Cross impact analysis
क्रॉस-इम्पैक्ट एनालिसिस 1966 में थियोडोर गॉर्डन और ओलाफ हेल्मर द्वारा विकसित एक कार्यप्रणाली है जो यह निर्धारित करने में मदद करती है कि घटनाओं के बीच संबंध परिणामी घटनाओं को कैसे प्रभावित करेंगे और भविष्य में अनिश्चितता को कम करेंगे। केंद्रीय खुफिया एजेंसी (सी. आई. ए.) ने 1960 के दशक के अंत और 1970 के दशक की शुरुआत में एक विश्लेषणात्मक तकनीक के रूप में इस कार्यप्रणाली में रुचि दिखाई कि विभिन्न कारक और चर भविष्य के निर्णयों को कैसे प्रभावित करेंगे। 1970 के दशक के मध्य में, भविष्यविदों ने विशिष्ट घटनाओं की संभावना की भविष्यवाणी करने और यह निर्धारित करने के लिए कि संबंधित घटनाओं ने एक दूसरे को कैसे प्रभावित किया, बड़ी संख्या में कार्यप्रणाली का उपयोग करना शुरू कर दिया। 2006 तक, क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण व्यवसायों और समुदायों के साथ-साथ भविष्यविदों और खुफिया विश्लेषकों के लिए उपयोग के साथ कई संबंधित पद्धतियों में परिपक्व हो गया। क्रॉस-इम्पैक्ट एनालिसिस के बुनियादी सिद्धांत 1960 के दशक के अंत के हैं, लेकिन मूल प्रक्रियाएं अपेक्षाकृत सरल थीं और एक गेम डिजाइन पर आधारित थीं। आखिरकार, क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण के सिद्धांतों को लागू करने के लिए उन्नत तकनीकों, कार्यप्रणाली और कार्यक्रमों का विकास किया गया, और मूल विधि अब भविष्य के विचारकों, व्यावसायिक व्यवस्थाओं और खुफिया समुदाय में लागू की जाती है। ओरिजिन्स थियोडोर जे. गॉर्डन लिखते हैं कि क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण एक प्रश्न का परिणाम थाः "क्या पूर्वानुमान इस धारणा पर आधारित हो सकता है कि भविष्य की घटनाएं कैसे परस्पर क्रिया कर सकती हैं?" विधि का पहला प्रारूप भविष्य नामक एक ताश का खेल था, जहाँ घटनाओं का निर्धारण संभावनाओं, एक विशेष मृत्यु और पहले खेली गई घटनाओं के प्रभावों द्वारा किया जाता था। क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण का यह प्रारंभिक खेल प्रारूप 1968 में यू. सी. एल. ए. में कंप्यूटरों के लिए प्रोग्राम किया गया था। इस बिंदु से, उपयोगकर्ताओं की कुछ आवश्यकताओं और शर्तों को पूरा करने के लिए कार्यप्रणाली में विकास और परिष्कार में वृद्धि हुई। जैसे-जैसे 1970 के दशक की शुरुआत में क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण का विस्तार हुआ, शोधकर्ताओं और भविष्यविदों ने कार्यप्रणाली में सुधार के लिए बुनियादी सिद्धांतों को संशोधित किया। 1972 में, इंस्टीट्यूट फॉर द फ्यूचर के शोधकर्ताओं ने "स्लाइस ऑफ टाइम" के बजाय समय-श्रृंखला जोड़ी, नॉर्मन डाल्की ने सशर्त संभावनाओं का उपयोग किया, और जूलियस केन ने "केएसआईएम" विकसित किया, एक अनुकरण तकनीक जो घटनाओं के बजाय समय श्रृंखला चर के बीच बातचीत का उपयोग करती थी। 1974 में, डुपेरिन और गोडेट ने संभावित पूर्वानुमान अध्ययनों के लिए फ्रांस में क्रॉस इम्पैक्ट सिस्टम और मैट्रिक (या एसएमआईसी) विकसित किया। सिमुलेशन मॉडल में प्रगति 1980 के दशक तक जारी रही। 