прогноза.

Его работа без этого просто немыслима, ибо это реально захватывает, побуждает творить далее.

Как писал Джордж (Дьёрдь) Пойа, «задача, которую вы решаете, может быть скромной, но если она бросает вызов вашей любознательности и заставляет вас быть изобретательным н если вы решаете её собственными силами, то вы сможете испытать ведущее к открытию напряжение ума и насладиться радостью победы… Идея может появляться постепенно. Или она может возникнуть вдруг, в один миг, после, казалось бы, безуспешных попыток и продолжительных сомнений. Тогда мы назовём её “блестящей идеей”» [10, с. 5, 18].

Тем более, настоящий аналитический талант неразрывен со способностью генерировать ценные идеи (трансформируя абстрактные идеи в конкретные или же сразу уя конкретные идеи), оперировать в своём сознании своими же конкурирующими идеями, выстраивать идеи на основе неполных, разноприродных и разрозненных данных.

Как пишут Мэн Сун, Минхонг Ван и др., генерирование идей представляет собой когнитивный процесс высокого уровня – творческое познавательное мышление, которое можно охарактеризовать двумя ключевыми этапами: 1) дивергентное мышление (англ. – «divergent thinking»), которое представляет собой генерацию широкого спектра идей или решений, и 2) конвергентное мышление (англ. – «convergent thinking»), которое представляет собой отбор наиболее ценных идей или решений. Эти два этапа не полностью разделены, а тесно интегрированы. Исследования показывают, что генерировать идеи посредством дивергентного мышления сложнее, чем оценивать и отбирать идеи посредством конвергентного мышления; способность к дивергентному мышлению необходима для генерирования идеи и считается надёжным предвестником этого. Соответственно, при оценке способности к генерированию идеи основное внимание уделяется навыкам дивергентного мышления, которые часто измеряются в терминах аналитической беглости (генерирование большого количества идей; англ. – «analytical fluency»), аналитической гибкости (генерирование широкого спектра идей; англ. – «analytical flexibility») и аналитической оригинальности (генерирование необычных (но вменяемых) идей; англ. – «analytical originality»). Дивергентное мышление требует мыслить «нестандартно», чтобы исследовать новые альтернативы. Однако его процесс остаётся сложным и недоступным для большинства людей. Когнитивный процесс, лежащий в основе дивергентного мышления, включает в себя активацию знаний в долговременной памяти, а затем обработку этих знаний для генерирования идей [11].

По словам Джеймса Уэбба Янга, «идея – это не более и не менее, чем новая комбинация элементов» [1, с. 36]. Но это явно такая комбинация, которая «тянет» на идею, ценное умозаключение особого порядка.

Человеческий мозг работает совсем не так, как, положим, хотелось бы практику-аналитику: зачастую творческий потенциал раскрывается и позволяет генерировать идеи тогда, когда мы менее всего этого ожидаем, когда мы отвлекаемся на что-либо, возможным объяснением чего является очевидный вывод о том, что свободный поиск (интеллект в «свободном дрейфе») даёт более прироста находок, нежели узкая сосредоточенная сфокусированность на чем-либо, удерживающая подобно наезженной колее.

И между усвоением некоторого набора правил (алгоритмов) и способностью генерировать идеи есть некоторый разрыв. Рональд Финке называет чрезмерное следование предшествующим знаниям «консервативным реализмом», который заключается в неинтересном расширении уже известного, тогда как «творческий реализм» требует образного использования сложных когнитивных структур [12].

Ценная идея – это далеко не всегда то, что примут, что называется, с распростёртыми объятиями. Нобелевский лауреат по медицине 2003 года Пол Лотербур как-то сказал: «Вы можете написать всю историю науки за последние 50 лет в терминах статей, которые отказались публиковать у себя журналы Science или Nature» (цит. по: [13]). Иногда ценную идею приходится защищать, отстаивать, «продавливать».

