未来/预测方法

预测方法是一套用于预测未来的技术。

未来学使用诸如线性投影和趋势外推、情景构建和假设故事之类的技术。

未来学研究，从未来学发展而来的领域，已经设计出额外的技术，包括新兴问题分析、扫描和分层因果分析。

最新预测方法技术预见使用的主要技术是德尔菲调查和进一步发展的情景方法。

科幻作家已经做出了许多正确的技术预测，从儒勒·凡尔纳、赫伯特·威尔斯和亚历山大·别利亚耶夫开始。G. 阿尔特舒勒开发了TRIZ，这是一种创造性方法，也可以用于预测可能的科技发展。

技术预见方法

技术预见是一种预测方法，用于确定中期未来最有可能的技术发展。它被定义为“系统地试图观察科学、技术、经济和社会的长期未来，目的是识别可能产生最大经济和社会效益的新兴技术”。

在技术预见项目中，创新系统中科学技术的生产者和使用者聚集在一起，共同制定未来发展的愿景。预见的时间范围通常在10到30年之间。根据这种方法给出的时间线，理论家可以构建社会其他部分，考虑到社会、政治和经济模式围绕技术进步的原则。

环境扫描是一种在现有信息来源中检测关于未来的隐藏线索的方法。它可以被描述为*快速调查新闻媒体，消化科学文献、流行文化文献、几乎所有事物的文献*。环境扫描是在预见研究之前进行的，被认为是任何未来学研究的先决条件。

一个人从周围环境中扫描到的各种发现之间的联系可能并不明显。然而，对于精通扫描的人来说，“一切都吻合”。过了一段时间，关于技术发展的新闻不再是简单的奇闻，而是已经发生的特定事件和情况的结果。

趋势分析（趋势外推）是一种预测方法，基于识别基于历史数据和观察的持续变化。趋势分析的重点是尽早识别趋势，当它仍有可能在未来持续下去时。

定量趋势分析主要处理数据而不是信息。与主题相关的统计数据被收集起来，并沿时间轴绘制成曲线，该曲线可以外推到未来。定量趋势的一个例子是摩尔定律、汽车的燃油效率提高、每年移植的数量以及人机结合的人的数量。

当然，外推的时间越长，事件发生的可能性就越不确定，而且无法保证变量会像过去一样继续变化。这种趋势分析通常用于提请人们注意可能改变外推模式的力量。更复杂的分析（例如时间序列分析）可以用来尝试揭示不同的模式。

趋势分析也可以用来识别定性趋势，在这种趋势中无法获得定量数据（例如全球化）。对这种趋势的描述需要创造性和系统性思维，是未来研究中最具挑战性的方面之一。

情景分析是未来学和预见中最流行和使用最广泛的方法之一。基于情景的规划方法是一种分析框架工具，用于整理人们对可能出现的不同未来环境的看法，今天的决策可能会在这些环境中发挥作用。情景规划不是一种预测机制，而是一种管理今天不确定性的方式。

情景分析是一个分析未来可能发生的事件的过程，通过考虑替代的可能结果或情景（使用专家判断，而不是定量预测）。每个开发的情景都讲述了关于一个“替代”未来世界的故事，并鼓励那些探索它的人“扩展”他们的想象力并暂停他们先入为主的判断，以便对包含在那个世界中的复杂事件形成一种观点。

现有的或新制定的战略和政策可以根据未来情景进行测试。这种方法是一个强大的规划工具，因为它基于未来不可预测的想法；它使人们能够询问未来可能发生的事情，并确定今天可以采取的相关行动，无论未来如何发展。

德尔菲调查技术是一种流行的预测方法。它涉及一个专家小组，他们判断关于所讨论问题的因素、趋势和事件的时机、可能性、重要性和影响。德尔菲方法的基本思想如下