陳 燁 馬曉娟 聞 杰

(國防科技大學(xué)國際關(guān)系學(xué)院 南京 210039)

預(yù)警情報分析工作始終需要應(yīng)對不確定性的難題。搜集空白、未來的不可控和趨異現(xiàn)象(Divergent Phenomena)[1]186所帶來的復(fù)雜性問題，使得分析人員往往難以尋找明顯的規(guī)律性，因此無法也不愿意給出預(yù)警判斷，或者只能得出模糊的結(jié)論，卻很難被決策所理解和接受。無論是哪種情況都可視為未能成功預(yù)警。因此對預(yù)警情報成功的標志在于情報界能否識別、理解和監(jiān)督事態(tài)的關(guān)鍵性發(fā)展，以及預(yù)警情報分析人員如何就從未發(fā)生過的危機情況向決策用戶發(fā)出預(yù)警。發(fā)出預(yù)警信號和支持決策也成為預(yù)警工作的兩個重要目標。在實現(xiàn)目標的方法研究方面，國內(nèi)外學(xué)者都從不同角度有相關(guān)論述。葛萊伯[2]認為，決策者必須明白，預(yù)警不可能在絕對有把握的情況下才能發(fā)布，最好的情況也只是一種概率評估，因此對預(yù)警情報分析來說，概率分析是一種重要的方法。羅伯特·克拉克[1]認為預(yù)測的不確定性問題可以使用概率法則來解釋，并從變量分類的角度探討了預(yù)測性方法的適用性。伍德羅·J·昆斯[3]認為預(yù)測的方法不能簡單得出結(jié)果，而要能夠描述趨勢和影響形勢發(fā)展的因素和變量，提出未來發(fā)生的情景，才能為決策做出良好的鋪墊。杰克·戴維斯[4]認為應(yīng)該從識別威脅變化的概率角度來警惕危機信號，為決策進行防御準備和風(fēng)險管理。伊弗雷姆·卡姆[5]認為預(yù)警情報分析應(yīng)該能夠清晰具體的描述時間、地點、方式等突襲危機爆發(fā)的相關(guān)概率，使得決策者能夠更好地理解和接受。高金虎[6]認為預(yù)警需要全面跟蹤和監(jiān)控事態(tài)發(fā)展過程，并對威脅的可能性進行判斷。張長軍[7]從指標與征候關(guān)系研究的視角，探討了預(yù)警模型構(gòu)建的方法。

上述研究不同程度探討了如何從改進方法的角度來適應(yīng)預(yù)警情報分析的特點，應(yīng)對不確定性挑戰(zhàn)。但是不確定性的問題貫穿了預(yù)警情報分析整個過程，其影響也不僅僅在于最終的分析結(jié)果，而是體現(xiàn)在對過程的累積性影響。預(yù)警情報的概率性分析也不只是一種結(jié)果性的呈現(xiàn)，而是一種過程性的遞進，任何單一的方法都無法解決過程中的所有問題。因此對于預(yù)警情報分析來說，從分析流程角度審視方法的適用性、探討多元方法組合就顯得十分必要。預(yù)警情報分析方法研究應(yīng)該建立在深刻理解預(yù)警情報分析本質(zhì)的基礎(chǔ)上，厘清不確定性對于分析流程中不同環(huán)節(jié)的影響，從克服預(yù)警難題、有效實現(xiàn)預(yù)警目的的角度來思考方法的適配性以及方法間的組合性作用。本文試圖從預(yù)警情報分析的概率性預(yù)測本質(zhì)的角度，結(jié)合分析的步驟流程，探討方法的體系性構(gòu)建問題。

1 預(yù)警情報方法體系構(gòu)建的依據(jù)

預(yù)警情報分析的目的是能夠克服不確定性所帶來的分析模糊性問題，但是降低模糊性不是得出絕對肯定的判斷，事實上由于預(yù)警情報分析的本質(zhì)，這一目標也幾乎無法實現(xiàn)。因此分析方法的存在，是為了以更為清晰的方式呈現(xiàn)分析人員對于預(yù)警問題的認知結(jié)果與認知過程。由此分析人員才能檢視這個過程，觀察不確定性產(chǎn)生的負面影響，并通過這種元認知的自省模式，更好地發(fā)現(xiàn)問題和矯正問題。這也是建立透明開放的方法體系的主要依據(jù)。

1.1預(yù)警情報分析的本質(zhì)：概率性預(yù)測由于不確定性的存在，預(yù)警情報分析很難得出絕對性判斷，大多數(shù)情況下，只能對敵方意圖和危機爆發(fā)的概率進行預(yù)測判斷。從本質(zhì)上來看，預(yù)警情報分析是一種對于未來可能性的描述。葛萊伯認為，預(yù)警情報分析人員通常需要面對殘缺不全甚至帶有欺騙性的數(shù)據(jù)，因此不具備全面概率統(tǒng)計的量化分析條件，所以在這種情況下，概率分析不過是表達主觀評估認識的一種輔助手段[8]。分析過程不是基于全面數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計分析，而是一種主觀概率分析；分析工作并非通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，而是由概念驅(qū)動。這個概念就是針對預(yù)警問題的基本思考框架，也是與預(yù)警問題相關(guān)的假設(shè)。預(yù)警情報分析需要建立正確的概念，并理解概念建立、評估和判斷的過程，并盡力為決策提供清晰、可理解、可接受的判斷結(jié)果。因此預(yù)警情報分析主要依托定性評估，并輔以定量評估來提供清晰的數(shù)理邏輯，但是更需要能夠清楚描述主觀思考和定性評估過程的方法，從某種程度上減少過程模糊性帶來的問題。

