미래기법

아메리카와 오스트랄라시아의 미래학자에 의한 미래학, EU의 미래학자에 의한 미래학이라는 다학제 분야에서 사용되는 미래학 기법에는 예측 사고, 역추적, 시뮬레이션, 시각화 등 다양한 예측 방법이 포함되어 있다.예상 방법으로는 델파이 방법, 인과적층 분석, 환경 스캔, 형태학적 분석, 시나리오 계획 등이 있다.

예측적 사고 프로토콜

델파이법

델파이 방법은 미래학에서 사용되는 매우 인기 있는 기술이다.1953년 고든과 헬머가 랜드에서 개발했다.그룹 통신 프로세스를 구조화하는 방법으로 정의할 수 있으며, 그 과정이 개인 그룹이 전체적으로 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 하는 데 효과적이다.^[1]

그것은 전문가 패널의 반복적이고 독립적인 질문을 사용하여 고려 중인 문제와 관련하여 요인, 경향 및 사건의 시기, 확률, 중요성 및 시사점을 평가한다.패널들은 한자리에 모이지 않고 개별적인 질문을 받는다.첫 라운드가 끝난 후 패널들은 다른 패널들로부터 익명의 답변 목록을 받게 되는데, 이 목록은 그들이 그들 자신의 견해를 다듬는 데 사용할 수 있다.

델파이 방법을 사용하는 연구는 수행하기가 어려운 경향이 있다.델파이 방식을 적용하려면 참여 전문가 선정에 많은 관심이 필요하며 설문지는 사전에 꼼꼼하게 준비하고 시험해야 한다.패널들의 초기 준비와 후속 질문들은 시간이 많이 걸리는 경향이 있다.

델피의 1차적인 강점은 판단력이 필요한 사안을 탐구하고 평온하며 객관적으로 해결할 수 있는 능력이다.패널 세션과 달리 반복적인 델파이 방식은 다른 패널들에게 영향을 미치는 강한 성격이나 평판의 영향 없이 예측과 평가를 할 수 있게 하고, 모든 전문가를 한 장소에서 모이게 하는 어려움도 극복한다.

원인층분석(CLA)

소하일 이나야툴라가 개발한 이 방법은 미래학에서 가장 최근에 개발된 것 중 하나이다.인과적층 분석은 특정 미래의 그림을 개발하기보다는 현재와 과거를 '열어서' 대안적 미래를 만드는 데 초점을 맞춘다.

그것은 분석 계층과 함께 미래 연구의 수직적 차원과 관련이 있다.CLA는 문제를 공식화하는 방법이 정책 솔루션과 변환을 시작하는 담당자를 변화시킨다는 가정에 근거한다.

그 방법의 핵심 원리는 서로 다른 방법을 사용하고 통합하는 것이다.

이 방법의 적용으로 많은 이익이 발생한다.인과적 계층적 분석은 시나리오의 범위와 풍부함을 증가시키고, 워크샵 참여자들 사이의 서로 다른 아는 방법을 포함시키게 하며, 비 텍스트적 및 예술적 요소를 통합하여 더 넓은 범위의 개인에게 호소하고, 명백한 범위를 넘어 더 깊고 한계적인 쪽으로 논의를 확장하며, 정책 활동으로 이어진다.ns는 분석의 대체 계층에 의해 교육될 수 있다.

환경스캔

환경 스캐닝은 보통 미래 프로젝트의 시작에 사용된다.그것은 광범위한 활동에 걸쳐 모든 주요 동향, 이슈, 발전, 사건 및 아이디어를 폭넓게 탐구하는 것을 목표로 한다.정보는 신문, 잡지, 인터넷, 텔레비전, 회의, 보고서, 그리고 공상과학 책과 같은 많은 다른 출처로부터 수집된다.대기업들이 외부 환경을 체계적으로 조사하기 위해 다양한 도구와 방법론을 활용하고 있다.예를 들면 미래학자 패트릭 딕슨이 그의 저서 Futurewise - F(ast), U(rban), T(리발), U(niversal), R(adical), E(thical)에서 설명한 널리 사용되는 FUTURE 구조물이다.잠재적인 와일드 카드 - 낮은 확률(또는 불확실한 확률)이지만 잠재적으로 높은 영향의 이벤트에 주의를 기울여야 한다.

