ScholarGate
Asystent
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.

Otwórz w MethodMindWkrótceZastosuj, porównaj, uzyskaj wskazówki
Narzędzia i zasoby
Pobierz slajdy
Ucz się i odkrywaj
WideoWkrótce

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

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

Jak cytować tę stronę

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

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie

Cytowana przez

ScholarGateSMIC Prob-Expert (SMIC Prob-Expert (Cross-Impact Systems and Matrices)). Pobrano 2026-06-24 z https://scholargate.app/pl/futures-foresight-studies/smic-prob-expert · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026