【正文】 Resources） (Intelligence Analysis Knowledge Base).10 分析策略模板 (Template for Analysis Strategy) 他們從技術(shù)角度（ IT plexity）和對情報分析的影響力 (IA impact)兩個維度來描述這十個問題。 因此，研究結(jié)構(gòu)化論證 中的數(shù)據(jù)可視化是一項非常迫切的任務(wù)。 而采用自底向上的分析方法的數(shù)據(jù)可視化的一個比較突出的問題是：如何將觀點和意見進行歸類，歸類后如何呈現(xiàn)。 他在另一篇名為《 Software Supported Pattern Development in Intelligence Analysis》的論文中論 述了一種使用 GEM 的模式語言來圖形化表述情報分析員信息需求的方法，并給出了它在 LAW(Link Analysis Workbench)系統(tǒng)中的實際 使用 [29]。他的兩篇文章《 Three Blind Men and an Elephant: The Power of Faceted Analytical Displays》和《 Improve Your Vision and Expand Your Mind with Visual Analytics》描述了一款名為 tableau 的商務(wù)智能軟件，它主要的目的是可視化地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)（這些數(shù)據(jù)都是經(jīng)過分類整合的），為人們作出更好的決 策提供支持 [5][6]。 SEAS 的主要思想是：針對某一特定的戰(zhàn)略情報任務(wù)，構(gòu)建該任務(wù)的問題樹，從根節(jié)點到葉子節(jié)點的過程就是情報任務(wù)的不斷求精的過程，直到問題細化成一個個可以被直接回答的原子問題（在樹形結(jié)構(gòu)中以葉子節(jié)點的形式體現(xiàn)出來）。 圖 “問題樹 ” 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 17 圖 多維論證中的星狀 散射 圖 圖 星座圖 圖 星座圖和星狀散射圖的疊加 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 18 系統(tǒng) Angler 分析 Angler 是斯坦福研究中心人工智能研究所 Andres Rodriguez 等人研發(fā)的一款旨在糾正情報分析人員認知偏見（ Cognitive Bias）的一種合作式分析 工具 [31]。 下面簡要描述該系統(tǒng)的工作過程： (1)當情報分析員接收到上級下達的情報任務(wù)時，通過查找 Inter 或者內(nèi)部信息資料庫(Intra)或者知識庫 (Konwledge Base)的內(nèi)容收集大量的 信息以后，將該情報任務(wù)細分成若干個子任務(wù)，然后對每個子任務(wù)在進行細分， 直到 不能再細分為止。這個過程稱為論證過程。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 20 問詢式情報分析系統(tǒng) 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計 管 理 員 添 加 情 報 任 務(wù)新 情 報 任 務(wù)分 配 任 務(wù) 情 報 員 圖 管理員業(yè)務(wù)流程圖 情 報 員 分 析 情 報關(guān) 鍵 字 列 表搜 索 關(guān) 鍵 字知 識 關(guān) 聯(lián) 樹 ( 接 上 ) 知 識 關(guān) 聯(lián)樹查 看 節(jié) 點 信 息更 多 關(guān) 鍵 字部 分 相 關(guān) 信 息站 內(nèi) 搜 索更 多 相 關(guān) 信 息做 出 情 報 假 設(shè)情 報 假 設(shè) 列 表 ( 接 上 ) 情 報 假 設(shè)列 表情 報 員 個 人 論證專 家 或 群 體 論證未 論 證 情 報 假設(shè) 列 表已 論 證 情 報 假設(shè) 列 表已 論 證 問 題 列表生 成 工 作 表工 作 表決 策 者 圖 情報員業(yè)務(wù)流 程圖 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 21 管 理 員問 詢 式 情 報 分 析 系 統(tǒng)情 報 分 析員決 策 者專 家 學 者分 析 報 告 圖 頂層數(shù)據(jù)流圖 管理員情報任務(wù)管理情報員分配人員管理專家分配 需專家解決的情報假設(shè)情報任務(wù)情報員信息專家信息情報任務(wù)分配表 圖 管理員 0 層數(shù)據(jù)流圖 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 22 情 報 員情 報 任 務(wù) 分 析與 論 證核 實 專 家 論 證意 見核 實 共 享 論 證意 見生 成 論 證 報 告共 