Delphi method
डेल्फी विधि या डेल्फी तकनीक (; जिसे एस्टिमेट-टॉक-एस्टिमेट या ई. टी. ई. के रूप में भी जाना जाता है) एक संरचित संचार तकनीक या विधि है, जिसे मूल रूप से एक व्यवस्थित, संवादात्मक पूर्वानुमान विधि के रूप में विकसित किया गया है जो विशेषज्ञों के एक पैनल पर निर्भर करता है। तकनीक को आमने-सामने की बैठकों में उपयोग के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है, और फिर इसे मिनी-डेल्फी कहा जाता है। डेल्फी का व्यापक रूप से व्यापार पूर्वानुमान के लिए उपयोग किया गया है और एक अन्य संरचित पूर्वानुमान दृष्टिकोण, भविष्यवाणी बाजारों की तुलना में इसके कुछ फायदे हैं। डेल्फी का उपयोग विशेषज्ञ सर्वसम्मति तक पहुंचने और पेशेवर दिशानिर्देशों को विकसित करने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है। इसका उपयोग नैदानिक चिकित्सा, सार्वजनिक स्वास्थ्य और अनुसंधान सहित कई स्वास्थ्य संबंधी क्षेत्रों में इस तरह के उद्देश्यों के लिए किया जाता है। डेल्फी इस सिद्धांत पर आधारित है कि व्यक्तियों के एक संरचित समूह से पूर्वानुमान (या निर्णय) असंरचित समूहों की तुलना में अधिक सटीक होते हैं। विशेषज्ञ प्रश्नावली का उत्तर दो या अधिक चक्रों में देते हैं। प्रत्येक दौर के बाद, एक सुविधा प्रदाता या परिवर्तन एजेंट पिछले दौर के विशेषज्ञों के पूर्वानुमानों के साथ-साथ उनके निर्णयों के लिए प्रदान किए गए कारणों का एक गुमनाम सारांश प्रदान करता है। इस प्रकार, विशेषज्ञों को अपने पैनल के अन्य सदस्यों के उत्तरों के आलोक में अपने पहले के उत्तरों को संशोधित करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। ऐसा माना जाता है कि इस प्रक्रिया के दौरान उत्तरों की सीमा कम हो जाएगी और समूह "सही" उत्तर की ओर बढ़ेगा। अंत में, प्रक्रिया को एक पूर्वनिर्धारित रोक मानदंड (जैसे, राउंड की संख्या, सर्वसम्मति की उपलब्धि, परिणामों की स्थिरता) के बाद रोक दिया जाता है, और अंतिम राउंड के औसत या औसत स्कोर परिणाम निर्धारित करते हैं। डेल्फी शोध प्रबंधों के निर्माण और विशेषज्ञों की परिभाषा और चयन पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए ताकि विधायी कमजोरियों से बचा जा सके जो परिणामों की वैधता और विश्वसनीयता को गंभीर रूप से खतरे में डालती हैं। डेल्फी नाम डेल्फी के ओरेकल से निकला है, हालांकि विधि के लेखक नाम के मौखिक अर्थ से नाखुश थे, "थोड़ा सा जादूगरी"। डेल्फी विधि यह मानती है कि व्यक्तिगत निर्णयों की तुलना में समूह निर्णय अधिक मान्य हैं। युद्ध पर प्रौद्योगिकी के प्रभाव का पूर्वानुमान लगाने के लिए शीत युद्ध की शुरुआत में डेल्फी विधि विकसित की गई थी। 