Структурированный Геопространственный аналитический метод ( SGAM ) является одновременно в качестве аналитического метода и педагогики для геопространственной разведки профессиональной. [1] Эта модель была получена из и включает в себя аспекты как Pirolli и карты осмысление процесса [2] [3] [4] [5] [6] [7] и Ричардс Heuer «ы Анализ конкурирующих гипотез модели. [8] [9] Это упрощенный взгляд на геопространственный аналитический процесс в рамках более широкого интеллектуального цикла .
SGAM предназначен для продвижения технологий геопространственного интеллекта , предоставляя подход не только для обучения аналитика, как собирать и переупаковывать данные, но и как анализировать данные значимым образом. Давно известно, что без конкретных подсказок люди могут не знать о пространственных моделях окружающей среды [10], и, как и в других областях интеллектуального анализа, геопространственный аналитик имеет человеческую тенденцию: [11]
- бессознательно игнорировать большую часть соответствующей информации
- мысленно упростить задачу и, вероятно, упростить результаты
- делать суждения, которые подвержены неосознанным предубеждениям, слепым пятнам и ограничениям рабочей памяти.
Пространственное мышление, выходящее за рамки простого определения местоположения, является ключом к применению SGAM. Это мышление включает в себя сравнение местоположений, рассмотрение влияния близлежащих объектов, группирование регионов и иерархий, а также определение удаленных мест со схожими условиями. Это также рассмотрение изменений, движения и распространения во времени и месте. [12] Затем пространственное мышление исследует места и сравнивает их в контексте пространства и времени.
Метод состоит из двух основных циклов:
- Цикл сбора информации, направленный на поиск информации , ее поиск и фильтрацию, а также чтение и извлечение информации.
- осмысление цикл , который включает в себя итеративное развитие ментальной модели из схемы , которая наилучшим образом соответствует доказательствам.
Цикл поиска пищи признает, что аналитики склонны искать данные, начиная с широкого набора данных, а затем переходя к сужению этого набора до более мелких и более точных наборов данных, прежде чем анализировать информацию. Три действия по поиску пищи, включая поиск новой информации; сужение набора предметов, которые были собраны; и использование предметов в узком наборе; компромисс друг с другом из-за крайних сроков или ограничений по перегрузке данных. Важно отметить, что большая часть работы с геопространственным интеллектом может никогда не выходить за рамки цикла поиска пищи и может просто состоять из извлечения информации и ее переупаковки без особого фактического анализа, поскольку создание карт часто является той ролью, которую выполняет аналитик.
Смысловое мышление - это способность создавать ситуационную осведомленность и понимание в ситуациях высокой сложности или неопределенности для принятия решений. Это «мотивированная, постоянная попытка понять связи (которые могут быть между людьми, местами и событиями), чтобы предвидеть их траектории и действовать эффективно». [14] Пиролли обсуждает важность использования кооперативного подхода к осмыслению, поскольку он дает большее разнообразие знаний и снижает риск упущения важной информации. [15] Этот элемент сотрудничества важен для SGAM, поскольку объединение в группу определяется как один из шагов в рамках общего метода. В видении директора Национальной разведки (DNI) на 2015 год заключается в том, что анализ разведывательных данных все больше превращается в совместное предприятие, в котором акцент сотрудничества смещается «от координации проектов продуктов к регулярному обсуждению данных и гипотез на ранней стадии исследования». [16] Это серьезное изменение по сравнению с традиционной концепцией геопространственного анализа как в значительной степени индивидуальной деятельности и требует от геопространственного аналитика навыков построения, руководства, обеспечения ресурсами и управления командами для достижения эффективных результатов.
Поток данных представляет собой преобразование необработанной информации в форму, в которой может быть применен опыт, а затем преобразование в другую форму, подходящую для общения. Обработка информации может осуществляться снизу вверх (от данных к теории) или сверху вниз (от теории к данным). В таблице ниже представлены более подробные сведения о шагах.
Шаг | Снизу вверх (от данных к теории) | Сверху вниз (от теории к данным) |
---|---|---|
1 | Вопрос: Разработайте вопрос, который критически определяет широкую природу пространственных и временных паттернов, которые аналитик пытается в конечном итоге идентифицировать. | Оцените вывод: произведите повторную оценку текущих выводов, требующих сбора дополнительных доказательств для поддержки или опровержения анализа. |
2 | Основание и построение команды: создайте потенциальный репертуар прототипных геопространственных и временных паттернов, из которых выбирается ряд гипотетических паттернов, и сформируйте аналитическую команду. | Разбейте синтез: повторно изучите таблицу гипотез и доказательств, начиная с ранжирования. |
3 | Развитие гипотезы: выберите все разумно возможные геопространственные и временные шаблоны, которые могут соответствовать шаблону, предполагаемому во время разработки вопроса. | Изучите доказательства: повторно изучите собранные доказательства или найдите новые доказательства, которые могут предложить новые геопространственные или временные закономерности. |
4 | Развитие доказательств: извлеките фрагменты из предметов, обнаруженных при заземлении; разрабатывайте доказательства, применяя схемы, чтобы их было легче использовать для выводов. | Переоцените гипотезы: новые гипотезы могут привести к новым поискам, дальнейшему извлечению данных или поиску дополнительных необработанных данных. |
5 | Слияние: сравните свидетельства с каждым гипотетическим геопространственным и временным паттерном, чтобы определить согласованность. | Подвергните сомнению свое собственное обоснование проблемы: новые гипотезы могут побудить аналитиков расширить свои познания в отношении прототипических геопространственных и временных паттернов. |
6 | Выводы: предложите, какая гипотетическая закономерность (и) наиболее согласуется с доказательствами, и ответьте на вопрос. | Задайте вопрос: повторно подтвердите с клиентом природу геопространственных и временных паттернов, которые аналитик в конечном итоге стремится идентифицировать. |
Аналитику часто бывает трудно определить следующий шаг в аналитическом процессе или представить себе, как различные методы и инструменты сочетаются друг с другом. SGAM предоставляет средства для связи аналитического шага с соответствующей структурной аналитической техникой (SAT), а затем и с соответствующей геопространственной операцией. В приведенной ниже таблице резюмируется это сопоставление:
Шаг SGAM | Структурированная аналитическая техника | Работа с ГИС |
---|---|---|
1: Вопрос | Мозговой штурм | |
2: Заземление | Мозговой штурм , проверка ключевых допущений, проверка качества информации, красная группа | Ввод данных, преобразование данных, проверка данных, управление пространственными данными, управление данными атрибутов, визуализация данных |
3: Развитие гипотезы | Мозговой штурм , анализ конкурирующих гипотез (ACH) | Визуализация данных |
4: Развитие доказательств | Мозговой штурм , проверка качества информации, анализ конкурирующих гипотез (ACH) | Визуализация данных, обработка / анализ данных |
5: Fusion | Анализ конкурирующих гипотез (ACH) | Вывод карт и отчетов |
6. Выводы | Анализ конкурирующих гипотез (ACH), Защита дьявола | Вывод карт и отчетов |
Есть несколько преимуществ: [17]
- SGAM - это законченная структура, которая проводит аналитика через важные этапы аналитического процесса.