Иногда появление идеи, что называется, назрело, и тогда она может быть сформулирована разными людьми. По Роберту Мёртону, «когда наталкиваешься на предоткрытие своей собственной идеи, это может привести в такое же замешательство, как неожиданное столкновение в толпе со своим двойником» [14, с. 32].

Нередко приход ценной идеи основывается на профессиональной аналитической интуиции. Тогда рождение новой гениальной идеи проистекает из интуитивного осенения [15, с. 182–183]. И по мнению А.Е. Каткова, идея, пришедшая в форме осенения, в смутном, неясном, ещё не до конца осознанном виде, может впоследствии на поверку оказаться наиболее ценной.

Всегда ли идеи рождаются (приходят) спонтанно, или оные возможно подтолкнуть к тому, поспособствовать их появлению? Есть ли для этого какие-то определённые методы, технологии?

По Дэвиду Буркусу, «миф об озарении идеей не сообщает, как генерировать творческие идеи или добиться инновационного прорыва… В этом мифе ничего не говорится о том, как достичь момента озарения. Но даже если оно внезапно приходит, что-то ведь в нашей голове его вызывает? Наверняка мы можем как-то стимулировать прозрение – и не только ударами падающих яблок и водой, вылившейся на пол из ванны» [16, с. 26].

Идея может возникнуть спонтанно, а может отстраиваться в течение определённого времени по определённой логике, что образно отображено на рис. 1.

Рис. 1. Иллюстративное образное отображение процесса постепенного построения идеи.

И вот для второго варианта как раз и нужны механизмы проектирования логических трассировок, топологий производства идей. Впрочем, чтобы подтолкнуть к зарождению идеи и по первому варианту эти механизмы тоже применимы и полезны.

Согласно Джеймсу Уэббу Янгу, «если предположить, что у нас есть некая природная способность к созданию идей, то мы переходим к практическому вопросу: “Каковы средства её развития?”. В изучении любого искусства важны, во-первых, принципы, а во-вторых – методология. Это относится и к искусству создания идей. Отдельные крупицы знаний – ничто, потому что они состоят из того, что Роберт Хатчинс как-то назвал быстро устаревающими данными. Принципы и методология – это все… Наиболее ценно знать не то, где искать конкретную идею, а то, как обучить разум методологии, с помощью которой создаются все идеи, и как постичь принципы, лежащие в основе всех идей» [1, с. 22].

Джеймс Уэбб Янг писал: «Идея обладает некоторым таинственным свойством, которое романтики придают рассказам о внезапном появлении островов в Южных морях. Там, по словам древних мореплавателей, в местах, где на картах было только глубокое синее море, внезапно появлялся прекрасный атолл над поверхностью воды. Там витала атмосфера волшебства. Так и с идеями. Они появляются так же внезапно над поверхностью сознания; и с той же атмосферой волшебства и непостижимости. Но исследователь знает, что атолл Южного моря – это работа бесчисленных, невидимых строителей кораллов, работающих под поверхностью моря. Спросим себя: “А идея тоже такая? Является ли она лишь конечным результатом длинного ряда невидимых процессов создания идей, которые происходят под поверхностью сознания? Если да, то можно ли определить эти процессы, чтобы сознательно следовать им и использовать их? Короче говоря, можно ли разработать алгоритм или технологии в ответ на вопрос: “Как вы получаете идеи?”… Производство идей – такой же вполне определённый алгоритмизированный процесс, как и производство автомобилей: производство идей тоже идёт по конвейеру, в этом производстве ум следует операционным технологиям, оперировать и управлять которыми возможно научиться; их эффективное использование – это такой же вопрос практикования в технологиях, как и эффективное использование любого инструмента» [1, с. 13–16].

И эта алгоритмизация представляет существенный интерес.

Процесс поиска, зарождения и формирования ценных идей (аналитических суждений)

Какова логическая трассировка процесса поиска, зарождения и формирования ценных идей (аналитических суждений)?

