Información e Inteligencia: Una reflexión interdisciplinar

 

ALVARO CREMADES Y GUSTAVO DÍAZ MATEY

Universidad Complutense de Madrid, España

 

Resumen: La información es la materia prima con la que se construye la inteligencia. En consecuencia, la identificación, definición y clasificación de fuentes que provean de información veraz y pertinente representa una de las más elementales tareas en el proceso de producción de inteligencia, sea cual fuere la forma que este adopte. Sin embargo, el desigual e insuficiente desarrollo teórico de los estudios de inteligencia ha supuesto un grave impedimento para la clarificación de estos aspectos esenciales en torno al concepto de información, habiéndose afrontado hasta el momento y salvo honrosas pero escasas excepciones de forma meramente empírica o parcial basándose en análisis casuísticos derivados de evoluciones históricas o procedimientos y prácticas llevadas a cabo en distintas estructuras.

En términos generales, el objetivo de este trabajo será abordar cuestiones insuficientemente estudiadas en torno a la definición y clasificación de información y sus fuentes, con el fin profundizar en el estudio y la comprensión de la información y su naturaleza, acercando los estudios de inteligencia al conocimiento científico y poniendo un ladrillo más en la consolidación teórica de este campo de estudio.

Para ello, en primer lugar, pondremos de manifiesto de qué forma las clasificaciones naturales, caracterizadas por su coherencia lógica, han reemplazado a otros argumentos para realizar clasificaciones parciales y subjetivas para después ver cuál ha sido la evolución de la clasificación del concepto “fuentes de información” en distintas disciplinas de las Ciencias Sociales. Posteriormente, presentaremos las deficiencias de la tradicional clasificación de fuentes de información basada en cánones dispersos y superficiales. Siendo este un problema de carácter aparentemente teórico, guarda implicaciones directamente vinculadas con la producción de inteligencia en su vertiente más práctica. Por lo tanto, será preciso identificar cuáles son algunas de las principales consecuencias derivadas de una clasificación inadecuada. Por último, abordaremos el complejo – y a menudo ignorado – debate acerca de la naturaleza de la información y de su papel en los procesos de generación de conocimiento en general y en la producción de inteligencia en particular.

Palabras clave: Inteligencia, fuentes de información, clasificación, conocimiento, definición, estudios de inteligencia.

Title: Information and intelligence an interdisciplinary reflection

Abstract: Information is the raw material which we use to build intelligence. Consequently, the identification, definition and classification of sources that provide true and pertinent information is one of the main issues of the process of intelligence production, no matter which shape it takes later. However, the unequal and not-enough theorical development of intelligence studies has meant tan important obstacle for the clarification of these essential aspects around the concept of information, having faced by the time just in little exceptions in an empirical or partial way by different structures.

In general terms, the aim of this paper will be an approximation of issues that haven’t had enough studies around the definition and classification of the information and its sources, in order to deepen in the study and comprehension of the information ant its nature, making the intelligence studies closer to the scientific knowledge and building up the theorical consolidation of this field of study

In order to achieve that, firstly we will show how the natural classifications, characterized by its logical coherence, have replaced other arguments to make partial and subjective classifications and then see how has the evolution of the classification of the concept of ‘sources of information’ been in different areas of the Social Sciences. Later, we will present the weaknesses of the traditional classification of sources of information based on diverse and superficial canons. Being this a problem of a theorical nature –apparently-, it keeps implications directly linked with the production of intelligence in its most practical way. Consequently, it will be necessary to identify which are some of the main consequences derivate from a mistaken classification.

Last but not least, we will address the complex –and often ignored- debate on the nature of information and its role in the processes of generation of knowledge in general and intelligence in particular.

Keywords: Intelligence, sources, classification, knowledge, definition of intelligence, Intelligence studies.

Para citar este artículo/To cite this articleAlvaro Cremades y Gustavo Díaz, “Información e Inteligencia: una reflexión interdisciplinar”, Revista de Estudios en Seguridad Internacional, Vol. 1, No. 2 (2015), pp. 65-83. DOI: http://dx.doi.org/10.18847/1.2.3

 

Introducción

La información es la materia prima con la que se construye la inteligencia. En su ausencia, es impensable arrojar luz sobre la incertidumbre presente y futura que hostiga en todo momento al ser humano. No obstante, tratándose de un bien tan preciado y de una tan alta relevancia para el desarrollo de las actividades de inteligencia, normalmente su utilización presenta no pocos problemas de carácter eminentemente práctico: desde su sobreabundancia a su ambigüedad; desde los obstáculos existentes para compartirla hasta las dificultades para recopilar, validar e integrar información de diferente procedencia y formato. En consecuencia, la identificación, definición y clasificación de fuentes que provean de información veraz y pertinente representa una de las más elementales tareas en el proceso de producción de inteligencia, sea cual fuere la forma que este adopte.

Sin embargo, el desigual e insuficiente desarrollo teórico de los estudios de inteligencia ha supuesto un grave impedimento para la clarificación de estos aspectos esenciales en torno al concepto de información, habiéndose afrontado hasta el momento y salvo honrosas pero escasas excepciones de forma meramente empírica o parcial basándose en análisis casuísticos derivados de evoluciones históricas o procedimientos y prácticas llevadas a cabo en distintas estructuras.

De hecho, la clasificación tradicional – y comúnmente aceptada en el marco de los estudios de inteligencia – de fuentes de información se basa en el bagaje y planteamientos de las estructuras de inteligencia estadounidenses, principalmente porque son las que más bibliografía tienen públicamente disponible, pero también porque éstas tienen capacidades de recolección con las que no se cuenta en otras estructuras.

Partimos de la premisa de que todo campo de estudio que no aborde con suficiente rigurosidad la tarea de definir los conceptos que le son propios y establecer las relaciones existentes entre ellos difícilmente podrá alcanzar un grado de especialización y congruencia interna suficiente para superar los estrechos márgenes del conocimiento ordinario. Por lo tanto, con el fin de avanzar al respecto, será clave abordar cuestiones generales de alcance universal en torno a la definición y clasificación de la información y sus fuentes derivadas.

Para ello, bastará con analizar los principios formales que en el ámbito de la investigación científica han orientado distintos procesos clasificatorios y en que en otras disciplinas se articulan como hitos históricos para su consolidación, tanto en el seno de las Ciencias Naturales como en el de las Ciencias Sociales.

En términos generales, el objetivo de este trabajo será abordar cuestiones insuficientemente estudiadas en torno a la definición y clasificación de información y sus fuentes, con el fin profundizar en el estudio y la comprensión de la información y su naturaleza, acercando los estudios de inteligencia al conocimiento científico y poniendo un ladrillo más en la consolidación teórica de este campo de estudio.