1944 में, जनरल हेनरी एच. अर्नोल्ड ने सेना द्वारा उपयोग की जा सकने वाली भविष्य की तकनीकी क्षमताओं पर यू. एस. आर्मी एयर कॉर्प्स के लिए रिपोर्ट बनाने का आदेश दिया। विभिन्न दृष्टिकोणों की कोशिश की गई, लेकिन पारंपरिक पूर्वानुमान विधियों की कमियां, जैसे कि सैद्धांतिक दृष्टिकोण, मात्रात्मक मॉडल या प्रवृत्ति बहिर्वेशन, उन क्षेत्रों में जल्दी से स्पष्ट हो गईं जहां सटीक वैज्ञानिक कानून अभी तक स्थापित नहीं किए गए हैं। इन कमियों का मुकाबला करने के लिए, डेल्फी विधि को प्रोजेक्ट RAND द्वारा 1950-1960 s (1959) के दौरान ओलाफ हेल्मर, नॉर्मन डाल्की और निकोलस रेशर द्वारा विकसित किया गया था। इसका उपयोग तब से विभिन्न संशोधनों और सुधारों के साथ किया जाता रहा है, जैसे कि इमेन-डेल्फी प्रक्रिया। विशेषज्ञों से संभावित दुश्मन हमलों की संभावना, आवृत्ति और तीव्रता पर अपनी राय देने के लिए कहा गया था। अन्य विशेषज्ञ गुमनाम रूप से प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इस प्रक्रिया को कई बार दोहराया गया जब तक कि आम सहमति नहीं बन गई। डेल्फी विधि को लागू करने के लिए कठोर दृष्टिकोण की व्याख्या करने वाला एक शोध प्रोटोकॉल मूल रूप से 2015 में बीएमजे ओपन में प्रकाशित किया गया था। इस शोध प्रोटोकॉल का उपयोग आम तौर पर डेल्फी विधि को लागू करने वाले किसी भी शोध द्वारा किया जाता है और उद्धृत किया जाता है क्योंकि यह पहली बार है जब व्यवहार में कार्यप्रणाली के अनुप्रयोग के लिए एक स्पष्ट प्रोटोकॉल का वर्णन किया गया है। 2021 में, बीडरबेक एट अल द्वारा एक क्रॉस-डिसिप्लिनरी अध्ययन। रियल-टाइम डेल्फी प्रारूपों सहित डेल्फी विधि की नई दिशाओं और प्रगति पर ध्यान केंद्रित किया। लेखक डेल्फी सर्वेक्षणों को डिजाइन करने के लिए एक पद्धतिगत टूलबॉक्स प्रदान करते हैं जिसमें मनोविज्ञान के क्षेत्र के भावना विश्लेषण भी शामिल हैं। प्रमुख विशेषताएं डेल्फी विधि की निम्नलिखित प्रमुख विशेषताएँ प्रतिभागियों को हाथ में मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने और डेल्फी को अन्य पद्धतियों से अलग करने में मदद करती हैंः इस तकनीक में संगठन के अंदर और बाहर दोनों से विशेषज्ञों का एक पैनल तैयार किया जाता है। पैनल में निर्णय लेने की आवश्यकता वाले क्षेत्र का ज्ञान रखने वाले विशेषज्ञ शामिल होते हैं। प्रत्येक विशेषज्ञ को गुमनाम भविष्यवाणियां करने के लिए कहा जाता है। प्रतिभागियों की अनामता आमतौर पर सभी प्रतिभागी अनाम रहते हैं। अंतिम रिपोर्ट के पूरा होने के बाद भी उनकी पहचान का खुलासा नहीं किया जाता है। यह कुछ प्रतिभागियों के अधिकार, व्यक्तित्व या प्रतिष्ठा को इस प्रक्रिया में दूसरों पर हावी होने से रोकता है। यकीनन, यह प्रतिभागियों को उनके व्यक्तिगत पूर्वाग्रहों से (कुछ हद तक) मुक्त करता है, "बैंडवागन प्रभाव" या "प्रभामंडल प्रभाव" को कम करता है, विचारों की स्वतंत्र अभिव्यक्ति की अनुमति देता है, खुली आलोचना को प्रोत्साहित करता है, और पहले के निर्णयों को संशोधित करते समय त्रुटियों को स्वीकार करने की सुविधा प्रदान करता है। सूचना प्रवाह की संरचना विशेषज्ञों के प्रारंभिक योगदान को प्रश्नावली के उत्तरों और इन उत्तरों पर उनकी टिप्पणियों के रूप में एकत्र किया जाता है। पैनल निदेशक जानकारी को संसाधित करके और अप्रासंगिक सामग्री को छानकर प्रतिभागियों के बीच बातचीत को नियंत्रित करता है। यह आमने-सामने पैनल चर्चाओं के नकारात्मक प्रभावों से बचाता है और समूह गतिशीलता की सामान्य समस्याओं