ks12_a1_kopal
Post on 31-Dec-2015
47 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
1
prof.dr.sc. Robert Kopal
Visoka škola za financije i pravo "Effectus"
Zagreb, 8. 3. 2012.
5. Konferencija o
korporativnoj sigurnosti
Primjena problem solving tehnika u
korporativnoj sigurnosti
Analiza
Analiza: jedna od faza intelligence procesa, odnosno procesa sustavnog i
etičkog prikupljanja, analize i razdiobe točnih, relevantnih, specifičnih i
pravovremenih informacija koje se odnose na implikacije socio-
kulturološkog okruženja, odnosno situacija i entiteta od strateške, operativne
i/ili taktičke važnosti.
Analiza je proces integracije i opisivanja podataka, interpretacije i
induktivnog zaključivanja, razvoja hipoteza, testiranja hipoteza te kreiranja
analitičkog proizvoda.
Analiza
Analiza predstavlja neizostavan dio procesa operativnog, taktičkog i
strateškog planiranja i odlučivanja.
Različite analitičke tehnike služe za rješavanje različitih vrsta problema i izazova.
Integralni pristup obavještajnoj analizi: ostvarenje sinergijskog učinka
primjene različitih analitičkih tehnika nad istim problemskim prostorom.
Zašto je to nužno???
Instinktivne mentalne osobine
Eksperti pojedinog problemskog prostora vrlo su podložni učinku
ustrajnosti s obzirom na to da se mentalni sklop brzo formira, ali teško mijenja.
Posljedica jest asimiliranje novih činjenica u prvobitnu sliku sve dok one ne
postanu značajno kontradiktorne s prvobitnom percepcijom te dok ta
kontradikcija ne postane toliko očigledna da se nametne svijesti eksperta.
To znači da će početna percepcija, iako možda netočna, odolijevati promjeni s
obzirom na to da je količina informacija potrebna za pobijanje hipoteze značajno
veća od količine koja je potrebna za početnu interpretaciju.
Instinktivne mentalne osobine
Tražeći rješenje navedenog problema nailazimo na nove probleme:
emocionalnu dimenziju naših misli i odluka - emocije imaju najveći
utjecaj na naše promišljanje i često mogu nadvladati našu sposobnost
racionalnog prosuđivanja;
utjecaj mentalnih prečaca (heuristika) podsvijesti na svjesno
razmišljanje - većina procesa koji se odvijaju u našem mozgu uključuje
mentalne prečace koji se stvaraju bez našeg znanja i izvan kontrole svijesti
(npr. refleksna reakcija);
nagonsko promatranje okoline u obliku obrazaca koje um prepoznaje
temeljem sjećanja o prošlim iskustvima (stereotipi);
podložnost predrasudama i pretpostavkama i instinktivno oslanjanje na
njih;
Instinktivne mentalne osobine
Tražeći rješenje navedenog problema nailazimo na nove probleme:
tendenciju donošenja preuranjenog zaključka na temelju prepoznavanja
sličnosti između trenutačne i neke prijašnje situacije – razmišljamo
analogički, a ne logički;
potrebu iznalaženja objašnjenja za sve, bez obzira na to jesu li ta
objašnjenja precizna i točna;
traženje i prikupljanje činjenica koje podupiru naša uvjerenja i
prosudbe uz istovremeno izbjegavanje onih činjenica koje ih ne podupiru;
sklonost pridržavanju neistinitih uvjerenja unatoč kontradiktornim
dokazima i dr.
Instinktivne mentalne osobine
Rješenje svih navedenih problema omogućuju strukturirane analitičke
tehnike pomažući identificirati i razbiti restriktivne mentalne sklopove koji
onemogućuju otvaranje prema novim spoznajama i prihvaćanje alternativnih
rješenja.
Potrebno je napomenuti da strukturiranje nije nadomjestak za
razmišljanje nego sredstvo kojim se razmišljanje (i ekspertno znanje)
olakšava i osnažuje.