Para ello, en primer lugar, pondremos de manifiesto de qué forma las clasificaciones naturales, caracterizadas por su coherencia lógica, han reemplazado a otros argumentos para realizar clasificaciones parciales y subjetivas para después ver cuál ha sido la evolución de la clasificación del concepto “fuentes de información” en distintas disciplinas de las Ciencias Sociales.

Posteriormente, presentaremos las deficiencias de la tradicional clasificación de fuentes de información basada en cánones dispersos y superficiales. Siendo este un problema de carácter aparentemente teórico, guarda implicaciones directamente vinculadas con la producción de inteligencia en su vertiente más práctica. Por lo tanto, será preciso identificar cuáles son algunas de las principales consecuencias derivadas de una clasificación inadecuada.

Por último, abordaremos el complejo – y a menudo ignorado – debate acerca de la naturaleza de la información y de su papel en los procesos de generación de conocimiento en general y en la producción de inteligencia en particular.

 

En busca de la coherencia lógica. Evolución de los procesos clasificatorios en las Ciencias Naturales

El caos derivado de la realidad compleja en la que nos movemos, requiere un constante esfuerzo, habitualmente imperceptible, por ordenar tal complejidad. La clasificación en sus diferentes formas y procedimientos, por tanto, se articula como una de las principales operaciones mentales que realiza el ser humano para enfrentar con eficacia la realidad que le rodea.

En esta misma línea, la clasificación juega un papel determinante en las fases primarias de la investigación científica, ya que permite definir los contornos conceptuales así como las de sus partes integrantes dando lugar a un sistema de conceptos clasificatorios, es decir, dando lugar a subconjuntos o clases (Bunge, 1985: 65). Por tanto, la clasificación supone en todo campo de conocimiento uno de los primeros pasos para construir un andamiaje teórico consistente.

Aunque ya, Aristóteles, en la Grecia clásica vinculaba en sus estudios sobre los seres vivos y el movimiento, la clasificación con la definición, no sería hasta el siglo XVIII, cuando la necesidad de una denominación común de los seres vivos la que dio lugar a la taxonomía como sub-campo de la biología en todas las facultades de Ciencias Naturales. Es en este ámbito donde podemos encontrar el origen primigenio de la clasificación, particularmente en campos de conocimiento como la biología, la química o las matemáticas, donde un lenguaje común  permitió el avance de dichas disciplinas al salvar las barreras idiomáticas y culturales, pasando paulatinamente de las clasificaciones dicotómicas basadas en características superficiales a sistemas clasificatorios esenciales mediante un tratamiento integral.

En este sentido, aunque no exentas de limitaciones y problemas, difícilmente puede ponerse en duda el valor de las clasificaciones objetivas y esenciales de las Ciencias Naturales. Sin embargo, como veremos más adelante, su réplica en el ámbito de las Ciencias Sociales ha sido objeto de profunda polémica, debido a la diferente naturaleza (a menudo artificial) de su objeto de estudio.

El progresivo desarrollo de la clasificación en el ámbito científico nos permite identificar cuáles son los axiomas fundamentales de los que debe partir todo proceso clasificatorio. Cuatro son sus principios lógicos y metodológicos: naturalidad, exhaustividad, unicidad de criterio, y exclusividad:

  • Naturalidad: Los rasgos diferenciales utilizados como criterios de clasificación deben de residir en la naturaleza del objeto de estudio, constituyendo dichas propiedades parte de su propia identidad. En relación a esto cabe distinguir dos tipos de clasificaciones: por un lado, aquellas que se fundamentan en aspectos fenoménicos y extrínsecos y cuyo único fin es la sistematización de los objetos – que son las consideradas como artificiales – y por otro lado, las que se asientan en criterios esenciales e intrínsecos y tienen una finalidad cognoscitiva – las reconocidas como naturales. Su relevancia es clara: en palabras de Bunge (1996:163), “solo las clasificaciones inducidas por propiedades importantes producen clasificaciones importantes”.
  • Unicidad de criterio: En el transcurso de cada nivel de la clasificación, es necesario operar bajo el principio de unicidad del fundamento de la distribución de los elementos en sus respectivos conjuntos, lo que se denomina “fundamentum divisionis”. Si el objeto de estudio cuenta con diferentes propiedades que pueden conformar varios criterios de clasificación, ello habrá de realizarse siempre de forma sucesiva y nunca de manera simultánea.
  • Exhaustividad: La clasificación, al igual que la división, debe de realizarse de forma exhaustiva, de manera que todo elemento que forme parte del conjunto original pueda pertenecer a  uno de los grupos resultantes de dicho proceso. De ello se pueden extraer dos conclusiones: la unión de todos los subconjuntos debe de equivaler al universo de partida, y no puede existir clase alguna al que no le corresponda ningún elemento de este. Un recurso habitual ante la constatación de la falta de exhaustividad con la que opera una clasificación es crear una clase residual. El propósito de este subconjunto no es otro sino la de abarcar todos los elementos que no han podido ser ubicados en ninguna de las clases precedentes. Sin embargo, a diferencia de estas últimas, las clases residuales no se constituyen en base a una determinada propiedad común, sino a la ausencia de esta.
  • Exclusividad: Los subconjuntos resultantes a un mismo nivel del proceso de clasificación deben de resultar mutuamente excluyentes, es decir, todo elemento perteneciente a un conjunto no puede agruparse en dos subconjuntos del mismo rango simultáneamente. Para alcanzar subconjuntos claramente delimitados y entre los cuales existe una relación de exclusión es fundamental identificar y emplear criterios concretos y del mayor grado de exactitud posible. En caso de actuar de forma contraria, mediante criterios vagos y poco definidos, es segura la aparición de casos limítrofes, de intersecciones o de ambivalencias de cualquier índole que comprometan la validez y utilidad de la clasificación.

 

Las fuentes de información y su clasificación desde la perspectiva de las Ciencias Naturales

Sin entrar en los orígenes y evolución de las aproximaciones científicas de las Ciencias Sociales, en este ámbito distintas disciplinas y campos de estudio se han realizado multitud de clasificaciones de las distintas fuentes de información en relación a la investigación científica. Existe, un gran repertorio de posturas a la hora de aproximarse a la investigación social y por tanto, una pluralidad de clasificaciones de las distintas fuentes de información como materia prima sobre la que trabajar; lamentablemente de un modo poco sistemático y de forma derivada encajando dichas clasificaciones en el marco de las técnicas de investigación social. Como causas de esta falta de consenso académico e institucional y del consiguiente caos conceptual, pueden señalarse el peso de la experiencia personal de los expertos a la hora de formular sus teorías y conceptos, su propia intencionalidad implícita en torno a propósitos específicos, o la influencia de las condiciones históricas en las que se desarrollan dichos estudios, y que condicionan profundamente las percepciones que contienen.