1.2預(yù)警情報分析的理論過程與步驟方法需要服務(wù)具體的分析任務(wù)，以實現(xiàn)特定分析目標，因此在理論層面厘清預(yù)警情報分析的基本步驟是方法體系構(gòu)建的基礎(chǔ)。預(yù)警情報分析的邏輯起點是與預(yù)警問題相關(guān)的概念框架或假設(shè)，實質(zhì)上是一個不斷提出假設(shè)，評估與驗證假設(shè)和形成判斷結(jié)論的過程。提出假設(shè)的過程是從預(yù)警問題可能演化的各類假設(shè)情景出發(fā)，通過影響因素和相互作用的分析，來初步判斷假設(shè)情景出現(xiàn)的概率；假設(shè)概念框架建立起來后，還需要基于征候的累積分析觀察事態(tài)發(fā)展的概率趨勢，進一步評估和驗證假設(shè)，并關(guān)注危機假設(shè)的概率變化，給出預(yù)警信號；如果危機假設(shè)的概率偏低時，仍然要警惕潛在的風(fēng)險，所以需要開展替代分析，彌補大概率判斷可能存在的遺漏，并提醒用戶危機存在的可能性，用理性論證的方式向用戶預(yù)警。

這個過程圍繞假設(shè)展開，在假設(shè)建立、融合與驗證環(huán)節(jié)開展概率分析，得到可能性判斷。對于過程和過程中可能出現(xiàn)問題的細化研究，是篩選方法、組合方法、構(gòu)建體系的重要參考標準。

1.3概率判斷過程中的重要影響因素：認知偏見上述概率分析過程中始終需要應(yīng)對不確定性，這不是一個簡單的數(shù)理分析過程，而是一個由頭腦中預(yù)警問題相關(guān)假設(shè)驅(qū)動的過程。霍耶爾[9]認為分析人員在做出判斷時總是要超越已知信息，克服空白，利用自己的認知來判斷形勢發(fā)展、得出結(jié)論，這是克服不確定性的主要手段。這種主觀認知本身就可能包含了偏見，也是影響分析的重要因素。另外，欺騙的問題、意圖分析的復(fù)雜性都會使得認知扭曲，認知偏見也就成為一種不可避免的存在。

這種認知偏見貫穿概率分析的整個過程。偏見可能存在于假設(shè)提出的過程中，如認為危機絕對不可能爆發(fā)，不愿意將危機假設(shè)納入評估范圍；也可能存在于征候評估階段，如無法正確或充分認識征候價值，或忽視重要征候；也可能出現(xiàn)在得出判斷的階段，如認為依賴已有征候就可以得出預(yù)警判斷，亦或不愿意相信那些看似十分清晰的征候信息，認為依靠已有信息無法得出清晰的判斷，從而不愿發(fā)出預(yù)警；還有可能是針對預(yù)警情報分析工作模式的偏見，認為動態(tài)情況最能反映事態(tài)發(fā)展趨勢，或認為搜集能解決所有的問題。不確定性對預(yù)警情報分析的負面影響主要體現(xiàn)在分析人員頭腦中的認知偏見，因此在始終需要應(yīng)對不確定性的預(yù)警概率分析的整個過程中，認知偏見也始終存在。

應(yīng)對認知偏見的首要前提是要識別和接受其存在，讓其從頭腦中的抽象存在轉(zhuǎn)化成可視化的問題，呈現(xiàn)在分析人員面前，理解認知偏見對分析可能產(chǎn)生的影響及影響程度，然后才能思考解決策略。實現(xiàn)這一目標，不能僅靠概率量化方法，而是需要有恰當(dāng)應(yīng)對思維問題的方法工具的支持。

