Метод Дельфі (Delphi method)

Метод Дельфі (Delphi method) або техніка Дельфі (Delphi technique) (/ˈdɛlfaɪ/ DEL-fy; також відома як оцінка-розмова-оцінка або Estimate-Talk-Estimate-ETE) - це техніка або метод структурованої комунікації, спочатку розроблений як систематичний, інтерактивний метод прогнозування, який спирається на групу експертів.

Цей метод також може бути адаптований для використання на особистих зустрічах, і тоді його називають міні-Делфі. Дельфі широко використовується для бізнес-прогнозування і має певні переваги над іншим структурованим підходом до прогнозування - прогнозуванням ринків.

Delphi також можна використовувати для досягнення експертного консенсусу та розробки професійних рекомендацій. Вона використовується для таких цілей у багатьох галузях, пов'язаних з охороною здоров'я, включаючи клінічну медицину, громадське здоров'я та наукові дослідження.

Метод Дельфі (Delphi method) ґрунтується на принципі, що прогнози (або рішення) від структурованої групи осіб є більш точними, ніж від неструктурованих груп. Експерти відповідають на запитання анкети у два або більше раундів. Після кожного раунду фасилітатор або агент змін надає анонімний підсумок прогнозів експертів з попереднього раунду, а також причини, які вони надали для своїх суджень.

Таким чином, експертам пропонується переглянути свої попередні відповіді у світлі відповідей інших членів своєї групи. Вважається, що під час цього процесу діапазон відповідей зменшиться і група наблизиться до "правильної" відповіді. Нарешті, процес зупиняється після заздалегідь визначеного критерію зупинки (наприклад, кількість раундів, досягнення консенсусу, стабільність результатів), і середні або медіанні бали фінальних раундів визначають результати.

Особливу увагу слід приділяти формулюванню тез Дельфі, а також визначенню та відбору експертів, щоб уникнути методологічних недоліків, які серйозно загрожують достовірності та надійності результатів.

Історія Методу Дельфі (Delphi method)

Назва Дельфі походить від імені Дельфійського оракула, хоча автори методу були незадоволені оракулярною конотацією назви, яка "трохи віддає окультизмом". Метод Дельфі (Delphi method) передбачає, що групові судження є більш обґрунтованими, ніж індивідуальні.

Метод Дельфі (Delphi method) був розроблений на початку холодної війни для прогнозування впливу технологій на ведення війни. У 1944 році генерал Генрі Арнольд наказав створити звіт для Повітряного корпусу армії США про майбутні технологічні можливості, які можуть бути використані військовими.

Були випробувані різні підходи, але недоліки традиційних методів прогнозування, таких як теоретичний підхід, кількісні моделі або екстраполяція трендів, швидко стали очевидними в областях, де ще не були встановлені точні наукові закони.

Для подолання цих недоліків у 1950-1960-х роках у рамках проекту RAND (1959) Олафом Хелмером, Норманом Далкі та Ніколасом Решером було розроблено Метод Дельфі (Delphi method) (Olaf Helmer, Norman Dalkey, Nicholas Rescher). З тих пір він використовується разом з різними модифікаціями та переформулюваннями, такими як процедура Imen-Delphi.

Експертів попросили висловити свою думку щодо ймовірності, частоти та інтенсивності можливих ворожих атак. Інші експерти могли анонімно надавати відгуки. Цей процес повторювався кілька разів, поки не було досягнуто консенсусу.

Протокол дослідження, що пояснює суворий підхід до застосування методу Дельфі, був вперше опублікований в журналі BMJ Open в 2015 році. Цей протокол дослідження зазвичай використовується і цитується в будь-якому дослідженні, що застосовує метод Дельфі, оскільки в ньому вперше був описаний чіткий протокол застосування методології на практиці.

У 2021 році міждисциплінарне дослідження Beiderbeck et al. зосередилося на нових напрямках і вдосконаленнях методу Delphi, включаючи формати Delphi в реальному часі. Автори надають методологічний інструментарій для розробки опитувань Дельфі, включаючи, серед іншого, аналіз настроїв у сфері психології.

Ключові характеристики методу Дельфі (Key characteristics of Delphi method)

Наступні ключові характеристики методу Дельфі допомагають учасникам зосередитися на питаннях, що розглядаються, і відрізняють Дельфі від інших методологій: у цьому методі група експертів залучається як зсередини, так і ззовні організації. Група складається з експертів, які володіють знаннями в області, що вимагає прийняття рішення. Кожного експерта просять зробити анонімний прогноз.