1980 में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में सेल्विन एनज़र ने इंटरैक्स के रूप में जानी जाने वाली अनुकरण विधि में क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण को शामिल किया, डेल्फी तकनीक को 1984 में क्रॉस इम्पैक्ट विश्लेषण के साथ जोड़ा गया था, और टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने "ईज़ेड-इम्पैक्ट" नामक प्रक्रिया में क्रॉस इम्पैक्ट का उपयोग किया जो केएसआईएम से केन के एल्गोरिदम पर आधारित था। हाल का विकास क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण के लिए अनुकरण मॉडल और विधियों को विकसित करने के बाद, विश्लेषकों ने उन विषयों की श्रृंखला विकसित करना शुरू कर दिया जिन्हें यह संबोधित कर सकता है। क्रॉस-इम्पैक्ट एनालिसिस का उपयोग वास्तविक दुनिया के मुद्दों को हल करने के लिए किया जा रहा था क्योंकि जॉन स्टोवर ने उरुग्वे की अर्थव्यवस्था का अनुकरण करने के लिए कार्यप्रणाली को लागू किया था। हालाँकि, 1990 के दशक में कार्यप्रणाली का वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग तेजी से आगे बढ़ा। 1993 तक, एस. एम. आई. सी. का उपयोग 2000 तक परमाणु उद्योग, विश्व भू-राजनीतिक विकास और निगमित गतिविधियों और नौकरियों जैसे विविध विषयों के लिए किया गया था। 1999 में, वेंडरबिल्ट विश्वविद्यालय में ओवेन ग्रेजुएट स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के रॉबर्ट ब्लैनिंग और ब्रूस रेनिग ने हांगकांग और हांगकांग अर्थव्यवस्था के लिए भविष्य निर्धारित करने के लिए क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण के एक संशोधित रूप का उपयोग किया क्योंकि यूनाइटेड किंगडम ने पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ चाइना को नियंत्रण सौंप दिया था। कार्यप्रणाली पार-प्रभाव विश्लेषण में विचार और दृष्टिकोण के दो तरीके हैं। पहला भविष्य पूर्वानुमान शैली है जिसने मूल रूप से कार्यप्रणाली विकसित की थी। दूसरा खुफिया विश्लेषकों का एक उप-विद्यालय है जिसने उनकी जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए मूल कार्यप्रणाली को संशोधित किया। फिर भी, प्रति-प्रभाव विश्लेषण इस आधार पर आधारित है कि घटनाएँ और गतिविधियाँ निर्वात और अन्य घटनाओं में नहीं होती हैं और आसपास का वातावरण कुछ घटनाओं के होने की संभावना को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण घटनाओं और चर के बीच संबंधों को जोड़ने का प्रयास करता है। इन संबंधों को फिर एक दूसरे के सापेक्ष सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, और यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि कौन सी घटनाएं या परिदृश्य किसी दिए गए समय सीमा के भीतर सबसे अधिक संभावित या होने की संभावना है। वायदा पूर्वानुमान शैली वायदा पूर्वानुमान शैली 1970 और 1980 के दशक के दौरान विकसित प्रणालियों और विधियों पर आधारित है और कई सख्त चरणों का पालन करती है। सबसे पहले, विश्लेषकों को विश्लेषण में विचार की जाने वाली घटनाओं की संख्या और प्रकार पर विचार करना चाहिए और एक घटना सेट बनाना चाहिए। चूँकि प्रत्येक कार्यक्रम में प्रत्येक अन्य कार्यक्रम के साथ बातचीत होगी, गॉर्डन अनुशंसा करते हैं कि 10-40 घटनाओं का उपयोग किया जाए। दूसरा, विश्लेषकों को प्रत्येक घटना की प्रारंभिक संभावना