Tradicionalmente, existe la idea comúnmente aceptada según la biblioteconomía, la Sociología e incluso en la Psicología, de que las fuentes de información se pueden clasificar como observacionales, conversacionales o documentales. Sin embargo, como bien afirma Jose Antonio Merlo Vega (2011), del departamento de biblioteconomía de la Universidad de Salamanca, “en la actualidad no existe una única clasificación de fuentes de información debido a diversos motivos entre los que destaca la heterogeneidad de los recursos de información disponibles y al carácter híbrido de muchas de las fuentes debido al desarrollo tecnológico.” Así, emergen nuevos enfoques a la hora de acceder a las distintas fuentes de información, se desarrollan fuentes nuevas y crece el volumen y disponibilidad de las existentes. Esta realidad modifica sustancialmente la forma de relacionarnos con la información, desde la producción y recopilación hasta la distribución. Internet nos da la posibilidad de usar nuevos métodos de la gestión de información aplicados a la solución de problemas, cambia radicalmente el concepto de privacidad en la sociedad pero también deja obsoletas las clasificaciones de las distintas fuentes de información anteriores (Maquedano, 1995).

 

Clasificación tradicional de las fuentes de información en el ámbito de la Inteligencia

Desde las estructuras dedicadas a la producción de inteligencia, no existe acuerdo a la hora de identificar las principales fuentes que proveen de la información necesaria para llevar a cabo su trabajo. Cada estructura clasifica según sus criterios y según su doctrina y necesidades específicas en cada momento, lo que en última instancia presenta no pocos problemas, tanto en la eficacia de la propia producción, como para el desarrollo de los estudios de inteligencia. Al fin y al cabo, clasificar de forma “correcta” las distintas fuentes de recolección de información no es una cuestión de carácter simplemente teórico y desligado de la producción de inteligencia. De hecho, se trata de un aspecto más importante de lo que a simple vista pudiese parecer, ya que la precisión conceptual y la congruencia lógica mejorarían sustancialmente el proceso de producción de inteligencia y por derivada los productos resultantes evitando duplicidades en forma de redundancias en la recolección, mejorando la eficiencia y reduciendo el impacto de las sorpresas estratégicas. Como apunta C. Faint (2011), es importante definir, describir y categorizar las fuentes de información con el fin de colocar los presupuestos correctamente, evitar duplicidades y mejorar su utilidad.

En primer lugar, será necesario abordar algunas cuestiones terminológicas preliminares. Es habitual encontrar, incluso en la literatura especializada, diferentes conceptos mediante los cuales se viene haciendo referencia al conjunto de elementos que proveen de información: en la bibliografía en castellano es común el empleo tanto de los términos “fuentes de información” como “fuentes de inteligencia” como términos equivalentes cuando no lo son. Esta confusión terminológica, viene derivada de la doctrina implantada en las comunidades de inteligencia anglosajonas, al hacer uso del término  “intelligence collection disciplines”, las distintas “INT’s” (en sus siglas en inglés). Sin embargo, existe una clara diferencia entre ambos conceptos: mientras que las fuentes de información serían aquellas que a través de distintos medios de recolección proveen de la materia prima necesaria para el proceso de producción de inteligencia,  las fuentes de inteligencia solo pueden ser aquellos productos específicos diseminados por los distintos organismos que se dedican a la producción de inteligencia.

Este aspecto se torna de especial importancia, pues, del mismo modo que la nomenclatura binomial en biología se impuso globalmente en el siglo XVIII debido a la preponderancia europea (homogeneizando un disperso haz de sistemas de denominaciones locales), el sistema de clasificación y denominaciones utilizado por la Comunidad de Inteligencia estadounidense respecto a las fuentes de información han terminado siendo las habitualmente utilizadas por otras estructuras dedicadas a la producción de inteligencia a lo largo de todo el planeta, – por las razones expuestas en la introducción de este trabajo – cuando es probable que la realidad estadounidense no sea replicable mecánicamente a otras estructuras diferentes[1].

Sea como fuere, lo cierto es que el uso particular que hace cada estructura de los elementos que les proveen de la información necesaria para la producción de inteligencia es buena prueba de la arbitrariedad terminológica tan característica de los estudios de inteligencia en la actualidad. En palabras de Robert M. Clark (2014:8), “the U.S. demarcation, useful as it may be in defining structure, is not useful in studying the function and process of intelligence collection”. En conclusión, las distintas clasificaciones que aquí se han descrito responden a criterios políticos, y no a un juicio objetivo construido a partir de la naturaleza y propiedades de la información y de sus fuentes.

Así, una breve panorámica sobre las clasificaciones de fuentes de información que pueden encontrarse en la literatura especializada permite comprobar cuan profunda es la diversidad existente al respecto. Incluso en el caso estadounidense, existe una diversidad de clasificaciones correspondiente a las diferentes agencias existentes: mientras que la Agencia Central de Inteligencia (CIA) y la Oficina del Director Nacional de Inteligencia (ODNI) se decantan por seis disciplinas básicas de recolección, la Oficina Federal de Investigación (FBI) las cataloga en cinco. Mientras tanto, por parte de, la Defense Intelligence Agency (DIA), si bien en primer lugar identificó únicamente cuatro  (Joint Intelligence de 1991 y la Naval Doctrine Publication 2 de 1994), casi dos décadas más tarde señalaría un total de siete (Joint Publication 2-0 de 2013). Por otro lado, los principales investigadores que han abordado esta cuestión cuentan con sus propias aproximaciones: R. Clark (2013) defiende la existencia de cinco disciplinas de recolección, mientras que J. Goldman apuesta por siete (2006), al igual que C. Faint (2011).

Lo que es evidente es que, la irrupción de las fuentes abiertas, la aparición de un amplio abanico de subcategorías de naturaleza técnica, o más recientemente, la incorporación de la explotación de documentos o de datos biométricos como fuentes de información no sólo han puesto en evidencia las limitaciones de las clasificaciones tradicionales. También han motivado una creciente preocupación por sofisticar las clasificaciones tradicionales de fuentes de información mediante la incorporación de nuevas disciplinas o sub-disciplinas, las cuales son presentadas como emergentes pese a que aún no cuentan con el reconocimiento suficiente por parte de la comunidad de inteligencia como para ser incorporadas a las nuevas clasificaciones[2].

 

Análisis de las clafisificaciones tradicionales de las fuentes de información a la luz de los cuatro criterios

Una vez presentado brevemente el estado de la cuestión y algunas de sus principales tendencias, es el momento de comprobar cuán sólida resultan tales clasificaciones a la luz de los principios lógicos expuestos en inicio de este artículo.

