Разузнавателен анализ и информация

Румен Гюров

(изтегляне)

Информацията не е знание.

– Франк Запа

Съдържание:

• Данни и информация. Разграничаване на понятията. Пример с банкова сметка. Последователно преобразуване: данни → информация → знание → предвиждане.
• Разузнавателна информация. Разграничаване на понятията „разузнавателна...“ и „аналитична информация“. Примери за intelligence с определения на: Чулатеп Сенивонгсе, 2019; Стивън Хааг, Мьов Къмингс и Ейми Филипс, 2007; Ричард Хершел и Нори Джоунс, 2005; KPMG, 2020; Обединения комитет на началник щабовете на Армията на САЩ, 2013; Шърман Кент, 1947; Върнън Уолтърс, 1978. Определение за разузнавателна информация. Същност и особености на разузнавателната информация и укриването, свързано с нея. Видове данни и информация.
• Обработка и оценка на данните. Примерна скала от последователно прилагани критерии за оценка на тяхната относимост, полезност, своевременност и достоверност. Пример със Северна Корея и България.
• Източници на данни и информация. Информационни и разузнавателни източници. Видове разузнавателни източници. Примерна скала за оценка и насоки за проверка на източниците.
• Факт и мнение. Задължително разграничение. Матрица на критериите за разграничаване между факт и мнение. Примери на разграничение между факт и мнение. Матрица за описване на факт.
• Обобщение. За по-нататъшно прецизиране на представите за информация, риск и сигурност.
• Препоръчителна литература: Милен Иванов, 2020; Чулатеп Сенивонгсе, 2019; Иво Великов, 2017; Обединен комитет на началник щабовете на Армията на САЩ, 2013; Дивя Динакар, 2009; Филемон Уриарте-младши, 2008; Стивън Хааг, Мьов Къмингс и Ейми Филипс, 2007; Ричард Хершел, Нори Джоунс, 2005; Шърман Кент 1947.

Данни и информация

Рискът и сигурността „присъстват“ в анализа не непосредствено, чрез пряко установените от нас ресурси и достъп, предимства и уязвимости, взаимодействия и влияния, събития и явления, а чрез данните и информацията за тях. Тогава...

Какво представляват данните и информацията?

Задачата ни е да потърсим отговори на този въпрос извън гледната точка на дигиталните технологии и да изградим едно по-широко разбиране, което да ни позволи да ги ползваме с лекота в аналитичната си работа.

През 2008 г. Филемон Уриарте-младши представя разработка по управление на знанието, в която прави полезни разграничения между данни, информация, знание и мъдрост:

„Данните са число или дума, или буква без никакъв контекст. Например, числа като 5 или 100, без какъвто и да било контекст, са просто данни. Без отнасянето им или към пространството, или към времето тези данни са безсмислени точки в пространството и времето. Ключовият израз тук е „без контекст“. И докато те са извън контекст, дотогава те не притежават смислена връзка с нищо друго.“ (Uriarte, Jr. 2008: 1). 

Или, което е същото:

„Когато данните са обработени, организирани, структурирани или представени в определен контекст, така че да бъдат полезни, те се наричат информация.“ (Diffen: Information, 16.12.2019).

Запомнете! Единствено поставянето на данните в определен контекст – във връзката им с други данни, ги превръща в информация. Съдържанието на информацията са отношенията между късчетата данни! Например, ако свържем числото 7 (данните) с дните от седмицата (контекста), получаваме информация (Uriarte, Jr. 2008: 1-2):

„Тъй като информацията представя просто отношенията между данните, тя не дава представа защо данните са такива, каквито са, и не показва как данните се променят в течение на времето. Накратко, информацията е отношението между данните, което зависи от определен контекст за определяне на тяхното значение и има малко влияние върху бъдещето.“ (Uriarte, Jr. 2008: 3).

Накратко, превръщаме данните в информация само когато данните придобият някакъв смисъл (срв. Герджиков 2010: 169-170) тук и сега за в бъдеще. Когато представяме [смисъла на данните като] информация, ние отговаряме на изискванията на нейния потребител и спомагаме за намаляване на неопределеността при вземане на решения (срв. за разузнавателната информация Borek 2017: 11-18).

Знанието се появява тогава, когато открием повтарящи се модели (patterns) и техни отражения (implications) в отношението „данни – информация“ (Uriarte, Jr. 2008: 4). Филемон Уриарте-младши дава следния пример за знание:

Пример 1. Банкова сметка 

„Ако вложа 100 американски долара в спестовната си сметка, а банката ми плаща 5% лихва годишно и аз прибавя тази лихва към главницата, то в края на годината банката ще ми начисли 5 долара и аз ще имам 105 долара в банката. Този образец представлява знание, което, в случай че го разбирам, ми позволява да разбера как образецът ще се развие във времето и до какви резултати ще доведе. С разбирането на образеца, аз знам каквото аз знам и това е знание. Ако вложа повече пари в сметката си, знам, че ще прибавя по-голяма сума от лихвата, а в случай че изтегля пари от сметката, знам, че ще прибавя по-малка сума от лихвата.“ (Uriarte, Jr. 2008: 3).

Даденият пример блестящо се вписва в нашата матрица на знанието (вж. Розов 1977: 126-127; срв. Гюров 2020: 95), при което заплащаната от банката годишна лихва са условията за вложените от нас пари в банката (U), нашият банков влог е обектът на нашия интерес (х), увеличаването на нашите пари благодарение на лихвата по нашия влог са преобразуванията в нашата банкова сметка (Δ), а нарасналата главница по банковата ни сметка в края на годината – резултатът (Р). [1]

Според Филемон Уриарте-младши данните се отнасят до фактите, информацията – до връзките между фактите, а знанието – до повтарящ се образец в отношенията между фактите и връзките помежду им. Авторът онагледява своята представа по следния начин:

Рис. 1. Разграничения между данни, информация, знание и мъдрост (Uriarte, Jr. 2008: 2)

Извън графиката, Филемон Уриарте-младши не дава определение на понятието „мъдрост“, чието съдържание сякаш надгражда съдържанието на понятието „знание“. За него мъдростта е „разбиране на принципи“. Авторът не предлага определение и за понятието „принцип“, като вероятно има предвид неговото общоприето значение на „основно, изходно положение на теория, учение; водеща идея, правило в дейност; ръководно начало в живота, правило [...]“ (Речник..., 1998: 652-653). В контекста на неговата разработка само можем да кажем, че:

Мъдростта съдържа знание, знанието – информация, информацията – данни, при което мъдростта е нещо повече от знание, знанието – нещо повече от информацията, информацията – нещо повече от данните.

Предложената градация ни изправя отново пред изключително важния за всеки анализ въпрос:

Как надграждаме своето знание?

