Método Delphi

El método Delphi o técnica Delphi (también conocido como estimar-hablar-estimar o ETE) es una técnica o método de comunicación estructurada, desarrollado originalmente como un método de pronóstico interactivo y sistemático que se basa en un panel de expertos. La técnica también se puede adaptar para su uso en reuniones cara a cara, y entonces se llama mini-Delphi o estimación-habla-estimación (ETE). Delphi ha sido ampliamente utilizado para la previsión empresarial y tiene ciertas ventajas sobre otro enfoque de previsión estructurada, los mercados de predicción.

Delphi se basa en el principio de que los pronósticos (o decisiones) de un grupo estructurado de individuos son más precisos que los de grupos no estructurados. Los expertos responden cuestionarios en dos o más rondas. Después de cada ronda, un facilitador o agente de cambioproporciona un resumen anónimo de las previsiones de los expertos de la ronda anterior, así como las razones que proporcionaron para sus juicios. Por lo tanto, se alienta a los expertos a revisar sus respuestas anteriores a la luz de las respuestas de otros miembros de su panel. Se cree que durante este proceso el rango de respuestas disminuirá y el grupo convergerá hacia la respuesta "correcta". Finalmente, el proceso se detiene después de un criterio de detención predefinido (p. ej., número de rondas, logro de consenso, estabilidad de los resultados), y las puntuaciones medias o medianas de las rondas finales determinan los resultados.

Debe prestarse especial atención a la formulación de las tesis Delphi ya la definición y selección de los expertos para evitar debilidades metodológicas que amenacen gravemente la validez y fiabilidad de los resultados.

Historia

El nombre Delphi deriva del Oráculo de Delphi, aunque los autores del método no estaban contentos con la connotación oracular del nombre, "que huele un poco a lo oculto". El método Delphi asume que los juicios grupales son más válidos que los juicios individuales.

El método Delphi se desarrolló al comienzo de la Guerra Fría para pronosticar el impacto de la tecnología en la guerra. En 1944, el general Henry H. Arnold ordenó la creación del informe para el Cuerpo Aéreo del Ejército de los EE. UU. sobre las futuras capacidades tecnológicas que podrían utilizar los militares.

Se probaron diferentes enfoques, pero las deficiencias de los métodos de pronóstico tradicionales, como el enfoque teórico, los modelos cuantitativos o la extrapolación de tendencias, rápidamente se hicieron evidentes en áreas donde aún no se han establecido leyes científicas precisas. Para combatir estas deficiencias, el método Delphi fue desarrollado por el Proyecto RAND durante las décadas de 1950 y 1960 (1959) por Olaf Helmer, Norman Dalkey y Nicholas Rescher. Se ha utilizado desde entonces, junto con diversas modificaciones y reformulaciones, como el procedimiento Imen-Delphi.

Se pidió a los expertos que dieran su opinión sobre la probabilidad, frecuencia e intensidad de posibles ataques enemigos. Otros expertos podrían dar su opinión de forma anónima. Este proceso se repitió varias veces hasta que surgió un consenso.

Un protocolo de investigación que explica el enfoque riguroso para aplicar el método Delphi se publicó originalmente en BMJ Open en 2015. Este protocolo de investigación generalmente se usa y se cita ahora por cualquier investigación que aplique el método Delphi, ya que es la primera vez que se describe un protocolo claro. para la aplicación de la metodología en la práctica.

En 2021, un estudio interdisciplinario de Beiderbeck et al. se centró en nuevas direcciones y avances del método Delphi, incluidos los formatos Delphi en tiempo real. Los autores proporcionan una caja de herramientas metodológicas para diseñar encuestas Delphi que incluyen, entre otros, análisis de sentimientos del campo de la psicología.

Caracteristicas claves

Las siguientes características clave del método Delphi ayudan a los participantes a centrarse en los temas en cuestión y a separar a Delphi de otras metodologías: en esta técnica, se extrae un panel de expertos tanto de dentro como de fuera de la organización. El panel está compuesto por expertos con conocimiento del área que requiere la toma de decisiones. A cada experto se le pide que haga predicciones anónimas.

Anonimato de los participantes

Por lo general, todos los participantes permanecen en el anonimato. Su identidad no se revela, incluso después de completar el informe final. Esto evita que la autoridad, la personalidad o la reputación de algunos participantes dominen a otros en el proceso. Podría decirse que también libera a los participantes (hasta cierto punto) de sus prejuicios personales, minimiza el "efecto de carro" o "efecto halo", permite la libre expresión de opiniones, fomenta la crítica abierta y facilita la admisión de errores al revisar juicios anteriores.

