Существует масса подходов к решению задачи оценивания достоверности: начиная от подходов, предусматривающих учет вероятности распределения ошибок в канале связи, по которому поступила информация, и заканчивая попытками анализа целостности и непротиворечивости данных или оценивания надежности источника (в том числе с учетом характера тех искажений, которые он склонен целенаправленно вносить — см. активная фильтрация сообщения).
При этом, оперируя данными, полученными от целенаправленно функционирующих систем, аналитик может исходить только из трех базовых посылок, позволяющих высказывать суждения об истинности или ложности утверждений, содержащихся в данных, поступающих на вход системы анализа:
- достоверность знания о динамической характеристике оцениваемого параметра (следствие адекватности модели);
- достоверность знания о значении параметра в некоторый предшествующий момент времени (следствие адекватного суждения на предыдущем этапе анализа);
- достоверность идентификации состояния системы в целом на предшествующем этапе анализа.
Все прочие сведения, поступающие к аналитику в виде деклараций о намерениях или утверждений о текущем состоянии системы, не могут быть признаны достоверными без проверки с применением перечисленных выше моделей и исходных данных.
Когда в качестве предмета анализа выступает система, обладающая свойством целеполагания, аналитик в большинстве случаев не располагает объективными критериями для формулирования выводов. При анализе декларативных заявлений, связанных с будущим, предметом аналитических суждений нередко становится не только реальный, но и модельный мир объекта анализа (совокупные общественные установки, идеологическая и духовная сфера общества или индивида-субъекта управления), что еще больше осложняет работу.
Довольно часто, не имея возможности установить факт достоверности данных, аналитику приходится оперировать шкалами достоверности, синтезированными на основе опыта использования данных от конкретных источников (используя рейтинги достоверности и т. д.). Однако такой подход не гарантирует качества результатов, хотя и существуют способы повышения качества выводов за счет включения в рассмотрение ценностной ориентации и целей источников, а также построения выводов на основе анализа конфликтов в материальной, идеологической и духовной сферах.
В этих случаях при анализе достоверности данных, представленных в виде суждений, используются следующие подходы:
- использование примитивных мажоритарных методов;
- метод экспертных оценок;
- ранжирование источников данных;
- интеграция с объективными данными;
- привлечение методов теории игр для анализа оптимальных стратегий и сопоставления входных данных о выборе стратегии с результатами игрового моделирования;
- анализ ценностной ориентации источников;
- выявление базисных процессов реального мира, влияющих на процесс генерации суждений и др.
Для систем, обладающих способностью к реализации функции целеполагания, решение задачи верификации тесно связано с решением задач технологического обеспечения ИАР, поскольку требует от аналитика формализации тех ценностей субъекта целеполагания, относительно которых могут быть выявлены конфликты целей, декларируемых в совокупности суждений (выражающих стратегии поведения субъекта целеполагания).
Декларации стратегий, скрыто противоречащих базисным f Д ценностям индивида или некоторого сообщества индивидов, в
I 1 своей основе содержат логически выводимые высказывания, явно
противоречащие ценностной аксиоматике. То есть, в результате интеграции с другими данными о ситуации или процессе, либо в результате приведения к примитивным высказываниям, могут быть получены высказывания, явно противоречащие друг другу или системе аксиом, относительно которой строится вся система аргументации. В ходе направленных акций по дезинформации особый интерес представляют моменты смены стратегии дезинформации в ответ на адаптивные действия оппонента, оспаривающего заявления дезинформатора. В такой ситуации дезинформатор вынужден менять линию поведения, что часто требует коррекции аксиом, на которых построена вся логика убеждения.
В настоящее время средства автоматизированного оценивания достоверности данных реализованы лишь для систем, не способных к целеполаганию либо не являющихся объектом преобразующей деятельности человека. В сферах, где это условие не выполняется, пределом достижений в области оценивания достоверности данных является автоматизация процесса маркирования пар противоречивых утверждений, предварительно