2 預(yù)警情報分析方法體系的構(gòu)成與分析路徑

預(yù)警情報分析方法的選擇和體系構(gòu)建是以分析路徑為依托，以應(yīng)對分析問題的適用性為標準，以實現(xiàn)分析目的為目標。在構(gòu)建體系的方法工具中，以假設(shè)-演繹法為核心的邏輯分析方法雖然不是顯性存在，卻是解決問題的重要底層思維工具，用于理清預(yù)警問題的邏輯和觀察結(jié)果。此外，以分解和思維外化為特點的結(jié)構(gòu)化分析方法是體系中的主線與核心，有助于克服思考過程中“黑箱式”操作帶來的不透明問題，解決分析過程不可回溯的問題，提供應(yīng)對認知局限的全新路徑[10]。認識和使用結(jié)構(gòu)化分析方法也被美國情報界認為可以提高分析人員的預(yù)警能力，可以就當(dāng)前正在發(fā)生和突然性危機問題向決策發(fā)出警報[11]。概率統(tǒng)計與預(yù)測方法作為重要的輔助手段，可以用數(shù)字化方式量化和細化主觀判斷結(jié)果，同時呈現(xiàn)概率判斷的過程和結(jié)果，有助于給出更清晰、更具邏輯性的判斷結(jié)論，有序闡述結(jié)論得出的過程，或可更有利于與決策用戶有效溝通。

上述三類方法可以納入預(yù)警情報分析過程的三個階段中：一是假設(shè)提出與選擇，其特點在于盡可能勾勒未來的多種可能性，建立周詳分析框架的方法，因此主要包括簡單情景分析法、由表及里分析法這種便于拓展分析視野的方法；二是假設(shè)評估與驗證，其特點在于通過情報信息來評估假設(shè)可能性的方法，因此需要諸如年表與時間軸線法、競爭性假設(shè)分析法等梳理情報信息并與假設(shè)進行關(guān)聯(lián)的方法；三是假設(shè)的替代分析，其特點在于關(guān)注小概率危機假設(shè)，減少突然性帶來的消極影響，因此需要若則分析、高影響低概率分析法等方法來減少主流假設(shè)思維定勢的影響，將危機假設(shè)演化路徑和結(jié)果呈現(xiàn)給決策用戶。這種方法的分類主要基于分析階段的功能，而非基于固有的、已形成共識的通用方法類別。這些方法工具相互融合，構(gòu)建起預(yù)警情報概率分析的方法體系(見圖1)，并形成明確的分析路徑。

圖1 分析方法體系基本架構(gòu)示意圖

2.1假設(shè)提出與選擇：基于影響因素的逆向分析路徑與方法群昆斯認為，為決策提供關(guān)鍵影響因素更為重要，分析不是簡單的預(yù)測，特別是面對復(fù)雜問題時，更應(yīng)該去描述趨勢和作用力，識別可能影響形勢發(fā)展的因素或變量，提出未來可能發(fā)生的情景，并對每種情景發(fā)生的可能性進行描述[3]?？死艘舱J為，預(yù)測方法就是一種綜合數(shù)據(jù)和評估作用力的方法，綜合數(shù)據(jù)是為判斷實體當(dāng)前狀態(tài)，評估作用力是為預(yù)測其未來狀態(tài)[1]?；谟绊懸蛩氐哪嫦蚍治鼍褪峭ㄟ^情景分析建立假設(shè)，通過影響因素分析和假設(shè)概率初步分析來篩選假設(shè)的過程。這種以未來結(jié)果作為分析起點的逆向分析過程需要借助簡單情景分析法、由表及里思考法、交叉影響矩陣法、決策影響樹等方法工具，其中假設(shè)情景構(gòu)建類方法具有情景生成的作用；影響因素分析類方法具有識別、提取影響因素并進行價值評估的作用，影響因素作用路徑分析類方法具有形成假設(shè)初步結(jié)果概率的作用，具體如圖2所示。

圖2 基于影響因素的逆向分析路徑與方法群

2.1.1 重構(gòu)未來情景 未來有多種可能性，通過盡量清晰、合理地描述每種可能性的演化路徑，是用故事情節(jié)的形式對未來的目標模型進行的描述[1]，由此構(gòu)建起有關(guān)預(yù)警問題的圖景式假設(shè)。簡單情景分析法為實現(xiàn)上述目的提供了平臺，以事理邏輯為基礎(chǔ)，通過四種情景分類所構(gòu)建的分析框架進行情景描述，展示推動情景發(fā)展的一系列相關(guān)的可能性事件、事件之間的相互關(guān)聯(lián)與影響以及對于結(jié)果的影響，盡可能讓這個描述的過程完整而符合邏輯。情景法不預(yù)測未來，卻可以擴大分析框架，一組良好的情景能劃定對未來可能走向的界限[12]，還可以降低不確定性帶來的模糊性；分析結(jié)果的呈現(xiàn)也有助于決策者制定計劃、充分利用未來可能出現(xiàn)的任何機會、管理不確定性帶來的風(fēng)險；對各種情景的關(guān)鍵指標進行監(jiān)控，還可獲得未來走向的預(yù)警[12]。情景分析是以結(jié)果為導(dǎo)向的逆向分析預(yù)測過程，未來圖景的描述和展示也為后續(xù)分析奠定重要的思維基礎(chǔ)。

如表1中，利用簡單情景分析法針對某國政治選舉結(jié)果開展的預(yù)測，描述了如期選舉和民主過渡的最佳情景、遭到抵制延遲選舉的最差情景、反對派抵制但當(dāng)局控局的主流情景、政府不能控局的意外情景等四類情景的事件演化過程。情景描述本身就是一個拓展分析思維、直面預(yù)測復(fù)雜性的過程，直觀呈現(xiàn)未來的多種發(fā)展路徑也是一種尋求建立分析邊界和管控不確定性的努力和嘗試。通過細化對情景的描述，便于指標提取和監(jiān)控。