Estructuración del flujo de información

Las aportaciones iniciales de los expertos se recogen en forma de respuestas a cuestionarios y sus comentarios a dichas respuestas. El director del panel controla las interacciones entre los participantes procesando la información y filtrando el contenido irrelevante. Esto evita los efectos negativos de las mesas redondas presenciales y resuelve los problemas habituales de las dinámicas de grupo.

Retroalimentación regular

El método Delphi permite a los participantes comentar las respuestas de los demás, el progreso del panel en su conjunto y revisar sus propios pronósticos y opiniones en tiempo real.

Rol del facilitador

La persona que coordina el método Delphi suele conocerse como facilitador o líder, y facilita las respuestas de su panel de expertos, quienes son seleccionados por una razón, generalmente porque tienen conocimiento sobre una opinión o punto de vista. El facilitador envía cuestionarios, encuestas, etc. y si el panel de expertos acepta, sigue las instrucciones y presenta sus puntos de vista. Las respuestas se recopilan y analizan, luego se identifican los puntos de vista comunes y conflictivos. Si no se llega a un consenso, el proceso continúa a través de tesis y antítesis, para trabajar gradualmente hacia la síntesis y la construcción de consenso.

Durante las últimas décadas, los facilitadores han utilizado muchas medidas y umbrales diferentes para medir el grado de consenso o disidencia. En un artículo de von der Gracht se compila una revisión y un resumen exhaustivos de la literatura.

Aplicaciones

Uso en la previsión

Las primeras aplicaciones del método Delphi se dieron en el campo de la previsión científica y tecnológica. El objetivo del método era combinar opiniones de expertos sobre la probabilidad y el tiempo de desarrollo esperado de la tecnología en particular, en un solo indicador. Uno de los primeros informes de este tipo, preparado en 1964 por Gordon y Helmer, evaluó la dirección de las tendencias a largo plazo en el desarrollo de la ciencia y la tecnología, cubriendo temas como los avances científicos, el control de la población, la automatización, el progreso espacial, la prevención de guerras y los sistemas de armas. Otros pronósticos de tecnología se referían a sistemas de vehículos y carreteras, robots industriales, Internet inteligente, conexiones de banda ancha y tecnología en la educación.

Posteriormente, el método Delphi se aplicó en otros lugares, especialmente en aquellos relacionados con temas de política pública, como las tendencias económicas, la salud y la educación. También se aplicó con éxito y con gran precisión en la previsión empresarial. Por ejemplo, en un caso informado por Basu y Schroeder (1977), el método Delphi predijo las ventas de un nuevo producto durante los primeros dos años con una inexactitud del 3% al 4% en comparación con las ventas reales. Los métodos cuantitativos produjeron errores del 10 al 15 %, y los métodos de pronóstico tradicionales no estructurados tuvieron errores de alrededor del 20 %. (Este es solo un ejemplo; la precisión general de la técnica es mixta).

El método Delphi también se ha utilizado como herramienta para implementar enfoques de múltiples partes interesadas para la formulación participativa de políticas en los países en desarrollo. Los gobiernos de América Latina y el Caribe han utilizado con éxito el método Delphi como un enfoque abierto del sector público y privado para identificar los desafíos más urgentes para sus planes de acción regionales de TIC para el desarrollo eLAC. Como resultado, los gobiernos han reconocido ampliamente el valor de la inteligencia colectiva de los participantes del Delphi de la sociedad civil, la academia y el sector privado, especialmente en un campo de cambios rápidos, como las políticas tecnológicas.

Uso en la identificación de participación en patentes

A principios de la década de 1980, Jackie Awerman de Jackie Awerman Associates, Inc. diseñó un método Delphi modificado para identificar las funciones de varios contribuyentes en la creación de un producto elegible para patente. (Epsilon Corporation, Reactor de deposición de vapor químico) Luego, los abogados de patentes utilizaron los resultados para determinar el porcentaje de distribución de bonificación a satisfacción general de todos los miembros del equipo.