享 論 證知 識 關(guān) 聯(lián) 樹需 專 家 論 證 的 情 報 假 設(shè)已 論 證 問 題 和 論 據(jù)待 核 實 的 專 家 論 證已 論 證 問 題 和 論 據(jù)待 核 實 共 享 論 證已 論 證 的 問 題 和 論 據(jù)已 論 證 問 題 和 論 據(jù)決 策 者需 共 享 論 證 的 問 題待 核 實 的 共 享 論 證 圖 情報員數(shù)據(jù)流圖 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 23 專 家編 號密 碼所 在 領(lǐng) 域所 在 單 位姓 名管 理 員編 號 密 碼情 報 員所 在 單 位姓 名密 碼編 號 圖 管理員、情報員、專家概念模型 情 報 假 設(shè)編 號內(nèi) 容情 報 任 務(wù)任 務(wù) 編 號任 務(wù) 名下 達 日 期優(yōu) 先 級 圖 情報任務(wù)、情報假設(shè)概念模型 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 24 管 理 員管 理分 配情 報 任 務(wù)情 報 員專 家情 報 假 設(shè)分 配管 理含 有情 報 員 編 號專 家 編 號1*1*1*1*** 圖 IIAS 系統(tǒng)整體概念模型 圖 IIAS 系統(tǒng)邏輯模型 (簡略 ) 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 25 問詢式情報分析 過程 圖形化描述 圖 問詢式情報分析平臺 圖 情報員模塊 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 26 圖 情報選擇 圖 情報搜索 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 27 圖 知識關(guān)聯(lián)樹 圖 站內(nèi)搜索 (1) 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 28 圖 站內(nèi)搜索 (2) 圖 情報假設(shè) 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 29 圖 情報論證 圖 共享論證 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 30 圖 專家論證 圖 核實專家論證 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 31 圖 核實共享論證 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 32 。結(jié)果顯示可以分成 三種： 示 3. 區(qū)域 結(jié)構(gòu)顯示 , 詳細內(nèi)容在 節(jié)解釋。 (2)對每一個不可再細分的子任務(wù)，逐一進行論證，論證的主要方面包括：論證的結(jié)論，論證的資料來源，結(jié)論的可靠性，資料來源的可靠性等四個方面。 Angler 的主要步驟如下 :首先是頭腦風暴（ Brainstorming），就是針對某一問題進行廣泛的討論，產(chǎn)生很多的意見和觀點，接著是聚簇分析（ Clustering） ,將這些觀點和意見進行歸類，最后是建立對這些歸類好的意見進行排序，形成一致意見。當所有的問題都分析完畢以后，這個情報任務(wù)就處于“已發(fā)布”的狀態(tài)，此時，如果有需要，其他的情 報分析員可以引用這個論證到自己的情報分析中去，這樣可以最大程度提高情報分析的復(fù)用率。這款軟件主要用來進行自頂向下的結(jié)構(gòu)化情報 分析[3]。 俄亥俄州立大學認知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等提出了一個輔助決策支持的情報論證模型， 把自頂向下和自底向上這兩個過程整合到了一起 ,一邊 自頂向下分析將問題不斷細化的時候，一邊 對原有問題域進行篩選和擴充 [4]。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 15 第三章 國外結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)研究 國外結(jié)構(gòu)化 情報 分析系統(tǒng) 研究進展 自從斯坦福研究中心的 John D. Lawrence 博士第一次提出結(jié)構(gòu)化情報分析的模型，對結(jié)構(gòu)化分析方法的研究就一直沒有停止， John D. Lawrence 博士自己帶領(lǐng)的小組研發(fā)和設(shè)計了兩款基于結(jié)構(gòu)化情報分析方法的情報分析系統(tǒng) —— SEAS 和 Angler。樹形結(jié)構(gòu)基本滿足這一要求，但是還不夠，單純靜態(tài)的樹形結(jié)構(gòu)有很多的缺點，當分析的問題的數(shù)量達到一定的規(guī)模的時候，非常影響圖形的美觀和用戶的感受。 