Аналитические перебор, отбор и оценивание, комбинирование и синтетическая переработка старых данных, знаний и идей (и «дробей» таковых, то есть частичных, обрывочных данных или неоформившихся, недооформленных мыслительных образований), извлечение из них смыслов и атрибутирование им значений – для производства и изложения новых идей – это работа воображения практика-аналитика, составляющая основу и суть творческого мышления, реализующего прикладной аналитический процесс. В рамках этого процесса у практика-аналитика и рождаются идеи, появляясь как в самом процессе (и даже в самом его начале), так и по его итогам.

Как пишут Рэндольф Ферсон и Ричардс Хойер-мл., всякий раз, когда аналитики думают о проблеме, разрабатывают план или рассматривают возможность принятия даже простого решения, они собирают вместе ряд мыслей. Этот ряд мыслей можно представить визуально с помощью слов или изображений, соединённых линиями, которые отражают характер взаимосвязей между ними. Любой тип мышления, будь то личное решение или анализ разведывательного вопроса, может быть отображён таким образом. Такая трассировка обычно проводится для одной из двух целей: 1) отдельным человеком или группой, чтобы помочь разобраться в идеях и достичь общего понимания ключевых концепций; зафиксировав идеи на бумаге или экране компьютера, человек или группа людей лучше запоминают, критикуют и изменяют их; 2) для облегчения передачи другим сложного набора взаимосвязей; примерами могут служить отчёт разведки, брифинг или график, подготовленный аналитиком для практических целей, или заметки, сделанные во время занятий [17, с. 215].

Первым шагом в формировании аналитического суждения (ценной идеи), являются поиск релевантной информации и первичное придание смысла каждому из отдельных фрагментов релевантной информации, полученных в результате усилий по поиску и сбору информации (см.: [18]).

Джеймс Уэбб Янг указывал, что самый первый из шагов в логической трассировке процесса исследования заключается в том, что сознание должно осуществить подбор исходного («сырьевого») материала. Это кажется простой и очевидной истиной, но удивительно, до какой степени этот шаг зачастую игнорируется на практике. Собрать «сырьевой» материал реальным способом не так просто, как могло бы показаться. Это настолько крайне рутинная работа, что мы постоянно пытаемся от неё уклониться. Время, которое должно быть потрачено на сбор материала, тратится на витания в облаках. Вместо того чтобы систематически работать над сбором «сырья», мы сидим и надеемся, что нас посетит вдохновение. Когда мы так поступаем, мы пытаемся заставить разум сделать четвёртый шаг в процессе создания идеи, в то время как мы уклоняемся от предыдущих шагов» [1, с. 31–32].

Неслучайно Томас Эдисон писал: «Гений состоит из одного процента вдохновения и девяносто девяти процентов пота» (цит. по: [19, с. 10]).

При этом речь не идёт о накоплении «свалки» данных, в этом деле необходимы творческий подход и разумная рациональная соразмерность.

По Ричардсу Хойеру-мл., «полагаясь только на информацию, которая автоматически поступает к вам, вы, вероятно, не решите всех аналитических проблем. Чтобы сделать работу правильно, вероятно, придётся искать дополнительную информацию в других местах» [20, с. 174]. Роберта Уолстеттер обоснованно отмечала, что готовность оперировать с исходным материалом (данными) под разными углами и в контексте как непопулярных, так и популярных гипотез – неотъемлемый компонент хорошего практика-аналитика, независимо от того, что является его целью – раскрытие преступления или оценка разведданных [21, с. 302]. Согласно Джеймсу Уэббу Янгу, факты иногда быстрее раскрывают своё значение, если вы не сканируете их слишком прямолинейно, слишком уж буквально [1, с. 43]. Так, по Ричардсу Хойеру-мл., изучение альтернативных гипотез, которые ранее серьёзно не рассматривались, часто приводит аналитика на неожиданную и незнакомую территорию. Допущения – это нормально, если они явно выражены в вашем аналитическом материале, при условии что вы анализируете чувствительность ваших выводов к этим допущениям [20, с. 174–176].

