Как уже отмечалось выше, существует множество методов исследования и прогнозирования, применяемых в оценке техники. Количество их постоянно возрастает как в связи с развитием специальных теорий и качественным расширением предметной области исследований, так и в связи с институциональным ростом, поскольку многие исследователи или научные коллективы стремятся к модернизации существующих или разработке новых методов.
Помимо общего деления на количественные и качественные методы, исследовательские и прогностические методы оценки техники можно также разделить на три основные группы с точки зрения получения и обработки информации:
- аналитические;
- эвристические;
- интуитивные.
Предлагаемую классификацию следует считать довольно условной, поскольку многие методы занимают в ней промежуточное или переходное положение от одного типа исследований к другому. Каждый метод имеет как преимущества, так и недостатки, является более или менее развитым. Кроме того, данные, на которых базируется прогноз, всегда могут содержать в себе возможность ошибки или даже манипуляций.
К числу аналитических методов относятся экстраполяция трендов, метод огибающей кривой, сетевое планирование, морфологические матрицы. С точки зрения представления высказываний эти методы являются количественными; в некоторых из них широко используются графики. Сфера применения аналитических методов весьма широка: от простейших и стабильных состояний и процессов (экстраполяция трендов) до сложных многоаспектных проблем технического развития (морфологические матрицы). Преимущества этих методов связаны прежде всего с возможностью ясного представления структуры и временной последовательности анализируемого процесса (проблемы) вплоть до выявления спектра возможных решений (морфологические матрицы). Недостатки связаны главным образом с негибкостью экстраполяций, которые основаны на гипотезе о стабильности в будущем исходных условий; кроме того, недостаточно учитываются новые факторы. Такие методы базируются «на знании действующих закономерностей, однако это знание эмпирическое, т. е. на уровне явления и, следовательно, не затрагивает сущности прогнозируемых процессов»[212]. Например, метод огибающей кривой, графически описывающей те или иные параметры определенных технологий (например, «скорость передвижения» для различных видов транспорта), может учесть появление лишь таких новых технологий, для которых характерна принципиальная близость к изначально заданным.
Инновационный и диффузионный анализ представляет собой переходную ступень от аналитических к эвристическим методам. Этот метод служит проверке определенных гипотез (например, гипотезы сокращения инновационного периода) посредством анализа процессов в их историческом развитии, а также выявления взаимосвязей между определенными событиями. Данный метод также находит применение в рамках ретроспективной, или исторической оценки техники.
Аналогии трендов и симуляционные модели относятся к числу эвристических методов. Первый из них, представляющий собой усовершенствование и дополнение метода экстраполяции трендов, является квантитативным, тогда как второй сочетает элементы количественного и качественного анализа, предъявляя повышенные требования к теоретическим основаниям и эмпирическому базису моделирования.
Переходным от аналитических к интуитивным методам является разработка и описание сценариев, т. е. предвосхищение возможных в будущем ситуаций. Активное использование сценариев в рамках оценки техники обусловлено тем, что это позволяет успешно решать задачи рефлексивного сопровождения научно-технического развития, соответствует пониманию прогноза как процесса, тесно связанного с предшествующими решениями и предваряющего последующие. Сценарии, в которых комбинируется количественный и качественный анализ, также отвечают требованиям определенной эластичности, позволяющей своевременно модифицировать их в контексте технико-политической деятельности. Так, в частности, целеориентированный сценарий представляет собой структурирование будущего временного пространства через обозначение возможностей деятельности и решений в зависимости от предпосылок и рамочных условий, при которых возможна реализация поставленных целей. Существенными элементами подобных сценариев являются дерево решений и дерево целей. К числу недостатков большинства сценариев следует отнести трудность проверки на истинность или выполнимость сценария (или его отдельных компонентов), а также недостаточную эффективность метода при долгосрочном прогнозировании.
Другим распространенным интуитивным методом является мозговой штурм. Метод заключается в том, что группы участников мозгового штурма (обычно не больше 10 чел.) развивают в рамках предложенной темы как можно больше идей. Выработка идей не регламентирована. Выдвинутая идея не критикуется, но другие участники рабочей группы развивают ее дальше. В мозговом штурме могут участвовать профессионально разнородные группы, производящие разнообразные идеи. В итоге обсуждения выдвинутые идеи классифицируются и передаются для дальнейшего использования. Мозговой штурм во многих случаях позволяет выявить неожиданные идеи или аспекты; вместе с тем возрастает вероятность различных ошибок.
Метод Дельфи позволяет сделать следующий шаг по сравнению с мозговым штурмом. Перед группой экспертов (порядка 1 тысячи чел.) ставятся вопросы о количественном и качественном аспектах социального и технического развития в конкретной области с позиций их профессии или сферы специализации. Но в отличие от мозгового штурма эксперты остаются анонимными. Высказывания обобщаются и во втором круге опроса участников передаются в их распоряжение. После этого каждый эксперт перепроверяет свои выводы, сделанные в первом круге, подтверждает их или корректирует. В случае необходимости могут быть проведены еще несколько кругов опроса экспертов. В результате удается максимально прояснить спорные проблемы, сблизить противоположные позиции, уточнить понятия в порядке подготовки комплексных долгосрочных прогнозов. Вместе с тем существует возможность ошибок при отборе экспертов и при формулировке вопросов. Эксперты, которые сами причастны к тому или иному техническому решению, склонны давать оптимистические оценки. Кроме того, согласие экспертов относительно высказываний еще не доказывает их правильность.