análise de impacto Cross - Cross impact analysis

Análise de impactos cruzados é uma metodologia desenvolvida pela Theodore Gordon e Olaf Helmer em 1966 para ajudar a determinar como as relações entre eventos teria impacto eventos resultantes e reduzir a incerteza no futuro. A Agência Central de Inteligência (CIA) tornou-se interessado na metodologia na década de 1960 e início de 1970 atrasado como uma técnica analítica para prever como diferentes fatores e variáveis que impactam as decisões futuras. Em meados dos anos 1970, futuristas começou a usar a metodologia em números maiores como um meio para prever a probabilidade de eventos específicos e determinar como os eventos relacionados impactado um do outro. Em 2006, a análise de impactos cruzados amadureceu em uma série de metodologias relacionadas com usos para empresas e comunidades, bem como futuristas e analistas de inteligência.

Desenvolvimento

Os princípios básicos de cross-impacto data da análise de volta para a década de 1960, mas os processos originais eram relativamente simples e foram baseadas em um design do jogo. Eventualmente, avançadas técnicas, metodologias e programas foram desenvolvidos para aplicar os princípios da análise de impactos cruzados, e o método básico é agora aplicado em futuros de grupos de reflexão, configurações empresariais e da comunidade de inteligência.

origens

Theodore J. Gordon escreve que a análise cruzada impacto foi o resultado de uma pergunta: "previsões podem ser baseadas em percepções sobre como os eventos futuros podem interagir?"

O primeiro formato do método foi um intitulado jogo de cartas Futuro , onde os eventos foram determinadas por probabilidades, um dado especial e impactos de eventos reproduzidos anteriormente. Este formato de jogo inicial de análise de cross-impacto foi programado para computadores na UCLA em 1968. Deste ponto em diante, a metodologia submetidos crescente desenvolvimento e sofisticação para atender certas necessidades e condições dos usuários.

Desenvolvimento precoce

Como análise de cross-impacto ampliado no início de 1970, pesquisadores e futuristas modificado os princípios básicos para melhorar a metodologia. Em 1972, pesquisadores do Instituto para o Futuro acrescentou séries temporais em vez de "Slice of Time", Norman Dalkey usado probabilidades condicionais, e Julius Kane desenvolvido "Ksim", uma técnica de simulação que utilizou interações entre as variáveis de séries temporais em vez de eventos. Em 1974, Duperrin e Godet desenvolveram sistemas de impactos cruzados e Matrizes (ou SMIC) em França para estudos de previsão potenciais.

Avanços em modelos de simulação continuou na década de 1980. Em 1980, Selwyn Enzer na Universidade da Califórnia incorporada análise cruzada de impacto para um método de simulação conhecido como Interax, A técnica Delphi foi combinada com análise de impacto transversal, em 1984, e os investigadores da Texas A & M University utilizado transversal de impacto num processo chamado "EZ -Impacto", que foi baseado no algoritmo de Kane de Ksim.

Desenvolvimento recente

Depois de modelos e métodos de simulação foram desenvolvidos para análise de impactos cruzados, os analistas começaram a desenvolver o leque de temas que poderia resolver. análise de impactos cruzados estava sendo usada para resolver problemas do mundo real como John Stover aplicada a metodologia para simular a economia do Uruguai. No entanto, a aplicação mundo real da metodologia avançou rapidamente na década de 1990. Em 1993, SMIC foi usado para assuntos tão diversos como a indústria nuclear, evolução geopolítica mundial e atividades empresariais e postos de trabalho para 2000. Em 1999, Robert Blanning e Bruce Reinig da Graduate School of Management Owen na Universidade de Vanderbilt utilizou uma forma modificada de a análise cruzada de impacto para determinar futuros para Hong Kong e para a economia de Hong Kong como o Reino Unido abandonou o controle para a República Popular da China.