Согласно Джеймсу Уэббу Янгу: «Теперь, если предположить, что вы проделали добросовестную работу по сбору материала – что вы действительно работали на первом этапе – какова следующая часть процесса, через которую должен пройти разум? Это процесс “переваривания” этих материалов… Эту часть процесса труднее описать в конкретных терминах, потому что она происходит полностью внутри вашего сознания. Вы берёте различные кусочки материала, которые вы собрали, и ощупываете их, так сказать, ментальными инструментами. Вы берете один факт, поворачиваете его то так, то эдак, смотрите на него в разных ракурсах и ощущаете его значение. Вы сводите два факта вместе и смотрите, как они сочетаются. Сейчас вы ищете взаимосвязи под будущий синтез, в котором всё сложится в аккуратную комбинацию, как в головоломке» [1, с. 42–43].

Далее производится процесс очистки, более чёткой идентификации, взвешивания, систематизации (обобщения) данных. Образно такой процесс можно отобразить следующей иллюстрацией (рис. 2): практик-аналитик приходит на предметно-объектную область, знания в которой (о которой) достаточно хаотизированы, «замусорены», что отражает левый рисунок, на котором изображены завалы из обрывков смятой бумаги; практик-аналитик приступает к разбору этих «завалов», оценивая каждый кусочек, ценные откладывая в последующую работу, «мусорные» данные убирая, дубли откладывая (делая о них себе пометки); лишнее от отобранных в работу кусочков бумаги практик-аналитик обрезает, сами кусочки «разглаживает утюгом», чтобы затем из таким образом собранного, приведённого в порядок строительного материала смастерить бумажную модель средневекового замка (правый рисунок), который олицетворяет некоторый сложный концептуальный или иной аналитический продукт.

Рис. 2. Иллюстративное образное отображение процесса очистки, более чёткой идентификации, взвешивания, систематизации (обобщения) данных.

Согласно Джеймсу Уэббу Янгу: «Что касается общих принципов, лежащих в основе производства идей, то мне кажется, что есть два наиважнейших. Первый из них уже был затронут в цитате из Парето: а именно, что идея - это не более и не менее чем новая комбинация старых элементов. Это, пожалуй, самый важный факт в связи с производством идей… Второй важный принцип заключается в том, что способность объединять старые элементы в новые комбинации во многом зависит от умения видеть взаимосвязи. Здесь, как я подозреваю, и проявляются наибольшие различия между умами, когда речь заходит о создании идей. Для одних каждый факт – это отдельный кусочек знания. Для других – это звено в цепи знаний. У него есть взаимосвязи и сходства. Это не столько факт, сколько иллюстрация общего закона, применимого к целому ряду фактов… Когда видны подобные взаимосвязи, они приводят к выделению общего принципа. Этот общий принцип, будучи понятым, предлагает ключ к новому применению, новой комбинации, и результатом является идея. Следовательно, привычка ума, ведущая к поиску взаимосвязей между фактами, приобретает первостепенное значение в производстве идей» [1, с. 25–26, 28].

Анри Пуанкаре писал: «Множество идей продолжало бурлить в моей голове; я почти чувствовал, как они сталкиваются друг с другом, пока пары из них не сцеплялись, так сказать, создавая устойчивые комбинации» [22, с. 52–53].

А потому очень важно ви́дение не только взаимосвязей, но и потенциальных (говоря языком техники) посадок, то есть возможностей и характера «сборки» (адекватного и относительно точного соединение воедино) двух и более самостоятельных (к данному этапу) аналитических дробных или целостных элементов, определяемого разнородностью таковых до такой сборки. В этом тоже в немалой степени состоит залог успеха в генерировании практиком-аналитиком ценных идей.

