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Modélisation des risques et des incertitudes dynamiques (1): cartographie des risques et des incertitudes

(This article is a fully updated version of the original article published in November 2011 under the title “Creating a Foresight and Warning Model: Mapping a Dynamic Network (I)”). Mapping risk and uncertainty is the second step of a proper process to correctly anticipate and manage risks and uncertainties.  This stage starts with building a model, which, once completed, will describe and explain the issue or question at hand, while allowing for anticipation or foresight. In other words, with the end of the first step, you have selected a risk, an uncertainty, or a series of risks and uncertainties, or an issue of concern, with its proper time frame and scope, for example, what are the risks and uncertainties to […]

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Construire un récit de scénario de prospective avec Ego Networks

Dans de nombreuses méthodes de prospective, une fois que vous avez identifié les principaux facteurs ou variables et atteint le moment de développer le récit pour les scénarios, il ne vous reste aucune indication sur la manière de réaliser cette étape, au-delà de quelque chose allant dans le sens de scénario et développer l'histoire. "*

Ici, nous ferons autrement et fournirons une méthode simple et facile pour écrire le scénario. Nous utiliserons le réseau dynamique que nous avons construit pour Everstate - ou pour un autre problème - et la fonction appelée «Réseau Ego» disponible dans les logiciels d'analyse et de visualisation de réseaux sociaux pour guider le développement et la rédaction du récit.

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Variables, valeurs et cohérence dans les réseaux dynamiques

Dans cet article, nous expliquons et discutons le contexte méthodologique qui nous permet de définir les critères pour Everstate - ou pour tout pays ou toute question choisis - comme illustré dans le post «Caractéristiques de Everstate. ”En attendant, nous abordons également le problème de la cohérence.

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Revisiter l'analyse d'influence

Une fois les variables (également appelées facteurs et facteurs selon les auteurs) identifiées - et dans notre cas cartographié, la plupart des méthodologies de prospective visent à réduire leur nombre, c’est-à-dire à ne conserver que quelques-unes de ces variables.

En effet, en considérant les limitations cognitives, ainsi que les ressources finies, on cherche à obtenir un certain nombre de variables qui peuvent être combinées facilement et relativement rapidement par le cerveau humain.

Le problème auquel nous sommes confrontés ici sur le plan méthodologique est de savoir comment réduire au mieux ce nombre de variables, en veillant à ne pas réintroduire de biais et / et à ne pas simplifier notre modèle au point de devenir inutile ou sous-optimal.

De plus, compte tenu également des effets indésirables potentiels des praticiens sur des modèles complexes, il est le plus souvent nécessaire de pouvoir présenter un modèle correctement simplifié ou réduit (tout en restant fidèle au modèle initial).

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Modélisation des risques et des incertitudes dynamiques (2): mappage d'un réseau dynamique

Revenir à Partie 1

En fait, tout modèle SF & W, dans la mesure où il traite principalement du temps, devrait être un réseau dynamique. Comment pouvons-nous espérer obtenir un aperçu potentiel pour l'avenir si notre modèle de compréhension est statique?

Notre carte vise donc à représenter la dynamique potentielle des États. Nous utiliserons notamment ErtmanIl s’agit de la construction d’états passés, mais en le rendant adaptable aux conditions présentes et futures.

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