Delphi-Methode - Delphi method

Die Delphi - Methode oder Delphi - Technik ( / d ɛ l f aɪ / DEL -fy ; auch als Estimate-Talk-Schätzung oder ETE bekannt) ist eine strukturierte Kommunikationstechnik oder ein Verfahren, das ursprünglich als ein systematischen, interaktiven entwickelte Vorhersageverfahren , die auf stützen ein Expertengremium. Die Technik kann auch für persönliche Besprechungen angepasst werden und wird dann Mini-Delphi oder Estimate-Talk-Estimate (ETE) genannt. Delphi wird häufig für Geschäftsprognosen verwendet und bietet einige Vorteile gegenüber einem anderen strukturierten Prognoseansatz, den Prognosemärkten .

Delphi basiert auf dem Prinzip, dass Vorhersagen (oder Entscheidungen) von einer strukturierten Gruppe von Einzelpersonen genauer sind als solche von unstrukturierten Gruppen. Die Experten beantworten Fragebögen in zwei oder mehr Runden. Nach jeder Runde liefert ein Moderator oder Change Agent eine anonymisierte Zusammenfassung der Prognosen der Experten aus der vorherigen Runde sowie deren Begründungen für ihre Urteile. Daher werden Experten ermutigt, ihre früheren Antworten im Lichte der Antworten anderer Mitglieder ihres Gremiums zu überarbeiten. Es wird angenommen, dass während dieses Prozesses die Bandbreite der Antworten abnimmt und die Gruppe sich der "richtigen" Antwort nähert. Schließlich wird der Prozess nach einem vordefinierten Abbruchkriterium (zB Rundenanzahl, Konsenserreichung, Ergebnisstabilität) gestoppt und der Mittel- bzw. Medianwert der letzten Runden bestimmt die Ergebnisse.

Besonderes Augenmerk ist auf die Formulierung der Delphi-Thesen und die Definition und Auswahl der Experten zu legen, um methodische Schwächen zu vermeiden, die die Validität und Verlässlichkeit der Ergebnisse stark gefährden.

Geschichte

Der Name Delphi leitet sich vom Orakel von Delphi ab , obwohl die Autoren der Methode mit der orakulären Konnotation des Namens "ein wenig nach dem Okkulten riechen" unzufrieden waren. Die Delphi-Methode geht davon aus, dass Gruppenurteile gültiger sind als Einzelurteile.

Die Delphi-Methode wurde zu Beginn des Kalten Krieges entwickelt, um den Einfluss von Technologie auf die Kriegsführung vorherzusagen . 1944 ordnete General Henry H. Arnold die Erstellung eines Berichts für das US Army Air Corps über die zukünftigen technologischen Fähigkeiten des Militärs an.

Es wurden verschiedene Ansätze ausprobiert, aber die Unzulänglichkeiten traditioneller Prognosemethoden , wie theoretischer Ansatz , quantitative Modelle oder Trendextrapolation, zeigten sich schnell in Bereichen, in denen noch keine genauen wissenschaftlichen Gesetze etabliert wurden. Um diese Mängel zu bekämpfen, wurde die Delphi-Methode während der 1950-1960er Jahre (1959) von Project RAND von Olaf Helmer , Norman Dalkey und Nicholas Rescher entwickelt . Es wird seitdem zusammen mit verschiedenen Modifikationen und Neuformulierungen, wie dem Imen-Delphi- Verfahren, verwendet.

Experten wurden gebeten, ihre Meinung zu Wahrscheinlichkeit, Häufigkeit und Intensität möglicher feindlicher Angriffe abzugeben. Andere Experten könnten anonym Feedback geben. Dieser Vorgang wurde mehrmals wiederholt, bis ein Konsens entstand.

Im Jahr 2021 wurde eine interdisziplinäre Studie von Beiderbeck et al. konzentrierte sich auf neue Richtungen und Weiterentwicklungen der Delphi-Methode, einschließlich Echtzeit-Delphi- Formate. Die Autoren stellen einen methodischen Werkzeugkasten zur Gestaltung von Delphi-Umfragen zur Verfügung, der unter anderem Sentimentanalysen aus dem Bereich der Psychologie umfasst.