Согласно Шерману Кенту, процесс развед-аналитики включает 7 семь шагов или этапов:

1. Вскрытие проблемы, требующей внимания сотрудников стратегической разведки.

2. Аналитическое исследование этой проблемы с целью выявления того, какие её аспекты или элементы имеют реальное значение для США и какие из нескольких направлений подхода могут быть наиболее полезны для их правительственных потребителей.

3. Сбор данных, относящихся к проблеме, сформулированной на этапе № 2; включает в себя обзор данных, уже имеющихся под рукой и доступных в библиотеках документальных материалов, а также стремление получить новые данные, чтобы восполнить пробелы. (См. рис. 3).

4. Критическая оценка собранных таким образом данных.

5. Исследование подвергшихся оценке данных с целью найти некий внутренний смысл. Момент обнаружения такого смысла можно назвать моментом выдвижения гипотезы. В реальности редко бывает один момент гипотезы, хотя некоторые обучающиеся, изучающие метод, в основном для удобства, говорят, будто это так. Также нельзя категорически утверждать, на какой стадии процесса появляются гипотезы. Было бы удобно думать, что гипотезы появляются на этой стадии, но в реальной практике они начинают появляться, когда собраны первичные данные. Известны случаи, когда они появлялись ещё до того, и они могут продолжать появляться до завершения проекта или даже после этого.

6. Дальнейший сбор данных по направлениям, обозначенным в более перспективных гипотезах, для их подтверждения или опровержения.

7. Установление одной или нескольких гипотез как более верных, чем другие, и утверждение этих гипотез как наилучших современных приближений к истине [23, с. 157–158].

Бертран Рассел писал: «Наука стремится определить истину путём последовательных приближений» (цит. по: [19, с. 24]). То же справедливо и для прикладной аналитики.

Рис. 3. Восполнение пробелов в аналитически создаваемой «картине».

Ричардс Хойер-мл. выделял 8 этапов прикладного аналитического процесса:

1) определение аналитической проблемы (Definition of the Analytical Problem): это очевидный первый шаг в любом прикладном аналитическом начинании; открытый (см.: [24]) и плохо сформулированный вопрос не даёт аналитику никаких полезных ориентиров; количество потенциальных ответов, которые могут удовлетворить этот вопрос, чрезмерно велико; открытый вопрос должен быть преобразован в набор более чётко определённых проблем, чтобы отграничить диапазон информации, которую необходимо искать и оценивать для отыскания необходимого ответа;

2) генерирование (выработка, формирование) предварительной гипотезы (Preliminary Hypothesis Generation): объем потенциально значимой информации сужается ещё больше путём создания предварительных гипотез – потенциальных решений аналитической проблемы; эти потенциальные ответы извлекаются из памяти аналитика с помощью процесса, который связывает подсказки в имеющихся данных с шаблонами содержания, хранящимися в памяти;

3) селективный сбор данных (Selective Data Acquisition): выдвижение гипотез приводит к процессу сбора данных с целью их использования для оценки гипотез; аналитик ищет и уделяет наибольшее внимание тем данным, которые считаются наиболее релевантными для оценки истинности или ложности гипотез. данные, не имеющие отношения к оценке гипотез, не ищутся, а если они получены при обзоре контента попутно, то либо игнорируются, либо временно откладываются в сторону;

4; 5) уточнение гипотез и селективный сбор дополнительных данных (Refinement of Hypotheses and Additional Data Collection, again Selective Data Acquisition): разработка гипотез и сбор данных для их проверки – это итеративный процесс (раз за разом возвращаясь и внося коррективы), который может пройти через множество циклов; каждый раз гипотезы могут становиться более конкретизированными, а сбор данных – более узконаправленным;

