Методы Форсайта

В основе классификации методов Форсайта лежат два критерия:

·      способ анализа,

·      источники данных.

Методы, различающиеся по способу анализа, делятся на количественные, качественные и смешанные.

Количественные методы исследований - анализ больших данных, бенчмаркинг, библиометрия, патентный анализ, моделирование - основаны на анализе простых явлений методом математического моделирования и фокусируются на сборе и анализе количественных данных.

Качественные методы - мозговой штурм, экспертные панели, прогноз гения, глубинные интервью, деревья целей, сценарии, научная фантастика, слабые сигналы и джокеры - предполагают сбор информации в свободной форме и опираются на понимание, объяснение и интерпретацию эмпирических данных. Для предсказания сложных и непредсказуемых явлений более эффективны субъективные знания экспертов, а не статистические измерения.

В Форсайте применяются смешанные методы, которые совмещают в себе оба подхода: Дельфи, критические технологии, опрос, технологические дорожные карты, STEEPV-анализ и анализ стейкхолдеров.

Другим критерием классификации методов Форсайта является характер источников данных.

Эвристические методы опираются на креативный потенциал участников, их экспертный опыт и способность генерировать новое знание в процессе взаимодействия друг с другом.

Аналитические методы опираются на документированные данные, доказательные базы и статистику. 

Любому проекту по Форсайт-исследованию предшествует принятие решения о том, какую комбинацию методов использовать и какие источники информации привлечь в ходе реализации проекта, при этом основой для оценки вариантов будущего являются экспертные оценки. 

Количественные оценки

Анализ больших данных

Экспоненциальный рост объема генерируемой человечеством информации ставит перед исследователями задачу по делегированию части рутинной интеллектуальной работы автоматическим системам сбора и обработки данных. Наиболее перспективными для этих целей признаются технологии обработки естественного языка (NLP). Для машинного поиска релевантных данных используется семантический анализ. Целью семантического анализа является извлечение из текстов смысловых сущностей разных уровней сложности по заданным параметрам.

На основе методов и алгоритмов семантического анализа в Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ разработана система интеллектуального анализа больших текстовых данных iFORA.

iFORA способна выявлять и ранжировать сложные смысловые концепции — тренды, технологии, темы научных исследований. Разные модули системы iFORA делают первичную работу по вычленению из неструктурированных текстовых источников оценки рисков, слабых сигналов, проводят кластеризацию трендов и бенчмаркинг.

В информационной базе iFORA содержится 500 миллионов документов на русском, английском и китайском языках, в том числе рыночная аналитика стейкхолдеров, статьи в отраслевых СМИ, тексты научных публикаций и данные о патентах.

Основным преимуществом машинного анализа больших данных является широкий охват информационных источников и сокращение зависимости от профессионализма специалистов по ручному подбору параметров и feature engineering.

К недостаткам можно отнести отсутствие у машинного анализа данных креативного подхода.

Бенчмаркинг

Метод бенчмаркинга пришел в Форсайт из бизнеса, где использовался как инструмент для поиска и заимствования успешных наработок конкурентов и выявления слабых сторон в собственной деятельности.

«Эталонный анализ» (benchmarking) позволяет сравнить уровень развития технологии в стране, регионе или отрасли с уровнем мировых лидеров, выявить степень отставания, определить сектора с наибольшим инновационным потенциалом и разработать стратегию по ускорению технологического развития.

Этот метод активно используется практически всеми институциональными структурами развивающихся экономик, включая органы власти. Отличие бенчмаркинга от подходов SWOT-анализа заключается в инструментах по выявлению вызовов со стороны потенциальных конкурентов.

Бенчмаркинг применятся в Форсайте для анализа эффективности заимствования технологий в зависимости от местных условий.

Библиометрия 

Термин «библиометрия» впервые встречается в работе библиографа Поля Отле «Трактат о документации», 1934 г.. Автор предложил использовать математические и статистические подходы в области научной коммуникации. Отле также гениально предсказал будущую роль компьютера в развитии человеческой цивилизации.

В основе библиометрического метода лежит количественный и статистический анализ публикаций из международных баз данных; исследователи обычно обращаются к Web of Science или Scopus.