को हल करता है। नियमित प्रतिक्रिया डेल्फी विधि प्रतिभागियों को दूसरों की प्रतिक्रियाओं, समग्र रूप से पैनल की प्रगति पर टिप्पणी करने और वास्तविक समय में अपने स्वयं के पूर्वानुमान और राय को संशोधित करने की अनुमति देती है। सुविधा प्रदाता की भूमिका डेल्फी विधि का समन्वय करने वाले व्यक्ति को आमतौर पर एक सुविधा प्रदाता या नेता के रूप में जाना जाता है, और अपने विशेषज्ञों के पैनल की प्रतिक्रियाओं को सुविधाजनक बनाता है, जिन्हें किसी कारण से चुना जाता है, आमतौर पर वे किसी राय या दृष्टिकोण पर ज्ञान रखते हैं। सुविधा प्रदाता प्रश्नावली, सर्वेक्षण आदि भेजता है। और यदि विशेषज्ञों का पैनल स्वीकार करता है, तो वे निर्देशों का पालन करते हैं और अपने विचार प्रस्तुत करते हैं। प्रतिक्रियाओं को एकत्र किया जाता है और उनका विश्लेषण किया जाता है, फिर सामान्य और परस्पर विरोधी दृष्टिकोणों की पहचान की जाती है। यदि आम सहमति नहीं बनती है, तो प्रक्रिया थीसिस और विरोधाभास के माध्यम से जारी रहती है, धीरे-धीरे संश्लेषण की दिशा में काम करने के लिए, और आम सहमति बनाने के लिए। पिछले दशकों के दौरान, सुविधा प्रदाताओं ने सर्वसम्मति या असहमति की डिग्री को मापने के लिए कई अलग-अलग उपायों और सीमाओं का उपयोग किया है। वॉन डेर ग्राक्ट के एक लेख में एक व्यापक साहित्य समीक्षा और सारांश संकलित किया गया है। अनुप्रयोग पूर्वानुमान में उपयोग डेल्फी विधि के पहले अनुप्रयोग विज्ञान और प्रौद्योगिकी पूर्वानुमान के क्षेत्र में थे। विधि का उद्देश्य एक ही संकेतक में विशेष प्रौद्योगिकी की संभावना और अपेक्षित विकास समय पर विशेषज्ञ राय को जोड़ना था। गॉर्डन और हेल्मर द्वारा 1964 में तैयार की गई इस तरह की पहली रिपोर्टों में से एक ने विज्ञान और प्रौद्योगिकी विकास में दीर्घकालिक रुझानों की दिशा का आकलन किया, जिसमें वैज्ञानिक सफलताओं, जनसंख्या नियंत्रण, स्वचालन, अंतरिक्ष प्रगति, युद्ध की रोकथाम और हथियार प्रणालियों जैसे विषयों को शामिल किया गया। प्रौद्योगिकी के अन्य पूर्वानुमान वाहन-राजमार्ग प्रणालियों, औद्योगिक रोबोट, बुद्धिमान इंटरनेट, ब्रॉडबैंड कनेक्शन और शिक्षा में प्रौद्योगिकी से संबंधित थे। बाद में डेल्फी विधि को अन्य स्थानों पर लागू किया गया, विशेष रूप से सार्वजनिक नीति के मुद्दों से संबंधित, जैसे कि आर्थिक रुझान, स्वास्थ्य और शिक्षा। इसे सफलतापूर्वक और व्यावसायिक पूर्वानुमान में उच्च सटीकता के साथ भी लागू किया गया था। उदाहरण के लिए, बसु और श्रोएडर (1977) द्वारा रिपोर्ट किए गए एक मामले में, डेल्फी विधि ने वास्तविक बिक्री की तुलना में 3-4% की अशुद्धता के साथ पहले दो वर्षों के दौरान एक नए उत्पाद की बिक्री की भविष्यवाणी की। मात्रात्मक विधियों ने 10-15% की त्रुटियाँ उत्पन्न कीं, और पारंपरिक असंरचित पूर्वानुमान विधियों में लगभग 20 प्रतिशत की त्रुटियाँ थीं। (यह केवल एक उदाहरण है; तकनीक की समग्र सटीकता मिश्रित है।) डेल्फी पद्धति का उपयोग विकासशील देशों में सहभागी नीति-निर्माण के लिए बहु-हितधारक दृष्टिकोणों को लागू करने के लिए एक उपकरण के रूप में भी किया गया है। लैटिन अमेरिका और कैरिबियन की सरकारों ने अपनी क्षेत्रीय आई. सी. टी.