को ध्यान में रखना चाहिए। घटनाओं की संभावनाओं को एक दूसरे से अलग रखा जाना चाहिए। तीसरा, विश्लेषकों को उन सशर्त संभावनाओं को उत्पन्न करने की आवश्यकता है जो घटनाओं में एक दूसरे पर होती हैं। मूल रूप से, यह सवाल पूछता है, "यदि घटना 'ए' होती है, तो घटना 'बी' होने की नई संभावना क्या है?" यह घटनाओं के बीच हर संभव बातचीत के लिए किया जाना चाहिए। चौथा, विश्लेषकों को यह सुनिश्चित करने के लिए अपनी प्रारंभिक सशर्त संभावनाओं का परीक्षण करना चाहिए कि कोई गणितीय त्रुटियां नहीं हैं। यह आमतौर पर कंप्यूटर में कई बार सिमुलेशन चलाकर किया जाता है। पाँचवाँ, विश्लेषक भविष्य के परिदृश्यों को निर्धारित करने के लिए विश्लेषण चला सकते हैं, या यह निर्धारित कर सकते हैं कि विशिष्ट घटनाओं के लिए अन्य घटनाएं कितनी महत्वपूर्ण हैं। गणितीय तकनीक पार-प्रभाव विश्लेषण की भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली अपनी प्रक्रियाओं में संभावनाओं और गणित पर बहुत अधिक निर्भर करती है। प्रारंभिक संभावनाओं और सशर्त संभावनाओं की गणना प्रतिशत या प्रतिशत के बराबर कारक संख्या का उपयोग करके की जाती है। शोधकर्ताओं को सटीक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए संख्यात्मक मूल्यों या प्रतिशत की गणना बहुत सटीक रूप से करनी चाहिए और एक दूसरे पर घटनाओं के प्रभाव यथार्थवादी हैं और विरोधाभासी नहीं हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं को नकारात्मक प्रभावों की गणना करते समय सावधान रहना चाहिए क्योंकि नकारात्मक प्रभाव गणितीय असंभवताओं को पैदा कर सकते हैं। यह गणितीय सख्ती क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण की भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली को समान बनाती है और वास्तविक विश्लेषणात्मक तरीकों, सिमुलेशन और कार्यक्रमों में अंतर विशिष्ट शोधकर्ता या विश्लेषक की जरूरतों को पूरा करने के लिए केवल मामूली अंतर हैं। डेल्फी तकनीक से संबंध गणित और विशिष्ट घटनाओं की सटीकता के लिए घटनाओं या चर्चा के विषय में विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। घटनाओं और गणनाओं को प्राप्त करने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, विश्लेषक आम तौर पर बड़ी संख्या में विशेषज्ञों से संपर्क करते हैं और समूहों के रूप में या सर्वेक्षणों के माध्यम से व्यक्तिगत रूप से घटनाओं या संभावनाओं पर उनकी राय पूछते हैं। ये समूह अक्सर डेल्फी तकनीक से मिलते-जुलते होते हैं, जो एक विश्लेषणात्मक तकनीक है जो किसी विषय पर विशेषज्ञों के एक समूह को एक साथ इकट्ठा करती है और किसी परिदृश्य या भविष्यवाणी पर उनकी राय पूछती है। आमतौर पर, विश्लेषक औसत भविष्यवाणी या परिदृश्य को होने की सबसे अधिक संभावना मानते हैं। दोनों इतने निकटता से संबंधित हैं कि विश्लेषक अक्सर दोनों तकनीकों का संयोजन या एक बड़ी कार्यप्रणाली के हिस्से के रूप में उपयोग करते हैं। शक्तियाँ अंतर-प्रभाव विश्लेषण की भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली में कुछ प्रमुख शक्तियाँ हैं। विशेषज्ञों के समूहों का इसका उपयोग घटनाओं की संभावनाओं की गणना करते समय विचार करने योग्य कई राय सुनिश्चित