動向の影響分析、クロスインパクト分析

傾向の影響分析 情報の過去の行動に集まってからの今後の動向を投影するための手法です。このメソッドの一意性を統計的手法と人間の判断、その組み合わせにある。場合は予測を定量的なデータだけに基づいて、彼らは前例のない未来の出来事の影響を反映して失敗します。その一方で、人間の判断は将来には主観的な洞察力を提供します。これは、両方人間の判断と統計的外挿は欠点があるため、両方を考慮し、今後の動向を予測すべきである。流れの中で影響力の分析（TIA）は、過去の歴史を最初にコンピュータの助けを借りて推計された。その後、専門家の判断はデルファイ法の手段（通常）でユニークな未来の出来事のことを研究中の現象に関係している可能性がありますどのように傾向を外挿、それぞれの発生によって影響を受ける可能性を示すための一連指定するために求めているこれらのイベント。その後、コンピュータは、その傾向を外挿を変更するこれらの判断を使用します。最後に、専門家は、調整の外挿を見るとは、入力不当な表示されるこれらの例では、入力を変更します。

、私たちは、2005年に新たな処方薬の平均価格のケースを考えてみましょうTIAの方法を説明します。イベント関連が含まれて（1）一般的な、すべての処方の20％増の調剤、（2）メディケイドやメディケア処方償還は、対象患者1人あたり月額固定料金（以下"人頭計画"）;ベースとは（C ）の処方のサイズの成長率は平均で50％減少した。最初のイベントは、すなわち、一般的な調剤の20％の増加を検討します。専門家の判断は、このイベントは1997年までに発生したのは75％の確率で見ることができます。このイベントが発生した場合、それは新処方薬の平均価格は、最初の影響を直ちに開始することが期待されます。最大の効果を、平均的な価格の3％の削減、5年後にこれらのイベントは、確率の組み合わせ、および影響をベースラインの外挿による予測は著しく、ベースラインの外挿とは異なるリードが発生します。曲線でも2005年のオフにテーパを開始します。不確実性のレベルを超え四分位数によって平均予測の下、この局面では、それにも基づいて、個々の推計にこれらの結果の感度を決定することが望ましいが示されています。たとえば、1つのイベントの確率の推定について妥当性を疑問視されるかもしれないが、影響さの大きさと、遅延時間が、これらの影響に関連付けられます。

分解された方法で、これらのデータを準備した後は、非常に簡単な見積もり異なることが、結果の変更を表示します。また、介入政策かどうか、彼ら（のような制度がロビー活動、広告、または、新しいマーケティングアプローチ）や技術向上の研究開発支出（）など、イベントの確率や影響に影響を及ぼすための手段として扱われることが観察されることがあります。 TIAのだけでなく、時系列の変数の予測を向上させるための政策にこれらの予測の感度を調査するために使用することができます。もちろん、検討中の任意のポリシーは1つではなく、可能な限り多くのイベントなどに影響を与える、この例のようにしようとする必要があります。彼らの可能性の両方が望ましいと望ましくないを増やす可能性がありますコーポレートアクションが多いの両方に有益と有害な影響があります。TIAの使用のような不確実性をより明確にすることができます従来の方法よりも見えるようにすることができます。

クロスインパクト分析

クロスインパクト分析前述のとおり、以前では、技術をお互いに潜在的な将来のイベントの影響を調べるために使用されます。これは、特定のイベントの相対的な重要性を示し、または抑制するイベントを、鉄筋のグループを識別し、その関係のない表示されるイベント間の関係を明らかにする。簡単に、crossimpact分析では、来るものの形を強制的に相互作用の効果により、引当金を将来予測を提供します。本質的に、このテクニックは9時55分、プロジェクト参加者の人々の重要なイベントを指定するよう求めているグループを選択するので構成され分析の対象との関係。たとえば、マーケティング、プロジェクトの分析では、イベントを次のいずれかのカテゴリに陥る可能性があります：

1。企業目標と目標。

2。企業戦略。

3。市場や顧客（潜在的なボリューム、市場シェア、主要な顧客の可能性戦略、等）。

4。競合他社製品（製品、価格、プロモーション、流通戦略）。

5。全体的な競争力のある戦略的な姿勢かどうか、積極的に又は防護。

6。内部またはそのプロジェクトに影響を与える可能性、外部の開発戦略。

7。法律や規制活動を有利な又は不利な影響を与えて。

8。その他、人口統計学的、社会的または経済的なイベント。恐らく選択肢の長いリストを管理しやすい大きさにグループディスカッション、集中して考えて、消去の手段（例えば、25から30のイベント）を統合する必要が生成されます重要なイベントの指定と、最初の試み重複、および問題の洗練された。また、各イベントの変数が1つだけを格納するため、ダブルカウントを避けることが望ましい。選択されたイベントで表される � � � 他のすべてのイベントに、各イベントの推定への影響を開発するための行列。これは、それぞれの特定のイベントが既に発生しているがそれがあると仮定して行われます、強化、または他のイベントには影響を抑制する。必要に応じて、影響を加重されることがあります。プロジェクトコーディネーター、各プロジェクトの参加者を個別からの影響を予測しようとし、行列形式の見積もりを統合します。個々の結果は、要約形式で、グループに表示されます。各イベントの影響をプロジェクト参加者に投票する。場合、投票の広がり幅が広すぎる場合は、コーディネーターこれらの者は、極端に自分たちのポジションを正当化する投票を求めている。参加者は、問題の明確化を期待して相違点について説明することが推奨されます。