Отговорът се крие в разграничението между съдържанието на понятията „знание“ и „мъдрост“. Постигането на мъдрост обикновено отдаваме на житейски опит, неочаквано прозрение... или Божие откровение, в зависимост от нашите убеждения, вярвания и очаквания за живота. За да избегнем относителната неопределеност на понятието „мъдрост“, нека потърсим къде ни води всяко знание, което можем да представим така (рис. 2):

Рис. 2. Матрица на знанието (идея: Розов 1977: 126-127)

Матрицата (рис. 2) изобразява идеята, че знанието отразява резултатите от преобразуванията с даден обект при определени условия (РΔхU). Именно това е и търсеният от нас отговор: всяко знание ни води към резултатите [2] от преобразуването на даден обект, представляващ интерес за изследване.

Запомнете! Знанието винаги е насочено към бъдещето и нашето „знание за бъдещето“ е част от съдържанието на онова, което наричаме „мъдрост“.

В подкрепа на разсъжденията ни е разграничението, представено от Дивя Динакар в графика, почти сходна с графиката на Филемон Уриарте-младши. Дивя Динакар изобразява аналитичния процес, разгърнат във времето, при което: данните идват от миналото като резултат от вече извършени наблюдения и измервания; информацията обединява минало с настояще; знанието съединява в настоящето натрупания опит от миналото с бъдещето, а мъдростта въз основа на знанието отразява самото бъдеще (см. Dinakar 2009: 8).

Разбира се, ние чисто обективно не можем да „знаем“ бъдещето си, но можем да го предвиждаме (прогнозираме), както и да имаме „мъдростта“ да го посрещнем такова, каквото е, независимо от нашите предвиждания (прогнози). Ясно е едно:

Аналитичната ни задача е да съберем наличните данни, да ги преобразуваме в информация, да извлечем от информацията необходимото знание и да надградим придобитото знание в предвиждане за бъдещото развитие на изследваните условия, обекти, преобразувания и резултати. 

В такъв случай нашата представа за познавателните равнища може да изглежда така:

Рис. 3. Разграничения между данни, информация, знание и предвиждане (идея: Dinakar 2009: 8; Uriarte, Jr. 2008: 2)

С други думи, вместо „мъдрост“ ние поставяме в края на аналитичния процес „предвиждане“-то, т.е. изграждане на представа за бъдещето, основана на вече придобито обективно знание.

Разузнавателна информация

В последователността „данни – информация – знание – мъдрост“ между звената „информация“ и „знание“, различни експерти включват понятието “intelligence” (англ. фон. „интелиджънс“). “Intelligence” може да се преведе като „аналитична информация“, „разузнавателна информация“, „разузнавателна дейност“, „разузнаване“ или просто като „информация“. Понякога “intelligence” се отъждествява с понятието „знание“ или го замества в сходна графика (срв./см. напр. Senivongse 2019: 28-29; JP 2-01 2017: D-2; JP 2-0 2013: I-2, GL-8; Théron 2012: 3; Плэтт 1958: 34-35; etc.). 

Според Иво Великов, разузнаването (intelligence) е съвкупност от специализирано знание в подходяща за възприемане форма [в познавателен аспект], структурите, предназначени за създаване на това знание (в организационен аспект) и дейността на тези структури по тяхното предназначение (във функционален аспект) (Великов 2017: 83; вж. също Иванов 2020).

Преводът на “intelligence” във всички случаи на неговата употреба зависи изцяло от смисъла, вложен в текста.

Примери 2–4. Видове intelligence

Чулатеп Сенивонгсе, 2019:

„Intelligence е форма на анализирана информация (analyzed information), съдържаща алтернативи и последици в подкрепа на вземането на решение.“ (Senivongse 2019: 27). [3]

Стивън Хааг, Мьов Къмингс и Ейми Филипс, 2007:

Бизнес информацията (Business Intelligence) [4] в общи линии е „знание за вашите потребители, вашите конкуренти, вашите бизнес партньори, вашата конкурентна среда и вашите вътрешни операции, които ви дават способността да вземате ефективни, важни и често стратегически решения“. (Stephen Haag, Maeve Cummings & Amy Philips, 2007, по Kruger 2010: 4).

Конкурентната информация (Competitive Intelligence) е „бизнес информация (business intelligence), съсредоточена върху външната конкурентна среда“. (Stephen Haag, Maeve Cummings & Amy Philips, 2007, по Kruger 2010: 4). [5]

Ричард Хершел и Нори Джоунс, 2005:

„В бизнес разузнаването (BI) [т.е. Business Intelligence], intelligence често се определя като установяване (discovery) и обясняване на скрит, присъщ и относим към вземането на решения контекст сред огромен обем от бизнес и икономически данни.“ (Herschel, Jones 2005: 45). [6]

Примери 5–7. Intelligence, информация, анализ и знание

KPMG, 2020:

„Предизвикателството е да превърнем недостъпните, непълни данни, често съхранявани в несъвместими системи, в информация и пазарна информация и да я използваме като работещо знание (into information and market intelligence, and to use it as working knowledge).“ (KPMG, 12.01.2020).

Обединен комитет на началник щабовете на Армията на САЩ, 2013:

Intelligence е „продуктът, получен в резултат от събиране, обработка, интегриране, анализиране и тълкуване на достъпната информация по отношение на чужди държави (nations), враждебни или потенциално враждебни сили или елементи или зони на актуални или потенциални операции“; „дейностите (activities), които произвеждат този продукт“ или „организациите, които извършват такива дейности“ (JP 2-0 2013: GL-8). [7]

Шърман Кент, 1947:

„Intelligence [...] е знание, което нашите високопоставени цивилни граждани и военни трябва да притежават, за да опазват националното благосъстояние.“ (Sherman Kent, 1947, по Warner 2002: 16; срв. Плэтт 1958: 34-35). [8]

Да оставим настрана разнопосочните мнения и множеството примери, които могат да ни объркат, вместо да внесат яснота! За краткост, можем да приемем, че “intelligence” означава „разузнавателна информация“ и че „разузнавателна...“ и „аналитична информация“ са тъждествени понятия, т.е. с едно и също съдържание. И в двата случая придобиването на такава информация, подобно придобиването на знание, цели изграждане на адекватно разбиране за бъдещото развитие на условия, обекти, преобразувания и резултати, представляващи интерес. По своя смисъл „разузнавателна“ се нарича информацията, която придобиват и обработват държавните разузнавателни служби, а „аналитична“ – информацията, придобивана и обработвана от неправителствени структури (напр. частни фирми, обществени организации и др.).

От двете понятия следва да предпочетем „разузнавателна...“ пред „аналитична...“ по една проста причина: така избягваме тавтологични определения и изрази. Например, когато говорим за анализиране на разузнавателна информация избягваме неподходящата тавтология „анализиране на аналитична информация“ или когато говорим за разузнавателен анализ избягваме тавтологията „аналитичен анализ“. С направените уточнения можем да приемем, че:

Разузнавателната информация е информация, анализирана целенасочено в подкрепа на вземането на решение.

Запомнете! Разузнавателна е само информацията, предназначена за вземане на решение – това е нейна същностна особеност и основна отлика от другите видове информация.