Neke problem solving tehnike
Neke problem solving tehnike
1. Stablo vjerojatnosti
2. Stablo korisnosti
3. Napredna analiza korisnosti
4. Analiza konkurentnih hipoteza
Stablo vjerojatnosti
Uvod
Razlog naših problema s izračunom vjerojatnosti i procjenama leži u činjenici
da naš mozak nije opremljen “modulom vjerojatnosti”.
Intuitivno i donekle precizno možemo procijeniti visinu većine objekata,
udaljenosti, poput dimenzija, ili izraditi druge procjene koje se oslanjaju na
vizualnu percepciju.
No, potpuno smo nepouzdani u nevizualnoj i neopipljivoj procjeni
vjerojatnosti.
Vjerojatnost je koncept koji najslabije razumijemo i njime se najteže
učinkovito služimo jer su zakoni vjerojatnosti često u suprotnosti s
intuicijom.
Međutim, razumijevanje i služenje konceptom vjerojatnosti ključno je jer se
vjerojatnost isprepliće s analizom, kako eksplicitno tako i implicitno.
11
Uvod
Najčešće vrste događaja čiju vjerojatnost pokušavamo odrediti kad
analiziramo neki problem su međusobno isključivi (tzv. “ili” tip, gdje se
vjerojatnosti zbrajaju) i uvjetovani događaji (tzv. “i” tip, gdje se vjerojatnosti
množe).
Međusobno isključivi događaji isključuju jedan drugoga. Na primjer,
bacanje novčića uključuje međusobno isključive događaje ili međusobno
isključive ishode.
Uvjetovani događaji su oni u kojima zbivanje jednog događaja ovisi o
zbivanju drugog. Događaji se zbivaju u slijedu.
12
6 koraka izrade stabla vjerojatnosti
1. korak: Identificirati problem.
2. korak: Identificirati najvažnije odluke i događaje koje ćemo analizirati.
3. korak: Izraditi stablo odluka/događaja koje prikazuje sve važne alternativne
scenarije.
a. Provjeriti jesu li odluke/događaji na svakoj grani međusobno isključivi.
b. Provjeriti jesu li odluke/događaji na svakoj grani skupno sveobuhvatni.
4. korak: Dodijeliti vjerojatnost svakoj odluci/događaju. Vjerojatnosti moraju
biti jednake 1,0.
5. korak: Izračunati uvjetnu vjerojatnost za svaki pojedinačni scenarij.
6. korak: Izračunati odgovore na pitanja o vjerojatnosti koja se odnose na
odluke/događaje.
13
Stablo korisnosti
Uvod
Korisnost je korist koju je netko imao ili ima ili očekuje da će imati
od neke situacije.
To je ono što je ta osoba dobila, dobiva ili će dobiti, razlog zašto je neka
osoba poduzela, poduzima ili će poduzeti određene radnje.
U normalnim okolnostima, kad smo suočeni s izborom između alternativnih
smjerova djelovanja (alternativnim opcijama), odabrat ćemo opciju koja nam
pruža veću korisnost, a osoba koja odabire definira što je korisnost.
Koncept korisnosti je, u stvari, ono što nazivamo osobni interes.
15
Analiza korisnosti
Tri su osnovna elementa analize korisnosti: opcije, ishodi i perspektive.
1. Svrha analize korisnosti je rangiranje bilo kojeg broja opcija prema tome na
koji način zadovoljavaju osobni interes donositelja odluka.
Opcije su alternativni smjerovi djelovanja.
Opcije koje analiziramo moraju biti međusobno isključive – dovoljno
različite jedna od druge da nam omoguće smislene usporedbe.
2. Drugi element analize korisnosti je ishod.
Ishod je ono što se događa kao rezultat primjene određenog smjera
djelovanja ili odabira neke opcije.
Ishodi su jedina osnova za analizu opcija korisnosti.
3. Perspektive su “stajališta” koja se odnose na ishode i ključne su
za analizu korisnosti ishoda.