스캐닝은 전략에 영향을 미칠 수 있는 요인의 종합적인 그림을 구축하는 데 사용된다.

환경 스캐닝 과정에서 네 가지 유형의 지표를 검사할 수 있다.

단독 신호(변화를 나타낼 수 있는 개별 요인)
획기적인 사건(생활의 다양한 영역에서)
전문가 전망
(연구 요소의 개발을 묘사하기 위한) 통계적 설명.

형태학적 분석

형태학적 분석은 프리츠 즈위키(1966년, 1969년)가 다차원 비정량화 문제 복합체에 대한 가능한 모든 해결책을 탐구하기 위해 개발한 기법이다.

형태학적 분석은 문제 구조화 및 문제해결 기법으로서 인과적 모델링과 시뮬레이션이 제대로 기능하지 않거나 전혀 기능하지 않는 다차원, 수정이 불가능한 문제들에 대해 설계되었다.Zwicky는 겉보기에는 줄일 수 없는 복잡성을 해결하기 위해 이 접근법을 개발했다.그러나 이 시스템은 교차 일관성 평가(CCA) 기술을 사용하여 관련된 변수의 수를 줄이는 것이 아니라 그리드 박스에서 비논리적 솔루션 조합을 제거하여 가능한 해결책의 수를 줄임으로써 감소를 허용한다.

MA는 또한 신제품 기회 식별을 위해 채용되었다.이 기법은 가능한 해결책에 대한 전체적인 관점을 얻기 위해 옵션 매핑을 포함한다.그것은 두 가지 주요 활동으로 구성된다: 그 구조의 격차를 포함한 지역의 현재와 미래의 구조에 대한 체계적 분석, 그 공백을 메우고 어떤 필요를 충족시킬 수 있는 새로운 대안을 만들기 위한 자극이다.

시나리오 기획

시나리오는 미래학에서 사용되는 가장 인기 있고 설득력 있는 방법 중 하나이다.정부 기획자, 기업 전략가, 군사 분석가들은 의사 결정을 돕기 위해 그것들을 사용한다.시나리오라는 용어는 1950년대에 랜드가 수행한 군사 및 전략 연구와 관련하여 허먼 칸에 의해 계획과 의사결정에 도입되었다.

그것은 그럴듯한 미래세계의 풍부하고 상세한 초상화, 즉 그러한 환경이 제시할 문제, 도전, 기회를 설계자가 분명히 보고 이해할 수 있을 만큼 충분히 생생한 초상화라고 정의할 수 있다.

시나리오는 미래에 대한 특정한 예측이 아니라 일어날 수 있는 일에 대한 그럴듯한 설명이다.시나리오는 경향과 사건을 바탕으로 세심하게 구성된 플롯을 중심으로 만들어진 이야기와 같다.그들은 전략의 선택, 가능한 미래의 파악, 불확실성을 인식하게 하고 상상력을 개방하고 학습 과정을 시작하는 것을 돕는다.

시나리오 프로세스의 핵심 강점 중 하나는 참가자들의 사고방식에 미치는 영향이다.하나의 가능한 미래에 초점을 맞추는 사고방식은, 가능한 많은 대안적 미래에 대한 균형 잡힌 사고방식으로 바뀐다.

미래사

미래의 역사는 미래의 가정된 역사다.예를 들어 공상 과학 소설 작가들은 소설의 공통적인 배경으로서 구성된다.저자는 이 역사에 대한 사건 연대표를 포함할 수 있다.관련 분야는 대체 역사로서, 과거 역사의 한 지점에서 일어난 사건이나 사건이 다르게 나타났다고 가정하고(POD=탈퇴 지점) 그 사건으로부터 가상의 미래 연대표를 그린다.

모니터링

사건이 발생하거나 직후에 발생하는 것처럼 사건의 평가를 목표로 하는 과정이다.그것은 스캔, 탐지, 투영, 평가, 응답 및 추적과 같은 활동을 포함한다.모니터링은 퓨처스 연구소가 수행하는 기본적인 활동 중 하나이다.