  • Naturalidad: Desde nuestra perspectiva, las “disciplinas” que se fundamentan en la naturaleza de la fuente de información propiamente dicha son las que ofrecen mayores posibilidades de  construir clasificaciones sólidas, tanto en el plano teórico como en el ejercicio práctico de la inteligencia. Adoptar un enfoque que se esfuerce por considerar objetivamente los elementos que pueden proveer de información es la única vía para conocer con precisión cuál es la naturaleza de la información y de sus fuentes. Por el contrario, el empleo de características de tan diferente índole y esencialidad como las utilizadas en las clasificaciones tradicionales; que van desde la naturaleza de la propia fuente de información, a su disponibilidad o indisponibilidad pública, pasando por el medio utilizado para su recolección; demuestra que, al menos parcialmente, éstas se fundamentan en criterios superficiales. Un claro ejemplo, es la clasificación habitual de las fuentes abiertas como disciplina de recolección, que por su carácter eminentemente artificial – al ser producto de una convención – no deja de responder a la arbitrariedad del poseedor o emisor de la información independientemente de la naturaleza de la fuente en cuestión, otorgándole por tanto un status subjetivo y posiblemente transitorio. Del mismo modo, algo similar sucede con las disciplinas de recolección basadas en el medio usado para la obtención de la información, pues una misma información puede ser obtenida por diferentes medios. Si bien el medio de recolección empleado nos permite sospechar acerca de la naturaleza de lo recolectado – pues la correlación entre el sujeto y el objeto no es azarosa y puede existir un cierto nivel de correspondencia – al partir de este tipo de criterios de distribución, es altamente probable incurrir en una clasificación cuyos subconjuntos no se relacionen de forma mutuamente excluyente.
  • Unicidad de criterio: En cuanto a la unicidad del criterio de clasificación o “fundamentum divisionis”, encontramos que los atributos empleados para la distribución de fuentes en grupos de similares características guardan un alto grado de disparidad. La falta de claridad del “fundamentum divisionis” que guiará el proceso clasificatorio en sus diferentes niveles de generalidad es un inconveniente que repercutirá negativamente en todo su desarrollo, y más particularmente, a la hora de constituir subconjuntos entre los cuales existe una relación de exclusión recíproca.  En este sentido, como ya hemos indicado, las fuentes de información, pueden clasificarse según varias propiedades que las caracterizan de forma más o menos esencial, pero en todo momento debe procederse sucesivamente, conformando diferentes niveles de generalidad – tantos como fundamentos de división empleados – y no combinando diferentes aproximaciones de manera simultánea. Las clasificaciones tradicionales no respetan dicho principio metodológico: encontramos que el sistema resultante se cimienta sobre tres dimensiones superpuestas: naturaleza de la propia fuente de información, medio utilizado para su recolección, o su carácter ausente de secreto. El uso de criterios tan sumamente dispares en un mismo nivel de clasificación solo puede conducir a clasificaciones confusas.
  • Exclusividad: Como afirmábamos anteriormente, una misma información puede ser obtenida a través de diferentes medios. Faint (2011: 65-66) hace uso del ejemplo de una conversación telefónica entre dos personas para ilustrar esta concomitancia, “si una persona llama por teléfono para pasar una información a alguien al otro lado de la línea, esa información puede ser considerada HUMINT. Pero si esa misma conversación es interceptada (por medios técnicos) por un tercero, la información recolectada sería considerada SIGINT.” En consecuencia, encontramos que algunas de las fuentes de información recogidas en la totalidad de clasificaciones no se relacionan entre sí de forma disyuntiva. Por tanto, no es difícil hallar un gran número de elementos que pueden formar parte de al menos dos de los subconjuntos resultantes. Ello es consecuencia de las carencias lógicas y metodológicas anteriormente señaladas: al emplear criterios de distribución de diferente índole, la aparición de ambivalencias es inevitable. Una misma información puede ser recolectada a través de distintos medios mediante procedimientos de recolección convergentes, cuya idoneidad dependerá de variables como las necesidades presupuestarias, las capacidades técnicas o la cantidad y cualificación del personal dedicado a dicha labor. En palabras de Clark (2014:455) “Simultaneous COMINT and IMINT collection, for example, can provide a more complete picture of activity at a site than can either one taken individually”. En este mismo sentido, el alto grado de diversidad de las fuentes de información específicas que se suelen asociar a la “inteligencia de fuentes abiertas” – que comprenden cuyo único atributo común a todas ellas es la ausencia de secreto –, y la consiguiente indefinición de sus contornos conceptuales, permite identificar a OSINT como un conjunto de carácter residual. La mayor parte de las definiciones de fuentes de información abiertas en la literatura especializada implican explícita o implícitamente claras intersecciones con otros medios de recolección: “Fuente de información abierta es todo recurso documental puesto a disposición publica, de pago o gratuito, comercializado o difundido por canales restringidos, en cualquier soporte (papel, fotográfico, magnético, óptico...) y que se transmite por cualquier medio (impreso, sonoro, audiovisual, electrónico...)” (Esteban, 2006: 211-212). El inconveniente salta a simple vista: que una información esté o no sometida bajo el secreto no determina qué tipo de medio es el utilizado para su recolección, o cual es con cierta exactitud la naturaleza de lo que es recolectado. Por ejemplo, la reproducción de una determinada área geográfica a través de la toma de imágenes satelitales ha sido tradicionalmente una labor propia de estructuras especializadas en GEOINT, como la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial (NGA). Mientras que este tipo de medios de recolección fueron prerrogativa de los actores estatales con medios presupuestarios y tecnológicos para su realización, la información de este tipo se mantuvo ligada al secreto. Con todo, la aparición de aplicaciones tanto gratuitas como de pago y la implementación de restricciones más laxas por parte del gobierno estadounidense en cuanto a la resolución que pueden alcanzar este tipo de satélites comerciales – que hoy día impone un límite a la toma de imágenes una resolución espacial menor a 25 centímetros – ofrece la posibilidad de contar con capacidades GEOINT que en el pasado estaban en la práctica reservadas para el uso de agencias militares. En consecuencia, se torna complicado determinar con exactitud a que “disciplina de recolección” se recurre a la hora de recabar este tipo de información, dado que entre ambas no existe una relación de mutua exclusión.  Algo similar sucede al preguntarnos acerca de la relación existente entre OSINT y HUMINT, pues habitualmente son incluidos como fuentes abiertas a elementos tradicionalmente incardinados en el campo de las fuentes humanas, como académicos, expertos, empleados etcétera ; encontramos el mismo defecto cuando nos referimos a fuentes de información basadas en emisión de señales de diferente tipo: cualquier persona puede adquirir un medidor mediante la cual cuantificar la radioactividad ambiental de determinada estancia o lugar y dotarse así de capacidades NUCINT – subcategoría que algunas clasificaciones incluyen en MASINT – obteniendo información que no necesaria debe de estar sometida bajo secreto.
  • Exhaustividad: La ausencia de una clasificación de fuentes de información lo suficientemente exhaustiva ha sido una preocupación permanente en el ámbito de los estudios de inteligencia. Así lo prueba las sucesivas reformas que han conformado las clasificaciones de fuentes de información más sofisticadas ya descritas anteriormente partiendo de las primeras y rudimentarias aproximaciones de comienzos de la década de los noventa del siglo XX. En el transcurso de esta transformación, una amplia variedad de nuevas “disciplinas y subdisciplinas de recolección” han sido propuestas ante la comprobación empírica de que, en efecto, las viejas clasificaciones solo llegaban a tener un alcance parcial. Durante las dos últimas décadas, la incorporación de un estas nuevas clases y subclases ha acaparado toda la atención del debate sobre la clasificación de la información y sus fuentes en detrimento de la reflexión general sobre los elementos subyacentes de estas clasificaciones. El interrogante que es preciso resolver es si la aparición de nuevas “INT’s” han llegado a resolver la falta de exhaustividad de estas, o en cambio, no han supuesto más que arreglos tan superficiales como infructuosos que no han incidido sobre la base lógica de tales clasificaciones. La creación de clases residuales puede solventar parcial o totalmente la falta de exhaustividad de una clasificación, pero comprometen su congruencia lógica en los aspectos restantes. Dada la diversidad de elementos incluidos en estos conjuntos, solo es posible agruparlos mediante criterios generales como la ausencia de una determinada propiedad o a través de atributos lo suficientemente superficiales como para abarcar elementos de tan diferente naturaleza. El alto grado de diversidad de las fuentes de información específicas que se suelen asociar a la “inteligencia de fuentes abiertas” – que comprenden cuyo único atributo común a todas ellas es la ausencia de secreto –, y la consiguiente indefinición de sus contornos conceptuales, permite identificar a OSINT como un conjunto de carácter residual. Previamente a su aparición, las clasificaciones tradicionales no habían sido capaces de abarcar un amplio abanico de fuentes de información que a lo largo de toda la historia han sido utilizadas por el hombre con el fin de aumentar su conocimiento sobre el enemigo – prensa impresa, emisiones radiofónicas abiertas, etcétera –. La aparición de Internet como medio de dominio público que albergaba cantidades cada vez mayores de información de diferente naturaleza y relevancia hacía, por su parte, que las lagunas de estas clasificaciones se acrecentaran a pasos agigantados. Es en la confluencia de estas dos necesidades cuando nace OSINT como “disciplina de recolección” respondiendo, muy oportunamente, a las necesidades de un sector privado crecientemente interesado en contar con procedimientos propios de actores estatales para hacer frente a la competencia de forma más resuelta; todo ello en un escenario internacional de la “posguerra fría”, caracterizado por la aparición de nuevas amenazas de naturaleza asimétrica que requerían de una nueva aproximación desde el ámbito de la inteligencia.  Pero más allá del notorio éxito de esta nueva “disciplina” y la buena voluntad de quienes la acuñaron, lo cierto es que la cuestión fundamental que invalida formalmente la clasificación tradicional de fuentes de información se mantiene intacta. Incluso en términos de exhaustividad y pese a su carácter residual, OSINT solo lograba paliar parcialmente sus carencias, tal y como pone de manifiesto la aparición posterior de otras “disciplinas de recolección” como la explotación de documentación enemiga o de material forense que pueda ofrecer información relevante para la producción de inteligencia.