Структура комунікації за методом Дельфі

Анонімність учасників

Зазвичай всі учасники залишаються анонімними. Їхні імена не розкриваються навіть після завершення роботи над фінальним звітом. Це запобігає тому, щоб авторитет, особистість чи репутація одних учасників домінували над іншими в процесі роботи. Можливо, це також звільняє учасників (до певної міри) від їхніх особистих упереджень, мінімізує "ефект оркестру" або "ефект ореолу", дозволяє вільно висловлювати думки, заохочує відкриту критику і сприяє визнанню помилок при перегляді попередніх суджень.

Структурування інформаційних потоків

Початковий внесок від експертів збирається у вигляді відповідей на запитання анкети та їхніх коментарів до цих відповідей. Керівник панелі контролює взаємодію між учасниками, обробляючи інформацію та фільтруючи несуттєвий контент. Це дозволяє уникнути негативних наслідків панельних дискусій віч-на-віч і вирішує звичайні проблеми групової динаміки.

Регулярний зворотній зв'язок

Метод Дельфі (Delphi method) дозволяє учасникам коментувати відповіді інших, хід роботи групи в цілому, а також переглядати власні прогнози та думки в режимі реального часу.

Роль фасилітатора

Особа, яка координує використання методу Дельфі, зазвичай називається фасилітатором або лідером, і сприяє отриманню відповідей від групи експертів, які відбираються з певної причини, зазвичай тому, що вони володіють знаннями щодо певної думки або погляду.

Фасилітатор розсилає анкети, опитування тощо, і якщо група експертів погоджується, вони дотримуються інструкцій і представляють свої погляди. Відповіді збираються та аналізуються, потім визначаються спільні та суперечливі точки зору. Якщо консенсусу не досягнуто, процес продовжується через тези та антитези, щоб поступово рухатися до синтезу та досягнення консенсусу.

Якщо вам потрібен фасилітатор для проведення оцінок ваших проектів, програмами та портфелями напишіть мені на пошту mzosim@gmail.com або в телеграмм @mzosim, я вам допоможу.

Протягом останніх десятиліть фасилітатори використовували багато різних заходів і порогових значень для вимірювання ступеня консенсусу або розбіжностей. Вичерпний огляд літератури та резюме зібрано в статті фон дер Грахта.

Застосування

Використання в прогнозуванні

Перші застосування методу Дельфі були у сфері науково-технічного прогнозування. Мета методу полягала в тому, щоб об'єднати думки експертів щодо ймовірності та очікуваного часу розвитку певної технології в єдиний показник.

Один з перших таких звітів, підготовлений у 1964 році Гордоном і Хелмером, оцінював напрямок довгострокових тенденцій розвитку науки і техніки, охоплюючи такі теми, як наукові прориви, контроль над народонаселенням, автоматизація, космічний прогрес, запобігання війнам і системи озброєння. Інші технологічні прогнози стосувалися транспортних систем, промислових роботів, інтелектуального інтернету, широкосмугового зв'язку та технологій в освіті.

Пізніше Метод Дельфі (Delphi method) почали застосовувати і в інших сферах, особливо в тих, що пов'язані з питаннями державної політики, такими як економічні тенденції, охорона здоров'я та освіта. Він також успішно і з високою точністю застосовувався в бізнес-прогнозуванні.

Наприклад, в одному випадку, описаному Басу і Шредером (1977), Метод Дельфі (Delphi method) передбачив продажі нового продукту протягом перших двох років з похибкою 3-4% порівняно з фактичними продажами. Кількісні методи давали похибку в 10-15%, а традиційні неструктуровані методи прогнозування мали похибку близько 20%. (Це лише один приклад; загальна точність методу є неоднозначною).

Метод Дельфі (Delphi method) також використовувався як інструмент для впровадження підходів із залученням багатьох зацікавлених сторін для партисипативного вироблення політики в країнах, що розвиваються. Уряди країн Латинської Америки та Карибського басейну успішно застосовують метод Дельфі як відкритий підхід державного і приватного секторів для визначення найбільш нагальних проблем для своїх регіональних планів дій з використання ІКТ для розвитку eLAC.

В результаті уряди широко визнали цінність колективного інтелекту громадянського суспільства, академічного і приватного секторів, які беруть участь у Дельфі, особливо в сфері швидких змін, наприклад, у технологічній політиці.

Використання в ідентифікації патентної участі

На початку 1980-х років Джекі Аверман з Jackie Awerman Associates, Inc. розробив модифікований метод Дельфі для визначення ролей різних учасників у створенні продукту, що підлягає патентуванню. (Корпорація Epsilon, реактор для хімічного осадження з газової фази) Результати потім були використані патентними повіреними для визначення відсотка розподілу бонусів для загального задоволення всіх членів команди.