Качество публикаций оценивается с помощью Индекса научного цитирования (Science Citation Index) или «текст-майнинга» (text mining). В ходе машинного анализа используется алгоритм для определения частоты встречаемости и совстречаемости заданного набора слов в крупной текстовой базе данных.

Глубинный анализ библиометрических данных социальных сетей используется в Форсайт-проектах для изучения тенденций социального развития.

Использование математических и статистических методов в библиометрии позволяет выявить перспективные направления научных исследований, исследовать динамику их развития, оценить публикационную активность.

Патентный анализ

Метод патентного анализа предполагает обработку массива патентных заявок для выявления новых направлений развития как отдельных технологий, так и целых технических отраслей.

Принято рассматривать два критерия патентных показателей: успех разработок и экономический интерес участников рынка к новым изобретениям.

Анализ позволяет отслеживать ход конкретных исследований или разработок, а также идентифицировать инновации и технологические изменения.

Полученные в ходе патентного анализа данные формируют картину технологического ландшафта с задержкой в несколько лет, однако все равно остаются полезными для решения различных задач, связанных с прогнозированием.

Моделирование

Метод создания и применения математической модели, имитирующей поведение реального процесса или системы.

Моделирование используется для понимания взаимосвязей между частями системы, разработки операционных или ресурсных стратегий с целью повышения производительности системы, тестирования новых концепций и  систем перед внедрением, получения информации без нарушения реальной системы.

К преимуществам данного метода относятся учёт сложных взаимосвязей при решении поставленных задач и быстрое получение оценок при изменении параметров системы.

Недостатками метода считаются сильная зависимость от качества и полноты данных, сложность презентации и значительное отклонение результатов в случае ошибок при моделировании.

Качественные методы

Сценарии

Метод предполагает создание нескольких вариантов развития событий – «сценариев будущего». В каждом сценарии будущее должно быть описано убедительно, возможные траектории развития обоснованы, а общее число сценариев обозримо. Термин «сценарии» применительно к прогнозированию был введен Германом Канном в ходе военных стратегических исследований все той же фирмой Rand Corporation, которая изобрела метод Дельфи. Первое использование метода в гражданских целях относится к 1971 г., когда сотрудник голландской компании «Shell» Пьер Вак сумел убедить руководство в неизбежности потрясений на рынке нефти. Принятые заблоговременно решения привели к тому, что после «нефтяного шока» 1973 г .  компания «Shell» оказалась лучше всего подготовлена к новой реальности. Это позволило ей войти в десятку крупнейших нефтегазовых компаний мира в то время, как остальные в экстренном порядке пересматривали свои бюджеты и инвестиционные планы

Метод эффективен для предсказывания технологических изменений и в качестве дополнения к исследованиям, выполненными другими методами – SWOT-анализа, мозговых штурмов, библиометрии и патентного анализа.

Экспертные интервью

Экспертные интервью — это базовый инструмент Форсайт-исследований, предназначенный для погружения в исследуемую область посредством устных консультаций с квалифицированными экспертами.

Экспертное интервью представляет собой структурированную беседу на строго заданную тему, респондентами в которой выступают отраслевые эксперты, «лидеры мнений» или узкие специалисты.

Целью интервью является формализация эмпирического опыта эксперта в исследуемой области и извлечение неявного экспертного знания. Как правило, интервью целесообразны в случаях, когда требуется быстро и в концентрированном виде получить экспертное заключение  по актуальному и целевому состоянию предмета исследований. 

Основные темы интервью:

•       прогнозирование событий среднесрочной или долгосрочной перспективы при недостатке статистических данных;

•       количественная оценка качественных параметров;

•       описание слабых сигналов, «джокеров» и критических технологий.

Недостатками метода считаются риски лоббирования респондентами собственных интересов и необходимость дополнительной валидации оценочных суждений эксперта.

Экспертные панели

Экспертные панели — это периодический опрос устойчивой в рамках проекта группы на одну тему.

Экспертам из разных областей предлагают на несколько месяцев объединиться в группу для совместного наблюдения за процессом изменений в исследуемой области и интерпретации полученных результатов. Эксперты используют аналитические и информационные материалы, подготовленные организаторами Форсайта.