-फॉर-डेवलपमेंट ई. एल. ए. सी. कार्य योजनाओं के लिए सबसे जरूरी चुनौतियों की पहचान करने के लिए एक खुले-अंत सार्वजनिक-निजी क्षेत्र के दृष्टिकोण के रूप में डेल्फी विधि का सफलतापूर्वक उपयोग किया है। नतीजतन, सरकारों ने व्यापक रूप से नागरिक समाज, डेल्फी के शैक्षणिक और निजी क्षेत्र के प्रतिभागियों से सामूहिक खुफिया जानकारी के मूल्य को स्वीकार किया है, विशेष रूप से तेजी से परिवर्तन के क्षेत्र में, जैसे कि प्रौद्योगिकी नीतियां। पेटेंट भागीदारी पहचान में उपयोग 1980 के दशक की शुरुआत में जैकी अवरमैन एसोसिएट्स, इंक. के जैकी अवरमैन ने पेटेंट-योग्य उत्पाद के निर्माण में विभिन्न योगदानकर्ताओं की भूमिकाओं की पहचान करने के लिए एक संशोधित डेल्फी विधि तैयार की। (एप्सिलॉन कॉर्पोरेशन, केमिकल वेपर डिपोजिशन रिएक्टर) इसके बाद पेटेंट वकीलों द्वारा सभी टीम सदस्यों की सामान्य संतुष्टि के लिए बोनस वितरण प्रतिशत निर्धारित करने के लिए परिणामों का उपयोग किया गया। नीति-निर्माण में उपयोग 1970 के दशक से, सार्वजनिक नीति-निर्माण में डेल्फी तकनीक का उपयोग कई पद्धतिगत नवाचारों का परिचय देता है। विशेष रूप सेः कई प्रकार की वस्तुओं की जांच करने की आवश्यकता (न केवल वस्तुओं का पूर्वानुमान बल्कि, आम तौर पर, आइटम, लक्ष्य आइटम और विकल्प आइटम जारी करना) विभिन्न मूल्यांकन पैमाने पेश करने की ओर ले जाती है जो मानक डेल्फी में उपयोग नहीं किए जाते हैं। इनमें अक्सर वांछनीयता, व्यवहार्यता (तकनीकी और राजनीतिक) और संभावना शामिल होती है, जिसका उपयोग विश्लेषक विभिन्न परिदृश्यों की रूपरेखा तैयार करने के लिए कर सकते हैंः वांछित परिदृश्य (वांछनीयता से), संभावित परिदृश्य (व्यवहार्यता से) और अपेक्षित परिदृश्य (संभावना से); सार्वजनिक नीति-निर्माण में उत्पन्न मुद्दों की जटिलता पैनलिस्टों के तर्कों का भार बढ़ाती है, जैसे कि पैनल विचार के लिए नई वस्तुओं के साथ प्रत्येक वस्तु के लिए पक्ष और विपक्ष का अनुरोध करना; इसी तरह, पैनल मूल्यांकन को मापने की विधियां बहु-आयामी स्केलिंग जैसे परिष्कार को बढ़ाती हैं। आगे के नवाचार कंप्यूटर-आधारित (और बाद में वेब-आधारित) डेल्फी सम्मेलनों के उपयोग से आते हैं। टुरोफ और हिल्ट्ज़ के अनुसार, कंप्यूटर-आधारित डेल्फ़िस मेंः पेपर डेल्फ़िस में उपयोग की जाने वाली पुनरावृत्ति संरचना, जिसे तीन या अधिक असतत दौरों में विभाजित किया गया है, को निरंतर (गोल रहित) बातचीत की प्रक्रिया द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है, जिससे पैनलिस्ट किसी भी समय अपने मूल्यांकन को बदल सकते हैं; सांख्यिकीय समूह की प्रतिक्रिया को वास्तविक समय में अद्यतन किया जा सकता है, और जब भी कोई पैनलिस्ट नया मूल्यांकन प्रदान करता है तो दिखाया जा सकता है। बोलोग्निनी के अनुसार, वेब-आधारित डेल्फिस दो और संभावनाएं प्रदान करता है, जो संवादात्मक नीति-निर्माण और ई-लोकतंत्र के संदर्भ में प्रासंगिक हैं। ये हैंः बड़ी संख्या में प्रतिभागियों की भागीदारी, विभिन्न