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本論文以應用研究為基礎，研究了美國海軍當前的創新生態系統，旨在找出挑戰、障礙和可行的解決方案。評估涉及一項定性研究和一項定量研究，受訪者來自海軍各組織。定性訪談（研究 1）的結果用于揭示模式、概念和理論見解，為定量調查（研究 2）的設計提供依據。研究揭示了流程上的重大差距，包括組織間的溝通障礙和知識管理上的嚴重不足。此外，研究還強調了從業人員決策的不完善，對生態系統產生了負面影響。為了規劃前進的戰略路徑，我們整合了管理學、創新管理學和行為經濟學的相關理論。主要重點是促進生態系統內從業人員之間的緊密聯系，同時提高決策過程的整體質量。

圖：美海軍研究辦公室決策過程

本論文探討了信息戰中的評估挑戰及其與信息環境中的 "制勝"觀念之間的關系。論文認為，錯位的激勵機制和組織偏見導致評估不充分，無法滿足利益相關者的知識需求。本文引入了信息戰制勝理論，認為應利用 "愿景"、"真相"、"感知 "和 "數量 "等概念來實現預期的信息目標。為驗證該理論，開發了一個信息戰游戲和相關模擬，結果表明，數量在決定對勝利的主觀看法方面起著關鍵作用。論文提出了三項主要建議： 1) 負責信息活動的領導者應激勵信息量；2) 應采用和嘗試其他方法來證明成功；3) 應將信息活動對友軍的影響納入綜合信息評估。本論文認識到實施這些建議的內在挑戰，并呼吁官僚勇敢地克服這些挑戰。

圖 8. 為利益相關者展示信息的過程。

這是資本預算和隨機組合優化中基于風險的決策分析的第二階段后續工作。研究目的是提出一種新穎、可重復使用和可擴展的高級分析流程，采用戰略博弈論和綜合風險管理（IRM），協助美國防部在不確定情況下開展資本預算編制活動，并應用于蒙特卡羅風險模擬、預測和預測分析，以及具有多個利益相關者的收購和項目組合的隨機組合優化（約束條件包括預算、進度、成本、風險和其他戰略約束條件）。博弈論應用將包括具有戰略和擴展形式的完全和不完全信息的重復有限和無限博弈領域。研究方法將酌情包括理論數學公式、建議的數據收集/整合和優化方法，以及實際實施建議，以測試建議方法的益處和可行性，從而根據其他國家或內部參與者（如美國國會、國防部內部組織）的反應生成最佳預算分配和戰略。在適當情況下，將采用戰略和擴展形式。博弈論的假設包括決策者的理性和使用貝葉斯定律的最新信息。我們的想法是分析在重復博弈中具有支配和被支配條件的純策略和混合策略的伯特蘭、庫諾和納什均衡，以確定推薦的方法。我們利用軍事主題專家來確定參與連續和同時移動的概率報酬結構，以確定主博弈樹中的均衡狀態，從而確定子博弈完全納什均衡，作為該方法的工作實例和說明。可交付成果包括書面報告、Excel 文件和研究中生成的相關腳本。

項目總結

海軍內部的許多機構都在爭奪海軍預算的一部分，以確保本機構獲得盡可能多的預算。由于 24 財年的預算高達 2558 億美元，美國海軍必須盡一切可能做出最明智的決定。考慮到一個部門下設多個部門，這些部門將從該部門獲得資金。本研究中應用的機械設計理論使我們能夠創建一個博弈，其所需的納什均衡是各部門準確預測預算。我們創建了一個博弈序列，對超出特定容差范圍的不準確預算預測進行懲罰，并對準確預測預算的部門進行獎勵。為了展示將博弈序列與傳統預算分配理念相結合的方法，我們使用了仿真技術來模擬博弈序列中的實際決策。這些模擬的輸出結果為每個分部提供了總預算分配部分的置信區間。利用軍事價值和軍事弊端的附加指標，在博弈序列模擬的置信區間內對預算進行隨機優化，從而得出最終的預算分配結果。

推薦的方法和手段可以獨立運行，也可以與綜合風險管理方法結合使用，在綜合風險管理方法中，蒙特卡羅模擬、預測預報和隨機組合優化可以整合在一起，從而創造出一種更穩健、更全面的方法。研究得出結論，納入博弈論可以提高各部門報告內容的穩健性，因為目標是可以實現的。該方法迫使各部門報告其最佳估計，并自我調節各部門，以逐步改善其預測。

