ScholarGate
עוזר
Process / pipelineHorizon scanning / weak-signal analysis

Emerging Issues Analysis

Emerging Issues Analysis (EIA) is a horizon-scanning method, associated with Graham Molitor and the Hawai'i School and codified in the Millennium Project's Futures Research Methodology, for detecting issues at the earliest, weakest-signal stage — long before they register as trends or reach public consciousness. Its organizing idea is that issues, like technologies, follow an S-curve of public attention: they begin in obscure, marginal sources, accelerate as advocates and specialists pick them up, and only later become widely recognized trends and finally mainstream concerns. The strategic value of catching an issue on the flat, early part of that curve is enormous, because that is when there is the most time and the most room to respond. EIA therefore deliberately scans the fringe — specialist literature, activist publications, patents, subcultures, marginal voices — to spot the small clouds on the horizon and position them on the issue lifecycle.

פתיחה ב-MethodMindבקרובהחל, השווה, קבל הנחיה
כלים ומשאבים
הורדת מצגת
למד וחקור
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. Glenn, J. C., & Gordon, T. J. (Eds.). (2009). Futures Research Methodology, Version 3.0. The Millennium Project. ISBN: 9780981894119

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 23). Emerging Issues Analysis (Early Detection on the S-Curve of Public Attention). ScholarGate. https://scholargate.app/he/futures-foresight-studies/emerging-issues-analysis

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateEmerging Issues Analysis (Emerging Issues Analysis (Early Detection on the S-Curve of Public Attention)). אוחזר בתאריך 2026-06-24 מתוך https://scholargate.app/he/futures-foresight-studies/emerging-issues-analysis · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026