समूहों (जैसे नीति निर्माता, विशेषज्ञ, नागरिक) का प्रतिनिधित्व करने वाले दो या दो से अधिक पैनलों का उपयोग, जिन्हें प्रशासक अपनी विविध भूमिकाओं और विशेषज्ञता को दर्शाते हुए कार्य दे सकता है, और उन्हें तदर्थ संचार संरचनाओं के भीतर बातचीत करने के लिए बना सकता है। उदाहरण के लिए, नीति समुदाय के सदस्य (नीति निर्माता और विशेषज्ञ) मुख्य सम्मेलन पैनल के हिस्से के रूप में बातचीत कर सकते हैं, जबकि वे एक आभासी समुदाय (नागरिक, संघ आदि) से इनपुट प्राप्त करते हैं। एक पक्ष सम्मेलन में भाग लेना। ये वेब-आधारित परिवर्तनीय संचार संरचनाएँ, जिन्हें वे हाइपरडेल्फी (एचडी) कहते हैं, डेल्फी सम्मेलनों को "अधिक तरल और डिजिटल संचार की हाइपरटेक्स्टुअल और इंटरैक्टिव प्रकृति के अनुकूल" बनाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। (आंशिक रूप से) वेब-आधारित नीति डेल्फी का एक सफल उदाहरण लैटिन अमेरिका में ई. एल. ए. सी. कार्य योजनाओं के निर्माण के लिए पांच दौर का डेल्फी अभ्यास (1,454 योगदान के साथ) है। इसे इस समय विकासशील देशों में अंतर-सरकारी प्रक्रियाओं के इतिहास में सबसे व्यापक ऑनलाइन सहभागी नीति-निर्माण दूरदर्शिता अभ्यास माना जाता है। प्रदान किए गए विशिष्ट नीतिगत मार्गदर्शन के अलावा, लेखकों ने निम्नलिखित सबक सूचीबद्ध किए हैंः "(1) विशेष रूप से विकासशील देशों में सार्वजनिक निर्णय लेने में पारदर्शिता और जवाबदेही लाने के लिए डेल्फी नीतियों की क्षमता; (2) विकास समुदाय में बहु-एजेंसी नेटवर्किंग को बढ़ावा देने के लिए दूरदर्शिता अभ्यासों की उपयोगिता; (3) संयुक्त राष्ट्र जैसे प्रतिनिधि लोकतंत्र और अंतर्राष्ट्रीय बहुपक्षवाद के स्थापित तंत्र में दूरदर्शिता अभ्यासों को शामिल करने की उपयोगिता; (4) संसाधन-दुर्लभ विकासशील देशों में भागीदारी को सुविधाजनक बनाने के लिए ऑनलाइन उपकरणों की क्षमता; और (5) अंतर्राष्ट्रीय दूरदर्शिता अभ्यासों के पैमाने से उपजी संसाधन-दक्षता, और इसलिए संसाधन-दुर्लभ क्षेत्रों के लिए इसकी पर्याप्तता। स्वास्थ्य सेटिंग्स में उपयोग डेल्फी तकनीक का व्यापक रूप से स्वास्थ्य से संबंधित सेटिंग्स में विशेषज्ञ सर्वसम्मति तक पहुंचने में मदद करने के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग अक्सर चिकित्सा दिशानिर्देशों और प्रोटोकॉल के विकास में किया जाता है। सार्वजनिक स्वास्थ्य में उपयोग सार्वजनिक स्वास्थ्य संदर्भों में इसके उपयोग के कुछ उदाहरणों में गैर-मादक वसायुक्त यकृत रोग, आयोडीन की कमी विकार, प्रवास से प्रभावित समुदायों के लिए उत्तरदायी स्वास्थ्य प्रणालियों का निर्माण, एच. आई. वी. से पीड़ित लोगों के कल्याण को आगे बढ़ाने में स्वास्थ्य प्रणालियों की भूमिका और कोविड-19 महामारी को समाप्त करने के लिए सिफारिशों पर 2022 का एक पेपर बनाना शामिल है। स्वास्थ्य अनुसंधान की रिपोर्टिंग के लिए दिशानिर्देशों के विकास में डेल्फी विधि के उपयोग की सिफारिश की जाती है, विशेष रूप से अनुभवी डेवलपर्स के लिए। चूंकि यह सलाह 2010 में दी गई थी, दो व्यवस्थित समीक्षाओं में पाया गया है कि प्रकाशित रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों के 30 प्रतिशत से भी कम ने विकास प्रक्रिया में डेल्फी विधियों को शामिल किया है। ऑनलाइन डेल्फी प्रणाली कई डेल्फी पूर्वानुमान वेब साइटों का उपयोग करके आयोजित किए जाते हैं जो प्रक्रिया को वास्तविक समय में संचालित करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, टेककास्ट परियोजना विज्ञान और प्रौद्योगिकी के सभी क्षेत्रों में सफलताओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए दुनिया भर में 100 विशेषज्ञों के एक पैनल का उपयोग करती है। एक अन्य उदाहरण क्षितिज परियोजना है, जहाँ शैक्षिक भविष्यवादी अगले कुछ वर्षों के लिए शिक्षा में तकनीकी प्रगति के साथ आने के लिए डेल्फी विधि का उपयोग करके ऑनलाइन सहयोग करते हैं। परिवर्तन परंपरागत रूप से डेल्फी विधि का उद्देश्य पुनरावृत्ति द्वारा सबसे संभावित भविष्य की आम सहमति बनाना है। अन्य संस्करण, जैसे कि नीति डेल्फी, इसके बजाय एक निर्णय समर्थन विधि है जिसका उद्देश्य पसंदीदा भविष्य के विविध विचारों की संरचना और चर्चा करना है। यूरोप में, हाल के वेब-आधारित प्रयोगों ने संवादात्मक निर्णय लेने और ई-लोकतंत्र के लिए एक संचार तकनीक के रूप में डेल्फी विधि का उपयोग किया है। ओस्मो कुसि द्वारा विकसित तर्क डेल्फी, उत्पादन पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय चल रही चर्चा और प्रासंगिक तर्क खोजने पर केंद्रित है। पेट्री तापियो द्वारा विकसित पृथक्कृत नीति डेल्फी, नवीनतम डेल्फी दौर में भविष्य के विभिन्न परिदृश्यों का निर्माण करने के लिए एक व्यवस्थित उपकरण के रूप में समूह विश्लेषण का उपयोग करती है। संभावित और बेहतर भविष्य पर प्रतिवादी के दृष्टिकोण को अलग-अलग मामलों के रूप में देखा जाता है। तर्क समाधान, तर्क एकत्रीकरण और तर्क मूल्यांकन जैसी कई समस्याओं के कारण तर्क डेल्फी का कम्प्यूटरीकरण अपेक्षाकृत कठिन है। सादी एवरेन सेकर द्वारा विकसित आर्ग्यूमेंट डेल्फी का कम्प्यूटरीकरण ऐसी समस्याओं के समाधान का प्रस्ताव देता है। सटीकता आज डेल्फी विधि एक व्यापक रूप से स्वीकृत पूर्वानुमान उपकरण है और प्रौद्योगिकी पूर्वानुमान से लेकर नशीली दवाओं के दुरुपयोग तक के क्षेत्रों में हजारों अध्ययनों के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है। कुल मिलाकर डेल्फी विधि का ट्रैक रिकॉर्ड मिश्रित है। ऐसे कई मामले सामने आए हैं जब विधि ने खराब परिणाम दिए हैं। फिर भी, कुछ लेखक इसका श्रेय विधि के खराब अनुप्रयोग को देते हैं न कि स्वयं विधि की कमजोरियों को। यह भी महसूस किया जाना चाहिए कि विज्ञान और प्रौद्योगिकी पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में, अनिश्चितता की डिग्री इतनी अधिक है कि सटीक और हमेशा सही भविष्यवाणियां असंभव हैं, इसलिए उच्च स्तर की त्रुटि की उम्मीद की जानी चाहिए। विधि के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती पर्याप्त रूप से जानकार पैनलिस्टों को सुनिश्चित करना है। यदि पैनलिस्टों को किसी विषय के बारे में गलत जानकारी दी जाती है, तो डेल्फी का