Uso en la formulación de políticas

A partir de la década de 1970, el uso de la técnica Delphi en la formulación de políticas públicas introduce una serie de innovaciones metodológicas. En particular:

• la necesidad de examinar varios tipos de ítems (no solo ítems de pronóstico sino, por lo general, ítems de problema, ítems de objetivo y ítems de opción) conduce a la introducción de diferentes escalas de evaluación que no se utilizan en el Delphi estándar. Estos a menudo incluyen la conveniencia, la factibilidad (técnica y política) y la probabilidad, que los analistas pueden usar para delinear diferentes escenarios: el escenario deseado (de la conveniencia), el escenario potencial (de la factibilidad) y el escenario esperado (de la probabilidad);
• la complejidad de los temas planteados en la formulación de políticas públicas tiende a aumentar la ponderación de los argumentos de los panelistas, que a menudo se solicitan a favor y en contra de cada elemento junto con nuevos elementos para la consideración del panel;
• del mismo modo, los métodos que miden las evaluaciones del panel tienden a ser más sofisticados, como el escalado multidimensional.

Otras innovaciones provienen del uso de conferencias Delphi basadas en computadora (y más tarde en la web). Según Turoff y Hiltz, en Delphis basado en computadora:

• la estructura iterativa utilizada en el documento Delphis, que se divide en tres o más rondas discretas, puede ser reemplazada por un proceso de interacción continua (sin rondas), lo que permite a los panelistas cambiar sus evaluaciones en cualquier momento;
• la respuesta del grupo estadístico puede actualizarse en tiempo real y mostrarse cada vez que un panelista proporciona una nueva evaluación.

Según Bolognini, Delphis basado en la web ofrece otras dos posibilidades, relevantes en el contexto de la formulación de políticas interactivas y la democracia electrónica. Estos son:

• la participación de un gran número de participantes,
• el uso de dos o más paneles que representen a diferentes grupos (como legisladores, expertos, ciudadanos), a los que el administrador puede asignar tareas que reflejen sus diversos roles y experiencia, y hacer que interactúen dentro de estructuras de comunicación ad hoc. Por ejemplo, los miembros de la comunidad de políticas (elaboradores de políticas y expertos) pueden interactuar como parte del panel principal de la conferencia, mientras reciben aportes de una comunidad virtual (ciudadanos, asociaciones, etc.) involucrada en una conferencia paralela. Estas estructuras de comunicación variable basadas en la web, que él llama Hyperdelphi (HD), están diseñadas para hacer que las conferencias Delphi sean "más fluidas y adaptadas a la naturaleza hipertextual e interactiva de la comunicación digital".

Un ejemplo exitoso de un Delphi de políticas (parcialmente) basado en la web es el ejercicio Delphi de cinco rondas (con 1.454 contribuciones) para la creación de los Planes de Acción eLAC en América Latina. Se cree que es el ejercicio de previsión de formulación de políticas participativas en línea más extenso en la historia de los procesos intergubernamentales en el mundo en desarrollo en este momento.Además de la orientación política específica brindada, los autores enumeran las siguientes lecciones aprendidas que incluyen "(1) el potencial de los métodos Policy Delphi para introducir transparencia y rendición de cuentas en la toma de decisiones públicas, especialmente en los países en desarrollo; (2) la utilidad de la previsión ejercicios para fomentar la creación de redes de múltiples agencias en la comunidad de desarrollo; (3) la utilidad de incorporar ejercicios de previsión en los mecanismos establecidos de democracia representativa y multilateralismo internacional, como las Naciones Unidas; (4) el potencial de las herramientas en línea para facilitar la participación en recursos -países en desarrollo escasos; y (5) la eficiencia de los recursos derivada de la escala de los ejercicios de prospectiva internacional y, por lo tanto, su adecuación para las regiones con escasos recursos".

Úselo en las pautas de informes

La guía para el desarrollo de pautas para la presentación de informes en 2010 recomendaba utilizar el método Delphi para desarrollar pautas para la presentación de informes. Sin embargo, menos del 30 % de las pautas de notificación se desarrollaron con el método Delphi según las revisiones sistemáticas de 2015 y 2020. El enfoque Delphi se empleó con éxito para mejorar el acuerdo entre expertos en ejercicios de calificación iterativos sobre resultados de pruebas clínicas utilizando métodos entre evaluadores. estadística kappa como medida de resultado.