Целью формирования панели является регулярная экспертная оценка состояния изучаемого предмета и происходящих в нем изменений.

Главным преимуществом метода экспертных панелей является групповой характер работы экспертов из разных областей и их непрерывная вовлеченность в процесс Форсайта.

Экспертные панели эффективны в сочетании с другими методами Форсайта. Метод считается базовым и используется практически во всех Форсайт-проектах.

Слабые сигналы

Термин «слабый сигнал» был предложен в 1975 году математиком Игорем Ансоффым для обозначения трудноразличимого признака зарождающегося тренда. Метод выявления слабых сигналов позволяет улучшить качество стратегических решений.

Слабые сигналы из-за своей незначительности легко теряются среди более значимых факторов, поэтому их выявление и правильное толкование может быть вопросом успеха или провала стратегического планирования.

Подходы к выявлению слабых сигналов могут строиться как на математических решениях задач, в которых малые отклонения исходных параметров приводят к значительным изменениям конечных результатов, так и на экспертных оценках. 
Недостатком метода является ошибка механистичной интерпретации «ретроспективных нарративов».

Сканирование внешней среды/ Сканирование горизонтов

Термин «сканирование внешней среды» был предложен в 1967 году профессором Фрэнсисом Агиларом в работе «Сканирование бизнес-среды». 

Цель метода заключается в том, чтобы ручным или машинным способом генерировать справочную информацию из разнообразных источников: газет, журналов, интернет-ресурсов, телевидения, конференций, научно-технических и корпоративных отчетов, а также художественной и научной фантастики.

Процесс сканирования ориентирован не только на сбор информации, но и на поиск и систематизацию ежедневных «слабых сигналов». Сканирование предъявляет строгие требования к техническим средствам поиска, к источникам информации и к профессиональному уровню исполнителей.

Сканирование горизонтов включает в себя мониторинг, анализ, синтез и распространение информации о внешней среде. Метод, как правило, концентрируется на трех направлениях:

—тенденции, проблемы и факторы внешней среды;

— наблюдаемые изменения с высокой вероятностью наступления в будущем;

—слабые сигналы.

Сканирование горизонтов — это непрерывный процесс, поскольку требует постоянного обновления информации о происходящих изменениях.

События-джокеры

Метод нацелен на выявление маловероятных событий, характеризующихся непредсказуемостью и взрывным эффектом. В отличие от «слабых сигналов», которые являются признаками зарождающихся тенденций и не всегда приводят к революционным изменениям, джокеры связаны с редко происходящими событиями, способными внезапно изменить сложившийся порядок вещей.

Регулярный мониторинг и поиск джокеров обычно проводится профессиональными наблюдателями, которые сканируют медиапространство, отслеживая следы джокеров в публикациях, научных отчетах и отраслевых конференциях. Богатую информационную базу предоставляют также сайты специальных проектов по сканированию горизонтов.

Джокеры бывают двух видов: события, которые уже реализовались, и возможные события, которые могут произойти в будущем (так называемые воображаемые «джокеры»).  При анализе воображаемых «джокеров» следует учитывать, что они фактически являются ментальным продуктом людей, которые могут иметь как благие, так и недобрые намерения. Также следует учитывать риски самосбывающихся пророчеств.

Поиск и объяснение джокеров позволяет организациям проводить более устойчивую к внешним воздействиям политику и расширяет возможности их развития.

Мозговой штурм

Метод мозгового штурма состоит в коллективном поиске нестандартных решений. В Форсайте применяется для генерирования «диких» идей и невероятных вариантов будущего.

Метод сочетает в себе принципы интуитивного и логического мышления и реализовывается в атмосфере сотворчества и доверия.

На первом этапе мозгового штурма используется прием свободных ассоциаций. Интуиция и воображение участников позволяют добиться наилучших результатов в рамках одной сессии. 

Второй этап предполагает систематизацию и ранжирование предложенных идей, поиск наиболее реалистичных и отклонение неудачных.

Преимуществом метода являются вовлеченность в процесс всех членов группы и быстрое получение результата.  К недостаткам относятся сложность организации и негарантируемость результатов.

