• Sonuç bulunamadı

Senaryo Planlaması’nın Bilgi Kaynakları

ULUSAL SORUMLULUKLAR

ÖNGÖRÜ TEKNİKLERİ ÖNGÖRÜ YÖNTEMLERİ

2.6.2 Senaryolar-Senaryo Planlaması

2.6.2.3 Senaryo Planlaması’nın Bilgi Kaynakları

Senaryolar tamamen bilinmeyen şeyleri öngöremezler ve bu beklenmemelidir. Senaryo planlama için ihtiyaç duyulan bilgi bir kaç katkı gereksinimini doğaçlama olarak karşılamalıdır. Bunlar Şekil 2.8’de gösterilmiştir. Bu bağlamda, bilginin doğasının diğer tarafı nettir; bilgi sadece senaryo planlama sürecinin değil, aynı zamanda süreçte yer alanların da ihtiyaçlarını karşılamalıdır.

Şekil 2.8 Senaryo Planlamada Katılımcı, Amaç, Yöntem ve Bilgi Arasındaki İlişki Senaryo planlamasına bilgi sağlayan yöntemler aşağıdaki şekilde listelenebilir.

- Öngörü ve Delphi araştırmaları: Teknoloji öngörüsü “politika ve gelecekteki gelişmesi üzerinde güçlü etkileri olabilecek bilimsel ve teknolojik gelişmelerin değerlendirildiği sistematik yöntemler” olarak tanımlanabilir (Loveridge, 1999). Öngörü, geleceğin tanımsal bir resmini elde etmek için bir yol değildir, ama gelecekle ilgili getirdiği yaratıcı düşünce ve uzman görüşlerini ortaya çıkarması nedeni ile senaryo planlaması için önemli bir bilgi kaynağıdır.

- Beyin Fırtınası: Sezgisel düşüncede Jantsch beyin fırtınası, ütopik yazım ve bilim kurguyu da listelemiştir. Dressler Delphi sürecine hem alternatif hem de tamamlayıcı olan beyin fırtınası ile delphi arasındaki ilişkiyi Şekil 2.9’daki gibi tanımlamıştır. Delphi soru listesi için soruların oluşturulmasının ön aşamalarında, beyin fırtınası araştırma yönetim grubu için yararlı bir metod olabilir. Ütopik yazım ve bilim kurgu burada sadece resmi tamamlamak için kullanılmıştır. Senaryo planlama çalışmasında bu yazıları gözönünde bulundurmalı, ancak gerçek dünyanın herhangi bir bilimkurgudan daha tuhaf ve farklı olabileceği unutulmamalıdır.

E tkileşim (Interaction) T em el D elphi (m in.) B eyin F ırtınası

(m ax .)

Y üz- yüze M ini D elphi

D elphi Y üz yüze Y üz yüze gelm eden D olaysız direkt T artışm a D olaysız direkt T artışm a olm adan

En

te

gras

yon

M ax .

Şekil 2.9 Dressler’e göre Delphi ve Beyin Fırtınası Karakteristikleri (Loveridge, 1999) Metot

Bilgi

Katılımcılar

- Yarı-nicel veya yargısal metotlar tamamen nicel veya tamamiyle nitel metotlardan biraz uzaktır. Metotlar, genellikle dışsal kurallar veya tanımlarla öznel yargıları ölçmeyi gerektirirler. Bu nedenlerle karşı etki simülasyonu ile ilişki ağaçları sınıflarına dahil olurlar.

- Bir çok karşı etki modelleri bulunmaktadır ancak bunların hepsi bilgilendirilmiş yargı veya görüşe dayanmaktadır; bunlar ince detaylardan çok yapının kalitatif bir anlayışını veya bir durumun formunu türetmeye uygundur. Belki de senaryo planlamaya en uygun karşı etki metodu bir workshop şeklinde işleyen grup çalışması olan Kane’in simulasyon (KSIM) modelidir. Bu süreç teorik olarak kolaylıkla desteklenemeyen bir kaç varsayım yapar, KSIM etkileşimlerin komplike sistemlerin davranışını nasıl etkilediğini nitel olarak çıkarmada kullanılabilir.