A la luz de este análisis es necesario preguntarnos ¿La clasificación tradicional de fuentes de información satisface de forma óptima el juicio teórico y las necesidades cotidianas de las estructuras dedicadas a la producción de inteligencia? ¿Son inevitables las disfunciones que derivan de ella y solo podemos resignarnos, o en cambio, son meras desviaciones corregibles mediante un tratamiento adecuado. Ante la falta de respuestas claras a estos interrogantes en uno u otro sentido nos llevan a nuevas preguntas cuyo análisis abordaremos en las siguientes páginas: ¿A qué nos referimos exactamente cuando hablamos de información? ¿Es adecuado el tratamiento teórico que los estudios de inteligencia han dispensado en términos generales a esta cuestión? ¿Qué papel ocupa ésta en el proceso de producción de conocimiento?

 

La importancia del rigor conceptual en los procesos clasificatorios de las Ciencias Naturales

Como decíamos al comienzo del presente trabajo, la claridad conceptual es un elemento determinante para construir una clasificación correcta. Tanto es así, que dicho proceso solo puede partir de una definición rigurosa del objeto de estudio que permita delimitar con claridad su naturaleza y sus propiedades más relevantes. De otro modo, las probabilidades de proceder de forma exclusivamente superficial y, en consecuencia, solo alcanzar ordenaciones prosaicas y de un nulo carácter científico, se multiplican exponencialmente. Todo proceso clasificatorio del concepto información y sus fuentes debe de fundamentarse en diferentes atributos o propiedades de este, dando lugar a un modelo de varios niveles de generalidad sin violar el principio de unidad del fundamento de división. En definitiva, las definiciones parciales solo pueden dar lugar a clasificaciones igualmente parciales.

En este sentido, si ya a la hora de establecer una definición certera acerca del término “inteligencia” nos enfrentamos a la ausencia casi total de acuerdo por parte de un amplio abanico de actores de diferente naturaleza – que van desde la comunidad de expertos hasta organizaciones supraestatales la disparidad de aproximaciones y propuestas de otro concepto estrechamente relacionado, el de “información”, es prácticamente inabarcable.

A pesar de lo manido de un concepto como este, empleado por diversas disciplinas tanto del ámbito de las Ciencias Naturales como de las Ciencias Sociales y el fundamento que supone para gran parte de los procesos y sistemas que caracterizan a las sociedades actuales – lo que se ha venido a denominar “la era de la información” (Castells, 1997) –, no existe consenso alguno en el ámbito científico acerca de la definición de un término como “información”. De este modo, tal y como señala Mark Burgin (2003), uno de los problemas relacionados con la información es cómo definir la propia información y cómo determinar sus principales atributos, requisitos ambos indispensables para proceder correctamente en cualquier proceso clasificatorio. Ello da lugar a una de las principales paradojas de nuestro tiempo, pues en palabras de Joseph A. Goguen (1997: 1), “we live in an “age of Information,” but it is an open scandal that there is no theory, nor even definition, of information that is both broad and precise enough to make such an assertion meaningful”. Puede decirse que algo similar sucede en el seno de los estudios de inteligencia: son muchas las referencias generales a su necesaria gestión y son algunas las publicaciones dedicadas a tal labor, pero, sin embargo, son prácticamente inexistentes las reflexiones de una cierta profundidad acerca de un concepto de una trascendencia tan fundamental.