उपयोग केवल उनकी अज्ञानता में विश्वास बढ़ा सकता है। विधि की प्रारंभिक समस्याओं में से एक कई कारकों के साथ जटिल पूर्वानुमान करने में असमर्थता थी। भविष्य के संभावित परिणामों पर आमतौर पर ऐसा विचार किया जाता था जैसे कि उनका एक-दूसरे पर कोई प्रभाव न पड़े। बाद में, इस समस्या को हल करने के लिए डेल्फी विधि के कई विस्तार विकसित किए गए, जैसे कि पार प्रभाव विश्लेषण, जो इस संभावना को ध्यान में रखता है कि एक घटना की घटना सर्वेक्षण में शामिल अन्य घटनाओं की संभावनाओं को बदल सकती है। फिर भी एकल स्केलर संकेतकों के पूर्वानुमान में डेल्फी विधि का सबसे सफलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है। डेल्फी बनाम भविष्यवाणी बाज़ार डेल्फी में भविष्यवाणी बाज़ारों के समान विशेषताएं हैं क्योंकि दोनों संरचित दृष्टिकोण हैं जो समूहों से विविध राय एकत्र करते हैं। फिर भी, ऐसे मतभेद हैं जो विभिन्न समस्याओं के लिए उनकी सापेक्ष प्रयोज्यता के लिए निर्णायक हो सकते हैं। भविष्यवाणी बाजारों के कुछ लाभ भागीदारी के लिए प्रोत्साहन प्रदान करने की संभावना से प्राप्त होते हैं। वे लोगों को लंबे समय तक भाग लेने और अपनी सच्ची मान्यताओं को प्रकट करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। वे स्वचालित रूप से जानकारी एकत्र करते हैं और तुरंत पूर्वानुमान में नई जानकारी को शामिल करते हैं। प्रतिभागियों का चयन और भर्ती सुविधा प्रदाता द्वारा हाथ से करने की आवश्यकता नहीं है। यदि उन्हें लगता है कि उनकी निजी जानकारी अभी तक पूर्वानुमान में शामिल नहीं की गई है तो वे स्वयं निर्णय लेते हैं कि भाग लेना है या नहीं। ऐसा लगता है कि भविष्यवाणी बाजारों की तुलना में डेल्फी के ये फायदे हैंः प्रतिभागी अपने तर्क को प्रकट करते हैं यदि विशेषज्ञ आसानी से उपलब्ध हों तो गोपनीयता बनाए रखना आसान है। डेल्फी उन स्थितियों में लागू होता है जहां दांव में शामिल दांव दांव में उपयोग की जाने वाली मुद्रा के मूल्य को प्रभावित कर सकते हैं (जैसे। डॉलर में किए गए डॉलर के पतन पर एक दांव ने विकृत बाधाएं पैदा की होंगी)। हाल के शोध ने डेल्फी तकनीक और भविष्यवाणी बाजार दोनों के संयोजन पर भी ध्यान केंद्रित किया है। अधिक विशेष रूप से, डॉयचे बोर्स में एक शोध अध्ययन में डेल्फी विधि के तत्वों को एक भविष्यवाणी बाजार में एकीकृत किया गया था। डी. ए. आर. पी. ए. की नीति विश्लेषण बाजार क्षितिज स्कैनिंग नाममात्र समूह तकनीक की योजना बनाना पोकर संदर्भ वर्ग पूर्वानुमान वाइडबैंड डेल्फी भीड़ संदर्भों का ज्ञान आगे पढ़ना यह लेख गुणात्मक, सहभागी कार्रवाई अनुसंधान के लिए संशोधित डेल्फी के उपयोग का विस्तृत विवरण प्रदान करता है। नीदरलैंड और बेल्जियम में पूरा किया गया एक क्रॉस-वैलिडेशन अध्ययन, और व्यक्तित्व विकारों वाले वृद्ध वयस्कों के निदान और उपचार पर अमेरिकी विशेषज्ञों के विचारों की खोज करना। बाहरी लिंक डेल्फी विधि पर रैंड प्रकाशन डेल्फी तकनीक के अनुप्रयोगों से संबंधित रैंड से डाउनलोड करने योग्य दस्तावेज। अनुमान विधियाँ पूर्वानुमान प्रणाली सोच भविष्य की तकनीकें