Sistemas Delphi en línea

Una serie de pronósticos de Delphi se realizan utilizando sitios web que permiten que el proceso se lleve a cabo en tiempo real. Por ejemplo, el Proyecto TechCast utiliza un panel de 100 expertos en todo el mundo para pronosticar avances en todos los campos de la ciencia y la tecnología. Otro ejemplo es el Proyecto Horizon, donde los futuristas de la educación colaboran en línea utilizando el método Delphi para encontrar los avances tecnológicos a tener en cuenta en la educación en los próximos años.

Variaciones

Tradicionalmente, el método Delphi ha tenido como objetivo un consenso del futuro más probable por iteración. Otras versiones, como la Política Delphi, es en cambio un método de apoyo a la decisión que apunta a estructurar y discutir las diversas visiones del futuro preferido. En Europa, experimentos basados ​​en la web más recientes han utilizado el método Delphi como técnica de comunicación para la toma de decisiones interactiva y la democracia electrónica. The Argument Delphi, desarrollado por Osmo Kuusi, se centra en la discusión en curso y en encontrar argumentos relevantes en lugar de centrarse en el resultado. El Delphi de política desagregada, desarrollado por Petri Tapio, utiliza el análisis de conglomerados como una herramienta sistemática para construir varios escenarios de futuro en la última ronda de Delphi.La opinión del demandado sobre el futuro probable y preferible se tratan como casos separados. La informatización de Argument Delphi es relativamente difícil debido a varios problemas como la resolución de argumentos, la agregación de argumentos y la evaluación de argumentos. La informatización de Argument Delphi, desarrollada por Sadi Evren Seker, propone soluciones a tales problemas.

Precisión

Hoy en día, el método Delphi es una herramienta de pronóstico ampliamente aceptada y se ha utilizado con éxito en miles de estudios en áreas que van desde el pronóstico tecnológico hasta el abuso de drogas. En general, el historial del método Delphi es mixto. Ha habido muchos casos en los que el método produjo malos resultados. Aún así, algunos autores atribuyen esto a la mala aplicación del método y no a las debilidades del método en sí. También hay que tener en cuenta que en áreas como la previsión científica y tecnológica, el grado de incertidumbre es tan grande que las predicciones exactas y siempre correctas son imposibles, por lo que es de esperar un alto grado de error.

Una debilidad particular del método Delphi es que los desarrollos futuros no siempre se predicen correctamente por consenso de expertos. Esta carencia relativa al tema de la ignorancia es importante. Si los panelistas están mal informados sobre un tema, el uso de Delphi solo puede agregar confianza a su ignorancia.

Uno de los problemas iniciales del método fue su incapacidad para realizar pronósticos complejos con múltiples factores. Los posibles resultados futuros generalmente se consideraban como si no tuvieran efecto entre sí. Posteriormente, se desarrollaron varias extensiones del método Delphi para abordar este problema, como el análisis de impacto cruzado, que tiene en cuenta la posibilidad de que la ocurrencia de un evento pueda cambiar las probabilidades de otros eventos cubiertos en la encuesta. Aún así, el método Delphi se puede utilizar con mayor éxito en la previsión de indicadores escalares individuales.

Delphi frente a los mercados de predicción

Delphi tiene características similares a los mercados de predicción, ya que ambos son enfoques estructurados que agregan opiniones diversas de grupos. Sin embargo, existen diferencias que pueden ser decisivas para su aplicabilidad relativa a diferentes problemas.

Algunas ventajas de los mercados de predicción se derivan de la posibilidad de proporcionar incentivos para la participación.

1. Pueden motivar a las personas a participar durante un largo período de tiempo y revelar sus verdaderas creencias.
2. Agregan información de forma automática e instantáneamente incorporan nueva información en el pronóstico.
3. Los participantes no tienen que ser seleccionados y reclutados manualmente por un facilitador. Ellos mismos deciden si participar si creen que su información privada aún no está incorporada en el pronóstico.

Delphi parece tener estas ventajas sobre los mercados de predicción:

1. Los participantes revelan su razonamiento.
2. Es más fácil mantener la confidencialidad.
3. Pronósticos potencialmente más rápidos si los expertos están fácilmente disponibles.
4. Delphi es aplicable en situaciones en las que las apuestas involucradas pueden afectar el valor de la moneda utilizada en las apuestas (por ejemplo, una apuesta sobre el colapso del dólar realizada en dólares podría tener probabilidades distorsionadas).

Investigaciones más recientes también se han centrado en combinar tanto la técnica Delphi como los mercados de predicción. Más específicamente, en un estudio de investigación en Deutsche Börse, se integraron elementos del método Delphi en un mercado de predicción.