6) интерпретация и оценка данных (Data Interpretation and Evaluation): данные должны быть интерпретированы с точки зрения их достоверности, соответствия гипотезам и степени, в которой они подтверждают или опровергают каждую гипотезу; когнитивный процесс, вовлечённый в интерпретацию данных, недостаточно хорошо изучен, но, предположительно, таковой включает в себя некоторую форму помещения данных в контекст, а затем соотнесение этого контекста с моделями когнитивной организации в памяти практика-аналитика;

7) селекция гипотезы (Hypothesis Selection): аналитическое суждение достигается путём выбора между конкурирующими альтернативами; гипотезы сравниваются с альтернативными наборами интерпретированных данных, и практик-аналитик, предположительно, выбирает ту гипотезу, которая лучше всего соответствует имеющимся данным;

8) продолжение мониторинга (Continued Monitoring): в стохастическом мире все суждения носят предварительный характер; практик-аналитик должен продолжать отслеживать поступающие доказательства и оставаться восприимчивым к возможности того, что будущие доказательства опровергнут выбранную гипотезу, либо потому что гипотеза неверна, либо потому что ситуация изменилась [7, с. 66–67].

При этом Ричардс Хойер-мл. отмечал, что аналитический процесс на самом деле бесконечно более сложен и менее осознаваем, чем кажется на основе этой простой модели. Но даже из этой упрощённой версии становится очевидным один критический момент. Переход от одного этапа аналитического процесса к другому – это, по сути, процесс повышения селективности гипотез и информации, рассматриваемых практиком-аналитиком. Критерии такого отбора не заложены в природе анализируемой ситуации, а предоставляются аналитиком. Поэтому неудивительно, что в случаях провала разведки «посмертный аналитический разбор» обычно показывает, что информация, которая позволила бы дать точную оценку, была доступна, но была проигнорирована или не получила должного атрибутирования весовой характеристики или интерпретации [7, с. 67].

Возможно ли этому научить? (Вместо заключения)

По словам Райнхолда Нибе, «было бы неверно полагать, что любой человек, доказавший свою замечательную одарённость творческим воображением, может полностью передать их с помощью “технологий”. В творческой личности есть неуловимое качество, которое не поддаётся исследованию и подражанию. Тем не менее, существуют техники и способы работы, которым можно научиться и которые можно передать» [1, с. 5–6].

Существует множество различных типов практиков-аналитиков, но это разнообразие не препятствует повышению профессионализма за счёт общих практик и стандартов работы персонала, напротив, оно требует более тонкого понимания сходств и различий между различными аналитическими дисциплинами. Поскольку все практики-аналитики используют схожие методы для достижения одной и той же цели (выработки и представления информации для улучшения процесса принятия решений), объединение их в единую профессию должно быть обеспечено путём использования их общих характеристик для создания основного набора лучших практик, которые могут быть стандартизированы (например, во всём разведывательном сообществе). Хотя повышение профессионализма не обязательно требует единообразия [25, с. 4], некоторые общие техники явно выделяются.

Литература, ссылки

1. Young J.W. Technique for Producing Ideas [Технология производства идей]. – Chicago (Illinois, USA): Crain Communications Inc., 1940. – 62 p.

2. <https://t.me/rian_ru/195620>. – 28.02.2023. – 15:32.

3. Понкин И.В., Лаптева А.И. Методология научных исследований и прикладной аналитики: Учебник. Изд. 3-е, дополн. и перераб. / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 754 с. <https://state-religion.ru/index.php?p=post&id=74>.

4. Понкин И.В. Военная аналитика. Военное применение искусственного интеллекта и цифры / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 106 с. <https://moscou-ecole.ru/ponkin_milit_ai/>.

5. Понкин И.В. Кристаллизация идей и выводов в прикладной аналитике // Администратор образования. – 2023. – № 3. – С. 60–64.

6. Понкин И.В. Методология прикладной аналитики: значение ви́дения в аналитической проработке исследуемого текстового материала // Администратор образования. – 2022. – № 21. – С. 56–60.

7. Heuer, jr. R.J. Strategies for Analytical Judgment [Стратегии аналитического суждения] // Studies in Intelligence. – 1981. – Vol. 25. – № 2. – P. 65–78.