從下圖中我們可以看到動態(tài)數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)的技術(shù)難度僅次于假設(shè)生成和跟蹤這一項，而它的影響力處于中等地位。 結(jié)構(gòu)化分析中的數(shù)據(jù)可視化技術(shù) 數(shù)據(jù)可視化在結(jié)構(gòu)化分析中的 作用 數(shù)據(jù)可視化在結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)中有怎樣的作用？對這個問題的回答，我們可以首先看一下 2020年一次情報分析方法和工具的年度會議上， Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer共同提出了當前情報分析軟件領(lǐng)域十個亟需解決的問題 [7]。 隨著信息 可視化技術(shù)的出現(xiàn)，常常就是重大科學發(fā)現(xiàn)的前奏。應(yīng)用實例如 : (1)區(qū)域填充法表示云雨分布、醫(yī)學 CT 圖等。 (2)矢量化 /符號化法表示矢量、梯度、風力等。為了使人們能觀察清楚 ,并充分理解這些數(shù)據(jù) ,將這些數(shù)據(jù)從一個空間映射到另一個空間 ,如三維圖形通過透視變換映射成二維圖像空間 。其第二個前提就是利用人類感覺系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復(fù)雜的過程、涉及不同學科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)集合的模擬。一個常見的關(guān)注焦點就是信息的呈現(xiàn)。因此，目前人們正在逐漸接受這個同時涵蓋 科學可視化 與 信息可視化 領(lǐng)域的新生術(shù)語 —— “數(shù)據(jù)可視化 ”[25]。因而，就需要高級的計算機圖形學技術(shù)與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集 [24]。布朗 (Maxine D. Brown)所編寫的 美國國家科學基金會報告《科學計算之中的可視化》 (Visualization in Scientific Computing)[25] ，對于這一領(lǐng)域產(chǎn)生了大幅度的促進和刺激。當時，人們利用計算機創(chuàng)建出了首批圖形圖表。而自底向上歸納則相反，對每一個情報任務(wù)先廣泛地收集相關(guān)的資料，對它們分析整理形成證據(jù)，再不斷向上歸納，直到歸納成要解決的情報任務(wù)為止。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 9 結(jié)構(gòu)化情報分析 —— 一種新型的戰(zhàn)略情報研究方法 結(jié)構(gòu)化情報分析模型 概述 結(jié)構(gòu)化情報分析模型（ Structural Intelligence Analysis Model）是一種融合了德爾菲法，內(nèi)容分析法，交叉影響分析法而設(shè)計出來的新型的戰(zhàn)略情報研究方法。 交叉影響分析法（ CrossImpact Analysis） 所謂交叉影響分析法，就是在信息分析和預(yù)測中，根據(jù)若干個事件之間的相互影響關(guān)系，分析當某一事件發(fā)生時，其他事件因受到影響而發(fā)生何種形式變化的一種方法 [20]。 德爾菲法最初產(chǎn)生于科技領(lǐng)域，后來逐漸被應(yīng)用于任何領(lǐng)域的預(yù)測，如軍事預(yù)測、人口預(yù) 測、醫(yī)療保健預(yù)測、經(jīng)營和需求預(yù)測、教育預(yù)測等。它主要包括 :交叉科學 (Interdisciplinary Science)；戰(zhàn)略性研究 —— 國家目標導(dǎo)向的基礎(chǔ)科學研究； NBIC 匯聚技術(shù) —— 交叉科學與戰(zhàn)略性研究相結(jié)合的未來重要領(lǐng)域這三方面的情報研究等 (2)技術(shù)情報研究，主要是指技術(shù)創(chuàng)新和共性技術(shù)。值得指出的是，由于信息分析問題的復(fù)雜性，很多問題的解決既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相結(jié)合的運用越來越普遍。 按方法劃分 情報 分析的類型也可以按照采用的方法來劃分。比較可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相結(jié)合的，許 多技術(shù)經(jīng)濟分析 的 定量方法 常常被采用。它又可分為兩種：技術(shù)跟蹤型和政策跟蹤型，常規(guī)的方法是 信息收集 和加工，建立文獻型、事實型和數(shù)值型數(shù)據(jù)庫 作為常備工具，加上一定的 定性分析 。一項 情報 分析任務(wù)，也總是根據(jù)各種相互聯(lián)系的不同領(lǐng)域的信息構(gòu)成的。從目的來看，信息分析是為