내용분석

이 기법은 다양한 '메시지'의 특정 측면에 대한 체계적이고 객관적인 연구에 사용된다.그러한 '메시지'는 책, 저널, 신문, 사적인 편지, 정당의 출판물, 보고서, 조사, 인터뷰, 텔레비전, 인터넷 등에서 찾아볼 수 있다.이 방법은 신뢰성과 유효성을 갖추기 위해서는 높은 역량으로 수행되어야 한다.

백캐스팅(eco-history)

예측과는 정반대로 지적되는 기술이다.그것은 특정 시나리오의 식별과 그것의 기원과 현재까지의 발전 노선을 추적하는 것을 포함한다.

백뷰 미러 분석

그것은 어떤 미래 지향적인 그룹 과정이든 미래에 대한 생각에서 사람들의 어려움을 관리해야 한다는 가정에 근거한다.이러한 어려움은 미래에 대한 생각의 경험 부족뿐만 아니라 두려움으로부터도 발생할 수 있다.

백뷰 미러 분석은 현재에서 과정을 시작하는 대신 과거를 바라보는 새로운 시각을 만들어 미래와 관련된 공포를 다룰 수 있게 한다.이 방법은 양적 데이터와 질적 데이터를 모두 사용하여 과거의 질적 분석을 수행하는 데 사용된다.

교차영향분석

이 방법은 미래 사건들이 서로 어떻게 상호작용을 할 수 있는지에 대한 인식들이 예측에 사용될 수 있는지에 대한 질문에 답하기 위해 시어도어 고든과 올라프 헬머에 의해 1966년에 개발되었다.

잘 알려져 있듯이 대부분의 사건과 경향은 어떤 면에서는 상호의존적이다.교차 영향 분석은 예측 집합에서 요소의 확률에 대한 분석 접근방식을 제공하며, 이러한 요소들 사이의 잠재적 상호작용에 대한 판단의 관점에서 확률을 평가하는 데 도움이 된다.

이 기술은 보다 복잡하고 집약적인 정량적 분석을 수행하기 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 기초적인 질적 수준에서 개인과 그룹이 사용할 수 있다.그것의 강점 중 하나는 "인자성 체인: x가 y에 영향을 미치고 y가 z에 영향을 미침"을 향해 주의를 강요한다는 것이다.반면에 그것은 매우 피곤하고 단조로운 것일 수 있다.

퓨처스 워크샵

미래의 워크샵은 전문가에 의한 결정보다는 누구나 자신이 선호하는 미래를 만드는 일에 참여할 수 있도록 하기 위해 로버트 융크에 의해 개발되었다.미래의 워크숍은 매우 강력한 행동 지향적이다.그들은 먼저 원하는 미래를 상상하고, 그 다음 그것을 계획하고 실행한다.

향후 워크샵에는 네 가지 고유한 단계가 있음:

첫 번째 준비 단계에서는 고려될 문제를 식별하고 세션의 구조와 세부사항을 정리한다.
운영 단계는 고려된 문제의 명확화와 현재 상황에서 부정적인 경험의 표현을 포함한다.
판타지 단계에서 참가자들은 자유로운 아이디어 생성 세션에서 미래에 대한 욕구, 꿈, 판타지, 관점을 말로 표현한다.참가자들은 현 현실의 한계와 장애물을 모두 잊어 달라는 요청을 받는다.
마지막 단계는 판타지 단계에서 생성된 아이디어와 해결책의 실현 가능성 분석 구현에 대한 한계와 장벽을 인식하고 이를 극복할 수 있는 방법을 발견하는 것이다.

유사한 방법은 Future Search에서 찾을 수 있다.

고장 모드 및 효과 분석

고장 모드 및 효과 분석(FMEA)은 제품이나 공정의 잠재적 고장을 조사하는 시스템 엔지니어링을 위해 처음 개발된 안전 분석 방법이다.알려진 위협 취약성을 완화하기 위한 위험 관리 우선순위를 평가하는 데 사용할 수 있다.

FMEA는 시스템 고장(고장)으로 인한 라이프 사이클 결과(리스크)의 누적 영향을 줄이는 교정 조치를 선택하는 데 도움이 된다.

측정된 액션

Measured Action은 생산 능력을 측정된 양만큼 향상시키는 조치다(예: X시간 초과 근무 시 Y 추가 파일이 전송되는 경우).측정된 작용은 특정 결과를 보장하기 위해 계산된 위험과 계산된 우발 상황을 완벽하게 일치시킴으로써 FMEA를 강화한다.

