Delphi方法

跳转到导航跳转以搜索Delphi方法或Delphi技术（/ Dɛlfaɪ/ del-fy;也称为估计谈话估计或ete）是一种结构化的通信技术或方法，最初被开发为系统，交互式依赖于专家小组的预测方法。 [1] [2] [3] [4]该技术也可以适用于面对面的会议，然后称为Mini-Delphi或估计谈话估计（ete）。 Delphi已广泛用于商业预测，并具有与另一种结构化预测方法，预测市场的优势。 [5]

Delphi基于从结构化的人群中预测（或决定）的原则比来自非结构化团体的组织更准确。 [6]专家答题在两个或多轮上的问卷。在每轮之后，促进者或变更代理[7]提供专家的匿名摘要;预测前一轮以及他们为其判断提供的原因。因此，鼓励专家根据他们小组其他成员的答复，修改他们的早期答案。据信，在这个过程中，答案的范围将减少，而该组将达到＆＃34;正确的＆＃34;回答。最后，在预定义的停止标准（例如，轮次数，共识的次数，结果稳定性的数量，结果的稳定性）之后停止该过程，并且最终轮次的平均值或中值分数决定了结果。 [8]

必须特别注意Delphi论文的制定和专家的定义和选择，以避免方法论弱点，严重威胁结果的有效性和可靠性。 [9] [10]

Delphi名称来自Delphi的Oracle，尽管该方法的作者对名称的令人不满意的令人不满意的令人不满意的令人满意的令人满意的内涵，＆＃34;咂一点点神秘＆＃34; [11] Delphi方法假定该判断比单个判断更有效。

Delphi方法是在冷战开始时开发的，以预测技术对战争的影响。 [12] 1944年，亨利H. Arnold将军命令为美国军队使用的未来技术能力提出了美国军队空军兵团的报告。

尝试了不同的方法，但传统预测方法的缺点，如理论方法，定量模型或趋势推断，在精确的科学法则尚未建立的地区很快变得显而易见。为了解决这些缺点，Delphi方法是由Olaf Helmer，Norman Dalkey和Nicholas Rescher的1950-1960年代（1959）期间由项目兰德开发的。 [13]以来，它已被使用以来，以及各种修改和重新装修，例如Imen-Delphi程序。 [14]

被要求专家们对可能的敌人攻击的概率，频率和强度提出意见。其他专家可以匿名提供反馈。在出现的共识之前，这一过程重复了几次。

Delphi方法的以下关键特征有助于参与者专注于手头的问题，并将德尔福与其他方法分开：在该技术中，组织内部和外部的专家小组。小组由具有要求决策的地区知识的专家组成。每个专家都被要求制作匿名预测。

通常所有参与者都仍然是匿名的。即使在完成最终报告后，他们的身份也没有透露。这可以防止某些参与者的权威，个性或声誉在该过程中占据主导他人。可以说，它还释放参与者（在某种程度上）从他们的个人偏见，最小化＆＃34; Bandwagon效果＆＃34;或＆＃34;光环效应＆＃34;，允许自由表达意见，鼓励打开批评，并在修改早期判决时促进错误。

专家的初步贡献是以问卷调查和对这些答案的评论的形式收集的。面板导演通过处理信息并过滤无关内容来控制参与者之间的交互。这避免了面对面面板讨论的负面影响，解决了群体动态的常见问题。

Delphi方法允许参与者对他人的答复，整个小组的进展情况进行评论，并实时修改自己的预测和意见。

协调Delphi方法的人通常称为促进者或领导者，并促进其专家小组的答复，他们被选为原因，通常是他们对意见或观点的认识。协调人发出问卷调查等，如果专家小组接受，他们会遵循指示并呈现他们的意见。收集和分析了响应，然后确定了常见和相互矛盾的观点。如果未达成共识，该过程仍然通过论点和对比度，逐步努力融入综合，并建立共识。

在过去几十年中，促进者使用了许多不同的措施和门槛来衡量共识或异议的程度。 von der Gracht的文章中编制了一个全面的文献综述和摘要。 [15]

Delphi方法的首次应用在科学与技术预测领域。该方法的目的是将专家意见与特定技术在一个指标中的可能性和预期的开发时间。第一个由戈登和蠕虫制定的1964年制定的此类报告之一，评估了科技发展的长期趋势的方向，涵盖了科学突破，人口控制，自动化，空间进展，战争预防和武器系统等主题。其他技术预测正在处理车辆高速公路系统，工业机器人，智能互联网，宽带连接和技术技术。

后来，德尔福法应用于其他地方，特别是与公共政策问题有关的地方，如经济趋势，健康和教育。它也成功应用，并在商业预测方面具有高精度。例如，在Basu和Schroeder（1977）报告的一个案例中，Delphi方法预测了在前两年内销售新产品的销售额与实际销售相比，不准确为3-4％。定量方法产生10-15％的误差，传统的非结构化预测方法具有约20％的误差。 （这只是一个例子;该技术的整体精度是混合的。）

Delphi方法也被用作实现发展中国家参与政策制定的多利益相关者方法的工具。拉丁美洲和加勒比政府已成功地将Delphi方法用作开放式公私部门办法，以确定其区域信息通信技术开发ELAC行动计划的最紧迫挑战。 [17]因此，各国政府已越来越承认来自民间社会，学术和私营部门参与者的集体情报的价值，特别是在迅速变革的领域，如技术政策。

20世纪80年代早期的Jackie Awerman Associates，Inc。设计了一种改进的Delphi方法，用于识别各种贡献者对创建专利符合资格产品的作用。 （Epsilon Corporation，化学气相沉积反应器）然后由专利律师使用结果，以确定所有团队成员的一般满意度的奖金分配百分比。 [所需的引用]