Schlüsseleigenschaften

Die Kommunikationsstruktur der Delphi-Methode

Die folgenden Hauptmerkmale der Delphi-Methode helfen den Teilnehmern, sich auf die anstehenden Probleme zu konzentrieren und Delphi von anderen Methoden abzugrenzen: Bei dieser Technik wird ein Expertengremium sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation eingesetzt. Das Gremium setzt sich aus Experten zusammen, die über Kenntnisse auf dem Gebiet der Entscheidungsfindung verfügen. Jeder Experte wird gebeten, anonyme Vorhersagen zu treffen.

Anonymität der Teilnehmer

In der Regel bleiben alle Teilnehmer anonym. Ihre Identität wird auch nach Fertigstellung des Abschlussberichts nicht preisgegeben. Dies verhindert, dass Autorität, Persönlichkeit oder Ruf einiger Teilnehmer andere im Prozess dominieren. Argumentieren, befreit es auch Teilnehmer (in gewissem Maße) von ihren persönlichen Neigungen, minimiert die „ Sogwirkung “ oder „ Halo - Effekt “, erlaubt die freie Meinungsäußerung fördert offene Kritik und erleichtert die Zulassung von Fehlern , wenn frühere Urteile revidieren.

Strukturierung des Informationsflusses

Die ersten Beiträge der Experten werden in Form von Antworten auf Fragebögen und ihren Kommentaren zu diesen Antworten gesammelt. Der Panelleiter steuert die Interaktionen zwischen den Teilnehmern, indem er die Informationen aufbereitet und irrelevante Inhalte herausfiltert. Dies vermeidet die negativen Auswirkungen persönlicher Podiumsdiskussionen und löst die üblichen Probleme der Gruppendynamik .

Regelmäßiges Feedback

Die Delphi-Methode ermöglicht es den Teilnehmern, die Antworten anderer, den Fortschritt des Panels insgesamt zu kommentieren und ihre eigenen Prognosen und Meinungen in Echtzeit zu revidieren.

Rolle des Moderators

Die Person, die die Delphi-Methode koordiniert, wird in der Regel als Moderator oder Leader bezeichnet und unterstützt die Antworten ihres Expertengremiums , das aus einem bestimmten Grund ausgewählt wird, in der Regel, dass sie Wissen über eine Meinung oder Ansicht haben. Der Moderator versendet Fragebögen, Umfragen usw. und wenn das Expertengremium zustimmt, folgen sie den Anweisungen und präsentieren ihre Ansichten. Antworten werden gesammelt und analysiert, dann werden gemeinsame und widersprüchliche Standpunkte identifiziert. Wenn kein Konsens erreicht wird, wird der Prozess durch These und Antithese fortgesetzt, um schrittweise auf Synthese und Konsensbildung hinzuarbeiten.

In den letzten Jahrzehnten haben Moderatoren viele verschiedene Maßnahmen und Schwellenwerte verwendet, um den Grad des Konsens oder des Dissens zu messen. Eine umfassende Literaturübersicht und Zusammenfassung ist in einem Artikel von von der Gracht zusammengestellt.

Anwendungen

Verwendung in Prognosen

Erste Anwendungen der Delphi-Methode liegen im Bereich der Wissenschafts- und Technologievorhersage. Ziel der Methode war es, Expertenmeinungen zur Wahrscheinlichkeit und voraussichtlichen Entwicklungszeit der jeweiligen Technologie in einem einzigen Indikator zusammenzuführen. Einer der ersten dieser Berichte, der 1964 von Gordon und Helmer erstellt wurde, bewertete die Richtung langfristiger Trends in der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung und behandelte Themen wie wissenschaftliche Durchbrüche, Bevölkerungskontrolle , Automatisierung , Weltraumfortschritt, Kriegsverhütung und Waffensysteme. Andere Technologievorhersagen beschäftigten sich mit Fahrzeug-Autobahnsystemen, Industrierobotern, intelligentem Internet, Breitbandverbindungen und Technologie im Bildungswesen.

Später wurde die Delphi-Methode auch an anderen Orten angewendet, insbesondere in Bezug auf Fragen der öffentlichen Ordnung, wie Wirtschaftstrends, Gesundheit und Bildung. Es wurde auch erfolgreich und mit hoher Genauigkeit in der Geschäftsprognose angewendet. In einem von Basu und Schroeder (1977) berichteten Fall hat die Delphi-Methode beispielsweise den Absatz eines neuen Produkts in den ersten zwei Jahren mit einer Ungenauigkeit von 3–4% im Vergleich zum tatsächlichen Absatz vorhergesagt. Quantitative Methoden führten zu Fehlern von 10–15 % und traditionelle unstrukturierte Prognosemethoden wiesen Fehler von etwa 20 % auf. (Dies ist nur ein Beispiel; die Gesamtgenauigkeit der Technik ist gemischt.)

