ניתוח מגמות – Trend Analysis

המכון לחקר עתידים בחינוך מציג את המתודה:

ניתוח מגמות – Trend Analysis

זמן למידה

כשעה – שעה וחצי (תלוי במידת ההעמקה ובהצגת דוגמאות)

מס' משתתפים

אין מגבלות

תיאור ושימוש עיקרי

הערכה כמותית של התנהגות מגמה מסוימת בעתיד (בטווח זמן מוגדר, למשל במהלך 7 השנים הבאות), על סמך נתונים כמותיים זמינים מהעבר והבאה בחשבון של גורמים העשויים לשנות את התנהגות המגמה.

כאשר משלבים ניתוח השפעות עם חיוץ, המשמעות היא שחיוץ הנתונים מהעבר אל העתיד אינו "אוטומטי" אלא לוקח בחשבון אירועים או התפתחויות העשויים להשפיע על התנהגות המגמה בעתיד.

השיטה פותחה כדי לתת מענה מסוים לחולשה של חיוץ מגמות "רגיל": אי היכולת להביא בחשבון אירועים עתידיים בלתי צפויים. הרעיון הוא לנתח את ההשפעה הפוטנציאלית של אירועים עתידיים על התפתחות המגמה. אירוע בעל השפעה גדולה ישפיע במידה רבה על המגמה (באופן חיובי או שלילי) בהשוואה לחיוץ "נטול הפתעות".

במקרים מסוימים, האירוע המשמעותי שישפיע חזק על המגמה, עשוי להיות פשוט הגעה ל"תקרה" או לחסם בלתי עביר. זה יכול להיות שוק רווי (מגמת חדירה של מוצר מסוים לשוק נעצרת כאשר כולם כבר רכשו אותו  – עד להופעת גרסה חדשה, אולי אטרקטיבית יותר…), או חסם המוכתב ע"י חוקי הפיזיקה. למשל, אם נחזור לדוגמה של "חוק מור" באלקטרוניקה, יש גבול ליכולת למזער את הרכיבים המצטופפים על פני שבב אלקטרוני – כאשר ממדיהם הולכים וקטנים עד לגדלים של אטומים.

זמן למידה

כשעה – שעה וחצי (תלוי במידת ההעמקה ובהצגת דוגמאות)

מס' משתתפים

אין מגבלות

תנאים והכנות מקדימות

שלב ההכנות המקדימות

קיימות שתי רמות של ניתוח מגמות:

  • חיוץ מגמה – Trend Extrapolation
  • ניתוח השפעות במגמות – Trend Impact Analysis

חיוץ מגמה הוא הרמה הבסיסית והפשוטה ביותר, והוא שיטה כמותית "טהורה": ביצוע חיוץ (אקסטרפולציה) מתמטי לטווח זמן מסוים בעתיד, למשל למהלך 5 השנים הבאות, על סמך נתונים כמותיים זמינים מהעבר.

בעבודת חיזוי יסודית אפשר (ורצוי) לשלב ניתוח השפעות Trend Impact Analysis  –   שבו בוחנים כיצד אירועים בלתי צפויים עשויים להשפיע על תחזית החיוץ ה"פשוטה".

מגמה מסוימת עשויה להתפתח עם הזמן בצורות שונות, כמתואר בתרשים הבא:

 

שלבי הפעילות – צעד אחר צעד
שלבי העבודה עם המתודה 
 

ראשית, מתבצע איסוף נתוני עבר לאורך ציר הזמן. לאחר מכן, מתבצע חיוץ (אקסטרפולציה)  לאורך ההמשך של  ציר הזמן, בעזרת פונקציה  מתמטית  מתאימה, או על ידי התאמה גראפית (המשך ה"ציור" של העקומה לאורך ציר הזמן).

בשלב ראשון אוספים נתוני עבר כמותיים עבור המגמה הנבחנת, לאורך ציר הזמן: החל מהזמן המוקדם ביותר שיש עבורו נתונים כאלה, ועד היום.

בשלב השני מתבצע חיוץ (אקסטרפולציה)  לאורך ההמשך של  ציר הזמן החל מהנקודה (בהווה או בעבר הקרוב) שעבורה כבר אין נתונים זמינים. החיוץ יכול להיעשות בעזרת פונקציה  מתמטית  מתאימה, או פשוט על ידי התאמה גראפית (המשך ה"ציור" של העקומה לאורך ציר הזמן). עד כאן יישום השיטה ברמה בבסיסית שלה. במקרים רבים דרוש שלב שלישי שבו נעשה ניתוח יסודי יותר – ניתוח השפעות.

