未來/預測方法

預測方法是一套用於預測未來的技術。

未來學使用諸如線性投影和趨勢外推、情景構建和假設故事之類的技術。

未來學研究，從未來學發展而來的領域，已經設計出額外的技術，包括新興問題分析、掃描和分層因果分析。

最新預測方法技術預見使用的主要技術是德爾菲調查和進一步發展的情景方法。

科幻作家已經做出了許多正確的技術預測，從儒勒·凡爾納、赫伯特·威爾斯和亞歷山大·別利亞耶夫開始。G. 阿爾特舒勒開發了TRIZ，這是一種創造性方法，也可以用於預測可能的科技發展。

技術預見方法

技術預見是一種預測方法，用於確定中期未來最有可能的技術發展。它被定義為“系統地試圖觀察科學、技術、經濟和社會的長期未來，目的是識別可能產生最大經濟和社會效益的新興技術”。

在技術預見專案中，創新系統中科學技術的生產者和使用者聚集在一起，共同制定未來發展的願景。預見的時間範圍通常在10到30年之間。根據這種方法給出的時間線，理論家可以構建社會其他部分，考慮到社會、政治和經濟模式圍繞技術進步的原則。

環境掃描是一種在現有資訊來源中檢測關於未來的隱藏線索的方法。它可以被描述為*快速調查新聞媒體，消化科學文獻、流行文化文獻、幾乎所有事物的文獻*。環境掃描是在預見研究之前進行的，被認為是任何未來學研究的先決條件。

一個人從周圍環境中掃描到的各種發現之間的聯絡可能並不明顯。然而，對於精通掃描的人來說，“一切都吻合”。過了一段時間，關於技術發展的新聞不再是簡單的奇聞，而是已經發生的特定事件和情況的結果。

趨勢分析（趨勢外推）是一種預測方法，基於識別基於歷史資料和觀察的持續變化。趨勢分析的重點是儘早識別趨勢，當它仍有可能在未來持續下去時。

定量趨勢分析主要處理資料而不是資訊。與主題相關的統計資料被收集起來，並沿時間軸繪製成曲線，該曲線可以外推到未來。定量趨勢的一個例子是摩爾定律、汽車的燃油效率提高、每年移植的數量以及人機結合的人的數量。

當然，外推的時間越長，事件發生的可能性就越不確定，而且無法保證變數會像過去一樣繼續變化。這種趨勢分析通常用於提請人們注意可能改變外推模式的力量。更復雜的分析（例如時間序列分析）可以用來嘗試揭示不同的模式。

趨勢分析也可以用來識別定性趨勢，在這種趨勢中無法獲得定量資料（例如全球化）。對這種趨勢的描述需要創造性和系統性思維，是未來研究中最具挑戰性的方面之一。

情景分析是未來學和預見中最流行和使用最廣泛的方法之一。基於情景的規劃方法是一種分析框架工具，用於整理人們對可能出現的不同未來環境的看法，今天的決策可能會在這些環境中發揮作用。情景規劃不是一種預測機制，而是一種管理今天不確定性的方式。

情景分析是一個分析未來可能發生的事件的過程，透過考慮替代的可能結果或情景（使用專家判斷，而不是定量預測）。每個開發的情景都講述了關於一個“替代”未來世界的故事，並鼓勵那些探索它的人“擴充套件”他們的想象力並暫停他們先入為主的判斷，以便對包含在那個世界中的複雜事件形成一種觀點。

現有的或新制定的戰略和政策可以根據未來情景進行測試。這種方法是一個強大的規劃工具，因為它基於未來不可預測的想法；它使人們能夠詢問未來可能發生的事情，並確定今天可以採取的相關行動，無論未來如何發展。

德爾菲調查技術是一種流行的預測方法。它涉及一個專家小組，他們判斷關於所討論問題的因素、趨勢和事件的時機、可能性、重要性和影響。德爾菲方法的基本思想如下