선물 전기

선물 상상이라고도 불리는 이 방법은 개별적인 상상력을 창조하고, 미래에 대한 사람들의 견해를 모으고, 집합적인 미래에 대한 연구에서 그것들을 검토하는 것을 목표로 한다.사람들의 기대와 의견은 가능한 목표와 사람들의 행동에 영향을 미칠 수 있고 결과적으로 미래를 좌우할 수 있는 가능한 방향에 대한 중요한 지표로 간주된다.

퓨처스 휠

이 방법은 구조화된 브레인스토밍의 한 형태로 트렌드와 이벤트의 2차적, 3차적 결과를 식별하고 포장하는 것을 목적으로 한다.유행이나 사건이 종이 한 장의 중간에 놓여진 다음, 작은 스포크를 중심에서 바퀴처럼 그려 넣는다.일차적 영향과 결과는 첫 번째 링의 원으로 기록된다.

그런 다음 각 1차 충격의 2차 결과가 두 번째 링을 형성하여 도출된다.이러한 파급 효과는 사건이나 추세가 가질 수 있는 함축적 의미를 명확히 파악할 때까지 계속된다.미래 바퀴는 사람들의 의견과 생각을 끌어내는 매우 간단하지만 강력한 기술이다.그러나 그것은 기초적인 가정에 민감하다.

미래의 공예품

미래에서 온 공예품은 미래에 대한 생각을 용이하게 하기 위한 선견지명이 있는 도구다.^[2]가상의 3d 물체, 라벨 또는 비디오의 형태로 가능성을 시각화하고, 미래에 대한 가시적인 경험을 제공한다.^[3]

시뮬레이션 및 모델링

시뮬레이션과 모델링은 현실을 나타내기 위해 개발된 컴퓨터 기반 도구다.그것들은 행동을 분석하고 과정을 이해하는 데 널리 사용된다.모델은 과거의 변화를 증명할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 변혁과 그 변형이 서로 및 기타 고려된 요인에 미치는 영향을 조사할 수 있다.

그들은 요인과 사건 사이의 연관성을 이해하고 그들의 역학을 조사하는 데 도움을 줄 수 있다.시뮬레이션은 시스템의 구조와 변화를 나타내는 과정이다.시뮬레이션에서 현실의 일부 측면은 복제되거나 재현되며, 대개 모델 내에서 그러하다.시뮬레이션의 주요 목적은 모델을 모방하여 특정 조건이 개발될 경우 실제 세계에서 실제로 어떤 일이 일어날지 파악하는 것이다.

컴퓨터 기술의 발달로 모델링과 시뮬레이션이 훨씬 더 인기를 끌었지만, 이러한 기법의 적용은 일정한 한계를 가지고 있다.모델은 검사 중인 시스템의 단순화를 나타내며, 따라서 그 결과를 주의 깊게 고려할 필요가 있다.

실제 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 모델을 더욱 복잡하게 만들어 현실을 가장 정확하게 표현해야 한다.결과적으로, 그것들은 점점 더 이해하기 어렵고 작동되기 어려워질 수 있다.그들의 복잡한 성질은 결과의 사용과 관리에 문제를 일으킬 수 있다.

모델이 현실의 단순한 버전을 구성하기 때문에 특정 요소를 생략할 수 있고, 결과적으로 실수를 초래할 수 있다.이런 실수는 찾아내어 바로잡기가 쉽지 않다.

소셜 네트워크 분석

소셜 네트워크 분석(네트워크 이론이라고도 함)은 현대 사회학, 인류학, 사회심리학, 조직학에서 핵심 기법으로 떠오르며 투기와 연구의 대중적인 화두로 떠올랐다.

여러 학문 분야의 연구는 소셜 네트워크가 가족부터 국가 수준에 이르기까지 여러 수준에서 운영되고 있으며, 문제 해결 방법, 조직 운영, 그리고 개인이 목표 달성에 성공하는 정도를 결정하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 보여주었다.

시스템 엔지니어링

시스템 구성 요소 간의 동작과 상호작용이 항상 잘 정의되는 것은 아니기 때문에 본질적으로 복잡한 공학 시스템에 대한 학제간 접근방식이다.

