战争是不确定性的王国，减少“不确定性”历来是兵家探究的重要课题之一。作为“OODA”作战环路的源点，由“OO”为主体构成的情报分析链路就成为减少“不确定性”的重要一环。

　　造成情报分析“不确定性”的成因

　　情报分析是以人为主体的“脑力”活动之一，受分析人员认知、分析方法以及分析流程等方面影响，尤其是随着现代作战数据的指数倍增加，情报分析的工作量较以往更加复杂繁重，认知偏差、方法出错、流程繁琐都会增加“不确定性”出现概率。

　　分析团队的“掩蔽效应”。现代战争，虽然情报分析多以团队作业，可有效降低人员因数据不准造成的分析误差及情绪波动造成的分析噪声，但受团队中人员身份、资历、职级等客观因素的影响，每名成员的话语权、分析结果份量依然会有差异，“重量级”分析人员会对其它分析人员造成更加强烈的影响，反而会形成“掩蔽效应”。“掩蔽效应”就是由于多个同一类别的刺激，导致不能完全接受全部刺激信息的现象，无论是在声音、光波、频率等物理层面，还是心理、情绪、思维等认知层面都会产生“掩蔽效应”。“掩蔽效应”一旦产生就会使得分析团队陷入群体性认知“茧房”，进而可能掉入敌方精心设计的认知陷阱，最终造成分析错误、决策失误。

　　分析手段的“倍增效应”。情报分析需要运用先进手段，尤其是现代情报，获取渠道增多、数据类型多样、数据量极速增大，据统计，在伊拉克、阿富汗战场上，美军一架“捕食者”无人机一天所收集的数据就需要19名情报分析人员来进行处理，如果还沿用传统手段进行情报分析，不仅效率低下影响指挥员指挥决策，还容易影响情报分析精度，进而形成不确定性的“倍增效应”。“倍增效应”就是情报分析“基础产品”注入“不确定性”因子，经过多个层级不断放大，形成更大的“不确定性”，这在情报分析中是常见的，尤其是当大数据、云计算等现代技术运用于情报分析后，如果对其加注一些“坏数据”，就会导致分产品发生偏差，进而影响最终产品质量。

　　分析流程的“延迟效应”。用昨天的情报去打今天的仗是不理智的，揭示出情报分析在讲求精准性的基础上，更加注重时效性，这一内在逻辑要求情报分析流程应当简便敏捷、高效实用，尤其是现代作战已进入“秒杀”时代，情报分析流程如不能很好地适应，将使得整个情报链路运行速率跟不上作战节奏，进而产生“延迟效应”，增加情报分析的“不确定性”。“延迟效应”是指因为情报分析流程繁琐、速度较慢，不能跟上战场态势高速变化，使得情报分析产品滞后于指挥决策，在没有很好地排除战场“迷雾”带来影响的前提下，让指挥员和指挥机关作出决断，导致出现“情况不明决心大”“没有情报乱决策”等现象，如此往复，情报分析“不确定性”将不断增大。

　　减少情报分析“不确定性”的举措

　　情报分析实质是一个思维形成的过程，需要在繁杂的数据、信息“迷雾”中雾里看花、抽丝剥茧，形成合理的情报分析产品，进而降低“不确定性”的可能。

　　降低人为影响。所谓人为影响，就是在分析团队方面，要降低人的主观性对客观事实的判断，这就需要树立实事求是的理念，基于客观事实而非主观臆断，通过情报分析矩阵，采取“证实”与“证伪”相结合的方法，将客观信息依据不同的情报数据优先级、确定分析比重，确保分析的客观性；树立公平公开的理念，团队中的每名成员不论资历、不分职级，通过桌面会议、红蓝论证等方法，防止团体及个人偏见等影响，运用批判性思维，针对每名成员情报分析中存在的问题进行反驳证伪，确保分析的辩证性；树立数据主导的理念，运用科学手段分析，尊重数据、信息呈现的事实，减少个人的主观臆断的结论，防止镜像思维、惯性思维、类比思维等影响，并结合事实反推，找出支撑分析结论的关键性证据，确保分析的科学性。