表1 簡單情景分析示例：某國大選結(jié)果

2.1.2 關(guān)鍵影響因素分析 情景想定的目的是彰顯塑造未來的主要力量[1]。在勾勒情景的同時，影響因素會變得更加清晰可見。對于影響因素的分析可以為分析人員提供看待未來不確定性的理論指導(dǎo)和多種視角，也是讓決策者對不確定性變得更加敏感的有效方法。情報判斷能為決策用戶所做的就是提醒其有哪些力量在起作用[3]。

關(guān)鍵影響因素分析包含三個重要步驟：一是影響因素的識別和歸類，形成清單?？死苏J為可以從社會動力、經(jīng)濟問題、政治問題、技術(shù)問題等幾個重要領(lǐng)域來歸類[1]。另外，也可以利用由表及里思考法[12]，借助諸如STEEP+2等記憶術(shù)來進行歸類。二是識別關(guān)鍵影響因素。利用交叉影響矩陣分析法[12]對影響因素的作用力進行比較判斷，以量化分析呈現(xiàn)比較結(jié)果，可以得到影響因素重要性排序表，明確關(guān)鍵影響因素，形成假設(shè)情景概率分析的條件基礎(chǔ)。三是識別關(guān)鍵影響因素的作用。可以利用力場分析法[12]細化關(guān)鍵影響因素對假設(shè)的作用維度和程度的分析，深化對關(guān)鍵影響因素的認知。

如表2中，對某國政治選舉影響因素的分析，通過由表及里思考法，從政治、社會、技術(shù)、環(huán)境等幾個類別提取出關(guān)鍵影響因素后，利用交叉影響矩陣對關(guān)鍵影響因素的重要性進行價值評估。在這種評估之后，還可以建立力場分析矩陣來細化影響因素作用方式的分析。

表2 交叉影響矩陣分析示例：某國大選結(jié)果

2.1.3 假設(shè)情景概率分析 確定關(guān)鍵影響因素后，還需明確因素間如何相互作用，因為危機情景演化是諸多影響因素相互作用的結(jié)果，所以假設(shè)的最終概率應(yīng)該是影響因素概率的累積結(jié)果。利用決策影響樹以假設(shè)情景作為決策點，反向思考影響因素之間的作用路徑，逐層構(gòu)建作用演化路徑，形成假設(shè)結(jié)果與影響因素構(gòu)成的概率圖。這種系統(tǒng)化概率圖的關(guān)鍵在于將一個問題分為若干部分，找出導(dǎo)致某種后果的影響因素[13]。這種逆向概率分析具有幾個鮮明特點：一是以可視化的方式呈現(xiàn)概率結(jié)果以及影響因素的不同作用路徑，分析人員不應(yīng)僅僅關(guān)注結(jié)果概率，更應(yīng)重視形成結(jié)果的影響因素以及其相互之間影響力的變化，觀察事態(tài)演化的多種路徑，以及對于結(jié)果可能產(chǎn)生的影響；二是每種假設(shè)情景并非只有一種結(jié)果概率，其概率會因為影響因素之間不同的作用方式和作用力大小而出現(xiàn)變化，分析人員應(yīng)以此為線索進一步分析變化出現(xiàn)的原因和條件。這種分析能更好地向決策用戶呈現(xiàn)事態(tài)發(fā)展的多種可能性，以及危機情景演化的條件路徑，或?qū)⒈群唵纬尸F(xiàn)單一結(jié)果更加有效。如圖3所示，通過關(guān)鍵影響因素的不同作用方式，勾勒出民主過渡、寡頭政治當(dāng)選、顏色革命等不同未來情景的發(fā)展路徑，并通過路徑節(jié)點的概率累積分析，形成對于結(jié)果概率的最終評估。

圖3 決策影響樹概率分析示例：某國大選結(jié)果

2.2假設(shè)評估與驗證：基于征候信息的動向分析路徑與方法群征候是預(yù)警情報分析的基礎(chǔ)，指標則是判斷征候的根本依據(jù)，基于指標的征候分析是預(yù)警情報分析的核心內(nèi)容，也是對假設(shè)進行評估和驗證的關(guān)鍵方法。基于征候信息的正向分析是通過對分散的征候信息的識別、關(guān)聯(lián)和推理，進行邏輯歸納，形成假設(shè)概率結(jié)論。核心任務(wù)是對征候信息進行持續(xù)觀察和梳理，開展包括征候變化分析、征候指標關(guān)聯(lián)價值分析、征候診斷價值分析等深度征候分析，基于此進行假設(shè)概率評估和判斷，反映概率變化情況與趨勢。因此，這個過程需要諸如征候梳理與關(guān)聯(lián)、價值評估以及假設(shè)概率判斷等方法，見圖4。