Die Delphi-Methode wurde auch als Werkzeug verwendet, um Multi-Stakeholder-Ansätze für eine partizipative Politikgestaltung in Entwicklungsländern zu implementieren. Die Regierungen Lateinamerikas und der Karibik haben die Delphi-Methode erfolgreich als offenen Ansatz für den öffentlich-privaten Sektor eingesetzt, um die dringendsten Herausforderungen für ihre regionalen eLAC-Aktionspläne für die Entwicklung von IKT zu identifizieren . Infolgedessen haben Regierungen den Wert der kollektiven Intelligenz von Teilnehmern der Zivilgesellschaft, des akademischen und des privaten Sektors des Delphi weithin anerkannt, insbesondere in einem Bereich des schnellen Wandels, wie etwa der Technologiepolitik.

Verwendung bei der Identifizierung von Patentbeteiligungen

In den frühen 1980er Jahren entwarf Jackie Awerman von Jackie Awerman Associates, Inc. eine modifizierte Delphi-Methode, um die Rollen verschiedener Mitwirkender an der Entwicklung eines patentfähigen Produkts zu identifizieren. (Epsilon Corporation, Chemical Vapour Deposition Reactor) Die Ergebnisse wurden dann von Patentanwälten verwendet, um den Prozentsatz der Bonusverteilung zur allgemeinen Zufriedenheit aller Teammitglieder zu bestimmen.

Verwendung in der Politikgestaltung

Seit den 1970er Jahren führt der Einsatz der Delphi-Technik in der Politikgestaltung eine Reihe methodischer Neuerungen ein. Bestimmtes:

  • die Notwendigkeit, verschiedene Arten von Items zu untersuchen (nicht nur Prognose- Items, sondern typischerweise Problem- Items, Ziel- Items und Options- Items) führt zur Einführung unterschiedlicher Bewertungsskalen, die im Standard-Delphi nicht verwendet werden. Dazu gehören häufig Erwünschtheit , Durchführbarkeit (technisch und politisch) und Wahrscheinlichkeit , mit der die Analysten verschiedene Szenarien skizzieren können: das gewünschte Szenario (aus der Erwünschtheit), das potenzielle Szenario (aus der Machbarkeit) und das erwartete Szenario (aus der Wahrscheinlichkeit);
  • die Komplexität der bei der politischen Entscheidungsfindung aufgeworfenen Fragen führt tendenziell zu einer stärkeren Gewichtung der Argumente der Diskussionsteilnehmer, so dass häufig pro und contra für jeden Punkt zusammen mit neuen Punkten für die Diskussion des Panels gefordert wird;
  • ebenso neigen Methoden zur Messung von Panelbewertungen zu einer höheren Komplexität wie mehrdimensionale Skalierung.

Weitere Neuerungen ergeben sich aus dem Einsatz computerbasierter (und später webbasierter) Delphi-Konferenzen. Laut Turoff und Hiltz in computerbasierten Delphis:

  • die in den Papier-Delphis verwendete Iterationsstruktur, die in drei oder mehr diskrete Runden unterteilt ist, kann durch einen Prozess kontinuierlicher (rundloser) Interaktion ersetzt werden, der es den Panelteilnehmern ermöglicht, ihre Bewertungen jederzeit zu ändern;
  • die statistische Gruppenantwort kann in Echtzeit aktualisiert und angezeigt werden, wenn ein Panelteilnehmer eine neue Bewertung abgibt.

Laut Bolognini bieten webbasierte Delphis zwei weitere Möglichkeiten, die im Kontext interaktiver Politikgestaltung und E-Demokratie relevant sind . Diese sind:

Eine webbasierte Kommunikationsstruktur (Hyperdelphi) .
  • die Beteiligung einer großen Zahl von Teilnehmern,
  • die Verwendung von zwei oder mehr Gremien, die unterschiedliche Gruppen (wie politische Entscheidungsträger, Experten, Bürger) repräsentieren, denen der Administrator Aufgaben entsprechend ihrer unterschiedlichen Rollen und Expertisen erteilen kann und die sie in Ad-hoc-Kommunikationsstrukturen interagieren lassen. Zum Beispiel können die Mitglieder der politischen Gemeinschaft (Politiker und Experten) als Teil des Hauptkonferenzpanels interagieren , während sie Inputs von einer virtuellen Gemeinschaft (Bürger, Verbände usw.) erhalten, die an einer Nebenkonferenz beteiligt ist . Diese webbasierten variablen Kommunikationsstrukturen, die er Hyperdelphi (HD) nennt , sollen Delphi-Konferenzen "flüssiger machen und an die hypertextuelle und interaktive Natur der digitalen Kommunikation anpassen".