研究背景

當前的研究在美國防部內使用博弈論結構和基于風險的隨機資本預算程序，采用了幾種獨特的方法來提高其性能，以產生可信且合理的博弈論隨機投資組合分配。相關性的關鍵點在于，該研究有助于為高級決策者提供有關最佳項目選擇和資源組合分配的見解、方向和可操作的情報。成功的標準將是在不確定的情況下確定一個站得住腳的投資組合分配，并從多個角度和方法運用博弈論概念來三角測量一個有效和可靠的軍事價值。這些技術可用于選擇可能性的相關組合，利用馬科維茨的有效前沿并在博弈論方法的框架內進行隨機優化。這可以通過先前研究項目中的各種組合和計劃選擇技術得到進一步加強，以衡量它們與博弈論的配合程度，這些技術包括用于充實評估的偏好排序組織方法（PROMETHEE）、表達現實的消除和選擇（ELECTRE）、多標準分析（MCA）和分層評分-排序（HSR）方法。

這項研究將綜合風險管理（基于風險的蒙特卡羅模擬、預測和預測建模）和隨機優化（涉及多個利益相關者，有預算、進度、成本、風險和其他戰略約束）等各種方法與博弈論概念結合起來。具體來說，諾貝爾獎獲獎方法涉及討價還價中的信息不對稱問題，將應用機制設計理論和啟示原則，從納什均衡開始，然后將其修改為博弈，旨在激發項目經理的誠實預測，從而在國防部內實現高效和有效的預算分配。

這項研究是資本預算和隨機組合優化中基于風險的決策分析的第二階段后續工作。研究目的是提出一種新穎、可重復使用和可擴展的高級分析流程，采用戰略博弈論和綜合風險管理，協助國防部在不確定情況下開展資本預算編制活動。博弈論應用將包括具有戰略和擴展形式的完全和不完全信息的重復有限和無限博弈領域。研究方法包括理論數學公式、建議的數據收集和整合、優化方法以及實際實施建議，以測試建議方法的益處和可行性，從而根據其他參與者（國防部內的不同部門或組織）的反應生成最佳預算分配和戰略。博弈論的假設條件包括決策者的理性和使用貝葉斯定律的最新信息。為了確定推薦的方法，我們的想法是分析重復博弈中具有支配和被支配條件的純策略和混合策略的伯特蘭、庫諾和納什均衡。我們使用模擬并確定連續和同時移動的報酬結構，以確定主博弈樹中的均衡狀態到子博弈完美納什均衡，作為該方法的工作實例和說明。

研究結果和結論

根據研究結果，主要發現表明，所建議的博弈論方法需要是一種平衡的方法，并且要切實可行，以便決策者能夠輕松理解。因此，建議的模型和方法符合許多理想的特性。建議的方法符合現代經濟理論，模型符合現代機制設計理論和啟示原則，這在減少信息不對稱問題方面是最先進的。在實踐中，該模型簡單、直觀、切實可行。建議的模型和方法只有幾個參數，解釋簡單實用。在協商預算（第一年，第一輪）后，項目經理只需如實估計一個參數（η）。獎勵真實的模型是直觀的，看起來很有吸引力。

在研究意義方面，發現所提出的模型和方法具有應用靈活性，該模型可靈活地適應總部的偏好和具體條件。該模型在懲罰程度上具有靈活性，懲罰程度可以是對稱的（λ1 和 λ2），允許預測誤差的容忍度，并為誠實報告增加額外的溢價。最后，還要考慮動態效應，即隨著時間的推移，該方法將揭示哪些是高生產率的項目經理，哪些是低生產率的項目經理。對于低生產率的計劃管理人員，除了更換他們之外，還可以在某一年后稍微改變游戲規則，以激勵他們克服自身的局限性。對于高生產率的計劃管理人員，則需要反其道而行之：始終明確未來參數控制的選擇權將屬于他們而非總部，從而防止棘輪效應。

本文建議，在實施預算分配時，如果各部門或分部之間存在激烈競爭，而且正在實施的計劃的結果存在足夠的不確定性，那么就應該考慮博弈論。博弈論有助于減少未來的不確定性，使各部門對其計劃的產出預測負責。通過讓各部門承擔責任，滾動組合就更有可能實現預期目標。