Najčešća perspektiva je ona donositelja odluke.
Analitičari moraju odlučiti čiju će perspektivu analiza odražavati.
16
Vjerojatnost
Kada analiziramo probleme koji se djelomično ili u cjelini temelje
na odlukama drugih ljudi, skupina ili organizacija, potrebno je što je
moguće bolje replicirati njihova stajališta jer ona pokreću njihove
odluke.
Ne smijemo zaboraviti analizu vjerojatnosti.
I ona se mora promatrati očima konkurenta.
Moramo se upitati koju bi vjerojatnost konkurent dodijelio nekom ishodu i
zašto.
To je ključni, obavezan korak.
17
8 koraka izrade stabla korisnosti
1. korak: Identificirati opcije i ishode koje ćemo analizirati.
2. korak: Identificirati perspektivu analize. “Iz koje perspektive
analiziram korisnost?”
3. korak: Izraditi stablo odluka/događaja za svaku opciju. Npr. stablo sadrži
tri opcije (tri oklade, tri stabla) koje razmatramo i njihovih devet mogućih
ishoda.
4. korak: Dodijeliti vrijednost korisnosti za svaku kombinaciju opcija-ishoda
– svaku granu (scenarij) stabla – postavljajući pitanje o korisnosti: Ako
odaberemo ovu opciju i dobijemo ovaj ishod, koja je korisnost iz
perspektive…?
Korisnost prikazujemo pomoću skale vrijednosti od 0 do 100 (osim u slučajevima kada su u
pitanju novčani iznosi), pri čemu 100 predstavlja najveću korisnost od svih ishoda koji se
razmatraju. U skupu stabala mora biti najmanje jedna 100 (jedan najbolji slučaj). Može ih
biti više, ali ne smije biti manje od jedne 100.
18
8 koraka izrade stabla korisnosti
5. korak: Dodijeliti vjerojatnost svakom ishodu.
Utvrditi ili procijeniti vjerojatnost postavljajući pitanje o vjerojatnosti: Ako
izaberemo ovu opciju, koja je vjerojatnost da će se dogoditi ovaj
ishod? Zbroj vjerojatnosti za sve ishode jedne opcije moraju iznositi 1,0.
To ćemo učiniti postavljajući pitanje o vjerojatnosti.
Nagrada (korisnost) odlučuje o tome što želimo.
Vjerojatnost odlučuje o tome što ćemo dobiti.
Prečesto zanemarujemo pitanje vjerojatnosti u želji da dobijemo
maksimalnu korisnost.
19
8 koraka izrade stabla korisnosti
6. korak: Množenjem vrijednosti svake korisnosti i njezine
vjerojatnosti odrediti očekivane vrijednosti .
Zatim ćemo unijeti očekivane vrijednosti za svaku opciju u stablo korisnosti.
Očekivana vrijednost je umnožak vrijednosti korisnosti i vjerojatnosti za
određeni ishod.
Množimo ih zato što je korisnost uvjetovana vjerojatnošću
događanja.
20
8 koraka izrade stabla korisnosti
7. korak: Odrediti rang alternativnih opcija.
Očekivane vrijednosti rangirat ćemo od prve do posljednje i dodati novi
stupac.
21
8 koraka analize stabla korisnosti
8. korak: Provjeriti imaju li rezultati smisla.
Kada radimo analizu korisnosti, razlike koje primjećujemo u očekivanim
vrijednostima između različitih opcija trebale bi nas natjerati da si postavimo
sljedeća pitanja:
Zbog čega postoji razlika?
Zašto je očekivana vrijednost za ovu opciju veća ili manja od ove druge?
Analiza ovih pitanja otkrit će odgovore koji obogaćuju našu analizu i
učvršćuju naše zaključke.
22
Napredna analiza korisnosti
Analiza korisnosti s višestrukim perspektivama
Analiza korisnosti s višestrukim perspektivama: analiziramo svaku
od perspektiva zasebno (izradom matrice korisnosti za svaku) i
spajanjem rezultata da bi se rangirale opcije.