議決権のもう一つのラウンドが行われます。この第2ラウンドの間、意見を通常に収束し、投票の中央値は、マトリックス内の該当するセルに入力されます。この手順では、マトリックス全体が完了するまで繰り返されます。行列の出現を見るとの相互作用を完了するの過程では、強力な俳優や重要な原子炉であり、その相対的な強さの主観的な意見を提供するイベントを識別します。その後、この情報戦略の策定において重要な入力として機能します。クロス使用の影響分析調査米国の自動車部品サプライヤーの今後の関係を参照して説明することがあります。次のイベントなどの研究で設定された：

1。自動車の安全性の基準は、1992年と1996年の間に施行重量の追加150ポンドの平均の結果が来る米国車の大きさ。

2。 1993年の窒素酸化物の排出ガス規制は、EPAによって緩和される。

3。ガソリン（正規生）の小売価格は2ドル1ガロンあたりになります。

4。米国の自動車メーカーは、夏の平均の下での運転条件は、少なくとも40 mpgファイルを達成する乗用車をご紹介します。

矢印は、分析の方向を示しています。たとえば、イベントの発生をより多くの圧力の規制当局者に負担をもたらす可能性が高いと、その結果、イベントBが発生する可能性が高いだろう。強化矢印ため、セル内に配置されますここで、行や列Bが交差する。 C列に移動し、そのイベントの発生イベントCにも効果がありますので、水平線、このセルに配置されると予想されていません。これは、イベントが発生したイベントの開発以下が発生する可能性が高いことAwouldと判断されている阻害arrowこのセル内に配置されます。場合、イベントBの発生することがされ、合意可能性が高くなるには、イベントですので強化の矢印。イベントBイベントĈに影響を与えるが期待されていないイベントの開発可能性が高いようだ。セルに基づき、これらの判断が完了している。イベントCとDの行列を完全に似て分析。完成行列の行列（炉）に（俳優）の影響の方向を示しています。この時点で行列の分析の場合の関心は主にイベントDの、D列には俳優のイベントを検討する必要が中心ですのでC列に1つだけ反応されている原子炉Cのみ一人の俳優（イベント奥行）がわかります。その後、各アクターの影響力がどの程度を決定するがあれば、検討すべき、これでイベントD.をもたらすために、他の俳優がある可能性が高い

次の影響については、（すなわち、どのように強く発生、または1つのイベントの不発生ごとに、他のイベントの発生に影響する）を決定するの連携の強みを見るには、定量化する必要があります。相互作用は、1つのページ307に表示されるような主観的評価尺度、定量化では、支援するために使用されることがあります。 議決権 スケール主観的スケール + 8クリティカル：成功に不可欠な強化 + 6専攻：成功のための主要な項目+ 4重要：正と役立ちますが、必須ではありません+ 2斜め：顕著な向上効果 0効果なし - 2斜め：顕著な抑制効果阻害 - 4重要：イベントBの時にイベントの影響を考慮- 6主要：成功への大きな障害- 8クリティカル：ほぼ克服できないハードルの効果を遅らせるには、イベントの発生を大幅にイベントの発生可能性を高めると感じているBのイベントの発生イベントの開発可能性が低いことがあるため、コンセンサスを評価-4です。までのすべての相互作用の行列が完了すると評価されていると、このプロセスを続行しますが相互作用を定量化するパターンの番号です。たとえば、主観的尺度0から10ではなく、-8 8には、前述の例で示すことができる。作用を定量化するもう1つの手法を確率の使用を含む場合は、各イベントの発生確率は、前に評価されて行列の建設は、その確率を変更するたびの相互作用を評価することができます。イベントエーオンイベントBのそれを高める効果があると判断されている可能性が発生し、合意の影響を考慮されているイベントBの0.8から0.9に変更されますが発生する確率です。新しい確率したがって、該当するセルに入力されます。イベントイベントĈにも効果があると判断されるため、元の確率は、0.5、変更されません。イベント開発イベントの発生によって、および発生の結果の確率が阻害される0.5から0.4に引き下げている。

イベントBの発生イベントの確率が0.7から0.8の発生が増加します。イベントB）イベント℃（0.5、変更には影響を与えませんおよび0.7にイベントDの確率が増加します。このプロシージャは、すべてのセルが完了するまで続きます。この段階では行列の審査、いくつかの重要な関係を明らかにします。たとえば、もし私たちのイベント開発したい場合、最も可能性が高い俳優イベントBとCの次に、カラムを調べることが発生しBとCの俳優どんな影響を受ける可能性を判断します。その決定的な瞬間についての必要な結果をもたらす影響を受けた多くの場合、第三、セカンダリれるか、または超えて。多くのインスタンスでは、影響の度合いは、唯一の重要な情報の相互作用の検討から収集する必要はありません。時間の関係は、しばしば非常に重要であり、いくつかの方法で表示することができます。この場合、イベントが発生する方法を示して、それを0.8から0.9への出現Bの可能性を高め、イベントBの時を高める効果があることは、この機能拡張をすぐに発生します。場合、イベントBの発生していれば、0.5から0にイベントDの出現確率を高めるだろう。

7。また、2年間のイベントDの出現確率の時間に到達するまでだ

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