El Análisis de hipótesis en competencia (ACH) fue
desarrollado entre los años 1978 y 1986 por el prestigioso analista de la CIA
Richards J. Heuer Jr. Esta herramienta de análisis se dio a conocer por primera
vez con la publicación del libro, ahora un clásico, de Heuer titulado “La psicología del
análisis de inteligencia”.
A pesar de su antigüedad, no hay constancia de ningún
trabajo académico que aborde el estudio de esta técnica desde una perspectiva
lógica y epistemológica. Esa es precisamente la intención de este apartado. A
saber, estudiar de forma general el sustrato lógico sobre el que se asienta
este tipo de análisis de la información.
Este análisis, enmarcado en un marco probabilístico
bayesiano, trata de estudiar simultáneamente todas las hipótesis posibles y
relacionarlas con las evidencias existentes para clasificarlas por orden de
probabilidad.
En la generación de hipótesis se sigue al pie de la letra la primera
regla de Pierce que dice que la hipótesis debe ser formulada claramente como
una pregunta antes que se hagan las observaciones que han de comprobar su
verdad. Respecto a las evidencias, Heuer recomienda incluir no sólo las evidencias que creamos más claras, sino todo el
conjunto de factores relacionados con el objetivo y que podrían tener impacto a
la hora de elaborar la hipótesis final. No se debe caer en el error o la
tentación de tomar sólo aquellas observaciones que apoyan las hipótesis de
trabajo.
En el siguiente paso, el análisis adopta la forma de una inferencia inductiva, evaluando las hipótesis a la luz de las evidencias. Se aconseja reconsiderar o reformular las hipótesis para reflejas
todas las alternativas importantes. Puede ser necesario combinar algunas
hipótesis con otras.
Finalmente se revisa cada hipótesis para sacar conclusiones provisionales
sobre la probabilidad relativa de cada una. Este estadio final se desarrolla a
través de la inferencia de la mejor explicación, que nos ayuda a elegir la
mejor hipótesis de las que tenemos, mediante la ayuda de la probabilidad
establecida por el programa para cada hipótesis. La inferencia de la mejor
explicación (IME) se ocupa de los criterios de selección que deben aplicarse
para determinar cuál es la hipótesis correcta. No se afirma que la hipótesis
escogida sea la verdadera, sino solo que es bastante seguro o probable que lo
sea. Podemos afirmar que la justificación de IME es una justificación
inductiva, aunque debamos distinguir la inferencia inductiva y la IME como dos
tipos diferentes de inferencia. (Vega y Olmos (Coord), 2011, pp. 301-304).
Dado que los eventos son dinámicos y están sujetos a una
variedad de influencias, las conclusiones son siempre o casi siempre
provisionales. Por tanto se especifican en el informe aquellos hechos que
podrían causar cambios significativos en la probabilidad de la hipótesis
aceptada. El informe también puede sugerir posibilidades que pueden
desarrollarse en el futuro.
BIBLIOGRAFÍA:
- ALISEDA, A. (1998), La abducción como cambio epistémico: C.S.Peirce y las teorías epistémicas en inteligencia artificial, Analogía nº 12, nº 1, pp. 125-144
- HEUER ,Richards J. (1999). Psychology of intelligence analysis. Center for the study of intelligence.
- VEGA REÑÓN, Luis y OLMOS GÓMEZ, Paula (Coord) (2011). Compendio de Lógica, Argumentación y Retórica. Madrid: Trotta
No hay comentarios:
Publicar un comentario