ScholarGate
Avustaja
Process / pipelineFutures studies / French prospective school

SMIC Prob-Expert

SMIC Prob-Expert — from the French Systeme et Matrices d'Impacts Croises, Systems and Matrices of Cross-Impacts — is the probabilistic cross-impact method in Michel Godet's la prospective toolkit. It takes a small set of fundamental hypotheses about the future and asks experts for both the simple probability that each hypothesis comes true and the conditional probabilities linking the hypotheses to one another. Because experts' raw estimates are rarely mutually consistent, SMIC's core is a quadratic optimisation that adjusts them minimally into a coherent joint probability distribution over the 2^n possible combinations of the hypotheses. Each combination is an image of the future — a scenario — and the corrected, or net, probabilities rank these images from most to least likely. The method thereby turns scattered expert opinion into a probabilistically weighted set of scenarios, identifying the few core futures that concentrate most of the probability mass.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaSovella, vertaa, saa ohjeita
Työkalut ja resurssit
Lataa diat
Opi ja tutki
VideoTulossa

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  1. Godet, M. (2006). Creating Futures: Scenario Planning as a Strategic Management Tool (2nd ed.). Economica. ISBN: 9782717852448

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 23). SMIC Prob-Expert (Cross-Impact Systems and Matrices). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/futures-foresight-studies/smic-prob-expert

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain

Tähän viittaavat

ScholarGateSMIC Prob-Expert (SMIC Prob-Expert (Cross-Impact Systems and Matrices)). Haettu 2026-06-24 osoitteesta https://scholargate.app/fi/futures-foresight-studies/smic-prob-expert · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026