研究要求：

美國陸軍行為與社會科學研究所（ARI）此前的研究將系統思維確定為六種戰略思維能力之一（Sackett 等人，2016 年）。在陸軍中發展對系統思維更全面的理解包括了解成功的系統思維所需的行為。這些知識可以為不同的陸軍領導者確定系統思維發展的意義。本研究確定了陸軍領導者的系統思維要求，并開發了一個概念模型，描述了成功的系統思維所需的行為。

研究方法：

研究人員查閱了有關系統思維的文獻，以確定領導者系統思維的適當定義，并識別系統思維的可能組成部分。為了解陸軍對領導者系統思維的要求，對 58 名執行作戰任務的現役軍官以及被派往陸軍教育機構或單元培訓項目的軍事和文職教官進行了個人和小組會談。對結果進行了定性分析，以描述受訪者對陸軍軍官系統思維工作要求和培訓的看法和經驗，并建立領導者系統思維的概念模型。與四位系統思維學術主題專家（SMEs）進行了訪談，他們為開發對陸軍有用的系統思維理論方法提供了進一步的文獻資源和專家意見。概念模型開發完成后，現役軍官和 15 名專業軍事教育 (PME) 教官對代表每個維度的行為進行了開發和審查。

研究結果：

根據文獻，領導者系統思維被定義為 一種認知方法，運用整體視角來識別和理解各要素之間的相互關系和新興屬性。個人和小組課程的結果發現，陸軍領導者必須是有效的系統思考者，才能操作和維護現有系統，并制定計劃、做出決策和解決問題，這些都涉及到各種相互關聯的要素。大多數參加個人和小組會議的人員認為，系統思維對各級軍官都很重要，隨著時間的推移，系統思維會隨著經驗、年齡和培訓而發展。盡管大多數受訪者都熟悉系統思維的概念，但許多人對其并沒有系統的理解，也不確定如何定義或描述它。在討論對系統思維的需求時，受訪者指出了陸軍中 "系統 "的兩個基本概念：(a) 正式系統，即已建立并記錄在案的系統；(b) 非正式系統，即不一定記錄在案、需要發掘的系統。這兩類系統都具有相關性和重要性。陸軍中的正式系統，如各種人事、通信和計劃系統，往往有明確的定義，可以很容易地通過文件加以識別或描述。而非正式或新出現的系統，如作戰環境中的社會系統、非正式協調系統和社會文化系統，往往更模糊、更多變、更難識別。為本研究咨詢過的大多數 PME 人員都表示，要在他們的課程或計劃中取得成功，就必須具備系統思維，盡管只有五分之一的人表示具體的評估需要系統思維。

根據文獻綜述和個人/小組會議中獲得的信息，提出了領導者系統思維的初步模型，包括五個維度：（a）識別要素，（b）理解動態關系，（c）轉換視角，（d）識別整體模式，以及（e）應對變化。一組焦點小組和對 29 名現役軍官的訪談產生了 42 種行為草案，描述了與五個維度相關的行動。由 15 名院校教官組成的小組對這 42 種行為進行了審查，最終形成了領導者系統思維模型的最終版本，其中包含五個維度的 25 種行為。

利用和傳播研究結果：

該概念模型為開發陸軍領導者系統思維評估和培訓工具奠定了基礎。這些維度和相關行為隨后被用于形成多方位評估工具的內容（見 Loer 等人，正在編寫中），還將被用作基于互動情景的工具的基礎，以評估特定情況或環境下的領導者系統思維。

本論文研究了致命自主武器系統（LAWS）的倫理影響。論文的重點是致命性自主武器系統是否會導致責任差距的問題。責任差距論點認為，沒有人對致命自主武器系統的行為承擔責任，從而導致責任分配上的差距。然而，我引入了替代責任的概念，證明由于道德糾葛，致命性自主武器系統的設計者可以對其設計承擔道德責任。本論文的中心論點是，可以將道德責任（盡管是替代意義上的責任）歸于致命性自主武器系統的設計者，從而彌合責任差距。