Metodologia

análise de impactos cruzados tem duas escolas de pensamento e formas de abordagem. O primeiro é o estilo de futuros de previsão que originalmente desenvolveu a metodologia. A segunda é uma sub-escola de analistas de inteligência que modificou a metodologia original para melhor atender às suas necessidades. No entanto, a análise cruzada impacto baseia-se na premissa de que eventos e atividades não acontecem no vácuo e outros eventos e o meio ambiente pode influenciar significativamente a probabilidade de certos eventos para ocorrer.

análise de impactos cruzados tenta conectar relações entre eventos e variáveis. Essas relações são então classificados como positivo ou negativo em relação ao outro, e são usados ​​para determinar quais eventos ou cenários são mais provável ou provável de ocorrer dentro de um determinado período de tempo.

estilo previsão Futures

O estilo previsão de futuros é baseada nos sistemas e métodos desenvolvidos durante os anos 1970 e 1980 e segue várias etapas estritas.

Primeiro, os analistas devem considerar o número e tipo de eventos a serem considerados na análise e criar um conjunto de eventos. Como cada evento terá uma interação com todos os outros eventos, Gordon recomenda que ser usado 10-40 eventos.

Em segundo lugar, os analistas devem tomar a probabilidade inicial de cada evento em conta. As probabilidades de eventos devem ser tomadas isoladamente um do outro.

Em terceiro lugar, os analistas precisam para gerar probabilidades condicionais que os eventos têm um no outro. Basicamente, isso faz a pergunta: "Se o evento 'A' ocorre, qual é a nova probabilidade do evento 'B' ocorrendo?" Isso deve ser feito para cada interação possível entre os eventos.

Em quarto lugar, os analistas precisam testar seus probabilidades condicionais iniciais para garantir que não há erros matemáticos. Isso geralmente é feito através da execução de simulações em computador várias vezes.

Em quinto lugar, os analistas podem executar a análise para determinar os cenários futuros, ou determinar como significativo outros eventos estão a eventos específicos.

técnica matemática

O estilo previsão futurista da análise cruzada impacto depende fortemente de probabilidades e matemática em seus processos. probabilidades iniciais e probabilidades condicionais são calculados utilizando quer percentagens ou números de factores equivalentes de percentagens. Os pesquisadores devem calcular os valores numéricos ou percentagens muito precisamente para garantir resultados precisos e que os impactos de eventos entre si são realistas e não contraditórias. Além disso, os pesquisadores devem ter cuidado ao calcular os impactos negativos como a influência negativa pode criar impossibilidades matemáticas.

Este rigor matemático faz o estilo previsão futurista de cross-impacto uniforme análise e diferenças em reais analíticos métodos, simulações e programas têm apenas pequenas diferenças para atender as necessidades do pesquisador ou analista específico.

Relação com a técnica Delphi

A precisão da matemática e eventos específicos requer conhecimentos especiais nos eventos ou tópico de discussão. A fim de obter o discernimento necessário para obter eventos e cálculos, os analistas normalmente em contato com um grande número de especialistas e pedir suas opiniões sobre eventos ou probabilidades em -Pessoa como grupos ou através de inquéritos.

Estes agrupamentos muitas vezes se assemelham a Técnica Delphi , que é uma técnica analítica que reúne um grupo de especialistas em um assunto juntos e pede sua opinião sobre um cenário ou previsão. Normalmente, os analistas consideram a previsão média ou como cenário a ocorrer o mais provável. Os dois estão tão intimamente relacionados, que os analistas costumam usar as duas técnicas em combinação ou como parte de uma metodologia maior.

Forças

O estilo previsão futurista de análise de impactos cruzados carrega alguns pontos fortes. Seu uso de grupos de especialistas garante uma série de pareceres vale a pena considerar ao calcular probabilidades de eventos. O nível de matemática para calcular probabilidades garante que os resultados são tão precisos como um pesquisador pode fazê-los. Além disso, quando utilizado em associado com outras técnicas analíticas, este tipo de cross-impacto analysiscan dar melhores resultados quantitativos para uma análise de outra forma qualitativa. A conformidade relativa de métodos assegura que analistas utilizando diferentes métodos ou simulações podem chegar a resultados semelhantes, tornando os resultados testável numa configuração mais ampla.

fraquezas

Muitos dos pontos fortes do estilo previsão futurista de análise de impactos cruzados dar origem a muitas das suas fraquezas. A conformidade do estilo gera um certo nível de inflexibilidade quando se lida com diferentes eventos, como condições ambientais ou questões políticas variáveis. Além disso, o nível grave de matemática envolvida neste estilo leva a longos atrasos como cenários deve ser executado para garantir a precisão matemática de probabilidades, ou questões particulares com o teorema de Bayes aparecer. O nível de matemática também exigem pesquisadores que quer estar bem em matemática ou programas de computador adicionais para lidar com os cenários e probabilidades do método.

estilo de análise de inteligência

Pouco depois de Theodore Gordon e Olaf Helmer desenvolveu o método cross-impacto original, a comunidade de inteligência dos Estados Unidos pegou a técnica e tem sido usado por mais de trinta anos.