Дерево целей

Построение дерева целей является самым известным методом нормативного прогнозирования. Метод был предложен Ч. Черчменом и Р. Акоффом в 1957 году для схематического описания условий достижения целей. Метод предполагает многоступенчатую детализацию проблемы с последовательным рассмотрением всех, в том числе мелких, условий и целей. Изображение распределённых по разным уровням целей напоминает перевернутое дерево, что и дало название методу.

Графическая модель принятия решений включает цели, задачи, требуемые мероприятия, а также связи между ними.

Метод позволяет определить, какие условия развития могут сформироваться в будущем, какие ресурсы, действия и знания могут потребоваться сразу, а какие в перспективе.

Этот подход успешно зарекомендовал себя при разработке сценариев.

SWOT-анализ

Аналитический метод заключается в описании вызовов и угроз, с которыми столкнется корпорация, регион или исследуемая отрасль в будущем, а также определение сильных и слабых сторон в их организации.
Формулирование вызовов и угроз и их ранжирование требует от экспертов не только практических знаний, но интуиции и воображения.

Сильные стороны	Угрозы
Слабые стороны	Возможности

Метод часто используется при разработке корпоративных бизнес-стратегий.  
Преимуществом данного метода является небольшое количество задействованных экспертов.

Анализ стейкхолдеров 

Анализ стейкхолдеров применяется для оценки вовлеченности в проект заинтересованных в процессе и конечном результате лиц из верхних уровней управленческой пирамиды.  Метод позволяет подготовить рекомендации участникам проекта о том, как следует управлять ожиданиями и вовлекать в процесс стейкхолдеров, чтобы обеспечить востребованность результатов проекта.

Поддержка проекта влиятельными стейкхолдерами значительно повышает шансы на его реализацию. Поэтому значимым фактором при анализе стейкхолдеров является корректная оценка их влияния и важности. Влияние – это возможность стейкхолдера воздействовать на участников проекта, и решать вопросы его инвестирования. Важность определяется интеллектуальным и административным вкладом стейкхолдера в реализацию проекта.

Стратегия работы со стейкхолдерами состоит в установлении механизмов задействования каждого стейкхолдера в проекте и выборе релевантного способа получения его поддержки.

Форсайт-сессия

 

Метод групповой работы экспертов по исследованию и конструированию будущего с учетом рисков реализации отрицательных трендов. Сами глобальные тренды не являются предметом обсуждений, но используются в качестве базовой информации для построения локальных моделей развития. Форсайт-сессии являются прикладным инструментом форсайта и незаменимы при разработке сценариев и технологических дорожных карт. Форсайт-сессии могут интегрироваться с такими методами как мозговой штурм, анализ стейкхолдеров и анализ трендов.

 

Результатом форсайт-сессии является экспертное представление реалистичных вариантов будущего, маркировка перспективных направлений развития событий и разработка стратегии совместных действий, которая повышает вероятность наступления желаемого будущего.

 

Недостатком метода является высокая корреляция результатов форсайт-сессии с квалификацией модератора в области управления групповой динамикой и его навыками ведения конструктивной дискуссии.

 

Преимуществом форсайт-сессий считается формирование сети экспертов с общим видением будущего и проактивной позицией в вопросе его достижения.

 

Коллективное обсуждение стратегии и сценариев в ходе форсайт-сессии способствует снижению у участников чувства страха перед будущим или равнодушия к нему.

 

 

 

Конкурентная разведка

 

Метод этичного сбора, обработки и анализа данных о внутренней и внешней среде для обеспечения заказчика конкурентными преимуществами.

 

Первоначально концепция конкурентной разведки была связана с военной сферой. С середины прошлого века конкурентная разведка стала также применяться в политике, экономике и в сфере национальной безопасности.

 

Конкурентная разведка является стратегическим инструментом стимулирования инновационной активности организации, поскольку позволяет отслеживать отраслевые тенденции, получать оперативную информацию о передовых технологиях, политических, регуляторных или иных изменениях, способных оказать влияние на компанию/отрасль, прогнозировать поведение конкурентов.

 

Источниками информации для конкурентной разведки выступают интернет, сотрудники и клиенты компании, отраслевые эксперты, а также социальные сети.

