Kursthemen

  • Introduction

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    • Die Cross-Impact-Analyse wurde in den 1960er Jahren von Theodore Gordan und Olaf Helmer für die Durchführung von Zukunftsprognosen entwickelt.

  • Method

    • Die Cross-Impact-Analyse wurde 1966 von Theodore Gordon und Olaf Helmer entwickelt, um festzustellen, wie sich Signale inmitten einer Reihe von Ereignissen auf die Entwicklung von Ereignissen auswirken und um Unsicherheit in der Zukunft zu verringern. Eine Reihe von Techniken, die als ""Cross-Impact-Analyse"" bekannt sind, werden verwendet, um Änderungen der Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass eine bestimmte Reihe von Ereignissen als Ergebnis des tatsächlichen Auftretens eines dieser Ereignisse eintritt. Das Cross-Impact-Modell wurde entwickelt, um prognostizierte Wechselwirkungen zu berücksichtigen, die bei der Erstellung von Einzelprognosen möglicherweise nicht berücksichtigt worden wären. Die Cross-Impact-Analyse zielt darauf ab, Verbindungen zwischen Elementen und Maßnahmen herzustellen. Um zu beurteilen, welche Ereignisse oder Situationen innerhalb eines bestimmten Zeitraums am wahrscheinlichsten eintreten werden, werden diese Wechselwirkungen anschließend entweder als positiv oder negativ aufeinander bezogen und eingestuft. In gewisser Weise kann die Delphi-Methode ebenfalls als Teil der Cross-Impact-Analyse betrachtet werden. So wie die Delphi-Experten auf der Grundlage eines bestimmten Zeitrahmens begründete Vorhersagen zu Ereignissen treffen, kann ebenfalls die Cross-Impact-Analyse einbezogen werden, wenn sich die Auswirkungen von Delphi auf dasselbe Thema oder Gebiet abzeichnen.

      Obwohl die Cross-Impact-Analyse ursprünglich mit der Delphi-Methode in Verbindung gesetzt wurde, werden sie nicht auf dieselbe Art und Weise angewendet. Die verschiedenen Methoden und Varianten, welche sich aus der Cross-Impact-Methode ergeben, können Dank des effizienten Einsatzes von Werkzeugen für mögliche zukünftige Problem- oder Fragestellungen auf unterschiedliche Weise verwendet werden. Darüber hinaus liefern die aus der Cross-Impact-Analyse gewonnen Ergebnisse Beispiele für mögliche zukünftige Ereignisse.


      Seit den frühen 1900er Jahren verwendet die Central Intelligence Agency die Cross-Impact-Analyse als Methode zur Vorhersage von Truppenverlagerungen, welche sich aus den Entscheidungen über verschiedene Situationen und Optionen für ein Ereignis ergibt. Gegen Ende des 20. Jahrhunderts stellten zahlreiche Wissenschaftler auf dem Gebiet der Zukunftsvorhersage Verbindungen zwischen verschiedenen Ereignissen her und verwendeten die Methode der Cross-Impact-Analyse, um vorherzusagen, wie sich die allgemeine Beziehung zwischen diesen entwickeln würde. In diesem Sinne könnte man behaupten, dass die Methode der Cross-Impact-Analyse zu einer Perspektive geworden ist. Anfang der 2000er Jahre wandten Institutionen und Organisationen, welche während verschiedener Zeiträume agierten, die Cross-Impact-Analyse ebenfalls gemeinschaftlich an.


      In diesem Fall scheint es angemessen, sich auf ""Meinungen"" zu stützen, um die A-priori-Wahrscheinlichkeiten dieser Ereignisse zu bestimmen, da die kausale Struktur, welche dadurch hervorgerufen wird, unbekannt ist. Insbesondere ermöglicht die Cross-Impact-Analyse die Berechnung der wahrscheinlichsten Kombination der betrachteten Ereignisse oder des ""wahrscheinlichsten Szenarios"", was bei der menschlichen Beurteilung der Wahrscheinlichkeit von Einzelereignissen und Ereignispaaren, sowie bei der expliziten Berücksichtigung von Wechselwirkungen höherer Ordnung, hilfreich sein kann. Dieses ""wahrscheinlichste Szenario"" kann als exogener Umstand für die zentrale Projektion während des industriellen Planungsprozesses verwendet werden.



  • Experiences

    • Zur Entwicklung von Systemdynamikmodellen und zur Untersuchung der Auswirkungen verschiedener Vorgaben auf die Einschulung und die schulischen Leistungen im Grundschulbereich kann ein Cross-Impact-Modell entwickelt werden. Die Cross-Impact-Matrix bietet eine Möglichkeit, die Wirkungsvariablen zu identifizieren und aufzuzeigen wie eine Variable die anderen beeinflusst. Um die Veränderungen in den Ergebnissen zu ermitteln, welche auf Grundlage einer Ursachen-Wirkungs-Analyse direkt mit einem bestimmten Verfahren in Verbindung gebracht werden können, stützen sich die Ergebnismessungen auf strikte Methoden. Die Methode basiert auf einer Reihe von Folgesitzungen einer Gruppe von Fachleuten, um die wichtigsten Faktoren zu ermitteln, welche die Entwicklung eines Themas beeinflussen, sowie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Veränderungen bei jedem dieser Faktoren eintreten werden. Sie eignet sich besonders gut für computergestützte und manuelle Problemlösungen. Der erste Schritt der Methode besteht darin diejenigen Freiwilligen zu bestimmen, welche für das Projekt von entscheidender Bedeutung sind, da sie über genügend Wissen verfügen müssen, um genaue Vorhersagen treffen zu können und sich während des gesamten Forschungsprozesses engagieren müssen. Je nach Ziel und Zielgruppe kann der Umsetzungsprozess in zwei Hauptphasen unterteilt werden... 

  • Additional resources

  • Test Yourself