От воронки к сети: парадигмальный сдвиг в моделировании будущего

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

К середине 2020-х годов традиционные методологии стратегического прогнозирования продемонстрировали свою ограниченную применимость в условиях нарастающей сложности и неопределенности глобальных процессов. В статье предпринимается попытка преодолеть эти ограничения, в частности через отказ от ранее применявшейся модели конуса будущего (Futures Cone, FC). Исследование базируется на концептуальном анализе с опорой на системное мышление, науки о сложности и принципы совместного проектирования (participatory design). В качестве альтернативы предлагается новая аналитическая рамка адаптивной сетевой модели (Adaptive Futures Mesh, AFM), обеспечивающей более эффективное управление неопределенностью благодаря учету «неизвестных неизвестных» переменных.
AFM визуализирует каскадные воздействия с акцентом на человеческой агентности, а работа с петлями обратной связи позволяет адаптироваться к меняющимся условиям. К ограничениям исследования относится отсутствие эмпирической проверки AFM и вероятные затруднения при внедрении в различных контекстах. Вместе с тем, она обладает значительным потенциалом по оптимизации практики стратегического планирования. С ее помощью организации смогут выйти за узкие рамки прогнозирования, повышая готовность к будущему и стратегическую устойчивость в условиях сложности и поликризиса.

Об авторах

А. Хиджази

Регентский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: alirhej@mail.regent.edu