Використання у формуванні політик

Починаючи з 1970-х років, використання методу Дельфі у формуванні державної політики запроваджує низку методологічних інновацій. Зокрема

необхідність розглядати кілька типів питань (не тільки прогнозні питання, але й, як правило, питання, цілі та варіанти) призводить до запровадження різних оціночних шкал, які не використовуються в стандартній Дельфійській шкалі. Вони часто включають бажаність, здійсненність (технічну та політичну) та ймовірність, які аналітики можуть використовувати для окреслення різних сценаріїв: бажаний сценарій (від бажаності), потенційний сценарій (від здійсненності) та очікуваний сценарій (від ймовірності);
складність питань, що виникають при розробці державної політики, має тенденцію до збільшення ваги аргументів учасників дискусії, наприклад, часто запитуються аргументи "за" і "проти" кожного пункту, а також нові пункти для розгляду групою експертів;
аналогічно, методи вимірювання експертних оцінок мають тенденцію до ускладнення, наприклад, багатовимірне шкалювання.

Подальші інновації пов'язані з використанням комп'ютерних (а згодом і веб-) конференцій Delphi. За словами Туроффа та Гільца, у комп'ютерному Delphi:

ітераційна структура, яка використовується в паперовому Дельфі, розділена на три або більше дискретних раундів, може бути замінена на процес безперервної (безраундової) взаємодії, що дозволяє учасникам дискусії змінювати свої оцінки в будь-який час;
статистична відповідь групи може оновлюватися в режимі реального часу і показуватися щоразу, коли учасник надає нову оцінку.

За словами Болоньїні, веб-система Delphis пропонує ще дві можливості, актуальні в контексті інтерактивного вироблення політики та електронної демократії. Це такі можливості:

залучення великої кількості учасників,
використання двох або більше панелей, що представляють різні групи (наприклад, політиків, експертів, громадян), яким адміністратор може давати завдання, що відображають їхні різноманітні ролі та досвід, і змушувати їх взаємодіяти в рамках спеціальних комунікаційних структур. Наприклад, члени політичної спільноти (політики та експерти) можуть взаємодіяти в рамках основної панелі конференції, в той час як вони отримують інформацію від віртуальної спільноти (громадян, асоціацій тощо), що бере участь у паралельній конференції. Ці веб-змінні комунікаційні структури, які він називає Hyperdelphi (HD), покликані зробити конференції Delphi "більш гнучкими і пристосованими до гіпертекстової та інтерактивної природи цифрової комунікації".

Одним з успішних прикладів (частково) веб-дельфі з розробки політики є п'ятираундова вправа "Дельфі" (з 1 454 внесками) для створення Планів дій eLAC в Латинській Америці. Вважається, що на сьогодні це наймасштабніша вправа з онлайн-прогнозування політики за участю громадськості в історії міжурядових процесів у країнах, що розвиваються.

На додаток до конкретних політичних рекомендацій, автори перераховують наступні отримані уроки:

потенціал методів Policy Delphi для впровадження прозорості та підзвітності в процес прийняття державних рішень, особливо в країнах, що розвиваються;
корисність вправ з форсайту для сприяння міжвідомчій співпраці в спільноті розвитку;
корисність інтеграції форсайту в існуючі механізми представницької демократії та міжнародної багатосторонності, такі як Організація Об'єднаних Націй;
потенціал онлайн-інструментів для полегшення участі в них країн, що розвиваються, з обмеженими ресурсами; і
ресурсоефективність, що випливає з масштабу міжнародних форсайтів, і, отже, їх адекватність для регіонів з обмеженими ресурсами.

Використання в медичних установах

Метод Дельфі (Delphi method) широко використовується для досягнення експертного консенсусу у сфері охорони здоров'я. Наприклад, її часто застосовують при розробці медичних настанов і протоколів.

Використання у сфері охорони здоров'я

Деякі приклади його застосування в контексті громадського здоров'я включають неалкогольну жирову хворобу печінки, йододефіцитні розлади, створення чутливих систем охорони здоров'я для громад, які постраждали від міграції, роль систем охорони здоров'я у підвищенні добробуту людей, які живуть з ВІЛ, а також у створенні документу до 2022 року з рекомендаціями щодо завершення пандемії COVID-19.

Використання у керівних принципах звітності

Використання Методу Дельфі (Delphi method) при розробці настанов зі звітування про медичні дослідження рекомендується, особливо для досвідчених розробників. З моменту появи цієї рекомендації у 2010 році два систематичні огляди показали, що менш ніж 30% опублікованих настанов зі звітності включають методи Дельфі в процес розробки.