С разузнавателна информация работят както държавни служби за разузнаване, контраразузнаване и разследване, така и частни компании, неправителствени организации, лобистки и други заинтересовани кръгове, паравоенни, екстремистки, терористични и престъпни групи, неформални образувания, отделни общности и активисти и др. Много често заради техните скрити интереси и намерения, или по-точно заради необходимостта от укриване на интересите и намеренията им, тези служби, организации, кръгове, групи и лица придобиват такава информация със специфични способи, форми, методи и средства. В този смисъл можем да обогатим нашето разбиране, като добавим, че:

Разузнавателната информация често се получава чрез специални способи, форми, методи и средства, които са предназначени да скрият интереса към нея, към придобиването, съхраняването и използването ѝ.

Запомнете! Укриването, свързано с разузнавателната информация, обхваща:

• укриване на интереса към самата разузнавателна информация;
• укриване на придобиването, съхраняването и използването ѝ;
• укриване на самите способи, форми, методи и средства за придобиване, съхраняване и използване на разузнавателна информация.

Укриването, свързано с разузнавателната информация, е характерна черта на разузнавателното противоборство както между държавите, така и между онези компании и организации, които могат да си позволят средства за нейната защита. За съжаление, много от определенията за разузнавателна информация силно стесняват съдържанието на понятието, тъй като изразяват гледната точка главно на експерти от държавните служби. 

Пример 8. Разузнавателна информация, държавност и нация

Върнън Уолтърс, 1978:

„Разузнавателната информация (intelligence) е информация, невинаги достъпна в публичното пространство, отнасяща се до силата, ресурсите, способностите и намеренията на чужда държава, които могат да окажат влияние върху нашия живот и безопасността на нашия народ.“ (Vernon Walters, 1978, по Warner 2002: 16).

За мнозина съдържанието на разузнавателната информация се свежда единствено до съперничеството между държави. Разузнавателна информация, обаче, ползват и различни недържавни структури. Имаме основания да потърсим по-широк контекст, за да очертаем по-точно обхвата на разузнавателната информация. За да избегнем объркването сред многообра-зието от гледни точки, можем да кажем, че:

Разузнавателната информация следва да отрази проявите на сигурност и несигурност в онези явления, събития, влияния и взаимодействия между две или повече страни, които произтичат от техните потребности, интереси, намерения, действия, предимства и уязвимости, свързани с наличието и недостига на ресурси и с достъпа до тях. 

Всяка информация, вкл. разузнавателната, може да бъде разделена на две големи групи – защитена и незащитена информация. Защитената информация се отнася по правило до някакъв вид пазена тайна, често регулирана със закон: класифицирана информация, представляваща държавна или служебна тайна; определен вид информация, представляваща съдебна, следствена, данъчна, митническа, банкова, застрахователна, търговска, счетоводна, патентна, технологична, професионална, лекарска или друга тайна, тайна на данните за личния живот, тайна на личните данни. Имаме също така тайна на информацията за журналистическите източници и др. Незащитената информация обикновено е общодостъпна, но може също да бъде обект на защита, свързана например с авторското право, с интелектуалната или/и индустриалната собственост, с всекидневната дейност на държавни, частни и обществени организации и граждани.

Запомнете! 

Първо. Разузнавателната информация е просто информация. А всяка информация, включително разузнавателната, е информация само защото е предназначена да бъде споделяна, следователно, не за да бъде укривана.

Второ. Разузнавателна е само информацията, която придобиваме, съхраняваме, използваме и споделяме целенасочено за вземане на решение. Затова понякога казваме, че взимаме „информирано решение“.

Трето. Не всяка информация, придобивана, съхранявана и използвана със специалните способи, форми, методи и средства на разузнавателната дейност, е разузнавателна информация и служи за вземане на решение.

Четвърто. Не всяка информация, която отразява проява на сигурност или несигурност, е разузнавателна информация и служи за вземане на решение.

Пето. Укриването, свързано с разузнавателната информация, и акцентирането върху проявите на сигурност или несигурност в нея произтичат от:

• изискванията към разузнавателната дейност, и по-конкретно от
• скритото прилагане на специални способи, форми, методи и средства за придобиване, съхраняване и използване на разузнавателна информация.

Разузнавателната информация се дели също на биографична, икономическа, географска, военна, политическа, социологическа, научно-техническа, транспортно-съобщителна; екологическа; бизнес, маркетингова, конкурентна; стратегическа, оперативна и тактическа разузнавателна информация (вж. Krizan 1999: 9-10; JP 2-0 2013: I-23–I-25; Търкаланов 2003: 37; и др.) и т.н.

Най-общо казано, видовете данни и информация, разузнавателни или не, се обособяват съобразно:

• тяхното съдържание;
• обектите или/и сферата на човешка дейност, за която се отнасят;
• целите, за се използват;
• източниците на данни и информация.

Можем да обособим видовете данни и информация по аналогия с видовете анализ според:

1. Сферата на дейност: политически, социетални, [9] икономически, екологически, технологически и кроссекторни данни и информация.
2. Времевата насоченост: ретроспективни, актуални и перспективни данни и информация за факти и събития съответно в миналото, настоящето и бъдещето.
3. Времевия хоризонт: дълго-, средно- и краткосрочни данни и информация.
4. Общественото предназначение: академични, разузнавателни, медийни и житейски [10] данни и информация.
5. Обхвата: данни и информация за външната и вътрешната среда, информация за външната среда, данни и информация за вътрешната среда, данни и информация за отношението външна-вътрешна среда.
6. Равнището на сигурност: данни и информация за личната сигурност, данни и информация за груповата сигурност, данни и информация за националната сигурност, данни и информация за международната сигурност, данни и информация за отношението между равнищата на сигурност.
7. Отношението „сигурност – несигурност“: данни и информация за сигурността, данни и информация за несигурността, данни и информация за предизвикателство, данни и информация за опасност, данни и информация за заплаха, данни и информация за риск.
8. Проблемната насоченост: сигнални, оценъчни, фундаментални (базови) и специализирани данни и информация.
9. Периодичността: периодични, непериодични, текуща и ad hoc данни и информация.
10. Равнището на анализ: стратегически, тактически, оперативни и ситуационни данни и информация.

Разграниченията между видовете данни информация са условни, както и критериите за тяхното обособяване. Въз основа на направената систематизация ние можем да обособим и различни подвидове информация, например:

• дългосрочна разузнавателна информация за външната среда;
• академична информация за международната сигурност;
• периодична тактическа разузнавателна информация;
• медийна ситуационна политическа информация;
• сигнална разузнавателна информация за риск и т.н.

Сред видовете информация, най-голямо значение за анализа на риска и сигурността има разузнавателната. Разузнавателната информация дава възможност да вземем подходящо решение за неутрализиране на риска и гарантиране на сигурността, като оценим дългосрочните стратегически проблеми и бъдещи алтернативи; разберем причините и последиците от събитията; повишим готовността си за възникналите ситуации (situational awareness); бъдем предупредени за евентуални заплахи и възможности; придобием превъзходство над съперника и т.н. (вж. ODNI 2013: 32).