करता है। संभाव्यताओं की गणना में गणित का स्तर यह सुनिश्चित करता है कि परिणाम उतने ही सटीक हों जितना कि एक शोधकर्ता उन्हें बना सकता है। इसके अलावा, जब अन्य विश्लेषणात्मक तकनीकों के साथ संयोजन पर उपयोग किया जाता है, तो इस प्रकार का क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण अन्यथा गुणात्मक विश्लेषण को अधिक मात्रात्मक परिणाम दे सकता है। विधियों की सापेक्ष अनुरूपता यह सुनिश्चित करती है कि विभिन्न विधियों या अनुकरणों का उपयोग करने वाले विश्लेषक समान परिणामों पर आ सकते हैं, जिससे परिणाम व्यापक सेटिंग में परीक्षण योग्य हो जाते हैं। कमजोरियाँ अंतर-प्रभाव विश्लेषण की भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली की कई शक्तियाँ इसकी कई कमजोरियों को जन्म देती हैं। पर्यावरण की स्थिति या राजनीतिक मुद्दों जैसी घटनाओं के अलावा अन्य चरों से निपटने के दौरान शैली की अनुरूपता एक निश्चित स्तर की लचीलेपन को उत्पन्न करती है। इसके अलावा, इस शैली में शामिल गणित के गंभीर स्तर से लंबी देरी होती है क्योंकि संभावनाओं की गणितीय सटीकता सुनिश्चित करने के लिए परिदृश्यों को चलाया जाना चाहिए, या बेयस के प्रमेय के साथ विशेष मुद्दे दिखाई देते हैं। गणित के स्तर के लिए शोधकर्ताओं को या तो गणित में जानकार होना चाहिए या विधि के परिदृश्यों और संभावनाओं से निपटने के लिए अतिरिक्त कंप्यूटर कार्यक्रमों की आवश्यकता होती है। खुफिया विश्लेषण शैली थियोडोर गॉर्डन और ओलाफ हेल्मर द्वारा मूल क्रॉस-इम्पैक्ट विधि विकसित करने के कुछ ही समय बाद, संयुक्त राज्य अमेरिका के खुफिया समुदाय ने इस तकनीक को अपनाया और तीस से अधिक वर्षों से इसका उपयोग कर रहा है। जबकि कई चरों के बीच संबंधों और प्रभावों का मूल आधार समान रहता है, खुफिया समुदाय ने अपनी विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण को संशोधित किया। खुफिया समुदाय ने मूल कार्यप्रणाली की तुलना में अधिक लचीली और परिवर्तनशील प्रणाली बनाई है। घटना संबंध और प्रभाव अभी भी भविष्यविदों द्वारा शामिल की गई विधि के समान हैं। हालांकि, खुफिया विश्लेषकों ने कुछ घटनाओं की संभावनाओं को प्रभावित करने के लिए पर्यावरण, राजनीतिक परिस्थितियों और लोकप्रिय राय जैसे चर को शामिल करने के लिए घटनाओं की तुलना करने से परे क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण के मापदंडों का विस्तार किया है। इसके अलावा, खुफिया विश्लेषक गैर-घटना चर को शामिल करने के लिए पारंपरिक पद्धति के कठोर गणित के बजाय "बढ़ाने", "रोकने" या "असंबंधित" जैसे अधिक लचीले मापों का उपयोग करने का विकल्प चुन सकते हैं। क्रॉस-इम्पैक्ट मैट्रिक्स क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण की बुद्धिमत्ता विश्लेषण शैली का एक प्रमुख हिस्सा क्रॉस-इम्पैक्ट मैट्रिक्स है। मैट्रिक्स क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण का एक दृश्य है और संशोधन की अनुमति देता है। यह एक विश्लेषक को सबसे प्रभावशाली चर और उन चर दोनों को खोजने की अनुमति देता है जो न केवल प्रत्यक्ष, एक-से-एक संबंधों, बल्कि अधिकांश अन्य चरों से प्रभावित होते हैं। जबकि कई पारंपरिक क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण विधियाँ एक मैट्रिक्स के निर्माण का सुझाव देती हैं, प्राथमिकता अभी भी संभावनाओं, एक-से-एक संबंधों और घटनाओं के क्रम में निर्भर करती है। बुद्धिमत्ता विश्लेषण शैली क्रॉस-इम्पैक्ट मैट्रिक्स में, विश्लेषक संख्यात्मक मूल्यों के बजाय प्लस और माइनस का उपयोग करते हैं जो गैर-घटना चर के लिए अनुमति देते हैं और विश्लेषक को गणना के बिना अन्य सभी चर के लिए सीधे चर की तुलना करने की अनुमति देते हैं। शक्ति खुफिया विश्लेषण शैली पार-प्रभाव विश्लेषण के कई प्रमुख फायदे हैं। मॉडल का लचीलापन विश्लेषकों को एक दूसरे के खिलाफ विभिन्न प्रकार के चर को मापने की अनुमति देता है, न कि केवल संभावित घटनाओं को। इसके अलावा, कड़े गणितीय मानदंडों को त्यागने की क्षमता का मतलब है कि शोधकर्ताओं को क्रॉस-इम्पैक्ट विश्लेषण का उपयोग करने के लिए व्यापक गणित प्रशिक्षण या विशेष सॉफ्टवेयर की आवश्यकता नहीं है। यह किसी विषय के विशेषज्ञों को भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली द्वारा सामना की जाने वाली कई गणनाओं को पार करने के बिना अपेक्षाकृत जल्दी कार्यप्रणाली का उपयोग करने में भी सक्षम बनाता है। कमजोरियाँ खुफिया विश्लेषण शैली की कड़ी प्रक्रियाओं की कमी भी काफी कमियाँ लाती है। शैली का लचीलापन इसमें शामिल विश्लेषकों की राय और ज्ञान पर बहुत अधिक निर्भर करता है, और एक अलग समूह के साथ परिणामों को पुनः पेश करना मुश्किल है। इसके अलावा, गणित को हटाने का विकल्प ऐसे परिणाम बनाकर विश्लेषकों को नुकसान पहुंचा सकता है जिनके पास उनका समर्थन करने के लिए संख्यात्मक मान नहीं हैं। गणित की इस कमी से शुरुआत में प्रक्रिया आसान हो सकती है, लेकिन भविष्यवादी पूर्वानुमान शैली की तुलना में विशेष सॉफ्टवेयर की मात्रा सीमित है, जिससे चर की संख्या बढ़ने पर काम अधिक थकाऊ हो जाता है। अनुप्रयोग शोधकर्ता विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए पार-प्रभाव विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। भविष्यवादी पहले से ही विशिष्ट उद्योगों, राजनीति, बाजारों और यहां तक कि पूरे समुदायों में घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए कार्यप्रणाली का उपयोग कर चुके हैं। खुफिया विश्लेषण में, विश्लेषक स्थानीय, राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय स्तरों पर विभिन्न प्रकार के चर और स्थितियों के आधार पर घटनाओं, स्थितियों या निर्णयों की भविष्यवाणी करने के लिए विधि का उपयोग कर सकते हैं। मेथोडोलॉजी फ्यूचर्स टेक्निक्स प्रोबेबिलिटी डेल्फी मेथड बेयस थ्योरम इंटेलिजेंस एनालिसिस सेंट्रल इंटेलिजेंस एजेंसी रिचर्ड्स ह्यूअर एनालिसिस ऑफ कॉम्पिटिटिंग हाइपोथिसिस रेफेरेंसेस फॉरवर्ड रीडिंग क्रॉस इम्पैक्ट मेथड बाय थियोडोर जे गॉर्डन को भी देखें। संयुक्त राष्ट्र विश्वविद्यालय सहस्राब्दी परियोजना, भविष्य अनुसंधान पद्धति। 1994 रिचर्ड्स जे. ह्यूयर, जूनियर और रैंडोल्फ एच. फर्सन द्वारा खुफिया विश्लेषण के लिए संरचित विश्लेषणात्मक तकनीकें। सीक्यू प्रेस। 2011 खुफिया विश्लेषणः एक लक्ष्य-केंद्रित दृष्टिकोण रॉबर्ट एम. क्लार्क द्वारा। सीक्यू प्रेस। 2010 कार्यप्रणाली वैज्ञानिक विधि भविष्य तकनीक