Онлайн-системи Delphi

Деякі прогнози за методом Дельфі проводяться за допомогою веб-сайтів, які дозволяють здійснювати цей процес у режимі реального часу. Наприклад, проект TechCast використовує групу зі 100 експертів з усього світу для прогнозування проривів у всіх галузях науки і технологій.

Іншим прикладом є проект Horizon, в якому освітні футурологи співпрацюють в режимі онлайн, використовуючи метод Дельфі, щоб розробити технологічні досягнення, на які слід звернути увагу в освіті в найближчі кілька років.

Варіації методу Дельфі

Традиційно метод Дельфі спрямований на досягнення консенсусу щодо найбільш ймовірного майбутнього шляхом ітерацій. Інші версії, такі як Policy Delphi, натомість є методом підтримки прийняття рішень, спрямованим на структурування та обговорення різноманітних поглядів на бажане майбутнє. В Європі нещодавні веб-експерименти використовували метод Дельфі як комунікаційну техніку для інтерактивного прийняття рішень та електронної демократії.

Метод Дельфі (Delphi method), розроблений Осмо Куусі (Osmo Kuusi), зосереджується на постійному обговоренні та пошуку релевантних аргументів, а не на кінцевих результатах. Дельфі для дезагрегованої політики, розроблений Петрі Тапіо, використовує кластерний аналіз як систематичний інструмент для побудови різних сценаріїв майбутнього в останньому раунді Дельфі.

Погляди респондентів на ймовірне та бажане майбутнє розглядаються як окремі випадки. Комп'ютеризація Методу Дельфі (Delphi method) є відносно складною через низку проблем, таких як розв'язання аргументів, агрегація аргументів та оцінка аргументів. Комп'ютеризація Argument Delphi, розроблена Саді Евреном Секером, пропонує вирішення цих проблем.

Точність методу Дельфі

Сьогодні Метод Дельфі (Delphi method) є загальновизнаним інструментом прогнозування і успішно використовується для тисяч досліджень у різних сферах - від прогнозування технологій до зловживання наркотиками. Загалом, досвід використання методу Дельфі є неоднозначним. Було багато випадків, коли метод давав погані результати.

Проте деякі автори пояснюють це поганим застосуванням методу, а не слабкістю самого методу. Необхідно також розуміти, що в таких сферах, як науково-технічне прогнозування, ступінь невизначеності настільки великий, що точні і завжди правильні прогнози неможливі, тому слід очікувати високого ступеня похибки.

Особливим недоліком методу Дельфі є те, що майбутній розвиток подій не завжди правильно прогнозується на основі консенсусу експертів. Цей недолік, пов'язаний з проблемою необізнаності, є важливим. Якщо учасники дискусії дезінформовані щодо теми, використання методу Дельфі може лише додати впевненості в їхній необізнаності.

Однією з початкових проблем методу була його нездатність робити складні прогнози з багатьма факторами. Потенційні майбутні результати зазвичай розглядалися так, ніби вони не мають впливу один на одного. Пізніше для вирішення цієї проблеми було розроблено кілька розширень методу Дельфі, наприклад, аналіз перехресного впливу (cross impact analysis), який враховує можливість того, що настання однієї події може змінити ймовірність інших подій, охоплених опитуванням.

Проте метод Дельфі найуспішніше можна використовувати для прогнозування окремих скалярних показників.

Дельфі проти Ринкового прогнозування

Дельфі має характеристики, подібні до ринків прогнозування, оскільки обидва є структурованими підходами, які агрегують різноманітні думки груп. Проте існують відмінності, які можуть бути вирішальними для їхньої відносної застосовності до різних проблем.

Деякі переваги ринків прогнозування випливають з можливості створення стимулів для участі в них.

Вони можуть мотивувати людей до участі протягом тривалого періоду часу і виявляти їхні справжні переконання.
Вони автоматично агрегують інформацію і миттєво включають нову інформацію в прогноз.
Учасників не потрібно відбирати і набирати вручну фасилітатору. Вони самі вирішують, чи брати участь у дослідженні, якщо вважають, що їхня особиста інформація ще не включена до прогнозу.

Здається, що Дельфі має ці переваги над Ринковим прогнозуванням:

Учасники розкривають свої міркування
Легше зберегти конфіденційність
Потенційно швидші прогнози, якщо експерти легко доступні.
Дельфі застосовується в ситуаціях, коли ставки можуть вплинути на вартість валюти, що використовується для ставок (наприклад, ставка на крах долара, зроблена в доларах, може спотворити шанси).

Останні дослідження також зосереджені на поєднанні методу Дельфі та ринків прогнозування. Зокрема, в дослідженні Deutsche Börse елементи методу Дельфі були інтегровані в ринок прогнозів.

Якщо стаття була для вас корисна підпишіться на розсилку або на мій телеграм канал.