 

            Наиболее распространённая схема проведения конкурентной разведки состоит из четырёх этапов — планирование, сбор, анализ и коммуникация, которые постоянно находятся под влиянием двух факторов — организационная культура/осведомлённость и процесс/структура.

 

 

Внутрисетевое взаимодействие остается ключевым компонентом конкурентной разведки из-за дефицита доступа к лучшим практикам и используемым методам, так как специалисты, как правило, не афишируют свою вовлеченность в эту деятельность.

 

 

 

Ретроспективный анализ/ ретрополяция

 

 

 

Метод прогнозирования будущего путем разработки нормативных сценариев и изучения их реализуемости и последствий. Суть метода заключается в представлении будущего события, как если бы оно уже произошло, и в последующем планировании текущих действий, которые свяжут это заданное будущее с настоящим.  Метод предполагает пошаговую ретрополяцию от конкретной будущей конечной точки к настоящему и определение мер, которые потребуются для достижения этого будущего.

 

Использование ретроспективного анализа наиболее актуально в случаях, когда изучаемая проблема является комплексной, затрагивающей многие сектора и слои общества на достаточно большом временном горизонте. Как правило, это проблемы развития общества, окружающей среды и технологий. Метод имеет пересечения со сценарным анализом, хотя не все сценарные исследования можно отнести к ретроспективным исследованиям.

 

В бизнесе ретрополяция эффективно применяется для разработки долгосрочных стратегий.

 

Анализ перекрёстного воздействия

 

Метод применяется для анализа глубины взаимного влияния событий и тенденций, не фокусируясь на конкретном явлении вне связи его с другими.

 

Для анализа перекрёстного воздействия создается матрица выявленных переменных факторов. В ячейки матрицы эксперты проставляют баллы, отражающие характер и интенсивность взаимосвязи факторов. В следующей итерации эксперты, опираясь на выставленные оценки, анализируют силу взаимодействия всех элементов матрицы между собой, чтобы выявить и спрогнозировать направление и характер устойчивых тенденций. При этом обязательно учитывается влияние всех переменных друг на друга.

 

Анализ перекрёстного воздействия применяется при формировании сценариев будущего в тех случаях, когда требуется учесть взаимовлияние всех не связанных между собой переменных, способных снизить неопределенность в будущем.

 

 Метод можно также использовать для анализа рисков, чтобы определить, какие взаимодействующие факторы сильнее влияют на достижение целей. В бизнесе такой подход позволяет организациям ранжировать будущие угрозы и возможности.

 

Метод анализа перекрёстного воздействия повышает основательность и точность прогнозов, и особенно эффективен в сочетании с методом Дельфи.

 

В комбинации с другими методами он используется в качестве инструмента по измерению чувствительности сценариев к изменениям тенденций или непредсказуемым событиям, что является важным показателем при планировании форсайт-исследований.

 

 

 

Ситуационный анализ

 

Метод ситуационного анализа предназначен для исследования и прогнозирования крупных международно-политических событий и их последствий.

 

Целью метода является составление релевантных прогнозов на основе выявленных особенностей анализируемой ситуации, рассмотрение их логического соподчинения и общей значимости. Метод может служить инструментом как для работы с первичной информацией, так и для воспроизводства массива вторичной аналитической и прогностической информации.

 

В основе ситуационного анализа лежит принцип системно-исторического представления о глобальных политических ситуациях как целостных динамических подсистемах в системе международных отношений.

 

Будучи прикладным методом анализа и прогнозирования, ситуационный анализ используется как форма эффективной коммуникации между ведущими экспертами и лицами, принимающими решения во внешнеполитической сфере. В частности, с использованием метода ситуационного анализа были «предсказаны» ирано-иракская война (1980-1988) за 10 месяцев до ее начала и бомбардировки Камбоджи (1969-1973) - за 3 месяца.

 

  Главный ресурс метода – вовлекаемые в работу эксперты, поскольку ситуационный анализ предполагает комплексное рассмотрение проблемы на основе сочетания индивидуальных и коллективных оценок.  Оптимальный состав экспертной группы составляет 25-30 человек. Принципиальным моментом в ее формировании является включение компетентных специалистов из числа академических работников и практиков.