S obzirom da je postupak ponderiranja opcija jednak za sve opcije, matrice
imaju identičnu strukturu.
Ova jednoobraznost strukture ključna je za cijeli proces.
Svaka matrica sadrži iste opcije i ishode, a vjerojatnosti ishoda također su
identične.
Razlikovat će se samo vrijednosti korisnosti jer svaka matrica
promatra problem iz različite perspektive s različitim osobnim interesima.
24
Postupak analize korisnosti
Postupak analize korisnosti s višestrukim perspektivama identičan
je kao i postupak s jednom perspektivom:
postaviti pitanje korisnosti za svaku kombinaciju opcija-ishod,
dodijeliti vrijednosti korisnosti,
postaviti pitanje vjerojatnosti,
unijeti vrijednosti vjerojatnosti,
izračunati očekivane vrijednosti,
zbrojiti očekivane vrijednosti za svaku opciju te
unijeti zbroj u stupac “Ukupna očekivana vrijednost”.
25
Postupak analize korisnosti
Ova tehnika analize korisnosti s višestrukim perspektivama ima široku
primjenu u slučajevima rješavanja problema u kojima suprotstavljeni
interesi otežavaju izbor između alternativnih smjerova
djelovanja.
Analiza korisnosti s višestrukim perspektivama rezultira
odlukama koje na jednak način pristupaju interesima svakog
sudionika, pogotovo u slučaju kada ti sudionici aktivno sudjeluju u analizi.
26
13 koraka analize korisnosti s višestrukim
perspektivama
1. korak: Identificirati opcije i ishode koji će se analizirati.
2. korak: Identificirati i ponderirati perspektive koje će se analizirati.
3. korak: Izraditi identične matrice korisnosti za svaku perspektivu, s istim
opcijama i istim ishodima.
27
Perspektiva
Ishodi
Ukupna očekivana vrijednost
A.
B.
C.
Opcija 1
Opcija 2
13 koraka analize korisnosti s višestrukim
perspektivama
Ponoviti 3. do 7. korak za svaku matricu.
4. korak: Iz perspektive svake matrice dodijeliti korisnosti od 0 do 100 za
ishod svake kombinacije opcija-ishod (svako polje matrice). Mora biti
najmanje jedna vrijednost 100.
5. korak: Odrediti vjerojatnost ishoda svake kombinacije opcija-ishod (svako
polje).
6. korak: Izračunati očekivane vrijednosti za svaku kombinaciju opcija-ishod
(svako polje).
7. korak: Zbrojiti očekivane vrijednosti za svaku opciju i unijeti rezultat u
stupac „Ukupna očekivana vrijednost”.
28
13 koraka analize korisnosti s višestrukim
perspektivama
8. korak: Izraditi jednu „objedinjenu” matricu s istim opcijama kao u
matricama perspektiva.
29
Perspektiva: Objedinjena
Perspektive
Ukupna ponderirana
očekivana vrijednost
1.
2.
3.
Rang
Opcija 1
Opcija 2
13 koraka analize korisnosti s višestrukim
perspektivama
9. korak: Unijeti ukupnu očekivanu vrijednost za svaku opciju iz matrice
perspektiva.
10. korak: Pomnožiti ukupne očekivane vrijednosti svake perspektive s
ponderiranom vrijednosti perspektive.
11. korak: Zbrojiti umnoške (ponderirane očekivane vrijednosti) za svaku
opciju i unijeti zbroj u stupac „Ukupna ponderirana očekivana vrijednost”.
12. korak: Rangirati opcije. Opcija s najvećom ponderiranom očekivanom
vrijednosti je poželjna opcija.
13. korak: Provjeriti imaju li rezultati smisla.
30
Višestruke klase ishoda
U mnogim problemima postoji cijeli niz ishoda koje uzimamo u obzir
prilikom odabira između alternativnih smjerova djelovanja. U problemima
koji uključuju višestruke klase ishoda, svaka se klasa izjednačava s
različitim perspektivama. Na primjer, razmatranje financijskih troškova
reorganizacije ustroja upravljanja u nekoj tvrtki jednako je razmatranju
problema iz perspektive financijskih troškova.