8. Огурцов А.П. Идея // Новая философская энциклопедия: В 4 т. / Ин-т философии РАН, Нац. общ.-научн. фонд; Научно-ред. совет: В.С. Степин, А.А. Гусейнов, Г.Ю. Семигин, А.П. Огурцов. Т. 2. – М.: Мысль, 2010. – 638 с. – С. 83.

9. Копнин П.В. Идея // Философская энциклопедия: В 5 т. / Гл. ред. Ф.В. Константинов / Ин-т философии АН СССР. Т. 2. – М.: Советская энциклопедия, 1962. – 576 с. – С. 234–237. – С. 234.

10. Пойа Д. Как решать задачу: Пер. с англ. / Под ред. Ю.М. Гайдука. – М.: Учпедгиз, 1959. – 208 с.

11. Sun M., Wang M., Wegerif R., Peng J. How do students generate ideas together in scientific creativity tasks through computer-based mind mapping? [Как студенты совместно генерируют идеи в заданиях по научному творчеству с помощью компьютерного mind mapping?] // Computers & Education. – 2022, January. – Vol. 176.

12. Finke R.A. Creative Realism [Творческий реализм] // The creative cognition approach [Творческий подход к познанию] / Edited by Steven M. Smith, Thomas B. Ward and Ronald A. Finke. – Cambridge (Massachusetts, USA): MIT Press, 1995.

13. Wade N. American and Briton Win Nobel for Using Chemists' Test for M.R.I.'s [Американец и британец получили Нобелевскую премию за использование химического теста для выявления МРТ] // The New York Times. – 07.10.2003.

14. Мертон Р. Социальная теория и социальная структура. – М.: АСТ Москва, 2006. – 874 с. – С. 32.

15. Ирина В.Р., Новиков А.А. В мире научной интуиции. – М.: Наука, 1978. – 192 с. – С. 182–183.

16. Буркус Д. Муза не придёт: Правда и мифы о том, как рождаются гениальные идеи. – М.: Альпина Паблишер, 2015. – 208 с. – С. 26.

17. Heuer, jr. R.J., Pherson R.H. Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis. Third Edition. – Thousand Oaks (California, USA): SAGE Publications, 2021.

18. Понкин И.В. О значении поиска данных в прикладной аналитике // Администратор образования. – 2022. – № 22. – С. 52–57.

19. 300 citations pour aimer les sciences [300 цитат о любви к науке] / Choisies par Régis Pineau. – Paris: Dunod, 2013.

20. Heuer, Jr. R.J. The Psychology of Intelligence Analysis [Психология развед-анализа] / Foreword by Douglas MacEachin. – Washington (DC, USA): CIA Center for the Study of Intelligence, 1999. – xxv; 184 p.

21. Wohlstetter R. Pearl Harbor: Warning and Decision [Пёрл-Харбор: Предупреждение и решение]. – Stanford (California, USA): Stanford University Press, 1962. – xviii; 426 p.

22. Poincaré H. Science and method [Наука и метод]: Translated by Francis Maitland; with a Preface by Bertrand Russell. – London: Thomas Nelson and sons, 1914. – 288 p.

23. Кent S. Strategic Intelligence. For American World Policy [Стратегическая разведка. В интересах американской мировой политики]. – Hamden (Connecticut, USA): Archon Books, 1965. – xxvii; 226 p.

24. Понкин И.В. Мастерство и искусство правового практика-аналитика задавать вопросы: о понятии и о мере должного // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. – 2022. – № 4. – С. 28–38.

25. Marrin S. Intelligence Analysis: Turning a Craft Into a Profession [Развед-аналитика: Превращение ремесла в профессию] // <https://www.ialeia.org/docs/40168353-Marrin-Intelligence-Analysis-Turning-a-Craft-Into-a-Profession.pdf>. – 5 p.