그러한 시스템과 서브시스템, 그리고 그 사이의 상호작용을 정의하고 특징짓는 것이 시스템 엔지니어링의 주된 목표다.매우 큰 프로그램에서 시스템 설계자는 사용자/스폰서 및 시스템 엔지니어 사이의 인터페이스 역할을 하도록 지정될 수 있다.

USNR의 RADM Grace Hopper는 "2차 세계대전 전에는 삶은 단순했다.그 후엔 시스템이 생겼지."

시력

시각화는 바람직한 미래 연구에 널리 사용되는 방법이며 가치에 중점을 두는 방법이다.그것은 도시 계획에서 광범위하게 사용된다.시각화 과정은 미래의 이미지가 사람들의 현재 행동, 지침 선택 및 영향력 결정을 이끈다는 가정에 기초한다.미래의 이미지는 긍정적이거나 부정적일 수 있으며 인식에 따라 다른 반응을 일으킬 수 있다.

비전은 보통 미래에 대한 긍정적이고 바람직한 이미지로 보여지며, 비전에 가입하는 저자와 이들이 만들고자 하는 선호되는 미래에 대한 설득력 있고 고무적인 진술로 정의될 수 있다.

시각화 방법을 사용하면서 해결해야 할 많은 문제들이 있다.비전은 사람들의 가치, 소망, 두려움, 욕망을 포함한다.시각화 프로세스가 작동하도록 하기 위해서는 그것이 이상적인 희망 목록을 만들고 있지 않고, 그 비전은 전체 커뮤니티가 공유하는 미래의 이미지이며, 비전이 현실로 번역될 수 있도록 하는 것이 필요하다.

추세분석

추세 분석은 예측에서 가장 자주 사용되는 방법 중 하나이다.특정 요인의 과거 성과를 관찰·등록해 미래로 투영하는 것을 목표로 한다.여기에는 주로 통계 데이터에 기반한 정량적 경향과 질적 경향의 두 그룹의 분석이 포함되며, 이것들은 사회, 제도적, 조직적, 정치적 패턴과 전반적으로 관련이 있다.

정량적 추세 분석 데이터는 시간 축을 따라 표시되므로 단순한 곡선이 설정될 수 있다.단기 예측은 꽤 간단한 것 같다; 추세의 방향을 바꿀 수 있는 역동적인 힘의 수가 증가함에 따라 추세를 미래로 더 추론할 때 더 복잡해진다.이러한 형태의 단순한 추세 외삽은 힘을 향한 주의를 유도하는 데 도움이 되며, 이는 투영된 패턴을 바꿀 수 있다.

시계열 분석을 사용하는 보다 정교한 곡선은 종종 놀라운 역사적, 현재의 데이터 패턴을 드러낼 수 있다.질적 경향 분석은 퓨처스 연구에서 가장 까다롭고 창의적인 방법 중 하나이다.

트렌드가 결코 그들 자신을 대변하지 않기 때문에 패턴의 식별과 설명은 부분적으로는 경험적이고 부분적으로는 창조적인 활동이다.질적 경향 분석에서 가장 어려운 부분은 성숙한 추세를 인식하는 것이 누군가의 행동에 영향을 미치는 "상대적으로 쓸모없는" 것이기 때문에 경향을 조기에 파악하는 것이다.

적응형 역할극

의사결정 이론과 유사하지만, 게임 이론은 다양한 플레이어가 상호작용하는 환경에서 이루어지는 결정을 연구한다.즉, 게임 이론은 각 옵션의 비용과 편익이 고정되지 않고, 다른 개인의 선택에 따라 달라질 때 최적의 행동의 선택을 연구한다.

올윈윈의 협력적 노력에는 지식경영 실천공동체가 지속 가능한 상호 유익성 결과를 보장할 수 있도록 하는 그룹 의사결정 지원시스템(GDSS)이 필요하다.

참고 항목

참조

[1] Maness, Juana (2016). Techniques, Methods & Applications in Futures Studies. ISBN 978-1-283-50880-3.http://psulibrary.palawan.edu.ph/wtbooks/resources/pdf/9781283508803.pdf

[2] "Six artifacts from the future".

[3] "IFTF: Artifacts from the Future".

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