ScholarGate
Assistent
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.

Öppna i MethodMindSnartTillämpa, jämför, få vägledning
Verktyg och resurser
Ladda ner bildspel
Lär dig och utforska
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

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

Så citerar du den här sidan

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

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida

Refereras av

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