Список литературы

  1. Anderson E.E. (1971) Modern physics and quantum mechanics, Philadelphia, PA: Saunders.
  2. Bendor R., Eriksson E., Pargman D. (2021) Looking backward to the future: On past-facing approaches to futuring. Futures, 125, 102666. https://doi.org/10.1016/j.futures.2020.102666
  3. Bohr N. (2011) Atomic theory and the description of nature: Four essays with an introductory survey, Cambridge: Cambridge University Press.
  4. Chapman G.B., Johnson E.J. (1994) The limits of anchoring. Journal of Behavioral Decision Making, 7(4), 223–242. https://doi.org/10.1002/bdm.3960070402
  5. Choudhury P.P. (2023) Formation of multiphase plasma in galactic haloes and an analogy to solar plasma. Frontiers in Astronomy and Space Sciences, 10, 1155865. https://doi.org/10.3389/fspas.2023.1155865
  6. Colosi D., Rovelli C. (2009) What is a particle? Classical and Quantum Gravity, 26(2), 025002. https://doi.org/10.1088/0264-9381/26/2/025002
  7. Copenhaver R. (2019) Philosophy of mind in the early modern and modern ages, New York: Routledge.
  8. Cristofaro M., Sousa M.J., Sánchez-García J.C., Larsson A. (eds.) (2021) Managerial and entrepreneurial decision making: Emerging issues, Basel: MDPI.
  9. Drees L., Liehr S., Batbuyan B., Marg O., Mehring M. (2022) In search of a nomadic pastoralism for the 21st century. A transdisciplinary development of future scenarios to foster a social-ecological transformation in Mongolia. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 35(3), 481–505. https://doi.org/10.1080/13511610.2022.2100744
  10. Eliade M., Trask W.R., Smith J.Z. (2018) The myth of the eternal return: Cosmos and history (1st ed.), Princeton, NJ: Princeton University Press.
  11. Érdi P. (2008) Complexity explained, Cham: Springer.
  12. Estrada E. (2024) What is a complex system, after all? Foundations of Science, 29(4), 1143–1170. https://doi.org/10.1007/s10699-023-09917-w
  13. Futch M.J. (2008) Leibniz’s metaphysics of time and space, Cham: Springer.
  14. Gall T., Vallet F., Yannou B. (2022) How to visualise futures studies concepts: Revision of the futures cone. Futures, 143, 103024. https://doi.org/10.1016/j.futures.2022.103024
  15. Garrett K., Duda G. (2011) Dark Matter: A Primer. Advances in Astronomy, 2011, 968283. https://doi.org/10.1155/2011/968283
  16. Hancock T., Bezold C. (1994) Possible futures, preferable futures. Healthcare Forum Journal, 37(2), 23–29.
  17. Hawking S.W. (2011) A brief history of time: From the big bang to black holes, New York: Bantam.
  18. Hawking S.W., Penrose R. (2015) The nature of space and time (2nd ed.), Princeton, NJ: Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400834747
  19. Heisenberg W. (2013) Physical principles of the quantum theory (first published in 1930), New York: Dover Publications.
  20. Henchey N. (1977) The future of Quebec: Alternative scenarios. McGill Journal of Education, 12(1), 17–27.
  21. Hutton S. (1977) Some renaissance critiques of Aristotle’s theory of time. Annals of Science, 34(4), 345–363. https://doi.org/10.1080/00033797700200271
  22. Hvidtfeldt R. (2018) The structure of interdisciplinary science, Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-90872-4
  23. Hynes W., Lees M., Müller J.M. (eds.) (2020) Systemic thinking for policy making: The potential of systems analysis for addressing global policy challenges in the 21st century, Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/879c4f7a-en
  24. Jaffe A. (2018) The illusion of time. Nature, 556(7701), 304–305. https://doi.org/10.1038/d41586-018-04558-7
  25. Kunseler E.-M., Tuinstra W., Vasileiadou E., Petersen A.C. (2015) The reflective futures practitioner: Balancing salience, credibility and legitimacy in generating foresight knowledge with stakeholders. Futures, 66, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.futures.2014.10.006
  26. Maltarich M., Havrylyshyn A. (2023) The emergence engine: Socially mediated individual change. Academy of Management Proceedings, 2023(1), 13126. https://doi.org/10.5465/AMPROC.2023.84bp
  27. Mangnus A.C., Oomen J., Vervoort J.M., Hajer M.A. (2021) Futures literacy and the diversity of the future. Futures, 132, 102793. https://doi.org/10.1016/j.futures.2021.102793
  28. Mao H., Liu S. (2023) Research on the influence of innovative design based on the futures cone In: Proceedings of the 2022 2nd International Conference on Computer Technology and Media Convergence Design (CTMCD 2022) (eds. K. Subramanian, J. Ouyang, W. Wei.), New York: Atlantis Press International BV, vol. 99, pp. 403–410. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-046-6_48
  29. Meadows D.H., Wright D. (2008) Thinking in systems: A primer, London: Chelsea Green Pub.
  30. Merleau-Ponty M. (2004) World of perception, New York: Routledge.
  31. Migone A., Howlett M. (2024) Multiple streams and plausibility cones: Using concepts from future studies to depict policy dynamics. International Journal of Public Administration, 48(5–6), 368–380. https://doi.org/10.1080/01900692.2024.2381769
  32. Miller R. (2018) Transforming the future: Anticipation in the 21st century, New York: Routledge.
  33. Muntwiler C. (2023) Cognitive biases and debiasing in strategic decision making (PhD thesis), St. Gallen: University of St. Gallen.
  34. Nickerson R.S. (1998) Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175
  35. Nozick R. (2001) Invariances: The structure of the objective world, Cambridge, MA: Belknap Press of Harvard University Press.
  36. Oosterling H.A.F., Tiemersma D. (eds.) (1996) Time and temporality in intercultural perspective, Leiden (Netherlands): Brill.
  37. Overton W.F. (1994) The arrow of time and the cycle of time: Concepts of change, cognition, and embodiment. Psychological Inquiry, 5(3), 215–237. https://doi.org/10.1207/s15327965pli0503_9
  38. Partelow S. (2018) A review of the social-ecological systems framework. Ecology and Society, 23(4), 26796887. JSTOR. https://www.jstor.org/stable/26796887
  39. Raczkowski K., Komorowski P. (eds.) (2025) International economic policy for the polycrisis, New York: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003487913
  40. Ramos V.J. (2019) Analyzing the role of cognitive biases in the decision making process, Hershey, PA: IGI Global.
  41. Rovelli C. (2007) Quantum gravity, Cambridge: Cambridge University Press.
  42. Schliesser E. (2013) Newton’s philosophy of time. In: A companion to the philosophy of time (eds. H. Dyke, A. Bardon), New York: Wiley, pp. 87–101. https://doi.org/10.1002/9781118522097.ch6
  43. Skov M., Nadal M. (eds.) (2023) The Routledge international handbook of neuroaesthetics, New York: Routledge.
  44. Stechert P. (2006) Informatics system comprehension: A learner-centred cognitive approach to networked thinking. Education and Information Technologies, 11(3–4), 305–318. https://doi.org/10.1007/s10639-006-9014-4
  45. Sterman J.D. (2000) Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world (International student edition), New York: McGraw-Hill.
  46. Park E., Shin H. (2024) Contextualizing comedy techniques for speculative design: Unraveling futures cone from sketch comedy series, ‘2032/2033 futures’. Paper presented at the DRS2024 Conference, 23–28 June, Boston, USA. https://doi.org/10.21606/drs.2024.433
  47. Tabatabaei N. (2011) Detecting weak signals by internet-based environmental scanning (Master’s Thesis), Waterloo: University of Waterloo.
  48. Taleb N.N. (2010) The black swan: The impact of the highly improbable (2nd ed.), New York: Random House.
  49. Taleb N.N. (2012) Antifragile: Things That Gain From Disorder, New York: Random House.
  50. Van den Ende M.A., Wardekker A., Hegger D.L.T., Mees H.L.P., Vervoort J.M. (2022) Reflection: Applying participatory foresight methods in practice. In: Towards a climate-resilient future together (eds. M.A. van den Ende, A. Wardekker, D.L.T. Hegger, H.L.P. Mees, J.M. Vervoort), Cham: Springer International Publishing, pp. 61–70. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07682-4_4
  51. Varela F.J., Depraz N. (2005) At the source of time: Valence and the constitutional dynamics of affect. Journal of Consciousness Studies, 12(8–10), 61–81.
  52. Voros J. (2003) A generic foresight process framework. Foresight, 5(3), 10–21. https://doi.org/10.1108/14636680310698379
  53. Walker B., Holling C.S., Carpenter S.R., Kinzig A.P. (2004) Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems. Ecology and Society, 9(2), 5. https://doi.org/10.5751/ES-00650-090205
  54. Winkler J., Moser R. (2016) Biases in future-oriented Delphi studies: A cognitive perspective. Technological Forecasting and Social Change, 105, 63–76. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.01.021
  55. Zavala Rodríguez E.B., Marco Gómez J., Franch Gutiérrez J. (2019) Towards adaptative monitoring for self-adaptative systems, Barcelona: Universitat Politècnica de Catalunya.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».