En este marco, la ausencia de una definición general de “información” y de una teoría vinculada a ella termina por generar una creciente tendencia a la dispersión del término en expresiones cada vez más inconexas del mismo. Según Mario Bunge (1999: 92), la palabra información “es tan ambigua que se utiliza en áreas tan divergentes como las matemáticas, la ingeniería electrónica, la genética, la psicología y las Ciencias Sociales, en cada caso con un significado diferente”. Para solucionar tal conflicto, se requiere de una definición lo suficientemente inclusiva, que satisfaga la necesidad del resto de disciplinas y campos de estudio que de una forma u otra se nutren del estudio de la información, pero que en pos de tal fin no renuncie a su alcance universal.

A tal fin, la propuesta de Yixin Zhong, profesor de la Universidad de Beijing, radica en el empleo de un enfoque sistémico dirigido a establecer una teoría general de la información y unificar, de este modo, el disperso haz conceptual existente a este respecto. Sin embargo, lejos de apostar por una definición única, ante las particularidades de un concepto como el de información, Zhong (2001: 409) trata de atender a la diversidad terminológica de la información reparando en sus diferentes áreas de aplicabilidad y condiciones necesarias para la definición, para concluir que “because of no restriction from any condition, the definition of ontological information is really the origin and must be placed at the top of the table, and must have the widest area for its applicability too”. En consecuencia, según Zhong, la definición de la información en cualquier ámbito, incluido el de la producción de inteligencia, debe ser necesariamente dependiente tanto de la definición ontológica de la información – la información en si misma ,como de la definición epistemológica de esta – el empleo de la información por el ser humano para la generación de conocimiento –. De estas definiciones compuestas, consideradas por Zhong como “las raíces y el tronco del gran árbol de las definiciones de información”, emanarían todas aquellas acepciones específicas y sectoriales y entre ellas, aquella más relevante y pertinente para los estudios de inteligencia.

 

La información como matera prima en la producción de Inteligencia

Ante los interrogantes que presenta la dificultad de articular una definición de información desde el ámbito teórico, es preciso presentar dos grandes tendencias diferenciadas en torno a la naturaleza del concepto información presentes durante las últimas décadas en el ámbito de la Ciencia de la Información. Según Mario Perez (1988: 257), ambos marcos conceptuales “compiten dentro del panorama teórico actual a la hora de ofrecer una definición de contenido informativo que pueda ser considerada como satisfactoria” por lo que resulta imprescindible ofrecer de manera breve al lector algunas de las claves de dicha polémica a la hora de aproximarnos a la concepción ontológica de la información, no siendo el principal objeto de este artículo.

Por un lado, encontramos a aquellos autores adscritos a la corriente que podemos denominar “realista”, que entienden que la información es un hecho que, pese a no ser necesariamente perceptible o tangible para el ser humano, es de naturaleza física y material. Existe de forma previa al investigador y, por tanto, la información existe por sí misma, de forma independiente al ser humano en la medida que radica en el mundo externo formado por elementos materiales que le rodea. La información es preexistente, y no se ve determinada por la capacidad o incapacidad de observar, descodificar, interpretar, comprender o ser utilizada por parte de su posible receptor.

Por otro lado y frente a esta primera, la corriente que podemos denominar “antirrealista”, defiende que la naturaleza netamente subjetiva de la información hace que esta solo exista como producto de la capacidad cognitiva del ser humano. Siguiendo esa premisa, los autores adscritos a esta tendencia sitúan a la información desde una perspectiva individualista e idealista, cuya existencia es irrelevante o indemostrable fuera de la mente del investigador. Los datos presentes en la realidad, la describen por medio de los procesos cognitivos humanos y sus experiencias.

De este modo, el ser humano enfrenta el mundo real y la información que contiene a través de procesos cerebrales que permiten en última instancia transformar la información – sea pública o privada – en conocimiento. Es más, la información no se posa de manera abstracta en nuestro cerebro como si de conceptos platónicos se trataran, sino que se concretan materialmente modificando no solo nuestra red de neuronas, sino también las de otras células nerviosas (Pérez, 2014). La memoria en sus diferentes formas, junto a procesos cognitivos básicos tales como la percepción o el aprendizaje, nos permite recabar información de mundo que nos rodea, estructurarla otorgándole un significado, y recuperarla cuando lo consideramos necesario (García, 2011).

A lo largo de la historia el ser humano ha procurado dotarse de instrumentos que le permitan descodificar la apabullante cantidad de información existente, al igual que buscó crear medios de almacenamiento que le permitiesen hacer acopio de la información recabada y medios de transmisión más eficientes que le diesen la posibilidad de emitir y recibir esta de forma cada vez más rápida y segura. La cuestión fundamental no es, en consecuencia, la existencia en sí misma de la información, sino el afán del ser humano por contar con medios más eficaces para su recolección, procesamiento y almacenamiento[3].

De hecho, el desarrollo científico-técnico actual permite hacer frente a tan primordiales necesidades, ofreciendo medios de creciente sofisticación que permiten extraer información de una alta relevancia para nuestra especie de lugares donde anteriormente no se podía tener un acceso superficial. Piénsese, por ejemplo, en los sistemas multimodales automatizados para la extracción y empleo de información vinculada a la identidad –huellas dactilares, patrones del iris, características faciales, o el propio ADN –, que cobran hoy cada vez mayor relevancia en el ámbito de la inteligencia[4].

Sea como fuere, está claro que la información constituye el sustrato fundamental del que se nutre la producción de inteligencia. En este sentido, en el campo de la inteligencia, la información es entendida como un elemento incardinado en un proceso lineal y ascendente cuya finalidad es la producción de inteligencia[5]. Su valor reside, por tanto, en su potencialidad: la información por sí misma es estéril, pero solo a través de ella, sometida al tratamiento conveniente, se puede dar forma a un producto cualitativamente superior. A diferencia de la inteligencia como expresión particular del conocimiento dirigido a un objetivo determinado, la información no persigue la finalidad específica de reducir la incertidumbre en la toma de decisiones, pues puede incluso aumentarla en escenarios de sobreabundancia, parcialidad o ambigüedad de la misma. Es el conocimiento, entendido como la información que un sujeto cognoscente ha recibido, asimilado y otorgado un significado – y que, por tanto, tiene un estricto carácter personal y privado – lo que permite orientar la acción: “todo conocimiento lo es de algo y por alguien: no hay conocimiento de la nada ni conocimiento en sí mismo, salvo como abstracción filosófica, porque el conocer es un proceso cerebral” (Bunge, 2008: 98).