Видовете разузнавателна информация се обособяват и съобразно видовете специализирани източници, от които е придобита (за видовете източници и съответната им информация виж по-нататък).

Обработка и оценка на данните

Обработката на данните предполага да преценим първоначално дали отговарят на действителността, до каква степен съответстват на аналитичната задача и доколко ни позволяват да вземем навременно решение по проблема или/и възможностите, който очертават. Когато поставим данните в такъв контекст, ние ги превръщаме вече в някакъв вид първоначална информация. Оценката на данните е възможна само ако разполагаме с подходяща скала. Изграждаме я например въз основа на тяхната:

• относимост, т.е. дали с данните се отнасят до сферата на нашия интерес, вкл. до проява на сигурност или/и риск;
• полезност, т.е. дали данните са годни за анализ и вземане на решение;
• своевременност, т.е. дали след получаване на данните имаме време да реагираме на дадени промени и въздействия;
• достоверност, т.е. дали данните отразяват действителна ситуация.

Прилагаме критериите за оценка на данните едновременно. Оценяваме данните по всеки критерий в минимум три степени, подредени тук в низходяща градация, както следва: 

• относими, с неустановена относимост, неотносими данни; 
• полезни, с неустановена полезност, безполезни данни; 
• своевременни, с неустановена актуалност, несвоевременни данни; 
• достоверни, с неустановена достоверност, недостоверни данни. 

Приемаме, че ако един критерий не е удовлетворен, то не е удовлетворен нито един от критериите. Разглеждаме данните като неизползваеми за по-нататъшна обработка, когато са: 

• едновременно неотносими, полезни, своевременни и достоверни; 
• едновременно относими, безполезни, своевременни и достоверни; 
• едновременно относими, полезни, несвоевременни и достоверни; 
• едновременно относими, полезни, своевременни и недостоверни, или
• при каквото и да било друго едновременно съчетание на тяхната неотносимост, безполезност, несвоевременнност и недостоверност с относимостта, полезността, своевременността и достоверността им, или когато са...
• едновременно неотносими, безполезни, несвоевременни и недостоверни, т.е. изцяло безполезни.

Решението ни в такива случаи би трябвало да е придобиване на още данни.

В зависимост собствената си преценка и потребности, имаме право да изберем други критерии. Уошингтън Плат предлага, например, тези критерии да са полезност, своевременност, пълнота и точност; Лиса Кризан – точност, обективност, използваемост, относимост, готовност и срочност; Юрий Търкаланов – достоверност, пълнота, ценност (значимост) и своевременност (актуалност) – срв. Плэтт 1958: 50-51; Krizan 1999: 20; Търкаланов 2003: 20).

Нашата скала за оценка на данните може да бъде опростена, 3-степенна и в низходяща градация да изглежда така (табл. 1):

Табл. 1. Скала за оценка на данните

Общата оценка по отделните числови стойности в скалата може да се представи като произведение, например: относимост – 2, полезност – 1, своевременност – 2, достоверност – 1, при което имаме 2х1х2х1 = 4. С други думи, използваемостта на данните според нашата оценка е сравнително ниска – „4“, при максимално възможни „16“ точки. С други думи, данните са използваеми, доколкото са относими към аналитичната задача и своевременни за вземане на решение спрямо интересуващия ни обект или/и събитие. Остава допълнително да проверим тяхната достоверност и полезност.

Възниква, обаче, въпрос:

В каква последователност даваме необходимата ни първоначална оценка на данните?

Първата ни мисъл вероятно е, че при оценката на данните най-важна е тяхната достоверност. Разбира се, че достоверността на данните е изключително важна и дори най-важната тяхна характеристика. Обаче, ако тези данни нямат никакво отношение към аналитичната задача, към проблема, който ни интересува, нито към целите, които сме си поставили, какъв е смисълът да полагаме усилия да проверяваме, взимаме предвид, доказваме или отхвърляме тяхната достоверност?

Пример 9. Военна мощ на Северна Корея и България

 

Нека съпоставим военната мощ на Северна Корея и България! Можем да приемем, че нашите данни са взети от проверени и надеждни източници и са достоверни. 

Видно от сравнението, броят на годните за военна служба в Северна Корея е по-голям над 1,4 пъти от броя на цялото население на България и близо 3,8 пъти от годните за военна служба в България. Гражданите на активна военна служба в Северна Корея са над 3,8 пъти повече от тези в България, а зачислените във военния резерв – 2100 пъти, да, да: „две хиляди и сто пъти“ повече от тези в България. Неслучайно по своята военна мощ Северна Корея е на 18-то място в света от 137 държави, а България на 49-то. Разбира се, класацията се основава и на други показатели... 

Да си представим, че трябва да оценим евентуална заплаха от сухоземна атака на въоръжените сили на Северна Корея срещу България! Подобна аналитична задача е очевидно безсмислена и затова, макар и достоверни, данните са неотносими към анализа на риска и националната сигурност на България, тъй като двете държави нямат обща сухоземна граница, разстоянието между Пхенян и София е близо 8040 км по права линия – двете държави се намират на двете противоположни страни на земното кълбо. (Global Firepower, 24.12.2019; ECDC, 24.12.2019; идея: Бояджиева 2015). [11]

След относимостта на данните следващият показател за проверка е тяхната полезност, т.е. дали наличните данни са годни за анализ и оценка на риска и сигурността. Полезността на данните се отнася до тяхната еднозначност, недвусмисленост, определеност, подреденост, логическа връзка, смисленост. Следва оценка на данните според тяхната своевременност, т.е. дали въз основа на тях имаме време да реагираме на риска и да гарантираме сигурността. 

За сравнение, полезността на данните се отнася повече до пригодността им за анализиране и оценяване, т.е. до аналитичния процес, а своевременността – до възможностите да вземем решение и предприемем необходимите действия за преодоляване на риска и гарантиране на сигурността, въз основа на резултатите от анализа и оценката. 

Можем да приемем също, че своевременността е най-съществената характеристика на полезността на данните. Задължително разграничаваме, обаче, полезност и своевременност, за да избегнем самоцелните и закъснели анализи, при които няма смисъл да търсим отговор на несигурността. 

Все пак несвоевременните в даден случай данни могат да бъдат предупреждение и да са ни полезни в бъдеще при появата на друга, сходна рискова ситуация.

В този смисъл, подредбата на показателите при оценяване на наличните данни е „относимост → полезност → своевременност → достоверност“. 

