StolicaMedia, 26 февраля. Исследователи НИУ ВШЭ изучили научные прогнозы о будущем транспорта и выяснили, насколько они сбываются. Работа показала, что средняя точность таких предсказаний остается невысокой — около 25%. Об этом говорится в пресс-релизе НИУ ВШЭ, который имеется в распоряжении ИА StolicaMedia.
Аналитики рассмотрели прогнозы, сделанные за последние десятилетия с помощью метода Дельфи — экспертной процедуры, которая широко применяется при разработке стратегий развития технологий и экономики. Для анализа были использованы данные японских опросов специалистов, охватывающих темы от высокоскоростных поездов до автономных транспортных систем. Всего ученые изучили 647 наблюдений по 167 направлениям.
Считаем плату за воду, свет и газ: 1 простое объяснение формул из квитанции ЖКХ
Результаты показали, что только четверть предсказаний о развитии транспортных технологий в итоге подтверждаются. Особенно низкая точность наблюдалась в авиации и железнодорожной сфере. По мнению авторов работы, это связано с высокой сложностью отрасли и ограничениями классических методов экспертной оценки.
"Транспорт можно назвать системой систем: он состоит из множества неоднородных объектов инфраструктуры, разных видов транспорта, которые управляются и функционируют независимо, но составляют единую систему, которая активно развивается через инновации", — подчеркнула директор Института экономики транспорта и транспортной политики факультета городского и регионального развития НИУ ВШЭ Татьяна Кулакова.
Ученые отмечают, что внедрение новых технологий тормозят экологические требования, институциональные ограничения и длительные сроки модернизации инфраструктуры. Все это делает прогнозирование особенно сложным и увеличивает вероятность ошибок.
Дополнительной причиной низкой точности специалисты назвали особенности самого метода Дельфи. Выяснилось, что второй раунд экспертных опросов, который должен уточнять оценки, иногда наоборот увеличивает расхождения между прогнозами.
"Традиционно Дельфи позиционируется как наиболее выверенный экспертный метод, что формирует завышенные ожидания от точности его прогнозов. Обнаруженное снижение точности во втором раунде (23,4% против 26,4% в первом) ставит под сомнение одно из его ключевых преимуществ — предположение, что итерация автоматически улучшает качество суждений", — сказала автор исследования, заведующий отделом методологии и организации форсайт-исследований Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах.
По ее словам, на практике обратная связь может усиливать конформистское давление, подавляя нетрадиционные, но потенциально точные оценки.
"В качестве альтернативы классическому второму раунду целесообразно использовать форсайт-сессии с обсуждением разногласий, где расхождения в оценках рассматриваются как ресурс, а не как шум", — добавила Майбах.
Авторы также описали эффект "ямы предсказуемости": наиболее сложными для оценки оказываются технологии, которые уже вышли из лабораторий, но еще не получили массового применения. На ранних стадиях исследований и на этапе широкого распространения прогнозы, напротив, оказываются более точными.
"Низкая точность среднесрочных предсказаний может иллюстрировать так называемый эффект "долины смерти", когда технологии не доходят до рынка по экономическим, а не по техническим причинам. Частые ошибки участников дельфи-опросов в среднесрочных предсказаниях могут быть связаны с тем, что экспертам трудно решить, какое именно из нескольких похожих технически готовых решений выстрелит на рынке. Например, было непросто предсказать победу аккумуляторных электромобилей над автомобилями на водородных топливных элементах", — сказал эксперт Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Алексей Сухарев.
По мнению авторов исследования, для повышения качества долгосрочных прогнозов необходимо сочетать экспертные методы с анализом больших данных, моделированием и сценарным планированием, а также учитывать регуляторные и инфраструктурные ограничения отрасли.