圖4 基于征候信息的正向分析路徑與方法群

2.2.1 征候梳理與關(guān)聯(lián)分析 預(yù)警情報分析需要以征候事實為基礎(chǔ)。預(yù)警情報分析是一項系統(tǒng)工程，征候也應(yīng)被視為一個整體來看待，而非碎片化的情報信息，因此，征候分析的前提是系統(tǒng)整理所接收到的信息，放在同一框架下評估。對于需要分析危機演化路徑的預(yù)警情報分析來說，時間邏輯線應(yīng)該是最好的綜合評估框架。使用年表與時間軸線法[12]可以通過時間線索識別信息內(nèi)在聯(lián)系，開展關(guān)聯(lián)分析。葛萊伯認為，征候時序表是一種最為有效的征候分析方法，在進展緩慢、持續(xù)數(shù)月的危機中，如果按時間先后記錄信息，新舊情報素材之間的內(nèi)在關(guān)系可能會突然變得明顯起來[2]。同時，經(jīng)過整理的征候時序表便于分析人員觀察征候變化，這種變化反映的可能是某種異常情況，變化的累積也可能就是危機演進或即將出現(xiàn)的征兆。危機通常由一系列異常事件所組成[2]，識別異常變化，有助于勾勒危機演進路徑圖，識別重要趨勢。如表3中，針對A國動武意圖的分析，首先以系統(tǒng)梳理征候信息時間順序為切入點，一方面通過與“可能動武”這一危機假設(shè)進行關(guān)聯(lián)，去除沒有明顯關(guān)聯(lián)性的非征候信息；另一方面還可以關(guān)注異常情況。

表3 征候時序表示例：判斷A國是否會對B國動武

表3中，通過時序分析至少能夠發(fā)現(xiàn)兩處異常變化：一是政治征候前后出現(xiàn)較大變化，領(lǐng)導(dǎo)人態(tài)度在短期內(nèi)發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，因此后期釋放“和平”信號的政治征候被標識為異常信息；二是政治征候和軍事征候在后期出現(xiàn)矛盾，即可能動武的軍事征候愈發(fā)明顯，但相關(guān)政治征候卻逐漸淡化，似乎出現(xiàn)和平轉(zhuǎn)機，因此最后一條顯示動武準備的軍事征候也應(yīng)該被標識為異常信息。這種變化和矛盾之處應(yīng)該作為后續(xù)分析的線索，便于對危機爆發(fā)可能性以及預(yù)警對象的意圖做出更為客觀的分析和判斷。

2.2.2 征候-指標關(guān)聯(lián)價值分析 基于時間邏輯線的梳理可以得到一份征候信息清單，但是進一步分析會發(fā)現(xiàn)清單中可能存在的兩個問題：一是征候可靠性的問題，即存在虛假的情報信息，或者情報信息為真，卻是虛假的征候，因此真假征候信息之間可能存在相互矛盾之處；二是征候重要性的問題，即使所有情報信息都為預(yù)警征候，有些可能是明確指向危機動態(tài)的關(guān)鍵征候，有些可能指示意義不大，不應(yīng)同等對待。因此還需要對征候進行細化處理，判斷征候的關(guān)聯(lián)價值大小，即征候本身的可靠性以及與指標的關(guān)聯(lián)程度，識別具有重要意義的征候。這種關(guān)聯(lián)價值判斷可以借助關(guān)聯(lián)矩陣方法，利用多專家賦值的方式對于征候與指標的匹配度進行評價，得到每個專家對于征候關(guān)聯(lián)價值的基本判斷，見表4。然后通過方差分析綜合統(tǒng)計賦值的具體情況，分析征候評價的變異系數(shù)，得到有關(guān)征候價值的最后評價結(jié)果，見表5。

表4 征候關(guān)聯(lián)價值判斷：基于專家賦值的關(guān)聯(lián)矩陣分析示例

表5 征候關(guān)聯(lián)價值判斷：方差分析示例

表5列出專家對表3中出現(xiàn)的矛盾征候信息進行價值判斷的結(jié)果，基于多位專家的賦值，通過方差計算，可以得到每條征候信息賦值的平均值和變異系數(shù)。其中，變異系數(shù)最小的是第19條征候信息，說明專家對該征候的價值判斷更趨于一致，因此其價值平均值更具參考性，同時該征候的得分也最高，由此該征候的價值更大，在概率分析時應(yīng)予以重點關(guān)注。另外，與該征候矛盾的征候信息12和18存在更多爭議且得分更低，因此價值相對更低。