Източници на данни и информация

Източници на данни и информация могат да бъдат: държавни органи, научни институти, изследователски центрове, обществени организации, публични и частни дружества, медии, отделни лица; библиотеки и хранилища; научни, експертни, обществени и други форуми: конференции, симпозиуми, семинари, работни маси, срещи и пр..; публични издания: меморандуми, бюлетини, брошури, комюникета, изявления, декларации, речи, обяви и пр.; готови аналитични продукти и експертизи: изследвания, проучвания, студии, доклади, статии и пр.; проведени беседи, интервюта, обикновени и фокус анкети; допитвания от типа „Делфи“, обсъждания от типа „Мозъчна атака“; брифинги, публикации, съобщения, реклами и пр.; интернет, мобилни и други електронни платформи и приложения и мн.др.

Най-общо, източниците на данни и информация могат да бъдат обособени в поне четири групи:

• хора, т.е. служители в дадена организация, външни експерти, свидетели или/и участници в събития, информационни специалисти и пр.;
• обекти, т.е. физическите и функционални показатели на оборудване, електронни системи и пр.; 
• излъчвания на електромагнитни вълни, звук, мирис и пр.;
• текстове и изображения и др. (Krizan 1999: 23-24). 

Разузнавателните източници се делят основно на: тайни сътрудници, прехванати сигнали; визуално наблюдение; измервания и следи (сигнатури) (Krizan 1999: 10-11; вж. табл. 2).

Табл. 2. Сравнение между информационни и разузнавателни източници (идея: Krizan 1999: 10-11)

Запомнете! Разликата между „обикновените“ информационни източници и разузнавателните източници се състои в това, че първите са предназначени за обща употреба, а вторите са придобити и използвани целенасочено, с цел получаване на разузнавателна информация.

В този смисъл, разузнавателни източници са целенасочено придобити и разработени информационни източници, които се делят на:

Табл. 3. Видове разузнавателни източници (напр. вж./срв. ODNI 2013: 45-48; Krizan 1999: 11; etc.) [12]

С развитието на технологиите се развиват и възможностите за използване на нови източници на информация като стационарни и мобилни хардуерни конфигурации, софтуерни приложения, академични, комерсиални и други бази данни, социални мрежи и т.н.

Заради различното качество на източниците, ни е необходима скала за тяхната оценка въз основа на предварително избрани критерии. Критериите за оценка на източниците могат да са например:

• надеждност, т.е. дали източникът към момента на подаване на данните обикновено предоставя достоверни или недостоверни данни;
• достъп, т.е. дали източникът на данни е в близост или отдалечен от мястото на обекта или/и събитието;
• подготвеност, т.е. дали източникът е способен да подаде достоверни данни;
• готовност, т.е. дали източникът има възможност да предостави повече или нови данни.

Подобно на критериите за оценка на данните, прилагаме критериите за оценка на източника едновременно. Оценяваме източника по всеки критерий в минимум три степени, представени тук в низходяща градация, както следва:

• надежден, с неустановена надеждност, ненадежден; 
• с достъп, с неустановен достъп, без достъп; 
• подготвен, с неустановена подготовка, неподготвен; 
• в готовност за повече данни, с неустановена готовност, без готовност. 

Приемаме, че ако един критерий не е удовлетворен, то не е удовлетворен нито един от критериите. Разглеждаме източника като непригоден за по-нататъшно ползване в конкретния случай, когато е: 

• едновременно ненадежден, с достъп, подготвен, в готовност; 
• едновременно надежден, без достъп, подготвен, в готовност; 
• едновременно надежден, с достъп, неподготвен, в готовност; 
• едновременно надежден, с достъп, подготвен, без готовност, или
• при каквото и да било друго едновременно съчетание на неговата ненадеждност, липса на достъп, неподготвеност и липса на готовност с надеждността, наличието на достъп, подготвеността и готовността му, или когато е...
• едновременно ненадежден, без достъп, неподготвен и без готовност, т.е. изцяло безполезен.

Решението ни в такива случаи би трябвало да е да проверим надеждността на източника.

Ако преценим, за оценка на източника можем да възприемем критерии като: надеждност, близост и компетентност (Krizan 1999: 26-27).

Нашата скала за оценка на източника може да бъде опростена, 3-степенна и в низходяща градация може да изглежда така (табл. 4):

Табл. 4. Скала за оценка на източник

Общата оценка по отделните числови стойности в скалата може да се представи като произведение, например: надеждност – 2, достъп – 0, подготвеност – 1, с готовност – 2, при което имаме 2х0х1х2 = 0. С други думи, използваемостта на източника според нашата оценка е „нула“ – източникът е неизползваем заради липсата на достъп до мястото на интересуващия ни обект или/и събитие.

Когато не можем да преценим използваемостта на данните или/и пригодността на източника, извършваме необходимата проверка, както следва:

• обективна проверка, т.е. проверка на място на обстоятелствата, обекта или събитието;
• фактическа проверка, т.е. проверка в съпоставка с данни от други източници за същите обстоятелства, обект или събитие;
• логическа проверка, т.е. проверка в съпоставка с причинно-следствените връзки в съществуващите обстоятелства, обект или събитие;
• проверка на източника (идея: Търкаланов 2003: 22-23).

Задължително разграничение

Едно от най-важните разграничения в информацията, с която разполагаме, ако не и най-важното, е разграничението между факт и мнение. Според Бърни Белведере [13] то произтича от разликите във възприемането им. От една страна, свързваме „фактите“ с представите си за истина, реалност, знание, наука, обективност, безпристрастност, неутралност, научен метод, доказуемост, доказателство, данни и т.н. От друга възприемаме „мненията“ във връзка с понятия като интерпретация (тълкуване), наратив [осмислен разказ], вярване, чувство, предпочитание, склонност, догадка, допускане, гледна точка, спекулация, внушение и т.н. (Belvedere 2019). Разграниченията въз основа на субективните ни възприятия, обаче, могат да бъдат изключително подвеждащи (вж./срв. Weddle 1985: 19-24).

За Майкъл Сандърс фактът винаги се отнася до някакъв осезаем обект за разлика от мнението (Sanders 1987: 680). Според Пери Уедъл, обаче, съществуват факти, които не са свързани с конкретен обект, например, твърдението, че 2 + 2 = 4 (Weddle 1985: 22). Очевидни примери за факти, които не са непосредствено наблюдаеми, са проявите на природните закони, установени чрез научни експерименти и изведени чрез умозаключения: законът за гравитацията, законът за съпротивлението и пр.

Запомнете! Подобно на природните закони, рискът и сигурността не се наблюдават непосредствено и затова не са непосредствено дадени факти. Природните закони, рискът и сигурността са прояви на причинно-следствени връзки и затова се извеждат единствено по експериментален и аналитичен път. Разликата се състои в това, че природните закони не се променят в зависимост от поведението на човека, докато рискът и сигурността могат да се променят в зависимост от човешкото поведение.

За да разграничим в информацията факта от мнението, можем да приемем следните критерии (табл. 5):

Табл. 5. Критерии за разграничаване между факт и мнение (идея: Weddle 1985)

Изброените по-горе критерии за разграничаване между факт и мнение би следвало да прилагаме спрямо всеки къс информация, с който разполагаме.