En esta línea, con el fin de describir visual y sintéticamente un proceso complejo como el de generación de conocimiento a partir de la información, en la década de los ochenta del siglo XX, se popularizaría el empleo de modelos jerárquicos poniendo en relación los diferentes estadios de este proceso. Aunque este tipo de formulaciones englobadas bajo el acrónimo DIKW – Data, Information, Knowledge y Wisdom – han adquirido una gran popularidad en diferentes ámbitos – incluido el de los estudios de inteligencia –, y pueden encontrarse un número considerable de variaciones de más o menos, destaca a este respecto la propuesta de Russel Ackoff (1989), pirámide compuesta de un total de cinco estadios, a saber: dato, información, conocimiento, entendimiento y sabiduría.

Sin embargo, quizás debido a su carácter eminentemente divulgativo, este tipo de representaciones resultan tremendamente simplificadoras al mostrar la generación de conocimiento humano como una secuencia lineal e irreversible, lo cual le ha valido no pocas críticas, que van desde la imprecisión conceptual de las cinco categorías referidas hasta cierta confusión en las pautas que rigen los procesos de transformación de unas a otras (Rowley, 2007). Para Bernstein, (2009: 74) “es un error suponer que el modelo DIKW  refleja con precisión las etapas del desarrollo del conocimiento”.

A este respecto, es pertinente referirnos a la discriminación propuesta por Mario Pérez (2008) en torno a conceptos como datos, información y conocimiento, y especialmente, a la relación existente entre ellos. Según Pérez, los datos no serían sino pequeñas parcelas de la realidad de naturaleza física susceptibles de transportar información, el contenido semántico de estos primeros ante aquellos individuos en posesión de una clave de codificación que permite descifrar el contenido de los datos. Estas claves de codificación representarían una forma particular de conocimiento, que vincula la existencia de datos convencionales como un determinado grupo de caracteres en la pantalla de nuestro ordenador con el significado que estos tienen como palabra, o de datos no convencionales como la aparición de una columna de humo con la presencia de fuego.

El conocimiento, por su parte, se definiría como los estados mentales que atraviesa el individuo debido a la asimilación de información, y que en última instancia orientan su acción y le permite descifrar el contenido de los datos, asimilar información y generar nuevo conocimiento. Verdad y conocimiento se encuentran indisolublemente vinculados, de modo que el falso conocimiento o pseudo-conocimiento que no se corresponde con la realidad terminará por ser depurado y sustituido por el conocimiento veraz debido a su falta de sintonía  respecto a la realidad.

Según Pérez (2004: 15), dato, información y conocimiento son elementos que pueden ser incardinados en diferentes niveles debido a su naturaleza diversa: “en primer lugar, los datos se hallarían en el territorio de lo físico. Los datos, como  acaecimientos físicos (como trozos o parcelas de la realidad) estarían dotados de naturaleza material. En segundo lugar, la información no sería un conjunto especial de datos, sino que se situaría en el territorio de lo conceptual. La información sería el contenido semántico de los datos (…) Por último, el conocimiento, como estado cerebral o disposición neuronal, pertenecería al territorio de lo mental”. Los caracteres K-K-A-A-A posiblemente no tengan ningún significado para el lector. Sin embargo, aquellos que conozcan las reglas del póker sabrán que tal combinación de letras representa un full de reyes y ases, una combinación considerablemente valiosa. Este stock de conocimiento acerca de las reglas del póker permite al jugador descifrar el significado de dichos caracteres, para así, junto a otras informaciones como el cálculo de probabilidades respecto a las cartas de sus adversarios, orientar su acción ante la apuesta de un contrario.

Pero, ¿Qué posición ocupa la inteligencia en este proceso? La inteligencia debe de ser entendida como todo esfuerzo sistemático dirigido a generar un conocimiento de una cuestión dada, no con fines meramente intelectuales, sino con el fin último de apoyar cualquier proceso mediante el cual se tomen e implementen decisiones. Tomar decisiones no es una tarea sencilla: en los entornos estratégicos en los que operan actores estatales y no estatales, caracterizados habitualmente por su naturaleza incierta, compleja y competitiva, y en los que una decisión incorrecta puede acarrear un alto precio en términos materiales y humanos, la función directiva requiere de todo apoyo que le pueda resultar de utilidad. En este ámbito, si en el pasado aún resultaba posible tomar decisiones acertadas sin mayor fundamento que la propia experiencia o el instinto, en la actualidad contar con un conocimiento orientado a la acción generado por equipos multidisciplinares de profesionales formados y acreditados específicamente para tal labor es una necesidad cada vez más patente. 

De esta manera inteligencia y decisión son dos conceptos centrales en los llamados estudios de inteligencia, mientras que los procedimientos y técnicas empleadas para satisfacer la necesidad de conocimiento, así como las estructuras particulares constituidas para albergar su implementación, son aspectos subsidiarios del vínculo entre inteligencia y decisión. Básicamente porque la inteligencia no se define por las metodologías utilizadas para su producción o por las organizaciones en las que esta es generada, sino por su utilidad en el proceso de toma de decisiones.

Estos aspectos subsidiarios, siendo cuestiones importantes a las que hay que dedicar no poca atención, especialmente para facilitar a aquellos dedicados al desempeño profesional de la inteligencia las herramientas más adecuadas para realizar su trabajo, solo podrán ser resueltos satisfactoriamente a medida que la claridad conceptual y el rigor metodológico se asienten en el seno de los estudios de inteligencia.

 

Conclusiones

Como se ha tratado de mostrar, las clasificaciones tradicionales existentes en el seno de los estudios de inteligencia acerca de las fuentes de información no resisten el juicio teórico de los principios fundamentales de la clasificación lógica en el ámbito del conocimiento científico. Ello conlleva distorsiones de carácter pragmático como la aparición de redundancias y una mayor exposición a los fallos de inteligencia como consecuencia de una gestión inadecuada de la información, especialmente en lo referido a la adquisición y a validación de la misma; disfunciones, por otro lado, susceptibles de ser minimizadas mediante planes de recolección que contemplen aproximaciones convergentes a la información y a sus fuentes. Solo gracias una profunda investigación en este campo permitirá, en un futuro, contar con una clasificación teóricamente sólida y que al mismo tiempo satisfaga las necesidades de aquellos dedicados a la producción de inteligencia.