2.2.3 征候診斷價值分析 征候指標關(guān)聯(lián)價值分析關(guān)注的仍是征候本身，更為深入分析需要評估征候的診斷價值，即對假設(shè)的支撐度，一方面去除缺乏診斷價值的征候，另一方面基于對征候的整體評估情況，可以對每種假設(shè)的可能性得出初步結(jié)論，作為假設(shè)概率分析的基礎(chǔ)。利用競爭性假設(shè)分析方法[12]提供的可視化平臺呈現(xiàn)這個綜合匹配的過程和結(jié)果。此外，還可以用量化賦值的方式標記征候與假設(shè)的匹配度。根據(jù)診斷價值大小，規(guī)定不同的賦值區(qū)間：如(1)支持一個假設(shè)得分為60～100分；(2)支持兩個假設(shè)得分為20～60分；(3)支持三個假設(shè)得分為0～20分。不支持任何假設(shè)的征候信息應(yīng)該用特殊符號來標記，這可能意味著存在其他可能性。征候診斷價值分析是在征候關(guān)聯(lián)價值分析的基礎(chǔ)上，完善對于征候價值的評估。征候價值的變化并非一成不變，因此這個矩陣圖也應(yīng)該隨之不斷調(diào)整。如表6所示，征候-假設(shè)匹配矩陣可以直觀呈現(xiàn)征候信息的診斷價值高低；值得關(guān)注的是征候信息6，不支持已有假設(shè)，卻恰好說明存在其他可能性，這是完善假設(shè)情景的重要線索，可以用重點符號標記。

表6 征候信息匹配度評估示例：A國是否會對B國動武

2.2.4 假設(shè)概率綜合分析 對征候關(guān)聯(lián)價值和診斷價值的評估，可以建立起對征候的基本認識。但是多數(shù)征候在單獨分析時很難看出明確的指示意義，看似價值小、匹配度不高的征候可能是危機事態(tài)發(fā)展的重要標志，而價值大、匹配度高的征候也可能存在欺騙的問題。因此應(yīng)該將所有征候視為一個整體，通過累積性關(guān)聯(lián)來分析假設(shè)的概率變化。貝葉斯分析法就是這樣一種概率分析工具，將經(jīng)過時序梳理的征候與假設(shè)逐一匹配，形成概率累積計算結(jié)果，競爭性假設(shè)分析得出的假設(shè)可能性結(jié)果可作為先驗概率設(shè)置的參考值，對征候信息進行似然比賦值可以計算假設(shè)的后驗概率。在貝葉斯矩陣中，似然比是個重要的概念，既反映了征候信息對假設(shè)的支持度，也會對假設(shè)概率產(chǎn)生累積性影響。這種方法有助于反映每種假設(shè)概率的變化情況，更為直觀地呈現(xiàn)事態(tài)發(fā)展方向。持續(xù)關(guān)注和比較概率變化，以此為線索開展搜集和分析，有利于及時識別危機信號。分析人員隨時可以根據(jù)獲得的新征候更新概率，通過重復(fù)使用這種方法，可以用似然值來評估和顯示不同假設(shè)發(fā)生的相對可能性[13]，看似不重要的征候不會被輕易舍棄，而是被融入到整個分析過程中，對最后的概率判斷發(fā)揮作用，見表7。

表7 貝葉斯假設(shè)概率分析示例：A國是否會對B國動武

表7的貝葉斯分析矩陣中，武力進攻的危機假設(shè)概率在明顯的軍事征候出現(xiàn)后持續(xù)上升，并呈現(xiàn)壓倒式增長，即使后續(xù)出現(xiàn)了顯示和平的征候信息，基于累積分析，也不能逆轉(zhuǎn)概率趨勢，此時的分析人員應(yīng)予以警惕，必要時發(fā)出預(yù)警。另外，該危機假設(shè)的概率值到達頂峰后，在較短的時間內(nèi)又出現(xiàn)突降，這種概率的較大變化也應(yīng)予以關(guān)注，作為分析線索來探查變化出現(xiàn)的原因。由于征候搜集的不完整性和欺騙的存在，這種累積概率分析也可能存在錯誤，但是其最大意義在于盡可能記錄事態(tài)發(fā)展的路徑，便于標記出現(xiàn)的變化，這些或大或小的變化將會為深入評估提供重要線索。

2.3替代分析：小概率替代分析路徑與方法群預(yù)警概率判斷的重要性不完全在于精確描述概率，還在于讓決策用戶接受危機爆發(fā)的可能性并考慮采取應(yīng)對措施。如果密集出現(xiàn)昭示和平的否定性征候后，前期的大概率分析可能會得出一個判斷：大概率假設(shè)不是危機假設(shè)。理解了預(yù)警情報分析概率性預(yù)測本質(zhì)，就應(yīng)該明白，影響重大的危機假設(shè)即使當(dāng)前的概率值很低，也無法排除其存在的可能性，這種低概率的判斷結(jié)果可能是因為搜集空白或?qū)κ制垓_造成的。此時有必要開展小概率替代分析，以危機假設(shè)已成現(xiàn)實作為邏輯分析起點，構(gòu)建事態(tài)發(fā)展的可能路徑。這個過程也需要使用逆向思維，構(gòu)建情景想定，提取觀察指標來監(jiān)控危機假設(shè)的概率變化，因此需要情景分析法、指標法和主觀概率賦值判斷等方法支持，見圖5。

