Zukunftsforschung

Die Delphi-Methode ist keine ausschließlich für Zukunftsfragen entwickelte Methode, wurde jedoch schon früh von der Zukunftsforschung als wichtiges Instrument entdeckt. Im deutschsprachigen Raum gilt Prof. Dr. Kerstin Cuhls (Fraunhofer ISI) als Koryphäe auf dem Gebiet der methodologischen Weiterentwicklung von Delphi.

Kernbestandteil der Delphi-Methode sind Interviews mit mehreren Expert*innen sowie mehrere Befragungswellen im Rahmen eines Forschungsprojekts. Die Interviews werden nach den Regeln der empirischen Sozialforschung geplant und durchgeführt, je nach Untersuchungsgegenstand werden die Kriterien für die benötigte Expertise, die Anzahl der zu befragenden Expert*innen und die Art der Befragung (quantitativ oder qualitativ, telefonisch oder face-to-face oder online, Transkriptionsart, Auswertungsschema etc.) festgelegt.

Nach Auswertung der Interviews in der ersten Befragungsrunde werden die Ergebnisse verdichtet und in aufbereiteter Form zur erneuten Bewertung in eine oft schriftliche Runde an dieselben Experten oder einen erweiterten Empfängerkreis gesendet; die Expertenrunde soll dann die Aussagen schärfen und beispielsweise den Zeithorizont bestimmter Thesen schätzen, verschiedene Thesen untereinander abwägen oder angesichts des kumulierten Feedbacks der Experten eigene Standpunkte nachjustieren. In seltenen Fällen werden noch weitere Runden durchgeführt, wenn das Ergebnis der zweiten Welle noch nicht zufriedenstellend hinsichtlich der Forschungsfrage(n) war. Mit dieser Vorgehensweise erhalten die Forschenden breite und tiefe Einblicke durch mehrere Menschen mit relevantem Fachwissen. Ein gutes, schlichtes und dazu noch kostenloses Online-Delphi-Tool ist eDelphi.

Neuer ist die Anwendung als Realtime-Delphi, bei dem in einem vorgegebenen Zeitraum, bspw. 14 Tage oder acht Stunden, alle eingeladenen Expert*innen live mitverfolgen können, wenn neue Ergebnisse hinzukommen. Diese sehr dynamische Methode eignet sich besonders, wenn die Zeitschiene sehr weit in die Zukunft reicht oder aus anderen Gründen die Ungewissheit über den Forschungsgegenstand besonders hoch ist. Ein toller Anbieter für Realtime-Delphis ist Thinkscape.ai

Die Szenariotechnik (genau genommen ist es keine Methode, sondern eine Technik bzw. eine Aneinanderreihung verschiedener Tools) hat ihre Wurzeln in der Wirtschaftswissenschaft, wurde in den letzten Jahrzehnten jedoch zunehmend durch Zukunftsforscher*innen verfeinert. Die Idee ist es, auf der Grundlage aggregierten Wissens – durchaus oft in Kombination mit anderen Erhebungsmethoden als der reinen Literaturrecherche – Einflussfaktoren auf die Zukunft des Untersuchungsgegenstandes zu identifizieren, diese in Schlüsselfaktoren zuzuspitzen, welche besonders relevant sind, und im Ergebnis mögliche, wahrscheinliche und konsistente Szenarien zu entwickeln. Konsistenz ist dabei ein elementarer Bestandteil: in einem aufwendigen Verfahren bewerten die Forschenden die mögliche Koexistenz verschiedener Ausprägungen von Schlüsselfaktoren in der Zukunft (bspw. ein Anstieg des Bruttoinlandsproduktes und der Rückgang von Steuereinnahmen). Ich mache das seit dem Studium sehr gern mit Parmenides Eidos (Transparenzhinweis: Ich bin auch Kooperationsparnter der Parmenides AG).

Schließlich erhält man Rohszenarien, die die jeweils passenden Ausprägungen von Schlüsselfaktoren beinhalten; die Aufbereitung dieser Rohszenarien wiederum obliegt den Forschenden oder Auftraggebern. Beliebt sind narrative Szenarien, im weitesten Sinne Geschichten, die die Szenarien durch den bevorzugten Stil (belletristisch, sachlich,…) veranschaulichen. Ebenso beliebt ist die bildliche Aufbereitung in Form von Schaubildern, Comics oder Videos. Forschungs-/Beratungsprozesse für Szenarien realisiere ich seit 2022 mit meiner Firma, dem PROFORE Zukunftsinstitut.

Helmut Kohl hat am 1. Juni 1995 in einer Bundestagsrede gesagt: „Wer die Vergangenheit nicht kennt, kann die Gegenwart nicht verstehen und die Zukunft nicht gestalten.“ Ganz unabhängig von der Person und seiner Politik steckt viel Wahrheit in diesem Zitat. So ist es die Bürde der Zukunftsforschenden, nicht nur Methoden zur Anwendung auf Zukunftsfragen zu kennen, sondern auch ein umfangreiches Wissen und Verständnis der Geschichte vorzuweisen. Als dritte wichtige Methode ist entsprechend die qualitative oder quantitative Datenanalyse zu nennen. Manche nennen dies auch moderner "Horizon Scanning".

Selbstverständlich ist es die oberste Pflicht von Zukunftsforschenden, den aktuellen Stand der verfügbaren Fachliteratur über das Forschungsthema zu analysieren, wozu in technologischen Fragen natürlich auch eine oberflächliche, oft quantitative Patentrecherche gehört. Die wichtigsten Werkzeuge der Zukunftsforschung sind daher wohl die üblichen wie auch wissenschaftliche Suchmaschinen sowie Patent-Datenbanken. Hinzu kommen ggf. spezifische Trend-Suchmaschinen (oft Trendradar genannt; ich arbeite gelegentlich mit der Lösung von Itonics), welche inzwischen mithilfe von Algorithmen künstlicher Intelligenz semantische Zusammenhänge in den online verfügbaren Daten erkennen, wofür menschliche Augen blind sind.

Natürlich kommen noch viel mehr Methoden zum Einsatz, auf die ich aber hier nicht im Einzelnen eingehen möchte; zu groß ist die Gefahr, etwas zu übersehen, und der Pflegeaufwand. Das können andere besser als ich. Deshalb belasse ich es an dieser Stelle mit einer schönen, grafischen Darstellung und Zuteilung der häufigsten Zukunftsforschungsmethoden von Rafael Popper [2009: Mapping Foresight. Revealing how Europe and other world regions navigate into the future. European Foresight Monitoring Network, European Union, S. 72, online] aus dem Jahr 2009.

Inzwischen kamen einige neuere Ansätze und Methoden hinzu. Nennenswert sind hier die Werke von Sohail Inayatullah (bspw. Six Pillars, Causal-Layered Analysis), Jennifer Gidley (v.a. partizipatorische Ansätze), Riel Miller (Futures Literacy / Zukünftebildung) und René Rohrbeck (v.a. Corporate Foresight).

Unterm Strich kann ich nach einigen Dutzend Projekten vor allem sagen, dass die Zukunftsforschung bzw. Foresight einen großen Vorteil bietet: Wir sind nicht festgelegt auf einige wenige Methoden, sondern wählen die Kombination, die den größten Erkenntnisgewinn verspricht.