Análise de Impacto Cruzado
Lista de tópicos
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A Análise Cruzada de Impacto foi desenvolvida para prever o futuro por Theodore Gordon e Olaf Helmer na década de 1960.
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A análise cruzada de impacto foi desenvolvida por Theodore Gordon e Olaf Helmer em 1966 para determinar como sinais entre uma série de eventos afetarão os eventos futuros e diminuirão a incerteza no futuro. Uma variedade de técnicas conhecidas como ""análise cruzada de impacto"" são usadas para avaliar as mudanças na probabilidade de que um conjunto específico de eventos ocorra como resultado da ocorrência real de um deles. O modelo de impacto cruzado foi criado para levar em consideração interações previstas que podem não ter sido consideradas ao fazer projeções individuais. A análise cruzada de impacto visa estabelecer ligações entre elementos e ações. Para avaliar quais eventos ou situações são mais prováveis de ocorrer dentro de um determinado período, essas interações são então classificadas como positivas ou negativas em relação umas às outras. De certa forma, o método Delphi também pode ser visto como parte da análise cruzada de impacto. Assim como especialistas que trabalham no método Delphi fazem previsões baseadas em um cronograma específico, a análise cruzada de impacto também pode ser incluída quando o impacto do Delphi sobre o mesmo tópico ou área emerge. Embora a análise cruzada de impactos estivesse originalmente associada ao método Delphi, ela não é usada especificamente. Diferentes métodos e variantes que surgem devido ao método de impacto cruzado podem ser usados de maneiras diferentes, graças ao uso eficiente de ferramentas que podem ser usadas para um possível problema ou pergunta que possa surgir no futuro. Além disso, os resultados da análise obtidos por meio do impacto cruzado fornecem exemplos de eventos futuros possíveis.
Desde o início dos anos 1900, a Agência Central de Inteligência tem utilizado a análise cruzada de impactos como um método para prever as diversões em tropas que continuam a surgir como resultado de decisões tomadas em relação a diferentes situações e opções para um evento. No entanto, no final dos anos 1900, muitos cientistas que trabalhavam na previsão do futuro fizeram conexões entre diferentes eventos e usaram o método de análise de efeitos cruzados para prever como a relação geral entre eles se desenvolveria. Dessa forma, seria correto dizer que o método de análise cruzada de impacto se transformou em uma perspectiva. No início dos anos 2000, instituições e organizações que atuam em diferentes períodos também aplicaram a análise cruzada de impactos como um grupo.
Parece apropriado confiar em ""opiniões"" neste caso para determinar as probabilidades a priori desses eventos, pois a estrutura causal que os cria é desconhecida. Em particular, a análise cruzada de impactos permite o cálculo da combinação mais provável de eventos sob consideração, ou o ""cenário mais provável"", que ajuda nas avaliações de probabilidade humanas de eventos únicos e pares, além de lidar explicitamente com interações de ordem superior. Esse ""cenário mais provável"" pode ser usado como as circunstâncias exógenas para a projeção central durante o processo de planejamento industrial.
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Para projetar modelos de dinâmica de sistemas e investigar os efeitos de diferentes políticas no envolvimento e no desempenho acadêmico no ensino fundamental, pode-se desenvolver um modelo de impacto cruzado. A matriz de impacto cruzado fornece uma maneira de identificar as variáveis de impacto e mostrar como uma variável afeta as outras. Para identificar as mudanças nos resultados que podem estar diretamente relacionadas a um procedimento específico com base em uma análise de causa e efeito, as medidas de resultado dependem de metodologias rigorosas. O método é baseado em uma sequência de reuniões de acompanhamento com um grupo de especialistas no assunto para determinar os principais fatores que influenciam a evolução de um tópico e a probabilidade de que determinadas mudanças ocorram em cada um desses fatores. É especialmente benéfico para a resolução de problemas computadorizada e manual. O primeiro passo no método é determinar os voluntários, que são cruciais para o projeto, pois precisam ter conhecimento suficiente para fazer previsões precisas e estar comprometidos o suficiente para permanecer envolvidos durante todo o processo de pesquisa. Dependendo do objetivo e do público-alvo, o processo de implementação pode ser dividido em duas etapas principais.
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