- İlişki ağaçları karar ağaçlarından türetilmiştir. 21. yüzyıl başında Almanya’da Fraunhofer ISI Enstitüsü tarafından teknoloji çalışmasında kullanılmıştır. Ancak bir olasılıksal şekilli ilişki ağacı, karar ağacının ters çevrilmiş şeklidir ve tanımlı bir sona doğru rotalar oluşturur. Ağacın hiyerarşik şekli belli bir seviyedeki bir teknolojinin diğer ardışık seviyelerdeki teknolojilere bağımlılığını sergiler. Bu belli bir hedefle başlayan normatif bir yaklaşımdır. Dallar (alternatifler) bilim ve teknolojinin mevcut durumundaki eksiklikleri temsil eden birkaç ipucunu ortaya çıkarırlar. Amaca ulaşmak için aşılması gereken eksiklikleri tanımlayan bir metottur. Karmaşıklığın veya hiyerarşinin ileri düzeylerinin tanımlanabildiği durumlarda yararlıdır. Bu metot teknolojik gelişmenin ve dolayısıyla senaryo planlamanın önemli bir özelliği olan konu başlıklarının birbirine bağımlılığı konusunda güçlü değildir.

Bu metotlar arasındaki sinerji, her metodun kendi güçlü yanları olması sebebiyle senaryo planlamada faydalı olabilir. Ancak olumsuz yan etkilerden kaçınmak için hangi metot bileşiminin kullanılacağına dikkatli karar verilmelidir (Loveridge, 1999). - Teknoloji Haritaları: Teknolojiler genellikle teknoloji sistemlerinin bir parçasıdır. Özellikle bilgi teknolojilerinin alt teknolojileri bu durumdadır (Cahill ve diğ., 1999). Teknoloji Haritaları, teknoloji sistemlerinin anlaşılması için önemlidir. Teknoloji sistemlerinin tam bir gelişme süreçini tamamlaması ise uzun zaman almaktadır. Bireysel teknolojiler belli bir hızda ve ivmede gelişebilmektedirler ancak teknoloji etkileşimleri ve karşılıklı bağımlılıkları yenilik ve tam bir geliştirme sürecinden sonra patlamanın genel popüler anlayışta öne sürüldüğünden çok daha uzun zaman aldığını göstermektedir. Bir teknolojinin satın alınabilir hale gelene kadar geliştirilmiş olduğunu söylemek mümkün değildir. Bu noktada örneğin malzeme teknolojilerinde bu süreç 15 yılı bulabilmektedir. Bu nedenle kamusal araştırma politikalarının,

programlar formüle ederken ve fonlarını tahsis ederken bu hususa dikkat etmesi gereklidir. Teknoloji haritaları teknoloji yönetim araçları olarak yapılandırılabilir. Teknoloji haritaları, teknolojilerin icat aşamasından ticari uygulanışına kadarki gelişim yolunda teknolojilerin konumunu belirlemek için kullanılabilir. Önemli olan nokta, birbirini tamamlayan, kritik önemdeki teknolojilerin, kritik yörüngelerinin, stratejik teknoloji sistemlerinin kritik teknolojik bileşenlerindeki fark analizinin tanımlanması ve paralel olarak geliştirilmesidir (Cahill ve diğ., 1999).

- Morfolojik analiz: Bu metod, fonksiyonel yeteneğe erişmek için mümkün tüm araç ve süreçlerin bir derlemesini tanımlama, endeksleme, sayma ve parametreleştirme yoluyla büyük ölçekli sorunların sistematik olarak araştırılmasını içermektedir. Bir problemi temel parametrelerine ayrıştırılması parametreler altında yatan tüm mümkün bileşimlerin araştırılmasını sağlamaktadır. Bu şekilde, daha önce öngörülemeyen yeni/alışılmadık bileşimler belirlenebilir. Bu metot, problemin çok iyi yapılandırılmasını gerektirir, çok spesifik teknolojik alanlara uygulanmaktadır.

Bu yaklaşımlar ulusal öngörülerde yaygın olmasalar da bilim teknoloji sisteminin bazı alanlarında faydalı olabilirler (Australian Science Technology Council, 1994).