Примери 10–13. Разграничение между факт и мнение

Факт:         Вноската ми за колата е 250 долара на месец. 

Мнение:    Вноските ми за колата е твърде високи.

(Fact vs. Opinion, 03.02.2020) 

Факт:         Бетовен е имал репутацията на виртуозен пианист. 

Мнение:     Репутацията на Бетовен като виртуозен пианист е преувеличена. 

(Fact or Opinion, 03.02.2020) 

Факт: Руският президент Владимир Путин отхвърли предложението за създаване на контактна група за Украйна, съобщи германският вицеканцлер Зигмар Габриел.

Мнение: Решението за създаване на украинска комисия за въвеждане на санкции срещу Русия е закъсняло, съобщи Андрей Новак, председател на Комитета на икономистите в Украйна.

Иванова 2014: 38-39)

Факт: Ким Филби е британски разузнавач, вербуван като двоен агент от съветското разузнаване. 

Мнение: Ким Филби е най-способният двоен агент на съветското разузнаване във Великобритания.

В анализа, както и в криминалистиката, икономическите науки, журналистиката, управлението на знанието и в множество други дисциплини, е прието, че фактите, свързани с човешкото поведение, могат да бъдат описани чрез конкретни отговори на въпросите

Кой? Какво? Къде? Кога? Как? Колко? и Защо?

(срв. Nordquist 2020; Tattersall 2015; Dinakar 2009: 11; Gwinn et al., eds. 2008: 14-15, 31; etc.)

При това отговорът на въпроса „Защо?“ следва да потърсим в две посоки: към миналото, за да разкрием причините, и към бъдещето, за да разкрием последиците от човешкото поведение. Нашият отговор тогава ще съдържа описание на нашите потребности, интереси, подбуди и цели, които определят действията ни за преодоляване на риска и гарантиране на сигурността.

Рис. 4. Факт (идея: Dinakar 2009: 11)

В отговор на въпроса „Кой?“ информацията трябва да отразява акторите (участниците) в средата за сигурност на международно, национално и местно ниво: правителствени и неправителствени организации; държавни служби и недържавни структури за разузнаване, контраразузнаване и разследване; частни дружества и обединения; лобистки и други заинтересовани кръгове; паравоенни, екстремистки, терористични и престъпни групи; неформални образувания, отделни общности, активисти, лица и пр.

В отговор на въпроса „Какво?“ информацията трябва да описва действията на отделните актори и техните взаимодействия в средата за сигурност.

Отговорите на въпросите „Къде?“ и „Кога?“ ни дават представа съответно за времето и мястото на описваните събития, явления, състояния и промени.

Отговорът на въпроса „Как?“ съдържа информация за начина, средствата, способите и методите на действие на отделните актори.

Отговорът на въпроса „Колко?“ трябва да отразява количеството (броя) актори, действия, техния времеви и териториален обхват, както и начините, средствата, способите и методите на действие на отделните актори.

Отговорът на въпроса „Защо?“, вече стана дума, трябва да ни даде информация за причините и/или последиците от действията на акторите.

Отговорите на „Кой?“, „Какво?“, „Къде?“, „Кога?“, „Как?“ и „Колко?“ обикновено представляват данните, които съединяваме помежду им, за да получим информация за целите на нашия анализ. Невинаги, обаче, имаме всички отговори. Например, можем да знаем „какво е извършено“, но да не знаем „кой“ го е извършил, както е при престъпленията, т.е. имаме престъпно деяние, но издирваме престъпника. Или можем да знаем „кой върши нещо“, но да не знаем „къде“, „кога“ или/и „как“ го върши, както е при извършването на разузнавателна дейност, т.е. знаем кой е чуждият шпионин, да речем, чуждестранно военно аташе,... но не знаем „къде“, „кога“, „как“ (с кого се среща и) придобива разузнавателна информация за отбранителния потенциал на нашата държава.

Отговорът на въпроса „Защо?“ е вероятно най-интересният. Причините и последиците от действията на акторите могат да се съдържат в получаваната информация, но много често остават скрити за анализатора и разкриването им е част от неговата аналитична задача. Всъщност именно отговорът за причинно-следствените връзки превръща нашата информация в знание и оттам – във възможност за предвиждане на предстоящи събития и промени.

Обобщение

Какво разбрахме за информацията? Накратко:

1. Данните са сведенията, които получаваме непосредствено, чрез нашето възприятие, наблюдение, установяване и измерване. Данните са сведения за фактите от действителността.
2. Информацията са сведенията, които сме организирали чрез свързване на данните въз основа на констатираните от нас връзки между фактите. Предназначението на информацията е да бъде споделяна – затаяваната или укривана информация не е информация.
3. Разузнавателната информация е най-важният вид информация. Предназначението на разузнавателната информация е да подпомогне вземането на решения за преодоляване на риска и защита на сигурността.
4. Аналитичният процес има за задача да систематизира получаваните данни, да оцени придобиваната информация, да превърне информацията в знание и да предвиди бъдещото развитие.
5. В хода на анализа, оценяваме информацията според нейната относимост към аналитичната задача, полезност и своевременност във връзка с вземането на решение и достоверност във връзка с действията за нейното придобиване, обработване, оценка и вземане на решение, както и за преодоляване на риска и защита на сигурността.
6. Имаме най-разнообразни източници на разузнавателна информация, сред които от значение за анализ и оценка на риска и сигурността са т.нар. разузнавателни източници, т.е. източници, които ние сме придобили и развили целенасочено за придобиване на информация, която да подпомага вземането на решения.
7. Видовете разузнавателни източници са: HUMINT – контролирани тайни сътрудници, доброволни тайни осведомители, наблюдатели (аташета, търговски пътници, туристи и пр.); IMINT – източници на фото-, дигитални, електро-оптични, многоспектърни, инфрачервени и радарни изображения; GEOINT – космически спътници, станции, ракети, специализирани космически и въздушни апарати, платформи и съоръжения и пр.; SIGINT – източници на сигнали и съобщения в текстове и изображения, вкл. COMINT – комуникационни източници, ELINT – eлектронни източници, FISINT – телеметрични източници; MASINT – източници на излъчвания, подлежащи на установяване и измерване, вкл. ACINT – акустични, и RADINT – радиационни източници; OSINT – открити източници: публични документи, медии, хартиени и електронни книги и издания и под.
8. В хода на анализа оценяваме нашите информационни, респ. разузнавателни източници съобразно тяхната надеждност от гледна точка достоверността на информацията, която предоставят, достъп до събитието или обекта, представляващ аналитичен интерес, подготвеност от гледна точка точността на предаваната информация и готовност за разширяване и задълбочаване на придобиваната информация за целите на анализа.
9. В хода на оценката на информацията задължително разграничаваме фактите от мненията въз основа на тяхното съдържание, като приемаме, че:
10. В хода на анализа установяваме фактите, като винаги отнасяме данните за тях до някакъв непосредствено осезаем обект (състояние, събитие или предмет), и ги разграничаваме от мненията, които изразяват нечие отношение или представа за този обект.
11. Анализираме факти и мнения, като търсим конкретни отговори на въпросите „Кой?“, „Какво?“, „Къде?“, „Кога?“, „Как?“, „Колко?“ и „Защо?“. При това следва да имаме предвид, че невинаги разполагаме с всички отговори и че разкриването на връзките между фактите крие риск да привнесем нечие (чуждо или собствено) мнение, което да сметнем за категорично установен факт, независимо дали мнението е вярно или не.