圖5 小概率替代分析路徑與方法群

2.3.1 基于危機假設(shè)重構(gòu)情景想定與生成指標 葛萊伯認為，預(yù)警判斷對決策者的重要性并不取決于事件概率本身，而取決于相關(guān)事件一旦發(fā)生所帶來的潛在后果[8]。小概率替代分析正是從危機結(jié)果入手逆向論證結(jié)果出現(xiàn)需要具備的基本條件及其可能性。危機結(jié)果可能有多種演化路徑，應(yīng)該盡量充分納入考慮，才能最大限度管理由此帶來的后果風(fēng)險。若

則分析法[12]為實現(xiàn)這一分析目的提供了重要的思路，假設(shè)危機已經(jīng)發(fā)生，思考危機爆發(fā)需要的前提條件，以情景想定的方式描述危機多種演化路徑，并細致呈現(xiàn)這個過程中的階段性、具有轉(zhuǎn)折性意義事件，結(jié)合指標法[12]和指標因子法[12]從中提取關(guān)鍵性指標并進行價值判斷，作為征候關(guān)聯(lián)分析的標準，以備定期監(jiān)控事態(tài)變化，見表8。

表8 小概率危機假設(shè)分析示例：若則分析法

2.3.2 情景想定概率分析 針對已經(jīng)建立起的情景想定，可以利用諸如德爾菲法等專家評估方法，對可能性和重要性給出基本判斷，作為后續(xù)評估的基準參考值。然后利用提出的觀察指標不斷匹配接收到的征候情報，對小概率危機假設(shè)的概率進行深度評估。這種評估主要關(guān)注兩個方面的內(nèi)容：一是利用專家判斷的方式對已有的想定進行概率判斷，進一步識別影響因素，評估影響因素的相互作用，分析可能造成的影響和后果。二是基于貝葉斯方法的征候關(guān)聯(lián)，評估小概率假設(shè)的概率變化情況，當(dāng)概率評估出現(xiàn)較為明顯的變化，應(yīng)該引起注意。這種變化可能由異常征候引發(fā)，此時應(yīng)對異常征候進行深度分析，甄別其可靠性，并對其關(guān)聯(lián)與診斷價值進行二次評估；或者也可以啟動下一步的應(yīng)對分析。

2.3.3 基于異常征候的危機假設(shè)應(yīng)對分析 利用征候分析監(jiān)視情景想定概率變化的同時，一旦發(fā)現(xiàn)異常征候信息時還需啟動高影響低概率分析[12]，這種方法通常在收到信息，指示某些極小概率危機事件具有發(fā)生可能性時會使用，目的不在于評估事件發(fā)生概率，而在于評估事件本身可能造成的后果和應(yīng)對方案。從該警示性信息入手，分析事件最可能產(chǎn)生的結(jié)果以及如何應(yīng)對這種結(jié)果。跳脫原來的思維框架，從危機思維的角度重新審視容易被忽視的小概率事件。如表8中的想定3的概率排序上升到首位，可能是由于出現(xiàn)了諸如“反對派在各新媒體上造勢，稱其候選人被當(dāng)局刺殺”這樣的異常征候。此時應(yīng)該在想定3描述的事態(tài)發(fā)展路徑基礎(chǔ)上，探討如何應(yīng)對由此引發(fā)的結(jié)果。同時針對新征候不斷細化危機爆發(fā)合理性路徑描述，增加觀察指標，利用貝葉斯方法持續(xù)評估和監(jiān)控概率的后續(xù)變化，并定期將變化和評估告知決策用戶。這種針對情景想定的描述和論證可能只是對未來的某種大膽推斷，卻能提高決策用戶對這種危機假設(shè)可能性的敏感度和重視程度。

依托假設(shè)分析為核心的預(yù)警情報分析流程所建立起的方法體系，以分析階段特點、功能與目標為結(jié)構(gòu)分類標準，確定納入每個階段的方法。三個階段雖然功能目標有所差異，但共同之處都在于建立分析邊界、控制思維偏見的誤導(dǎo)、降低突然性的消極影響，并一定程度上實現(xiàn)對不確定性的管控。如圖1所示，雖然階段性目標確定了方法的分類邊界，但這種邊界并非一種絕對固化的存在，方法體系是為應(yīng)對預(yù)警情報分析過程中的不確定性問題而設(shè)計的體系性策略，這種策略可以根據(jù)分析階段中出現(xiàn)的新問題進行有序調(diào)整，因此是一個具有動態(tài)調(diào)整彈性的體系結(jié)構(gòu)。

3 方法體系的價值評估

基于概率視角的分析方法體系，是以理解預(yù)警概率分析過程為出發(fā)點，探討方法對完成每個分析步驟的適用性，以及作為體系如何更好地實現(xiàn)預(yù)警目標。方法體系的構(gòu)建具有明確的理論和應(yīng)用價值，當(dāng)然也有一些需要注意的局限性。