Embora a premissa básica de relações e impactos entre múltiplas variáveis ​​permanece o mesmo, a comunidade de inteligência modificado análise cross-impacto para atender suas diversas necessidades.

A comunidade de inteligência criou um sistema mais flexível e variável do que a metodologia original. relações de eventos e impactos ainda são semelhante ao método incorporado por futuristas. No entanto, analistas de inteligência têm expandido os parâmetros de análise cruzada impacto além comparando eventos para incluir variáveis ​​como o ambiente, as circunstâncias políticas e da opinião popular para influenciar a probabilidade de certos eventos. Além disso, os analistas de inteligência pode optar por usar medidas mais flexíveis como "melhorando", "inibir" ou "independentes" em vez da matemática rígidas da metodologia tradição de incluir variáveis ​​não-evento.

matriz cruzada impacto

Uma grande parte do estilo de análise de inteligência de análise de impactos cruzados é a matriz de cross-impacto. A matriz é uma visualização da análise cruzada e impacto permite a modificação. Ele também permite que um analista de encontrar ambas as variáveis ​​mais influentes e as variáveis ​​que são impactados pelas mais outras variáveis, não apenas dirigir, relacionamentos um-para-um. Enquanto vários métodos de análise de impactos cruzados tradicionais sugerem a criação de uma matriz, a prioridade ainda confia em probabilidades, relacionamentos um-para-um, e a ordem dos eventos.

Na matriz de cross-impacto inteligência estilo de análise, os analistas usam prós e contras em vez de valores numéricos permitindo variáveis ​​não-evento e permitindo que o analista para comparar variáveis ​​diretamente para todas as outras variáveis, sem cálculos.

Forças

análise de impactos cruzados Intelligence estilo análise tem várias vantagens importantes. A flexibilidade do modelo permite analistas para medir diferentes tipos de variáveis ​​uns contra os outros, e não apenas os eventos prováveis. Além disso, a capacidade de descartar critérios matemáticos rigorosos significa que os investigadores não precisa de treinamento extensivo matemática ou software especializado para usar a análise de impactos cruzados. Isso também permite que os especialistas em um tópico a usar a metodologia de forma relativamente rápida, sem ter que cruzar as inúmeras cálculos enfrentados pela Estilo previsão futurista.

fraquezas

A falta de procedimentos rigorosos do estilo análise de inteligência também trazer desvantagens consideráveis. A flexibilidade do estilo depende muito das opiniões e conhecimentos dos analistas envolvidos, e é difícil de reproduzir os resultados com um grupo diferente. Além disso, a opção de remover a matemática pode prejudicar analistas criando resultados que não têm valores numéricos para apoiá-los. Esta falta de matemática pode tornar o processo mais fácil no início, mas a quantidade de software especializado é limitado quando comparado com o estilo previsão futurista, tornando o trabalho mais tedioso como o número de variáveis ​​aumenta.

aplicações

Os pesquisadores podem usar a análise de cross-impacto para uma ampla variedade de aplicações. Futuristas já usou a metodologia para prever eventos em indústrias específicas, política, mercados e até mesmo comunidades inteiras.

Na análise de inteligência, os analistas podem usar o método para prever eventos, condições ou decisões com base em uma ampla variedade de variáveis ​​e condições a nível local, nacional e internacional.

Veja também

Referências

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Outras leituras

  • Método Impacto Cruz por Theodore Jay Gordon. Nações Unidas Universidade Projeto do Milênio, Futures Research Methodology. 1994
  • Técnicas Analíticas estruturado de análise de inteligência por Richards J. Heuer, Jr., e Randolph H. Pherson. CQ Press. 2011
  • Análise Intelligence: Uma Abordagem Target-Centric por Robert M. Clark. CQ Press. 2010