Изразените до тук разбирания за информацията, както и тези за сигурността и риска, се основават на нагласа и оценка от типа:

• една информация е „достоверна“ или „недостоверна“, „своевременна“ или „несвоевременна“ и пр.;
• даден информационен източник е „надежден“ или „ненадежден“ и пр.;
• съществува или не съществува риск;
• сигурността е защитена или не е защитена и т.н.

Анализът следва да включва подобни нагласи и оценки, защото те имат своите обективни основания. Нашата нагласа към многообразието в света, обаче, трябва да бъде по-чувствителна, за да различим детайлите, а оценките за случващото се – по-нюансирани и вероятно не толкова категорични, за да намерим верните решения. Освен това, обикновено не разполагаме с цялата необходима информация, а рискът и сигурността винаги са последица от динамични и косвено установявани съотношения във взаимодействието между нас и света. Затова следващата ни стъпка е да прецизираме нашите аналитични оценки.

Бележки:

[1] При равни други условия, т.е. приемаме, че не сме теглили пари в края на годината, че ползваме спестовния си влог като гаранция за нашата финансова сигурност, за подсигуряване срещу бъдещи финансови рискове.

[2] Компонентът Р от матрицата на знанието.

[3] Определението е дадено в докторска дисертация на автора по управление на знанието в малки и средни предприятия, в Бангкокския университет, Тайланд. Определянето на „аналитична информация“ чрез тавтологичния израз „форма на анализирана информация“ („аналитична“ ≈ „анализирана“, соб.прев.) не може да бъде избегнато в превода, тъй като в българския език няма еднозначно съответствие на понятието intelligence. 

[4] Ако искаме да преведем Business Intelligence, в българския език няма да намерим съвсем точен термин. В контекста на нашите съображения за аналитична и разузнавателна информация, подобен превод би звучал като „аналитична...“ или „разузнавателна бизнес информация“.

[5] Определенията за бизнес и конкурентна информация са дадени в разработка на авторите, посветена на съвременното управление на информационните системи. 

[6] Ричард Хершел и Нори Джоунс се позовават на други автори.

[7] Промяната в шрифта е моя. Другите значения на intelligence в цитираното ръководство на Обединения комитет на началник щабовете на Армията на САЩ обхващат дейностите и организациите за разузнаване и получаване на разузнавателна информация (JP 2-0 2013: GL-8).

[8] Шърман Кент е известен анализатор от Централното разузнавателно управление, чието Училище за разузнавателен анализ носи неговото име. 

[9] Социеталната информация е информация за културната идентичност и сплотеността на обществото. 

[10] „Житейски“ в см. „данни и информация, които придобиваме при всекидневното си общуване“. 

[11] Разбира се, сравнението между България и Северна Корея има едничката цел максимално да подчертае неотносимостта на данните в предложения пример 9. Вместо сравнението със Северна Корея можем, съвсем условно, да направим сравнение с Австрия, Египет, Ливан, Сирия, Унгария и пр.

[12] Англ.: Human Intelligence (HUMINT); Signals Intelligence (SIGINT); Imagery Intelligence (IMINT); Measurement and Signatures Intelligence (MASINT); Geospatial Intelligence (GEOINT); Communication Intelligence (COMINT); Electronic Intelligence (ELINT); Open Source Intelligence (OSINT) – см. „източници на публично достъпна информация“). 

[13] Бърни Белведере (Berny Belvedere) е основател и главен редактор на онлайн медията Arc Digital. 

Източници:

1. Бояджиева 2015: Бояджиева, Яница. 14 факта за Северна Корея, които ще ви удивят. – Money.bg, HTML, 10.11.2015, достъп: 19.12.2019, url. 

2. Великов 2017: Великов, Иво. Кратка теория на разузнаването. Трансформация на разузнавателните служби в началото на 21. век. София: Албатрос, 2017, 180 с.

3. Герджиков 2010: Герджиков, Сергей. Формата на човешкия свят. Свят – тяло – мозък – ум. София: Екстрем, 2010, 460 с.

4. Гюров 2020: Гюров, Румен. Матричен анализ на риска и сигурността. София: Джей Пойнт Плюс, 2020, 290 с., ISBN 978-619-188-457-5.

5. Иванов 2020: Иванов, Милен Мирчев. Инфраструктура на разузнаването. Второ преработено и допълнено издание. Плевен: НИМА, 2020, 220 с.

6. Иванова 2014: Иванова, Карина Андреевна. Объективизация информации в информационно-аналитическом интернет-тексте: ссылки на источник и цитаты. – Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна № 1127. Серія «Філологія». Вип. 71. Актуальні проблеми лексикографії і текстології. Електронний архів Київського національного університету технологій та дизайну, 2014, с. 37-40, er.knutd.edu.ua, PDF, 4 с., доступ: 08.02.2020, url. 

7. Плэтт 1958: Плэтт, Вашингтон. Информационная работа стратегической разведки. Москва, 1958, 336 с.

8. Речник..., 1998: Речник на чуждите думи в български с приложения. Трето издание. Автор: Иван Габеров. Велико Търново: Габеров, 1998, 944 с.

9. Розов 1977: Розов, Михаил. Проблемы эмпирического анализа научных знаний. Новосибирск, 1977, 224 с.

10. Търкаланов 2003: Търкаланов, Юрий. Разузнавателният анализ. София: Албатрос, 2003, 140 с.

11. Belvedere 2019: Belvedere, Berny. Are Facts And Opinions Really So Different? – Arc Digital. Ashburn, Virginia, arcdigital.media, 29.12.2019, HTML, access: 02.02.2020, url. 

12. Borek 2017: Borek, John Joseph. Analytic Tradecraft in the U.S. Intelligence Community. Walden University ScholarWorks. Walden Dissertations and Doctoral Studies Collection. Walden University, 19.07.2017, scholarworks.waldenu. edu, PDF, 164 p., access: 15.12.2019, url. 

13. Diffen, site: diffen.com, article: Infromation, access: 16.12.2019, url.

14. Dinakar 2009: Dinakar, Divya. Knowledge Management Models. A Compilation of Various Knowledge Management Models in Practice. North Carolina State University, Spring 2009, semanticscholar.org, PDF, 13 p., access: 13.01.2018, url. 

15. ECDC, 24.12.2019: European Commission Distance Calculator (ECDC), site: erasmus-plus.ec.europa.eu, access: 24.12.2019, url.