3.1方法體系構(gòu)建的理論價值方法體系構(gòu)建本身對于理解預(yù)警情報分析本質(zhì)、厘清預(yù)警情報分析主要問題和深化預(yù)警情報分析方法與模式研究都具有理論價值。一是通過對方法構(gòu)建依據(jù)的研究，理解不確定性和認知偏見對預(yù)警情報分析的影響是貫穿始終的，由此預(yù)警情報分析本質(zhì)上只是一個不斷應(yīng)對這種影響的工作過程，預(yù)警情報分析能夠得到的只是基于已有征候數(shù)據(jù)的概率性預(yù)測結(jié)果；二是方法體系構(gòu)建的前提是研究預(yù)警情報分析流程，這個過程始終受到認知偏見的影響而使得結(jié)果容易出現(xiàn)偏誤，因此對于過程環(huán)節(jié)的研究可以不斷深化對分析存在問題的認知，并從體系構(gòu)建的角度探討解決方法；三是方法體系構(gòu)建研究探討方法的適用性、方法的關(guān)聯(lián)性以及方法組合的可能性，在這個過程中構(gòu)建了多種分析模式，包括動向分析模式、逆向分析模式、應(yīng)急分析模式等，有助于深化對預(yù)警情報分析方法的研究，對于不斷優(yōu)化基于方法的預(yù)警情報分析模式研究也有參考意義。

3.2方法體系的應(yīng)用價值該分析方法體系對于分析實踐也可以起到輔助性作用：一是通過序化概率分析過程實現(xiàn)分析的結(jié)構(gòu)化，呈現(xiàn)從假設(shè)提出到得出結(jié)論的整個分析思考過程，便于回溯檢視可能存在的認知偏見，思考應(yīng)對之策；二是融合多方法工具建立多元思維分析模式，斯科特·佩奇認為通過考慮多個模型，實現(xiàn)可能情況的交叉，可以克服單個模型導(dǎo)致的狹隘性[14]。方法體系融合了多種思維模式，有助于從多個角度針對預(yù)警問題開展分析，避免使用單一方法可能帶來的分析偏誤；三是可以根據(jù)任務(wù)需求開展多功能分析，三條路徑的組合可以形成完整的預(yù)警情報分析鏈路，形成對預(yù)警問題的全方位研究；同時不同路徑可以獨立使用或重新組合，以滿足不同研究時長、研究任務(wù)內(nèi)容要求的預(yù)警情報分析工作；四是形成預(yù)警情報分析的基本認知框架，便于后續(xù)不斷吸納新的方法，實現(xiàn)體系的迭代和升級，進一步提升預(yù)警情報分析工作質(zhì)量；五是分析環(huán)節(jié)細化、階段任務(wù)與目標的進一步明確，不斷完善這個體系，可以為預(yù)警情報分析自動化平臺建設(shè)提供重要的方法基礎(chǔ)。

3.3方法體系的局限性方法體系為開展預(yù)警概率分析提供了重要的方法路徑，對征候的不完整性、欺騙的存在、分析人員的認知偏見等不確定性難題都提出了應(yīng)對之策，但是卻無法完全消除模糊性的問題。另外，面對涉及復(fù)雜影響因素的預(yù)警問題，方法體系雖然可以在一定程度上優(yōu)化對影響因素或變量的管理，卻不能解決關(guān)鍵變量不可知的問題。未來有多種可能性，受到多種變量錯綜復(fù)雜的作用，無論多么高效科學(xué)的分析方法，都難以將所有的變量及其相互關(guān)系形成清晰有序的圖譜，特別是在進行預(yù)測判斷時更是如此[15]。面對這種不可控性，方法體系只能試圖以限定邊界的方式來勾勒看似合理的未來框架，在一定程度上管理風(fēng)險，而非完全控制風(fēng)險。最后，促使決策采取行動是一件更為復(fù)雜的任務(wù)，如何能夠清晰評估不確定性對于決策用戶的影響程度，以及用戶對概率判斷的接受程度，都是需要進一步研究的方向。

4 結(jié) 語

預(yù)警情報分析是一個對預(yù)警問題相關(guān)假設(shè)開展概率性分析的過程，這個過程始終受到不確定性的影響，這種影響以認知偏見為主要形式貫穿分析始終。理解預(yù)警情報分析的本質(zhì)、厘清分析步驟以及對抗認知偏見的影響，就成為方法體系構(gòu)建的依據(jù)。方法體系的構(gòu)建對應(yīng)假設(shè)的提出與選擇、評估與驗證及替代結(jié)論得出的思考階段，由此形成相互支撐的三條分析路徑，以及可視化的預(yù)警概率分析的操作流程。方法體系構(gòu)建本身對于預(yù)警情報分析以及分析方法的研究都具有理論意義，同時方法體系本身也體現(xiàn)出較為明顯的應(yīng)用價值。充分利用方法體系，不僅可以建立應(yīng)對不確定性和認知偏見的分析框架，形成應(yīng)對復(fù)雜問題的思維分析模式，同時可以實現(xiàn)分析的回溯和糾偏功能，提高了分析的科學(xué)性，也為實現(xiàn)預(yù)警目標提供方法基礎(chǔ)。