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学際科学・未来学 — クロスインパクト法 概要
学際科学・未来学分野のクロスインパクト法領域の概要と入門ガイド
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クロスインパクト法
複数の事象や要因が互いの発生可能性と影響をどう変えるかを分析する方法。
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分析目的
相互依存を考慮し、単独予測では捉えにくい連鎖、整合的未来、重要要因を特定すること。
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事象集合
対象期間内に発生または不発生となり得る、明確に定義された出来事の集まり。
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変数集合
複数の状態や値を取り、相互に影響すると想定される主要要因の集まり。
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05
対象範囲と時間地平
分析するシステム、地域、主体、事象、基準年、対象年を定めること。
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基礎確率
他の事象からの影響を考慮する前に設定する、各事象の発生可能性。
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07
対比較
一つの事象が別の事象へ与える影響を、すべての組合せについて順に評価すること。
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方向性
事象AからBへの影響と、BからAへの影響を別々に扱う性質。
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クロスインパクト行列
行に影響を与える事象、列に影響を受ける事象を置き、関係を一覧化した行列。
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定性的クロスインパクト
相互影響を促進、抑制、無関係などのカテゴリーで評価する方法。
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定量的クロスインパクト
相互影響を確率、オッズ、係数、点数などの数値で評価する方法。
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条件付き確率
ある事象が起きたという条件の下で、別の事象が起きる確率。
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影響係数
一つの事象が別の事象の可能性や状態を変える強さと方向を表す値。
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促進影響と抑制影響
ある事象が別の事象を起こりやすくする関係と、起こりにくくする関係。
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直接影響と間接影響
事象間の即時的な作用と、他の事象を経由して伝わる連鎖的な作用。
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確率整合性
入力された基礎確率と条件付き確率が、確率法則上の矛盾を生じないこと。
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反復調整
相互影響を順次反映し、事象の発生確率や状態を安定するまで更新すること。
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専門家判断の抽出
専門家へ関係の方向、強度、確率、根拠を質問し、行列の値を得ること。
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判断の較正
専門家の確率判断について、過信や尺度の使い方を点検・補正すること。
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疎行列化
実質的な影響がある関係に分析を絞り、評価負担と過剰な複雑性を抑えること。
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構造分析
影響関係の行列から、システムを動かす変数、依存する変数、媒介変数を識別すること。
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能動変数と受動変数
他へ強く影響する要因と、他から強く影響を受ける要因の区別。
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ネットワーク表現
事象をノード、影響を有向リンクとして表し、中心性や連鎖構造を分析する方法。
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整合的シナリオ生成
相互に支持し合う事象の組合せを探索し、内部矛盾の少ない未来を作ること。
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シナリオ・クラスター
類似した事象構成や結果を持つ多数の未来を、少数の代表的な群へまとめること。
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感度分析
基礎確率や影響係数を変え、結果や重要要因がどの程度変化するかを調べること。
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不確実性分析
入力判断の幅や分布を反映し、シナリオ確率や構造評価の不確実性を示すこと。
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妥当性確認
過去事例、外部データ、専門家レビューなどにより、関係設定と結果の適切さを検討すること。
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クロスインパクト法の限界
対比較数の急増、判断の主観性、因果と相関の混同、モデル境界に注意が必要なこと。
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結果の報告
行列、尺度、根拠、計算手順、感度、不一致、シナリオ生成法を透明に示すこと。