- Два или более аналитика могут пройти этапы процесса независимо друг от друга, а затем сравнить записи.
- Включение SGAM структурированных аналитических методов устраняет предубеждения, которые могут навязывать неправильную структуру, образ мышления или ментальную картину.
Рекомендации
- ^ Bacastow, TS и Bellafiore, DJ (2008-2010 годы). Руководство по геопространственному анализу для учащихся. Государственный университет Пенсильвании. https://www.e-education.psu.edu/sgam/
- ^ Pirolli, П. и карта, SK (2005). Цикл осмысления и точки воздействия для аналитических технологий, определенные посредством анализа когнитивных задач. В Proc. Междунар. Конф. on Intelligence Analysis'05, 2-4.
- Перейти ↑ Klein, G., Moon, B., and Hoffman, R. (2006). Осмысление смысла 1: Альтернативные точки зрения. Vol. 21 (4). Интеллектуальные системы IEEE.70-73.
- ^ Perry, J., Janneck, CD, Umoja, C., и Pottenger, WM (2009). Поддержка когнитивных моделей осмысления в аналитических системах. Технический отчет DIMACS 2009-12. http://dimacs.rutgers.edu/TechnicalReports/TechReports/2009/2009-12.pdf
- ^ Рассел, DM, Stefik, MJ, Pirolli, P., & Card, SK (1993). Структура затрат на осмысление. Документ, представленный на конференции INTERCHI '93 по человеческому фактору в вычислительных системах, Амстердам.
- ^ Sieck У., Клейн, Г. Peluso, Д. Смит, JL и Харрис-Томпсон, D. (2007). ФОКУС: модель создания смысла. Научно-исследовательский институт поведенческих и социальных наук армии США.
- ^ Zhang, П., Зергель Д., Klavans, JL, и Орд, DW (2008). Расширение модели создания смысла идеями из теорий познания и обучения. В трудах Ежегодной конференции ASIS & T 08. (Октябрь 2008 г., Колумбус, Огайо). http://terpconnect.umd.edu/~pengyi/files/zhang-08-asist-sense-making-final.pdf
- Перейти ↑ Heuer, RJ (1999). Психология анализа интеллекта. Центр изучения интеллекта, Вашингтон, округ Колумбия
- ^ Уитон, К.Дж. и Чидо, Д.Е. (2006) Структурированный анализ конкурирующих гипотез: улучшение методологии проверенного интеллекта. Журнал Competitive Intelligence; т. 9 (6). 12-15.
- ^ Golledge, RG (1992). Понимают ли люди пространственные концепции: случай примитивов первого порядка. Калифорнийский университет в Санта-Барбаре. Представлен на Международной конференции по ГИС, Пиза, Италия. С. 1-22.
- Перейти ↑ Heuer, RJ (1999). Психология анализа интеллекта. Центр изучения интеллекта, Вашингтон, округ Колумбия
- ^ Gershmehl, PJ и Gershmehl, CA (2006). Разыскивается: краткий список неврологически защищаемых и оцениваемых навыков пространственного мышления. Исследования в области географического образования, 8, 5-38.
- ^ Bacastow, TS и Bellafiore, DJ (2008-2010 годы). Структурированный геопространственный аналитический метод. Государственный университет Пенсильвании, Продвинутые аналитические методы геопространственного интеллекта.
- Перейти ↑ Klein, G., Moon, B., and Hoffman, R. (2006). Осмысление смысла 1: Альтернативные точки зрения. Интеллектуальные системы IEEE, 21 (4), 70-73.
- ^ Пиролли, П. (2009). Элементарная модель сбора социальной информации. CHI 2009, Конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах, (стр. 605-614). Бостон: Ассоциация вычислительной техники.
- ^ Директор национальной разведки. (2008). Видение 2015: глобально-сетевое и интегрированное интеллектуальное предприятие. http://www.dni.gov/Vision_2015.pdf
- ^ Мосты, Донна М. (2010). Структурированный геопространственный аналитический метод и педагогика для разведывательного сообщества. Журнал Международной ассоциации аналитиков правоохранительной разведки (IALEIA). 19 (1).