決策支持是一個至關重要的過程，它能為決策者提供必要的洞察力，使其做出明智的選擇，從而提高任務準備狀態并優化資源分配。要提供有效的決策支持，顧問和分析人員必須理解決策者的優先事項，并采用能靈活、即時地直觀呈現資源情況的決策支持工具。在本研究中，主張實施專門設計的數據分析工具，通過數據分析協助管理決策。評估重點是未來創建戰略決策儀表板的潛在解決方案。評估了數據分析工具在整個決策過程中提供與管理決策相一致的決策支持能力。這項研究深入探討了每種數據分析工具的優缺點。理想的設計應為決策者提供數據可視化技術，使他們能夠做出明智的管理決策，確保資源效率和組織目標的實現。總之，所開展的研究支持使用合適的數據分析工具和未來開發戰略決策儀表板。

本論文的目標是為已知封閉道路網絡中的戰術車輛提供目的地預測。這些戰術車輛以輪式野戰炮兵部隊為模型。美海軍研究生院（NPS）的建模虛擬環境與仿真（MOVES）研究所在一個虛構的場景中建模并生成數據。該場景包括典型野戰炮兵部隊在部署環境中會遇到的各種地點和事件。軍事組織由兩個營組成一個團，每個營有四個炮兵連，每個炮兵連有 11 輛車。每個炮兵連有四輛發射車、四輛裝填車、兩輛支援車和一輛指揮控制（C2）車。生成的數據在團、營、炮兵連和車輛一級進行記錄。本研究以炮兵連的移動模式為中心。每個場景都被分解成較小的行程，其中只有一個先前地點和未來目的地。模型擬合中的預測變量描述了每個炮兵連的各種位置屬性。響應變量是每次行程的目的地位置。

本論文主要研究兩個問題。

1.機器學習模型能否準確預測戰術車輛的未來目的地？

2.在戰術應用中，什么是足夠的預測準確度？

本論文只能使用 MOVES 研究所生成的數據。因此，存在一些限制。第一個限制是數據缺乏測量或傳感器誤差。在實際作戰環境中收集完美的數據是不現實的。第二個限制是，生成數據的大小足以適合我們的模型。在新的作戰場景中，數據可能稀少或不可用。

為了預測這些戰術部隊的未來目的地，我們使用了兩種機器學習的監督技術：隨機森林和神經網絡。為了客觀地比較這兩種模型，我們得出了兩個標準來判斷目的地預測的成功與否。每個模型都為行程中每分鐘間隔內的每個地點擬合了一個概率。第一個標準是一半以上的正確地點分配概率超過 80%。第二個標準是，在行程的最后三分鐘內，模型分配給正確目的地的概率是否超過 80%。一個模型必須同時滿足這兩個標準才算成功。在驗證集的所有行程中，隨機森林的成功率為 38.9%，而神經網絡的成功率為 43.2%。我們使用這兩個標準考慮了真實世界的場景。每個行程被縮減到只有最初的五分鐘。在真實情況下，決策者必須在敵人完成行動之前決定行動。在這種情況下，決策者在做出決定前有五分鐘的時間窗口。隨機森林的預測準確率為 19.1%，而神經網絡的預測準確率為 33.9%。這是時間受限情況下預測準確率的上限。隨著誤差和噪聲的引入，預測準確率可能會降低。

本論文通過使用完美數據設定了目的地預測的上限。基于我們的論文，未來的研究領域如下：進一步研究預測建模、處理在不規則時間間隔內收集的帶有測量誤差的數據、使用真實世界數據建模以及多域建模。第一個領域是通過進一步的預測建模來提高預測精度。第二個領域是引入與現實生活中數據收集和匯總困難相似的誤差項。戰場傳感器并不完美，存在局限性。第三個方面是利用實戰部署和訓練中的真實數據建模。最后一個領域是將我們的研究推廣到其他作戰領域：海上、海面下和空中。運動輪廓和運動行為在這些領域中都同樣重要。戰術層面的模型可以為戰略層面的決策提供參考。

軍事分析人員可利用公開數據庫深入了解相關國際事件的發展。然而，這些數據庫依賴于以英語為基礎、經過整理的資料來源。這可能會導致偏差，不利于分析質量，尤其是在關注英語不是主要語言的地區和行動者時更是如此。

本研究旨在利用全球事件、語言和語調數據庫（GDELT）數據集來預測影響烏克蘭戰爭的重要因素，并將使用提取的數據和機器學習技術來開發預測模型。該項目旨在實現兩個目標。首先，提供一種從大數據集合中自動提取和預處理相關事件數據的方法。其次，將不同的機器學習模型應用于提取的數據，以預測重要因素，從而識別持續沖突中的事件趨勢。

