• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методы Форсайта

В основе классификации методов Форсайта лежат два критерия:

·      способ анализа,

·      источники данных.

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

Методы количественных оценок - анализ больших данныхбенчмаркингбиблиометрияпатентный анализмоделирование - основаны на анализе простых явлений методом математического моделирования.

Качественные методы - мозговой штурм, экспертные панели, прогноз гения, глубинные интервьюдеревья целейсценарии, научная фантастика, слабые сигналы и джокеры - позволяют анализировать сложные явления, поскольку формализуют субъективные знания экспертов.

К комбинированным относятся методы, в которых совмещаются оба подхода: Дельфикритические технологии, опрос, технологические дорожные картыSTEEPV-анализ и анализ стейкхолдеров.

Другим критерием классификации методов Форсайта является характер источников данных: экспертное знание или документированные данные.

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

Аналитические методы базируются на письменных источниках, доказательных базах и статистических данных. 

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 основной вектор развития методологии направлен на более активное и целенаправленное использование знаний экспертов, участвующих в проектах. 

 

Количественные оценки

Анализ больших данных

Бенчмаркинг

Библиометрия 

Патентный анализ

Моделирование

Качественные методы

Сценарии

Экспертные интервью

Экспертные панели

Слабые сигналы

Сканирование внешней среды/Сканирование горизонтов

События-джокеры

Мозговой штурм

Дерево целей

SWOT-анализ

Комбинированные методы

Дельфи

Критические технологии

Технологические дорожные карты

STEEPV-анализ