Ein erfolgreiches Beispiel für ein (teilweise) webbasiertes Politik-Delphi ist die fünf Runden umfassende Delphi-Übung (mit 1.454 Beiträgen) zur Erstellung der eLAC-Aktionspläne in Lateinamerika. Es wird angenommen, dass es sich derzeit um die umfangreichste Online-Vorausschau zur partizipativen Politikgestaltung in der Geschichte zwischenstaatlicher Prozesse in den Entwicklungsländern handelt. Zusätzlich zu den bereitgestellten spezifischen politischen Leitlinien listen die Autoren die folgenden gewonnenen Erkenntnisse auf, darunter „(1) das Potenzial von Policy Delphi-Methoden, Transparenz und Rechenschaftspflicht in die öffentliche Entscheidungsfindung einzuführen, insbesondere in Entwicklungsländern; (2) der Nutzen von Vorausschau Übungen zur Förderung der Vernetzung mehrerer Einrichtungen in der Entwicklungsgemeinschaft; (3) die Nützlichkeit der Einbettung von Vorausschauübungen in etablierte Mechanismen der repräsentativen Demokratie und des internationalen Multilateralismus, wie beispielsweise der Vereinten Nationen; (4) das Potenzial von Online-Tools zur Erleichterung der Beteiligung an Ressourcen -knappe Entwicklungsländer und (5) die Ressourceneffizienz, die sich aus dem Umfang der internationalen Vorausschau ergibt, und daher ihre Angemessenheit für ressourcenknappe Regionen.

Verwendung in Berichtsrichtlinien

Die Leitlinien zur Entwicklung von Leitlinien für die Berichterstattung aus dem Jahr 2010 empfahl die Verwendung der Delphi-Methode zur Entwicklung von Leitlinien für die Berichterstattung. Allerdings wurden weniger als 30 % der Berichtsleitlinien mit der Delphi-Methode gemäß den systematischen Reviews in den Jahren 2015 und 2020 entwickelt. Der Delphi-Ansatz wurde erfolgreich eingesetzt, um die Übereinstimmung zwischen Experten bei iterativen Bewertungsübungen zu klinischen Testergebnissen mit Inter-Rater . zu verbessern Kappa-Statistik als Ergebnismaß.

Online-Delphi-Systeme

Hauptartikel: Echtzeit-Delphi

Eine Reihe von Delphi-Prognosen werden mithilfe von Websites durchgeführt, die eine Durchführung des Prozesses in Echtzeit ermöglichen. Das TechCast-Projekt nutzt beispielsweise ein Gremium von 100 Experten weltweit, um Durchbrüche in allen Bereichen von Wissenschaft und Technologie zu prognostizieren. Ein weiteres Beispiel ist das Horizon Project , bei dem Bildungsfuturisten online nach der Delphi-Methode zusammenarbeiten, um technologische Fortschritte zu entwickeln, auf die in den nächsten Jahren im Bildungsbereich geachtet werden muss.

Variationen

Traditionell zielt die Delphi-Methode auf einen Konsens der wahrscheinlichsten Zukunft durch Iteration ab. Andere Versionen, wie etwa das Policy Delphi, sind stattdessen eine Methode zur Entscheidungsunterstützung, die darauf abzielt, die unterschiedlichen Sichtweisen der bevorzugten Zukunft zu strukturieren und zu diskutieren. In Europa haben neuere webbasierte Experimente die Delphi-Methode als Kommunikationstechnik für interaktive Entscheidungsfindung und E-Demokratie verwendet . Das von Osmo Kuusi entwickelte Argument Delphi konzentriert sich auf die laufende Diskussion und das Finden relevanter Argumente, anstatt sich auf das Ergebnis zu konzentrieren. Das von Petri Tapio entwickelte Disaggregative Policy Delphi nutzt die Clusteranalyse als systematisches Werkzeug, um in der jüngsten Delphi-Runde verschiedene Zukunftsszenarien zu konstruieren. Die Ansichten des Beklagten zur wahrscheinlichen und zur bevorzugten Zukunft werden als getrennte Fälle behandelt. Die Computerisierung von Argument Delphi ist aufgrund mehrerer Probleme wie Argumentauflösung, Argumentaggregation und Argumentbewertung relativ schwierig. Die von Sadi Evren Seker entwickelte Computerisierung von Argument Delphi bietet Lösungen für solche Probleme.