所展示的數據采購可自由擴展到不同地區、行為體或其組合。在應用程序接口（API）中配置所需的參數后，相關的 GDELT 事件將自動提取。

由于本論文的重點在于預測，因此建模技術的應用側重于時間序列和遞歸神經網絡（RNN）模型。在測試過的時間序列預測模型中，自回歸綜合移動平均（ARIMA）模型與其他候選模型和天真模型相比，顯示出良好的預測性能。應用時間序列模型預測一至三個月的中期趨勢取得了最佳結果。

為了補充時間序列模型并利用 GDELT 的短期更新間隔，我們建立了不同類型的 RNN，并測試了它們在事件數量短期預測方面的性能。簡單 RNN 與長短期記憶 (LSTM) RNN 進行了比較，結果發現，簡單 RNN 的性能不如 LSTM RNN 模型。由此得出的結論是，數據中確實存在影響模型預測能力的長期和短期效應。

除了最初的跨語言 GDELT 數據庫，RNN 模型還運行了僅基于英語來源的 GDELT 數據提取，以及來自武裝沖突地點和事件數據項目（ACLED）數據庫的數據提取。

總體而言，在幾乎所有測試的模型中，使用基于英語來源的數據集都能獲得更好的均方根誤差值。不過，這并不一定意味著模型在捕捉現實生活中的變化方面表現更好。一項補充性探索數據分析（EDA）得出結論，在以英語為基礎的報告中，一系列事件的代表性不足。這一點在烏克蘭戰爭前奏期間尤為明顯，因為西方公眾對該地區的興趣和英語報道的一致性有時會降溫。事件報道不足導致數據的可變性較低，一致性較高，從而提高了基于英語模式的績效指標。

關于 RNN 模型在 ACLED 數據庫中的性能，除了 "爆炸/遠程暴力 "和 "戰斗 "這兩種事件類型外，本研究選擇的模型無法應用于 ACLED 數據提取。造成兼容性低的原因是報告事件的數量較少，以及報告中的空白與所選模型的相關性不高。

不同數據源之間的性能比較表明，要持續產生可靠的結果，挑選合適的預測因子和對結果進行初步分析并不容易實現自動化。強烈建議每次從 GDELT 首次提取新型數據子集時都進行一次 EDA。

圖 3.1. GDELT 事件數據庫中一個數據元素的示意圖。矩形代表中心數據元素，即事件。圓圈代表屬性，屬性 "GlobalEventID "用作唯一標識符。提及和音調 "屬性是灰色的，因為它不屬于本工作的范圍。

自主和半自主系統在一個系統的框架內運行，利用其自身的感知、認知、分析和執行行動的能力來實現其目標。無人系統對美國國防部（DoD）的采購程序提出了重大挑戰，該程序是為開發和部署人在環型能力而建立的。本論文的目的是對通過軍事采購程序開發半自主和自主系統的挑戰進行分析，以確定增加項目成功的可能性所需的最佳做法和趨勢。

分析的第二個目標是比較和對比具有自主能力的系統的測試和評估方法。測試和評估過程的目的是使決策者能夠管理技術風險，并在做出實戰決定之前評估能力的強大和成熟程度。自主系統需要嚴格的測試/制造策略，對大多數項目來說，這將導致成本超支和進度違反。此外，試圖跟上快速變化的技術步伐超過了美國防部使用尖端技術的成熟系統的能力。

圖12。DoDI 5000.02自適應采購框架。

本文詳細介紹了以色列國防情報局（IDI）幾十年來進行的改革，形成了一個新的概念，即 "多學科情報"，它挑戰了傳統 "情報周期 "模式的幾個假設。它的重點是在聯合進程和組織中合作收集和分析，利用先進技術。這一概念的邏輯最初被應用于戰術和目標情報，并逐漸演變為 "通過適應進行創新"，實踐先于理論。這篇文章增加了對以色列情報的研究，以及更廣泛的對 ""英倫圈"以外的情報系統的研究。