16. Fact or Opinion, 03.02.2020: Fact or Opinion. Paragraph in Chapter 2. Types of Sources. – Choosing & Using Sources: A Guide to Academic Research. Online Book. Ohio State Pressbooks, ohiostate.pressbooks.pub, HTML, access: 03.02.2020, url. 

17. Fact vs. Opinion, 03.02.2020: Fact vs. Opinion. Reading. Montgomery County, Maryland: Montgomery College, montgomerycollege.edu, PDF, 2 p., access: 03.02.2020, url. 

18. Global Firepower, 24.12.2019: Global Firepower, site: globalfirepower.com, articles: Bulgaria Military Strength, North Korea Military Strength, access: 24.12.2019; url.

19. Gwinn et al., eds. 2008: Gwinn, Samantha L., et al. (eds.). Exploring Crime Analysis: Readings on Essential Skills. Second Edition. Overland Park, Kansas: International Association of Crime Analysts (IACA) – North Charleston, South Carolina: BookSurge, LLC, 2008, smartpolicinginitiative.com, PDF, 29 p., access: 18.06.2016.

20. Herschel, Jones 2005: Herschel, Richard T., and Nory E. Jones. Knowledge Management and Business Intelligence: The Importance of Integration. – Journal of Knowledge Management. ISSN 1367-3270. Emerald Group Publishing Limited, 2005, vol. 9 No. 4, pp. 45-55, semanticscholar.org, PDF, 11 p., access: 12.01.2020, url. 

21. JP 2-0 2013: Joint Publication 2-0. Joint Intelligence. JP 2-0. Washington, D.C.: Office of the Chairman of the Joint Chiefs of Staff, 22 October 2013, jcs.mil, PDF, 144 p., access: 16.12.2019, url. 

22. JP 2-01 2017: Joint Publication 2-01. Joint and National Intelligence Support to Military Operations. JP 2-01. Washington, D.C.: Office of the Chairman of the Joint Chiefs of Staff, 5 July 2017, jcs.mil, PDF, 220 p., access: 11.08.2019, url. 

23. KPMG, 12.01.2020: KPMG, site: home.kpmg, articke: Business Intelligence – Knowledge Management, access: 12.01.2020.

24. Krizan 1999: Krizan, Lisa. Intelligence Essentials for Everyone. Occasional Paper Number Six. Washington: Joint Military Intelligence College, June 1999, dtic.mil, PDF, 89 p., access: 10.12.2008; apps.dtic.mil, a476726, PDF, 90 p., access: 17.12.2017; access: 11.08.2019, url; updated reference: apps.dtic.mil, PDF, 90 p., ADA476726, access: 31.10.2021, url. 

25. Kruger 2010: Kruger, Jean-Pierre. A Study of Strategic Intelligence as a Strategic Management Tool in the Long-term Insurance Industry in South Africa. University of South Africa, January 2010, uir.unisa.ac.za, PDF, 376 p., access: 14.02.2013, url. 

26. Nordquist 2020: Nordquist, Richard. The 5 Ws (and an H) of Journalism. – ThoughtCo, thoughtco.com, 03.01.2020, HTML, access: 02.02.2020, url. 

27. ODNI 2013: U.S. National Intelligence. An Overview 2013. Office of the Director of National Intelligence (ODNI), 2013, dni.gov, PDF, 103 p., access: 11.08.2019, url. 

28. Sanders 1987: Sanders, Michaele. The Fact/Opinion Distinction: An Analysis of the Subjectivity of Language and Law. Article 5. – Marquette Law Review (673), vol. 70, issue 4, Milwaukee, Wisconsin: Marquette University Law School, Summer 1987, pp. 673-691, scholarship.law.marquette.edu, PDF, 20 p., access: 02.02.2020, url. 

29. Senivongse 2019: Senivongse, Chulatep. External Knowledge Absorption in Information Technology Small and Medium Enterprises: Exploratory Multiple Case Studies of The Role of Absorptive Capacity Meta-Routines and Exploratory Regimes. A Ph.D. Dissertation. Graduate School of Bangkok University: The Institute for Knowledge and Innovation Southeast Asia (IKI-SEA), 2019, dspace.bu.ac.th, PDF, 440 p., access: 17.05.2020, url. 

30. Tattersall 2015: Tattersall, Andy. Who, What, Where, When, Why: Using the 5 Ws to Communicate Your Research. – LSE Impact Blog. London School of Economics and Political Science, blogs.lse.ac.uk, 8 April 2015, HTML, access: 17.05.2020, url. 

31. Théron 2012: Théron, Jacques. An Information Warfare Perspective on Entropy Warfare. Pretoria: South African National Defence Force (SANDF), Department of Defence, 2012, academia.edu, PDF, 11 p., access: 05.01.2020, url. 

32. Uriarte, Jr. 2008: Uriarte, Jr., Filemon A. Introduction to Knowledge Management. A Brief Introduction to Knowledge Management for Non-practitioners Interested in Understanding the Subject. ISBN No. 978-979-19684-0-9. Jakarta, Indonesia: ASEAN Foundation, 2008, aseanfoundation.org, PDF, 179 p., access: 13.01.2018, url.

33. Warner 2002: Warner, Michael. Wanted: A Definition of “Intelligence” – In: Studies in Intelligence. Washington, D.C., 20505: Central Intelligence Agency, Center for the Study of Intelligence, 2002, vol. 46, No. 3, cia.gov, HTML, access: 04.05.2005, url; updated reference: apps.dtic.mil, PDF, 9 p. (pp. 15-22), access: 29.12.2019, url. 

34. Weddle 1985: Weddle, Perry. Fact from Opinion, pp. 19-26. – Informal Logic. V11.1. University of Windsor, Ontario, Canada, Winter 1985, ojs.uwindsor.ca, PDF, 8 p., access: 02.02.2020, url. 

© Оригинална публикация: 09.10.2014

© Редакция: 23.06.2024

Препоръчително цитиране:

Гюров, Румен. Разузнавателен анализ и информация. София: Studia Analytica, 09.10.2014, ред. 23.06.2024, url.

Свързани публикации:

1. Гюров, Румен. Към анализа на сигурността (в контекста на контраразузнаването). София: Фондация „Национална и международна сигурност“, 2011, с. 120-123, ISBN 978-954-91927-4-2.
2. Лазаров, Валери, и Румен Гюров. Матрични решения за националната сигурност. София: Издателство „Изток-Запад“, 2012, с. 216-221, ISBN 978-619-152-096-1.
3. Гюров, Румен. Овладяване на риска. София: Авангард Прима, 2018, с. 101-102, ISBN 978-619-160-943-7.
4. Гюров, Румен. Матричен анализ на риска и сигурността. София: Джей Пойнт Плюс, 2020, с. 174-197, ISBN 978-619-188-457-5.
5. Гюров, Румен. Към контраразузнавателния анализ. София: Studia Analytica, 04.10.2014, url.
6. Гюров, Румен. Анализ на разузнавателната и друга рискова активност. София: Studia Analytica, url.