31
Opcija
Klase ishoda
Raspon ishoda
Reorganizacija upravljačke strukture tvrtke
Financijski troškovi
Manji/jednaki/veći
Psihološki utjecaj na radnike
Negativan/neutralan/pozitivan
Psihološki utjecaj na menadžere
Negativan/neutralan/pozitivan
Imidž tvrtke u javnosti
Lošiji/jednak/bolji
Analiza konkurentnih hipoteza
Uvod
Što je HIPOTEZA?
Hipoteza je deklarativna (izjavna) konstatacija, izjava kojoj još nije utvrđena
istinitost, a njezina se istinitost dokazuje pomoću dokaza. Kada bi sa sigurnošću
znali da je neka izjava istinita, takva izjava ne bi bila hipoteza.
Hipoteze imaju ključnu ulogu u analizi te omogućuju sužavanje
djelokruga razmišljanja, čime se postavlja okvir unutar kojeg se analiziraju i
interpretiraju podaci.
Iako sužavanje djelokruga uglavnom pozitivno djeluje na proces analize, ono
može biti i kontraproduktivno u slučaju da fokusiranje na jednu hipotezu
rezultira isključivanjem ostalih.
33
Uvod
Analitičar mora izabrati između nekoliko alternativnih hipoteza.
Ali kako će odlučiti koja je hipoteza točna (najtočnija) i koja je posljedica
najvjerojatnija?
Čest je slučaj da se u pokušaju odabira hipoteza izabere najizgledniji
(ujedno i najpoželjniji) odgovor, nakon čega se traži potvrda u dostupnim
informacijama.
Ako se analitičar usredotoči na potvrđivanje jedne hipoteze za koju
misli da je vjerojatno istinita, lako može biti zaveden činjenicom da postoji
mnogo dokaza koji podupiru njegovo stajalište, a pritom ne uviđa da je većina
dokaza jednako konzistentna i s drugim objašnjenjima ili zaključcima te da se te
alternative ne mogu u potpunosti odbaciti.
34
Uvod
Analiza konkurentnih hipoteza (ACH) jednostavan je i učinkovit model
koji pomaže u rješavanju kompleksnih problema, a posebno je koristan u
rješavanju problema koji zahtijevaju pažljivo razmatranje alternativnih
objašnjenja onoga što se dogodilo, događa se ili se može dogoditi u
budućnosti.
ACH pomaže analitičaru da prevlada ili barem minimalizira neka od mogućih
kognitivnih ograničenja jer se temelji na općim načelima kognitivne
psihologije, analizi odlučivanja i dr. znanstvenim metodama.
35
Uvod
Analiza konkurentnih hipoteza (ACH) tehnika je testiranja hipoteza
koja omogućuje identificiranje skupa međusobno isključivih
alternativnih objašnjenja ili ishoda prezentiranih u obliku hipoteza te
procjenu konzistentnosti ili nekonzistentnosti svakog dokaza sa svakom od
hipoteza i odabir hipoteza koje najbolje odgovaraju dokazima.
Za elaboriranje analize konkurentnih hipoteza potrebno je definirati hipoteze i
dokaze.
Ova tehnika rangira konkurentne hipoteze prema stupnju
nekonzistentnosti relevantnih dokaza.
36
Uvod
Bolja je i poželjna hipoteza s najmanjim brojem nekonzistentnih
dokaza, a ne ona s najvećim brojem konzistentnih dokaza. To znači da je
preferirana hipoteza ona s najmanje nekonzistentnih dokaza, a ne ona s
najkonzistentnijim dokazima.
Konzistentni dokazi ne dokazuju ništa jer dokazi obično podržavaju više
od jedne hipoteze.