Genauigkeit

Heute ist die Delphi-Methode ein weithin akzeptiertes Prognosewerkzeug und wurde erfolgreich für Tausende von Studien in Bereichen eingesetzt, die von Technologieprognosen bis hin zu Drogenmissbrauch reichen . Insgesamt ist die Erfolgsbilanz der Delphi-Methode gemischt. Es gab viele Fälle, in denen die Methode schlechte Ergebnisse lieferte. Einige Autoren führen dies jedoch auf eine schlechte Anwendung der Methode und nicht auf die Schwächen der Methode selbst zurück. Es muss auch berücksichtigt werden, dass in Bereichen wie der Wissenschafts- und Technologievorhersage der Grad der Unsicherheit so groß ist, dass genaue und immer korrekte Vorhersagen unmöglich sind, so dass ein hoher Fehlergrad zu erwarten ist.

Eine besondere Schwäche der Delphi-Methode besteht darin, dass zukünftige Entwicklungen nicht immer im Konsens der Experten richtig vorhergesagt werden. Dieser Mangel in Bezug auf das Problem der Ignoranz ist wichtig. Wenn Diskussionsteilnehmer über ein Thema falsch informiert werden, kann die Verwendung von Delphi ihre Unwissenheit nur noch mehr Selbstvertrauen verleihen.

Eines der anfänglichen Probleme der Methode war die Unfähigkeit, komplexe Vorhersagen mit mehreren Faktoren zu erstellen. Potenzielle zukünftige Ergebnisse wurden in der Regel so betrachtet, als ob sie sich nicht gegenseitig beeinflussten. Später wurden mehrere Erweiterungen der Delphi-Methode entwickelt, um dieses Problem anzugehen, wie z. B. die Cross-Impact-Analyse , die die Möglichkeit berücksichtigt, dass das Eintreten eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit anderer in der Umfrage erfasster Ereignisse ändern kann. Dennoch kann die Delphi-Methode am erfolgreichsten bei der Vorhersage einzelner skalarer Indikatoren verwendet werden.


Delphi vs. Vorhersagemärkte

Delphi hat ähnliche Eigenschaften wie Vorhersagemärkte, da es sich bei beiden um strukturierte Ansätze handelt, die unterschiedliche Meinungen von Gruppen zusammenfassen. Dennoch gibt es Unterschiede, die für ihre relative Anwendbarkeit für unterschiedliche Problemstellungen entscheidend sein können.

Einige Vorteile von Vorhersagemärkten ergeben sich aus der Möglichkeit, Anreize zur Teilnahme zu setzen.

  1. Sie können Menschen motivieren, über einen langen Zeitraum mitzumachen und ihre wahren Überzeugungen zu offenbaren.
  2. Sie aggregieren Informationen automatisch und integrieren sofort neue Informationen in die Prognose.
  3. Die Teilnehmer müssen nicht manuell von einem Moderator ausgewählt und rekrutiert werden. Sie entscheiden selbst über die Teilnahme, wenn sie der Meinung sind, dass ihre privaten Informationen noch nicht in die Prognose einfließen.

Delphi scheint diese Vorteile gegenüber Vorhersagemärkten zu haben:

  1. Teilnehmer verraten ihre Argumentation
  2. Es ist einfacher, die Vertraulichkeit zu wahren
  3. Potenziell schnellere Vorhersagen, wenn Experten verfügbar sind.
  4. Delphi ist in Situationen anwendbar, in denen die betreffenden Wetten den Wert der in Wetten verwendeten Währung beeinflussen könnten (zB eine in Dollar getätigte Wette auf den Zusammenbruch des Dollars könnte die Quoten verzerren).

Neuere Forschungen haben sich auch darauf konzentriert, sowohl die Delphi-Technik als auch die Vorhersagemärkte zu kombinieren. Konkret wurden in einer Research-Studie der Deutschen Börse Elemente der Delphi-Methode in einen Prognosemarkt integriert.

Siehe auch

Verweise

Externe Links