以色列國防情報局（IDI，希伯來語為Agaf Hamodi'in或AMAN）是以色列國防軍（IDF）總參謀部的情報局，也是以色列情報系統中最大的組織。盡管是一個軍事組織，IDI也有國防級和國家級的作用。在過去的幾十年里，以色列情報局經歷了根本性的改革，導致實施了一個被稱為 "多學科情報 "的新概念。然而，雖然這些改革在以色列的專業文獻中得到了很多關注，但在廣泛的情報研究領域，這些改革卻很少成為學術研究的對象。

以色列的情報工作，特別是IDI，已經被許多學者研究過了--比如BarJoseph, Handel, Ben-Zvi, Shlaim, Hershkovitz, Kahana, Shpiro, Barnea, Gelber, Adamsky, Libel, Leslau, Sheffy, Pascovich, Magen, Jones, 和其他人。這些工作得到了前以色列情報人員的專業和學術著作的補充，如哈卡比、澤維-法卡什、加齊特、亞德林、布倫、阿米德勒、庫珀瓦瑟、阿舍、拉皮德、吉爾博阿、埃文、佐哈爾、格拉尼特、西曼-托夫、沙皮拉和其他人。此外，以色列前高級情報人員的回憶錄也對其進行了補充。近年來，關于以色列情報局當前面臨的挑戰的專業作品也在不斷涌現，這些作品通常由以色列代理從業人員撰寫，盡管是匿名的，而且只用希伯來語。

這些作品從不同角度研究以色列情報工作。其中包括1973年贖罪日戰爭中的情報失敗，歷史事件，組織事項，間諜和特別行動，分析方法，如 "魔鬼的主張"，預警，對反恐的情報支持，情報和政策之間的互動，軍事情報在國家決策中的作用，與民事機構和媒體的互動，以及其他。現有的研究還研究了情報對以色列面臨的具體挑戰的貢獻--從大規模殺傷性武器，到政治和軍事方面，再到 "獨狼 "恐怖主義--在不同的地理領域。關于以色列情報部門的研究甚至已經開始研究對打擊全球大流行病的支持。

然而，廣泛的情報研究領域很少涉及以色列情報實踐的當前事項--如新興技術、收集和分析之間的互動。例如，情報研究很少研究以色列目前對 "情報周期 "的執行情況--這是公認的情報過程的順序模式，依賴于收集和分析之間的區別。因此，情報研究沒有研究以色列情報部門挑戰這種模式的方式，也沒有將以色列關于情報周期的改革與其他國家情報系統的類似改革進行比較。

本文旨在彌補這些不足。以色列情報局已經逐漸創造了一個新的概念，挑戰 "情報周期"，模糊了收集和分析之間的界限。這個概念被稱為多學科情報，它創造了新的合作過程和組織，將收集和分析結合起來。它的基礎是以任務為中心，而不是傳統的以學科為中心的關于情報過程、產品和組織的理由。這個新概念的邏輯已經發展了幾十年，以一種適應性和漸進的方式，最初是針對目標和戰術情報實施。

這篇文章的主要貢獻在于增加了對以色列情報的研究。它通過提供一個關于以色列情報局收集和分析之間的互動的經驗基礎，以及關于這個領域的改革的方式，同時通過 "情報周期 "和 "情報創新 "的理論視角討論這些問題。此外，這篇文章還有助于對 "英倫圈"（美國和英國的情報系統）以外的情報系統的研究不斷深入。它可以促成國家情報系統之間的比較研究，并豐富情報改革和 "情報周期 "替代方案的理論研究。

這篇文章的范圍有限。它只關注IDI，而不是整個以色列情報界：關于其他兩個以色列情報機構，摩薩德（負責外國情報和特別行動）和沙巴克（負責國內情報和特別行動）的公開信息由于其隱蔽性而非常少。文章討論的是程序和組織，而不是情報產品的性質或質量，因為關于后者的公共信息也很匱乏。最后，文章重點討論了情報系統本身的改革和創新，而不是討論情報部門與決策者和操作者的互動。

文章的進展如下。我們首先提供了關于文章中使用的兩個主要框架的理論背景："情報周期 "模型及其對收集和分析之間互動的影響，以及 "情報創新"。然后，我們描述了近幾十年來情報系統和IDI所面臨的新挑戰，作為IDI改革的背景。我們接著詳細介紹了自21世紀初發生的這些改革的譜系，重點是收集和分析之間的互動。最后，我們運用前幾章所描述的理論框架來理解這些改革的本質和它們的演變方式。最后，我們指出了未來研究的潛在領域。