Análisis de impacto cruzado

El estilo de pronóstico futurista del análisis de impacto cruzado se basa en gran medida en probabilidades y matemáticas en sus procesos. Las probabilidades iniciales y condicionales se calculan utilizando porcentajes ^{[ 1 ] : 5} o factores numéricos equivalentes a porcentajes. ^{[ 3 ]} Los investigadores deben calcular los valores numéricos o porcentajes con mucha precisión para garantizar resultados exactos y que los impactos de los eventos entre sí sean realistas y no contradictorios. Además, los investigadores deben tener cuidado al calcular los impactos negativos, ya que la influencia negativa puede generar imposibilidades matemáticas. ^{[ 1 ] : 5}

Este rigor matemático uniformiza el estilo de predicción futurista del análisis de impacto cruzado, y las diferencias en los métodos analíticos, simulaciones y programas reales son mínimas para adaptarse a las necesidades del investigador o analista específico.

La precisión de los cálculos y los eventos específicos requiere conocimientos especializados sobre los eventos o el tema en cuestión. Para obtener la información necesaria para comprender los eventos y realizar los cálculos, los analistas suelen contactar a un gran número de expertos y solicitar sus opiniones sobre eventos o probabilidades en persona, en grupos ^{[ 1 ] : 5} o mediante encuestas. ^{[ 3 ]}

Estas agrupaciones a menudo se asemejan a la técnica Delphi , que es una técnica analítica que reúne a un grupo de expertos en un tema y les pide su opinión sobre un escenario o predicción. Por lo general, los analistas consideran que la predicción o el escenario promedio es el más probable. ^{[ 5 ]} Ambas técnicas están tan estrechamente relacionadas que los analistas a menudo las utilizan en combinación o como parte de una metodología más amplia. ^{[ 1 ] : 2}

El estilo de pronóstico futurista del análisis de impacto cruzado presenta varias ventajas clave. El uso de grupos de expertos garantiza la consideración de diversas opiniones al calcular las probabilidades de los eventos. El nivel matemático empleado en el cálculo de probabilidades asegura que los resultados sean lo más precisos posible. Además, cuando se utiliza junto con otras técnicas analíticas, este tipo de análisis de impacto cruzado puede aportar resultados cuantitativos más completos a un análisis que, de otro modo, sería cualitativo. ^{[ 1 ] : 5} La relativa conformidad de los métodos garantiza que los analistas que utilizan diferentes métodos o simulaciones puedan llegar a resultados similares, lo que permite contrastar los resultados en un contexto más amplio.

Muchas de las fortalezas del estilo de pronóstico futurista del análisis de impacto cruzado dan lugar a muchas de sus debilidades. La conformidad del estilo genera cierto nivel de inflexibilidad al tratar con variables distintas a los eventos, como las condiciones ambientales o los problemas políticos. Además, el alto nivel de matemáticas que implica este estilo produce largas demoras, ya que es necesario ejecutar escenarios para garantizar la precisión matemática de las probabilidades, ^{[ 1 ] : 5–9} o surgen problemas particulares con el teorema de Bayes . ^{[ 6 ]} El nivel de matemáticas también exige que los investigadores tengan conocimientos de matemáticas o de programas informáticos adicionales para manejar los escenarios y las probabilidades del método.

Una parte fundamental del análisis de impacto cruzado, un estilo de análisis de inteligencia , es la matriz de impacto cruzado. Esta matriz permite visualizar el análisis de impacto cruzado y facilita su modificación. Además, permite al analista identificar tanto las variables más influyentes como aquellas que se ven afectadas por la mayoría de las demás variables, no solo las relaciones directas uno a uno. ^{[ 10 ]} Si bien varios métodos tradicionales de análisis de impacto cruzado sugieren la creación de una matriz, la prioridad aún se basa en probabilidades, relaciones uno a uno y el orden de los eventos. ^{[ 1 ] : 5–9}

En la matriz de impacto cruzado del estilo de análisis de inteligencia, los analistas utilizan signos positivos y negativos en lugar de valores numéricos, lo que permite incluir variables que no son eventos y comparar variables directamente con todas las demás sin realizar cálculos. ^{[ 11 ]}

El análisis de impacto cruzado, propio del análisis de inteligencia, presenta varias ventajas clave. La flexibilidad del modelo permite a los analistas comparar diferentes tipos de variables entre sí, no solo eventos probables. ^{[ 12 ]} Además, la posibilidad de descartar criterios matemáticos estrictos implica que los investigadores no necesitan una formación matemática extensa ni software especializado para utilizar el análisis de impacto cruzado. Esto también permite a los expertos en un tema utilizar la metodología con relativa rapidez, sin tener que verificar los numerosos cálculos propios del estilo de pronóstico futurista. ^{[ 1 ] : 6–9}

La falta de procedimientos rigurosos en el estilo de análisis de inteligencia también conlleva desventajas considerables. La flexibilidad de este estilo depende en gran medida de las opiniones y el conocimiento de los analistas involucrados, y resulta difícil reproducir los resultados con un grupo diferente. Además, la opción de omitir las matemáticas puede perjudicar a los analistas al generar resultados sin valores numéricos que los respalden. Si bien esta ausencia de matemáticas puede facilitar el proceso inicialmente, la cantidad de software especializado es limitada en comparación con el estilo de pronóstico futurista, lo que hace que el trabajo sea más tedioso a medida que aumenta el número de variables.