U tom smislu, samo nekonzistentni dokazi imaju dijagnostičku
vrijednost u određivanju vjerodostojnosti neke hipoteze i u rangiranju hipoteze
prema stupnju njihove vjerodostojnosti.
37
Uvod
Konzistentnost nužno ne znači da dokazi potvrđuju hipotezu. Ona
znači da su dokazi kompatibilni s hipotezom ili, drugim riječima, hipoteza može
biti istinita s obzirom na dokaze.
U slučaju nekonzistentnosti hipoteza ne može biti istinita s obzirom na dokaze.
Stoga je ideja na kojoj se temelji ova tehnika pobiti, a ne potvrditi svaku od
hipoteza, a najizglednija hipoteza bit će ona s najmanje nekonzistentnih dokaza.
Drugim riječima, pri analizi konkurentnih hipoteza, hipotezu je potrebno
"rušiti", a najizglednija je ona koja "preživi".
38
ACH - postupak
Analiza konkurentnih hipoteza zahtijeva eksplicitno određivanje svih razumnih
alternativa te njihovo međusobno, a ne pojedinačno procjenjivanje.
Testiranje hipoteza (analiza konkurentnih hipoteza) sastoji se od osam koraka.
1. Pokušati smisliti što veći broj hipoteza koje objašnjavaju zašto se nešto dogodilo.
2. Napraviti popis dokaza i tvrdnji (uključujući i pretpostavke i logične zaključke)
za i protiv svake hipoteze.
3. Izraditi matricu.
4. Testirati konzistentnost dokaza sa svakom hipotezom, i to jedan po jedan
dokaz, odnosno za svaku stavku dokaza zasebno (vodoravni smjer).
5. Pročistiti matricu.
6. Proučiti matricu od vrha prema dnu, procijeniti svaku hipotezu.
7. Rangirati preostale hipoteze prema nekonzistentnim dokazima.
8. Ponovno provjeriti ispravnost zaključivanja, izvođenje dokaza i hipoteza te
provedbu cijelog postupka.
39
ACH matrica
Jednostavna matrica analize konkurentnih hipoteza izgledat će kao na sljedećoj
slici:
40
Hipoteza 1 Hipoteza 2 Hipoteza 3 Hipoteza 4
Dokaz 1 N K n/a
Dokaz 2
Dokaz 3
Dokaz 4
Dokaz 5
ACH – preporuke
ACH se koristi pri izradi preporuka koje su sastavni dio analitičkih uradaka.
Analitičar izrađuje preporuke temeljem svojih zaključaka, a preporuke
se realiziraju temeljem čitavog niza kriterija uključujući pravne okvire,
ograničenja resursa, mogućih posljedica, strateških odrednica i politike (tvrtke,
organizacije i sl.), poslovnog okruženja, prethodnih pokušaja i aktivnosti vezanih
uz isti problem ili pitanje, vjerojatnosti uspjeha itd.
41
Umjesto zaključka
Taksonomija tipova problema u korporativnoj sigurnosti
Iako problemi dolaze u različitim varijantama, oblicima i veličinama,
svaki od njih moguće je kategorizirati i sukladno ulogama koje činjenica i
prosudba imaju u analizi tog problema.
Ovakva se kategorizacija naziva "Taksonomijom tipova problema"
Taksonomija tipova problema
Uloga činjenica Uloga prosudbe
Simplistički Deterministički Slučajan Neodređen
Činjenični. Postoji samo jedan odgovor.
Postoji samo jedan odgovor, ali mora se
koristiti ispravna formula.
Mogući su različiti odgovori i sve ih je
moguće identificirati.
Mogući su različiti odgovori, ali su
nesigurni, što znači da ne mogu svi biti
identificirani.
Zaključak
Koristite različite analitičke tehnike nad istim problemskim
prostorom te budite otvoreni prema dobivenim rezultatima.
Mogli bi vas iznenaditi. :-)
Većina se analitičara fokusira na traženje odgovora. POGREŠNO!!!
Umijeće analiziranja jest umijeće postavljanja pitanja.
top related