חיוץ כמותי מבוסס על ההנחה שמגמה שזוהתה בעבר תמשיך להתנהג באופן דומה גם בעתיד. ברור שהנחה זאת אינה תמיד נכונה. היא טעונה בדיקה, ויש לשקול היטב כל מקרה לגופו של עניין.

צריך לבחון בזהירות מה הם הכוחות המניעים שהשפיעו על המגמה בעבר, והאם הם יישארו תקפים גם בעתיד. האם עשוי לקרות משהו שישנה את המגמה?

כלומר, במקרים רבים לא מסתפקים בחיוץ מתמטי אלא משלבים ניתוח השפעות Trend Impact Analysis  –   שבו בוחנים כיצד אירועים בלתי צפויים עשויים להשפיע על תחזית החיוץ ה"פשוטה".

כיצד עושים זאת?

בגרסה ה"קלאסית" של הגישה, מתחילים מחיוץ "רגיל" (נטול הפתעות).  אחר כך מתשאלים מומחים (אם בראיונות, ואם בעזרת סקר מומחים, ואפשר גם במסגרת סיעור מוחות ייעודי), כדי לזהות אירועים עתידיים העשויים להשפיע באופן משמעותי על המגמה. לבסוף, מחשבים מהלכי מגמה חלופיים, אשר מביאים בחשבון את ההשפעות הנ"ל. בעבודה יסודית המומחים לא רק מצביעים על אירועים העשויים להשפיע על מגמה מסוימת, אלא גם מתבקשים להעריך את מידת ההשפעה וכן את ההסתברות לכך שאכן תהיה השפעה כזאת.

 

מידע כמותי על התנהגות המגמה הנדונה בעתיד.
תובנות לגבי הגורמים המשפיעים על המגמה ואופן השפעתם.

 

Foresight Methodologies – Text Book, United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), https://www.researchgate.net/publication/323015413_Foresight_Methodologies_-_Text_book

FORLEARN: http://www.foresight-platform.eu/community/forlearn/how-to-do-foresight/methods/analysis/trend-intra-extrapolation/

טיפים וחסמים

טיפים

דוגמה

דוגמה לחיוץ מוצלח, שהפך לתחזית שמגשימה את עצמה: "חוק מור"

בשנת 1965 העריך גורדון מור (מייסד חברת אינטל) על סמך חיוץ, שמספר הרכיבים שניתן להתקין על שבב אלקטרוני יוכפל כל שנה. בשנת 1975 הוא תיקן את התחזית להכפלה כל שנתיים. התחזית הזאת זכתה לשם "חוק מור", והיא מוצגת באופן גרפי בתרשים הבא לאורך ציר הזמן משנת 1960 ועד 2010.

 

העתידן והממציא ריימונד (ריי) קורצוויל (Raymond Kurzweil) הרחיב את "חוק מור" במבט היסטורי אל העבר והעתיד, והציג את הגרף הבא, ובו התפתחויות בתחום המחשוב מהעבר הרחוק של תחילת המאה ה-20 ועד שנת 2025.

 

כאמור, חיוץ כמותי "פשוט" הינו מוגבל ותלוי בתשובה על השאלה האם המגמה תמשיך להתנהג בעתיד באופן דומה להתנהגותה בעבר.  במקרים רבים יש צורך להביא בחשבון תרחישי התנהגות שונים, שעשויים להוביל להבדלים משמעותיים בצורת המגמה בעתיד.  לדוגמא, התרשים הבא מראה שלושה תרחישי חיוץ שונים של פליטות פחמן לאטמוספירה בעתיד, המבוססים על הנחות שונות הקשורות בגורמים שונים המשפיעים על הפליטות.

מגמת הפליטות של פחמן לאטמוספירה – תרחישים שונים

Is RCP8.5 an impossible scenario?

 

בתחילת שנות ה-80 של המאה ה-20 הבחינו בהידלדלות מסוכנת של שכבת האוזון בסטרטוספרה (שכבת האוזון מגינה עלינו מפני קרינה מסוכנת מהחלל). חיוץ של "עסקים כרגיל" שהיינו עושים נניח בשנת 1990, היה "מנבא" שבשנת 2020 כמות האוזון תהיה נמוכה בהרבה מזאת שהייתה באותה שנה במציאות. זאת בגלל פעולות שננקטו לעצירת המגמה המסוכנת ולהיפוכה. שיתוף פעולה בינלאומי ("פרוטוקול מונטריאול", 1987) הוביל למניעת שימוש בחומרים הפוגעים בשכבת האוזון וגרם להיפוך המגמה.

כעת מראה החיוץ שאם המגמה תמשיך, נגיע בשנת 2075 לרמת האוזון שהייתה לפני שנת 1980.

https://svs.gsfc.nasa.gov/30602