　　精用分析手段。情报分析是一项科学性的体系工作，需运用先进手段，才能提升情报分析完整度和准确度。依托智能化情报分析网络，采取人机结合、分布协作的方式，融合整编情报信息、深度挖掘数据价值、评估战场态势走向，快速准确地生成动态、全息、可视化的情报分析产品。人机协作融合数据，鉴别比对、交互印证预先筛查处理的动态实时数据，运用关系性分析将平时积累、实时感知、分析衍生的战场数据进行整编融合，依托分析模型标准量化数据。智能预测战场走势。数据整编融合后，借助内嵌的智能算法模型，对过去和当前作战态势中的敌我作战能力、毁伤效果、威胁程度等进行分析预测，提供未来战场走势，通过文字、图片、动画等方式生成利于指挥员认知理解的可视化的战场态势动态全景图，为正确指挥决策提供依据。

　　优化分析流程。现代战争数据指数级增长的趋势为情报分析“不确定性”蒙添更多“迷雾”，因此需要通过高效、快速、自主的智能算法，优化分析流程，去粗存细、化繁为简对实时获取的海量多源、繁杂冗余的战场原始数据进行识别处理、分类分析，有效提升数据处理的速度和效率。首先，源头预先处理。运用边缘计算技术，在数据采集前端对所图片、视频、文字、语音等多源异构原始数据进行标准化、格式化处理，从源头减轻细化数据颗粒度。其次，自主识别理解。运用大数据、云计算等技术标准化、格式化的数据进行智能识别，挖掘分析数据背后的隐藏内容和关键信息，自动反馈至相应功能模块待用。最后，云端图谱管理。在将数据上传至云端共享运用的基础上，运用知识图谱对上传数据进行分类整理，形成自主构建及更新的“数据仓库”，利于动态管理、快速检索。

　　把握减少情报“不确定性”的要旨

　　情报分析的核心在于有明确的分析目标、关键在于厘清分析的重点，并根据手中掌握信息，进行解读推测、展开情况设想，最终才能形成合理的情报分析产品，减少“不确定性”。

　　聚焦分析目的。有的才能放矢，任何情报分析都是有目的的思考，这是情报分析的基点和聚焦点。情报分析人员要能够清楚地表述目的，重点是将敌人的真正意图加以研判，并能够前瞻性地思考敌可能制造情报“迷雾”产生对与真实目的相似的目的有哪些，避免被敌混淆视听，并通过定期核对分析有没有偏离真实目的来确保情报分析方向不偏。

　　找准分析重点。情报分析实质就是解答问题的过程，如果情报分析人员不能够很好地找准重点、精确地表述问题，就很难集中力量围绕重点问题展开分析。为此，情报分析人员需要根据上级要求，清楚准确地研判分析任务及有待解决的问题，找出其意义和范围，并根据个人或团队能力将问题分解成若干子问题，确保问题分析能够依据分析者的特长、思维特点展开。

　　寻找有用信息。情报分析是基于数据、信息的“证实”或“证伪”的过程，造成情报分析南辕北辙的重要原因就是信息选择不合理，屏蔽了正确信息、选择了错误信息。为此，情报分析人员一方面，要围绕目的问题，清楚、准确地搜集与问题相关的足够信息；另一方面，要以开放的心态积极既寻找支持自己立场的信息，也寻找反驳自己立场的信息，既不偏信、也不不信。

　　谨慎研判推测。在掌握了足够正确数据、信息后，就是对每条数据、信息进行谨慎推测，找出数据、信息背后的联系，只推导数据、信息的暗含意义，并与其他信息相互核对，可以通过专家团队，结合情报分析矩阵，展开证据研析，一方面能够形成“目的-假设-结论”的完整数据链，另一方面，要能够展开群体交流，碰撞“思想火花”，确保情报越辨越明。

　　科学设想情况。情况设想通常是情报分析人员凭借直觉和经验形成的初步构想，在初步构想后可以围绕相关情况进行有针对性地信息搜集、取证，为此，情况设想准不准确往往决定了情报分析的成败。诺曼底登陆前，希特勒始终设想盟军会在加莱方向登陆，即使有情报显示盟军可能在诺曼底登陆他也熟视无睹。所以，情报分析人员需要研判的情况是否合理，基于寻找可能影响分析的根深蒂固的个人情况设想，避免掉入情况设想陷阱。

　　（作者单位：73106部队）