Para culminar con éxito una tarea como la anteriormente referida es imprescindible que un campo de estudio emergente como los estudios de inteligencia preste permanente atención a los avances alcanzados en el ámbito de la Ciencia de la Información y otras disciplinas adyacentes. Conceptos de relevancia tan trascendental para la producción de inteligencia como algunos de los aquí planteados son en muchas ocasiones utilizados de forma arbitraria, incluso en la literatura especializada, que en raras ocasiones se detiene a reflexionar de forma profunda sobre ellos. El carácter muchas veces polémico de conceptos directamente vinculados con la producción de inteligencia como dato, información y conocimiento representan una dificultad añadida para la comprensión profunda de este proceso, y un mayor grado de claridad terminológica a este respecto puede representar un importante avance en el mejoramiento de los procedimientos habitualmente empleados para la producción de inteligencia.

 

Nota sobre los autores

Gustavo Díaz Matey  es Doctor en Ciencias Políticas, profesor asociado en la facultad de Ciencias Políticas de la Universidad Complutense de Madrid y miembro del Consejo Editorial de la Revista International Journal of Intelligence and Counterintelligence.

Alvaro Cremades Guisado es Licenciado en Ciencias Políticas y de la Administración por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Analista de Inteligencia por la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad Carlos III de Madrid.

 

Referencias

Ackoff, Russel L. (1989), "From Data to Wisdom", Journal of Applied Systems Analysis, No. 16, pp. 3-9.

Bernstein, Jay H. (2009), “The Data-Information-Knowledge-Wisdom Hierarchy and its Antithesis”, North American Symposium on Knowledge Organization Vol. 2, No. 68, pp. 68-75.

Bunge, Mario (1985), La investigación científica: Su estrategia y su filosofía, Barcelona, Ariel.

- (1996), La ciencia, su método y su filosofía, Bogotá: Panamericana.

- (1999), Buscar la filosofía en las ciencias sociales, México: Siglo XXI.

- (2008), Filosofía y Sociedad, México: Siglo XII Editores.

Burguin, Mark (2003), “Information Theory: a Multifaceted Model of Information, Entropy, Vol. 5 No. 2, pp.146-160.

Castells, Manuel (1997), La Era de la información: economía, sociedad y cultura, Madrid: Alianza.

Clark, Robert M. (2013), “Perspectives on intelligence Collection”, The intelligencer. Journal of U.S. Intelligence Studies, Vol. 20, No. 2, pp. 47-53.

- (2014): Intelligence Collection, Sage Publications, CQ Press.

Díaz, Antonio M. (2013), Diccionario LID de Inteligencia y Seguridad, Madrid: Ed. Lid.

Diaz, Gustavo (2009), “La comunidad de inteligencia estadounidense tras las elecciones de noviembre de 2008: retos y oportunidades de la Administración Obama”, Documento de Trabajo (DT), Real Instituto Elcano 6.

Faint, Charles (2011), “Exploitation Intelligence, A New Intelligence Discipline?”, Australian Army Journal, Vol. IX, No. 1, pp. 61-70.

García, Francisco Javier (2011), “La pirámide de la información revisitada: Enriqueciendo el modelo desde la ciencia cognitiva”, Profesional De La Informacion, No. 20, pp. 11-24.

Goguen, Joseph A. (1997), “Towards a Social, Ethical Theory of Information, Social Science Research, Technical Systems and Cooperative Work, Erlbaum, pp. 27-56

Goldman, Jan (2006): Words of intelligence: a dictionary, Lanham, Md: Scarecrow Press.

Maquedano, Mª Luisa (1995). “Clasificación de recursos y fuentes de información de ciencias de la salud en Internet”, Revista General de Información y Documentación, Vol. 8, nº 1, pp. 201-206.

Merlo, José Antonio (2011), “Documentación aplicada a la traducción”, documento para el Grado en Traducción e Interpretación de la Universidad de Salamanca, Disponible en: http://ocw.usal.es/ciencias-sociales-1/documentacion-aplicada-a-la-traduccion/contenidos/Merlo_101424_Tema3_1Teoria.pdf

Pérez, Mario (1998), “Agentes y procesos de adquisición de información”, Revista De Filosofía, No. 11, pp. 251-274.

- (2004): “Identificación y representación del conocimiento organizacional: la propuesta epistemológica clásica, IN3”, UOC Discussion Paper Series; DP04-001, Disponible en: http://www.uoc.edu/in3/dt/20392/20392.pdf

- (2008): “La información en las organizaciones”: Actas del primer Encuentro Internacional de expertos en teorías de la información: un enfoque interdisciplinar: León, Sierra Pambley, 6-8 de noviembre.

Rowley, Jennifer (2007), “The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy”, Journal of Information Science, Vol. 33, No. 2, pp. 163-180.

Pérez-Álvarez A. et al. (2014), “A Structural and functional plasticity of astrocyte process and dendritic spine interactions”, The Journal of Neuroscience, No. 34, pp 12738-12744.

Zhong, Yong (2011), “Unity-Based Diversity: System Approach to Defining Information”, Information, No. 2, pp. 406-416.


[1]La Comunidad de Inteligencia estadounidense se caracteriza desde su fundación en 1947 mediante la National Security Act por su fuerte grado de descentralización entre sus 16+1 agencias. Existe una soterrada rivalidad entre las estructuras existentes en su seno ante cualquier atisbo de remodelación de las competencias y funciones que asumen cada una de ellas y la consiguiente asignación presupuestaria. En definitiva, “una vez que se ha creado un organismo administrativo tiende a perpetuarse y pugnar por salvaguardar sus competencias, resistiéndose a su absorción por otro competidor”. A este conflicto se le superpone, además, la tensión existente entre los componentes de procedencia militar y civil. En este último aspecto, cabe reseñar la preponderancia de las agencias dependientes del Departamento de Defensa, que durante las últimas décadas han recibido gran parte del presupuesto que recibe la comunidad de inteligencia (Diaz, 2009).

[2] Entre otras,  Social Media Intelligence (SOCMINT), Ethnographic Intelligence (ETHINT), Financial Intelligence (FININT), o Medical Intelligence (MEDINT).

[3] El diccionario LID de Inteligencia y Seguridad ofrece la siguiente definición de “fuente”: “persona u objeto de quien puede obtenerse información” (Diaz, 2013: 139).

[4] Sin embargo, desde un análisis comparado, las agencias estatales que cuentan con la posibilidad de recolectar información por medios altamente sofisticados son también una minoría, dando lugar a las llamadas “asimetrías en la recolección” debido a las desiguales capacidades presupuestarias para mantener los medios técnicos de recolección y las infraestructuras necesarias para ello (Clark, 2014)

[5] El Diccionario LID de Inteligencia y Seguridad, afirma que la información es el “dato que se transforma en inteligencia mediante la aplicación de técnicas de análisis, con independencia del formato en el que esté soportado o del modo que haya sido obtenido”. (Diaz, 2013: 102).

 

 
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