מאמר זה מציע בחינה מחדש של של ביג דאטה ושל בינה מלאכותית בהקשרי המודיעין האסטרטגי. לאחר דיון והגדרות של הטכנולוגיות, ומקומן במערכי המודיעין השונים, הכותב מסביר מדוע לפי שעה, לא מוצו טכנולוגיות אלו בתחום המודיעין האסטרטגי. בהמשך, מוצעים מספר כיוונים אפשריים למיצוי נרחב יותר של כלים מסוג זה במחקר המודיעין האסטרטגי וכן המשמעויות העולות באימוץ מקיף יותר של טכנולוגיות אלו.

ההיכרות עם מערכות מידע מודיעיניות מועטה בדרך-כלל, כי רבות מהן מסווגות. עם זאת, לעתים פרסומים של ארגוני מודיעין שונים מאפשרים לנו הצצה לחלק מהדרכים בהן גופי מודיעין משלבים, או ישלבו, מערכות מידע ייעודיות בעבודתם. לדוגמה, מערכת SMAPS של ה-NGA ופרויקטי SMART ו-REASON של IARPA.
סדרת הזרקורים הנוכחית סוקרת מערכות מידע שנועדו לצרכים מחקריים שונים של ארגוני מודיעין. זאת על בסיס פרסומים גלויים, כאשר כל זרקור יציג מערכת אחת (הזרקור הראשון עסק במערכת REASON). זרקור זה מתאר את מערכת SMAPS, שנכנסה לשימוש ב-NGA האמריקאית באפריל 2022, ונוצרה בזכות שיתוף פעולה בין מספר יחידות בארגון.

הזרקור מסמן את המהפכה הטכנולוגית כגורם שמערער את הנחות היסוד של ארגוני המודיעין המערביים. בדומה לבחינה מחודשת שארגוני המודיעין היו צריכים לעשות לאחר אירועים מעצבים אחרים (דוגמת 9/11), גם כאן נדרשת בחינה מחודשת, אך בניגוד לעבר, היא צריכה להיעשות במהירות גבוהה הרבה יותר. הזרקור מציע דרכי התמודדות עבור ארגוני המודיעין עם ארבע סוגיות מרכזיות שנגזרות מהמהפכה הטכנולוגית.

הזרקור עוסק בשימוש בשיטות מחקר מובנות (SAT) על-בסיס מחקר של RAND בנושא. המחקר מנסה להעריך את היקף ואיכות השימוש בשיטות אלה בקהילת המודיעין האמריקנית תוך בחינת מדגם של תוצרים מגופים שונים. בנוסף, מעלה שאלות להמשך: האם ניתן למצוא התאמה בין סוגיות מתודולוגיות לבין השיטות הטובות ביותר? האם, ובאיזה אופן, תורמות שיטות אלה לאיכות התוצר? מה הצרכנים חושבים על שימוש בשיטות אלה? המחקר גם מתייחס לחסרונות (לצד היתרונות) ויכול לשמש כבסיס לדיון.