Indicators Validator™ - это важный инструмент, который необходимо использовать при разработке индикаторов для конкурирующих гипотез или альтернативных сценариев. (См. Рисунок 6.3a .) После того как аналитик разработал набор альтернативных сценариев или конкурирующих гипотез, следующим шагом будет создание индикаторов для каждого сценария (или гипотезы), которые появятся, если этот конкретный мир или гипотеза начнут появляться или окажутся точными. Важнейший вопрос, который нечасто задают, заключается в том, появится ли данный индикатор только в том сценарии, которому он соответствует, или также в одном или нескольких альтернативных сценариях или гипотезах. Показатели, которые могут появиться в нескольких сценариях или гипотезах, не считаются диагностическими, что говорит о том, что они могут быть не особенно полезны для определения истинности конкретного сценария или конкретной гипотезы. Идеальный показатель - это высокая вероятность или соответствие для сценария или гипотезы, которым он соответствует, и высокая вероятность или несоответствие для всех остальных альтернатив.

Рисунок 6.3a Модель индикаторов Validator™

Источник: 2008 Pherson Associates, LLC.

Добавленная стоимость

Использование Indicators Validator™ для выявления и исключения недиагностических показателей может значительно повысить достоверность анализа. Применяя этот инструмент, аналитики могут упорядочить свои показатели от наиболее до наименее диагностичных и решить, как далеко вверх по списку они хотят провести черту при выборе показателей, которые будут использоваться в анализе. В некоторых случаях аналитики могут обнаружить, что большинство или все показатели для данного сценария были исключены, поскольку они соответствуют и другим сценариям, что заставит их провести мозговой штурм нового и лучшего набора показателей. Если аналитикам трудно составить независимые списки диагностических показателей для двух сценариев, это может означать, что сценарии недостаточно различны, что говорит о необходимости их объединения.

Валидация показателей может помочь преодолеть менталитет, показав аналитикам, как набор показателей, указывающих на один сценарий, может указывать и на другие. Она также может показать, что некоторые показатели, которые изначально считались полезными или диагностическими, могут таковыми не являться. Помещая показатель в более широкий контекст с учетом нескольких сценариев, эта методика помогает аналитикам сосредоточиться на том, какой из показателей действительно полезен и диагностичен, а не просто поддерживает определенный сценарий. Валидация индикаторов также помогает избежать преждевременного закрытия, поскольку требует от аналитика отслеживать, действительно ли появляются индикаторы, ранее разработанные для конкретного сценария.

Метод

Первый шаг - заполнение матрицы, аналогичной той, что используется для анализа конкурирующих гипотез. Это можно сделать вручную или с помощью программы Indicators Validator™ (см. Рисунок 6.3b ). Матрица должна:

Перечислите альтернативы в верхней части матрицы (как это делается для гипотез в "Анализе конкурирующих гипотез")

Перечислите показатели, которые уже были получены для всех сценариев, в левой части матрицы (как это делается с соответствующей информацией в Анализе конкурирующих гипотез)

В каждой ячейке матрицы оцените, является ли показатель для данного конкретного сценария

- Высокая вероятность появления

- Скорее всего, появится

- Может появиться

- Вряд ли появится

- Маловероятно, что появится

Показатели, разработанные для конкретного сценария, домашнего сценария, должны быть либо высоковероятными, либо вероятными. Если программное обеспечение недоступно, вы можете провести оценку самостоятельно. Если в домашнем сценарии показатель имеет высокую степень вероятности, то и в других сценариях он будет иметь высокую степень вероятности:

- Высокая вероятность - 0 баллов

- Вероятность - 1 очко

- Может быть 2 очка

- Маловероятно - 4 балла

- Маловероятно - 6 баллов

Рисунок 6.3b Процесс валидатора индикаторов™

Источник: 2013 Globalytica, LLC.

Если в домашнем сценарии индикатор Likely, то в остальных сценариях он будет Likely:

- Высокая вероятность - 0 баллов

- Скорее всего, 0 очков

- Можно - 1 очко

- Маловероятно - 3 балла

- Маловероятно - 5 баллов

Подсчитайте баллы в каждом ряду.

По завершении этого процесса отсортируйте показатели таким образом, чтобы наиболее дискриминационные показатели оказались в верхней части матрицы, а наименее дискриминационные - в нижней.

- Наиболее дискриминационным показателем является "высокая вероятность" появления в одном сценарии и "высокая вероятность" появления во всех остальных сценариях.

- Наименее дискриминационный показатель - "Высокая вероятность" - появится во всех сценариях.

- Большинство показателей будут находиться где-то посередине.

Показатели с наибольшим количеством рейтингов "Маловероятно" и "Невероятно" являются наиболее дискриминационными.

Перейти на страницу:

Похожие книги