 

Другими обязательными в отношении персонального состава экспертной группы критериями являются комплексность, взаимодополняемость и взаимоконтроль.

 

Классическая методика проведения ситуационного анализа предполагает проведение основного заседания в течение двух-трех дней подряд. Однако наиболее распространенной практикой является однодневное заседание с перерывами из-за высокой загруженности и утомляемости участников.

 

 

Комбинированные методы

Дельфи

Метод Дельфи был разработан RAND Corporation в 1950-х годах для предсказания влияния технологий на ведение войны. Метод стал ассоциироваться с Форсайтом после того, как в 1971 году японское правительство использовало его в государственной программе технологического Форсайта. Ведущим ученым, предпринимателям, финансистам и политикам страны было предложено письменно ответить на вопросы анкеты. В процессе Форсайта участникам разрешалось получать отзывы коллег, знакомится с «групповым ответом», обсуждать и пересматривать свои ответы, чтобы увидеть, насколько их мнение отличается от общепринятого. Эффективность прогнозов была столь велика, что в Японии технологические Форсайты по методу Дельфи проводятся до сих пор.

В основе метода лежит анонимный, заочный, двухэтапный опрос большого количества экспертов. Процесс ориентирован на постепенное сближение точек зрения и отсев маргинальных суждений. В некоторых случаях допускается даже изменение исходной формулировки задачи.

Чаще всего метод используется для разработки перечня научно-технологических достижений с максимальным влиянием на будущее с горизонтом планирования до 30 лет  в таких областях, как фундаментальные и прикладные исследования, инновационные товары и услуги, создаваемые на основе новых технологий.

 Критические технологии

Метод позволяет выявлять технологии, в наибольшей степени способствующие достижению целей социально-экономического и инновационного развития.  Этот метод Форсайта активно используется в экономически развитых странах.

Предварительный перечень критических технологий формируется на основе экспертных опросов и интервью с высококвалифицированными экспертами.
На следующем этапе к Форсайту привлекается уже более значительное число экспертов (до 200 человек), с которыми в формате экспертных панелей или фокус-групп обсуждаются преимущества, недостатки и эффекты внедрения критических технологий (горизонт прогнозирования – от 5 до 10 лет).
На последнем этапе происходит окончательный отбор и согласование перечня критических технологий. 

Технологические дорожные карты

Метод технологической дорожной карты (Technology Roadmap) был успешно применен в 1987 году компанией Motorola. С тех пор многие корпорации используют этот метод для выработки долгосрочных стратегий развития компании или конкретной технологии.

Суть метода заключается в составлении пошагового плана достижения цели. На дорожной карте помимо оптимального маршрута отмечаются другие альтернативные пути, а также средства достижения цели и временные границы для перемещения от одного технологического узла к другому.

«Дорожная карта» отражает поэтапный план перехода от текущего состояния через фазы развития в желаемое будущее. Движение к цели синхронизируется с развитием технологий, продуктов, услуг, бизнеса и рынка.

Основным преимуществом метода является выработка согласованного видения долгосрочной стратегии всех заинтересованных в развитии сторон.

Дорожные карты легли в основу анализа последовательности разработки технологий (TSA – Technology Sequence Analysis), который использует статистические методы для определения временных отрезков на достижение промежуточных целей.

STEEPV-анализ

Метод матричного анализа внешних факторов, которые влияют на объект исследования, был заимствован из стратегического менеджмента и расширен для целей полноценного Форсайта.

STEEPV-анализ позволяет оценить степень зависимости стратегического плана от шести факторов внешней среды: социальный (S), технологический (T), экономический (E), экологический (E), политический (P), ценностный (V).

Факторы рассматриваются как по отдельности, так и в комплексе, поскольку изменение в одной области может привести к изменениям в других областях. Так, технологические изменения ведут к экономическим, а политические решения влияют на экономическое развитие. 

STEEPV-анализ предполагает выстраивание стратегии с учетом уязвимости или устойчивости объекта исследования к перечисленным факторам среды.

Для написания обоснованного прогноза рассматриваются не только сила и направленность воздействия внешних факторов, но и время наступления последствий.