从20世纪70年代开始，在公共政策中使用Delphi技术 - 介绍了许多方法创新。特别是：

需要检查几种类型的项目（不仅是预测项目，而且，通常，发布项目，目标项目和选项项）导致引入不使用标准Delphi中使用的不同评估尺度。这些通常包括可取性，可行性（技术和政治）和概率，分析师可以用来概述不同的场景：所需的场景（从可取性），潜在的场景（从可行性）和预期场景（从概率）;

在公共政策中提出的问题的复杂性往往会增加小组成员论点的权重，例如常用的Pro并根据每个物品以及小组考虑的新项目;

进一步的创新来自使用基于计算机（基于Web的）Delphi会议。根据Turoff和Hiltz，[18]在基于计算机的Delphis中：

在纸上用来的迭代结构分为三个或更多圆形，可以通过连续（无响）互动的过程来取代，使小组成员能够随时改变评估;

统计组响应可以实时更新，每当小组成员提供新评估时显示。

根据博洛尼尼，[19]基于Web的Delphis提供了两种进一步的可能性，在互动政策制定和电子民主的背景下相关。这些是：

使用两个或更多代表不同组的面板（例如政策制定者，专家，公民），该管理员可以为反映其各种角色和专业知识的任务提供任务，并使它们在临时通信结构中互动。例如，策略社区成员（政策制定者和专家）可以作为主要会议小组的一部分互动，而他们收到涉及侧面会议的虚拟社区（公民，协会等）的投入。这些基于Web的可变通信结构，他称之为HyperDelphi（HD），旨在制作Delphi会议和＃34;更多的流体，适应数字通信的超文本和互动性质。

（部分）基于网络的政策Delphi的一个成功示例是五圆形的Delphi练习（有1,454个捐款），用于制定拉丁美洲的ELAC行动计划。它被认为是在此时发展中国家政府间进程历史上最广泛的在线参与性政策。 [17]除了所提供的具体政策指导之外，作者还列出了以下经验教训包括＆＃34;（1）政策德尔福方法的潜力将透明度和责任引入公共决策，特别是在发展中国家; （2）远见练习促进发展社区多机构网络的效用; （3）将远见人士锻炼成既定的代表民主和国际多边主义机制的有用性，如联合国; （4）在线工具促进参与资源稀缺发展中国家的潜力; （5）资源效率从国际远见练习的规模中置出，因此是资源稀缺地区的充分性。＆＃34; [17]

在2010年制定报告准则的指导[20]推荐使用Delphi方法制定报告指南。然而，根据2015年[21]和2020年的系统审查，利用Delphi方法制定了不到30％的报告指南。[22] Delphi方法已成功用于改善专家诊所临床练习的协议使用Rater Kappa统计数据作为结果测量的测试结果。 [23]

使用网站进行许多Delphi预测，这些网站允许实时进行的过程。例如，TechCast项目在全球范围内使用100个专家面板，以预测所有科学技术领域的突破。另一个例子是地平线项目，教育未来主义者使用Delphi方法在线在线合作，提出未来几年在教育中寻找的技术进步。

传统上，Delphi方法旨在通过迭代达成最可能的未来共识。其他版本，例如策略德尔福，[24] [25]是一种决策支持方法，其旨在构建和讨论首选未来的不同视图。在欧洲，最近的基于网络的实验已经使用了Delphi方法作为互动决策和电子民主的通信技术。 [26]由Osmo Kuusi开发的参数德尔福侧重于正在进行的讨论和寻找相关论点，而不是关注产出。由Petri Tapio开发的分解政策Delphi使用群集分析作为系统工具，在最新的Delphi Round中构建未来的各种情景。 [27]受访者＆＃39;在可能的情况下，优选的未来是单独的案例处理。参数Delphi的计算机化相对困难，因为参数解析，参数聚合和参数评估等几个问题。由Sadi Evren Seker开发的Argument Delphi的计算机化提出了这些问题的解决方案。 [28]

今天，Delphi方法是广泛接受的预测工具，已成功用于数千个研究，从技术预测到药物滥用。 [29]整体混合了Delphi方法的轨道记录。当该方法产生差的结果时，存在许多情况。尽管如此，一些作者将这归因于这种方法的应用差，而不是该方法本身的弱点。 [所需的引用]还必须意识到，在科学和技术预测等领域，不确定程度是如此伟大，确切而总是正确的预测是不可能的，因此需要高度的误差。

Delphi方法的特殊弱点是未来的发展并不总是通过专家的共识正确预测。关于无知问题的这种缺点很重要。如果小组成员误导了一个主题，则使用Delphi可能只会为他们的无知增加信心。 [30]

该方法的初始问题之一是它无法使复杂的预测具有多种因素。潜在的未来结果通常被认为是他们对彼此没有影响。后来，开发了若干延伸方法，以解决这一问题，例如交叉影响分析，考虑到一个事件的发生可能会改变调查中涵盖的其他事件的概率的可能性。仍然可以在预测单个标量指示器中最成功地使用Delphi方法。

Delphi具有与预测市场类似的特征，因为这两种方法都是从组中汇总不同意见的结构化方法。然而，对于不同问题的相对适用性，存在差异可能是决定性的。 [5]

他们可以激励人们在很长一段时间内参加并揭示他们的真实信仰。

与参与者不得不被促进者手动选择和招募。他们自己决定是否参与他们认为他们的私人信息尚未在预测中纳入。

Delphi适用于所涉及的投注可能影响投注中使用的货币价值的情况（例如，对美元崩溃的赌注可能会扭曲赔率。

最近的研究还集中在结合Delphi技术和预测市场。更具体地，在DEUTSCHEBÖRSE元素的研究中，DETPHI方法已被整合到预测市场中。 [31]

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