Foresight and Roadmapping Methodology: Trends and Outlook

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This guest editorial article introduces contextual and theoretical frameworks of foresight and futures studies’ methodology. Outstanding questions relating to methodological development are then addressed. This is followed by an introduction to five papers that make important methodological contributions. The article ends by a call for further research on the questions that have been identified, but remain unanswered.

About the authors

Yusuke Kishita

University of Tokyo

Author for correspondence.
Email: kishita@pe.t.u-tokyo.ac.jp
7-3-1, Hongo, Bunkyo-Ku, Tokyo 1138656, Japan

References

  1. Amer M., Daim T.U., Jetter A. (2013) A review of scenario planning. Futures, 46, 23-49. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2012.10.003
  2. Armstrong J.S. (2001) Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners, Dordrecht Kluwer Academic Publishers.
  3. Bass F.M. (1969) A new product growth model for consumer durables. Management Science, 15(5), 215-227. http://www.jstor.org/stable/2628128.
  4. Bishop P., Hines A., Collins T. (2007) The current state of scenario development: An overview of techniques. Foresight, 9(1), 5-25. DOI: https://doi.org/10.1108/14636680710727516
  5. Borjeson L., Hojer M., Dreborg K.H., Ekvall T., Finnveden G. (2006) Scenario types and techniques: Towards a user's guide. Futures, 38(7), 723-739. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2005.12.002
  6. Bradfield R., Wright G., Burt G., Cairns G., van der Heijden K. (2005) The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning. Futures, 37(8), 795-812. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2005.01.003
  7. Carayannis E., Grebeniuk A., Meissner D. (2016) Smart roadmapping for STI policy. Technological Forecasting and Social Change, 110, 109-116. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2015.11.003
  8. Chen K., Ren Z., Mu S., Sun T.Q., Mu R. (2020) Integrating the Delphi survey into scenario planning for China's renewable energy development strategy towards 2030. Technological Forecasting and Social Change, 158, 120157. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120157
  9. Culot G., Orzes G., Sartor M., Nassimbeni G. (2020) The future of manufacturing: A Delphi-based scenario analysis on Industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 157, 120092. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120092
  10. Daim T.U., Oliver T. (2008) Implementing technology roadmap process in the energy services sector: A case study of a government agency. Technological Forecasting and Social Change, 75(5), 687-720. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2007.04.006
  11. De Alcantara D.P., Martens M.L. (2019) Technology Roadmapping (TRM): A systematic review of the literature focusing on models. Technological Forecasting and Social Change, 138, 127-138. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.08.014
  12. Fan Z.P., Che Y.J., Chen Z.Y. (2017) Product sales forecasting using online reviews and historical sales data: A method combining the Bass model and sentiment analysis. Journal of Business Research, 74, 90-100. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.01.010
  13. Fenwick D., Daim T.U., Gerdsri N. (2009) Value Driven Technology Road Mapping (VTRM) process integrating decision making and marketing tools: Case of Internet security technologies. Technological Forecasting & Social Change, 76, 1055-1077. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.04.005
  14. Fergnani A., Chermack T.J. (2021) The resistance to scientific theory in futures and foresight, and what to do about it. Futures and Foresight Science, e61. DOI: https://doi.org/10.1002/ffo2.61
  15. Gattringer R., Wiener M. (2020) Key factors in the start-up phase of collaborative foresight. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119931. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119931
  16. Gerstenfeld A. (1971) Technological forecasting. The Journal of Business, 44(1), 10-18. DOI: https://doi.org/10.1086/295328
  17. Geum Y., Lee H., Lee Y., Park Y. (2015) Development of data-driven technology roadmap considering dependency: An ARM-based technology roadmapping. Technological Forecasting and Social Change, 91, 264-279.
  18. Glenn J.C. (2009a) Introduction. In: Futures Research Methodology (CD-ROM version 3.0) (eds. J.C. Glenn, T.J. Gordon), Washington, D.C.: The Millennium Project. http://www.millennium-project.org/publications-2/futures-research-methodology-version-3-0/, accessed 15.06.2020.
  19. Glenn J.C. (2009b) Scenarios. In: Futures Research Methodology (CD-ROM version 3.0) (eds. J.C. Glenn, T.J. Gordon), Washington, D.C.: The Millennium Project. http://www.millennium-project.org/publications-2/futures-research-methodology-version-3-0/, accessed 15.06.2020.
  20. Gordon A.V., Ramic M., Rohrbeck R., Spaniol M.J. (2020) 50 Years of corporate and organizational foresight: Looking back and going forward. Technological Forecasting and Social Change, 154, 119966. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119966
  21. Gordon T.J. (2009) Delphi. In: Futures Research Methodology (CD-ROM version 3.0) (eds. J.C. Glenn, T.J. Gordon), Washington, D.C.: The Millennium Project. http://www.millennium-project.org/publications-2/futures-research-methodology-version-3-0/, accessed 15.06.2020.
  22. Gordon T.J., Glenn J.C. (2009) Environmental scanning. In: Futures Research Methodology (CD-ROM version 3.0) (eds. J.C. Glenn, T.J. Gordon), Washington, D.C.: The Millennium Project. http://www.millennium-project.org/publications-2/futures-research-methodology-version-3-0/, accessed 15.06.2020.
  23. Hancock T., Bezold C. (1994) Possible futures, preferable futures. The Healthcare Forum Journal, 37(2), 23-29. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10132155/, accessed 15.06.2020.
  24. Hussein M., Tapinos E., Knight L. (2017) Scenario-driven roadmapping for technology foresight. Technological Forecasting and Social Change, 124, 160-177. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.05.005
  25. Kahn H., Wiener A.J. (1967) The year 2000: A framework for speculation on the next thirty-three years, New York: Macmillan.
  26. Kayser V., Blind K. (2017) Extending the knowledge base of foresight: The contribution of text mining. Technological Forecasting and Social Change, 116, 208-215. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.10.017
  27. Kayser V., Shala E. (2020) Scenario development using web mining for outlining technology futures. Technological Forecasting and Social Change, 156, 120086. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120086
  28. Kehl W., Jackson M., Fergnani A. (2020) Natural language processing and futures studies. World Futures Review, 12(2), 181-197. https://doi.org/10.1177%2F1946756719882414.
  29. Kishita Y., Hara K., Uwasu M., Umeda Y. (2016) Research needs and challenges faced in supporting scenario design in sustainability science: A literature review. Sustainability Science, 11(2), 331-347. DOI: https://doi.org/10.1007/s11625-015-0340-6
  30. Kishita Y., Kusaka T., Mizuno Y., Umeda Y. (2021) Toward theory development in futures and foresight by drawing on design theory: A commentary on Fergnani and Chermack 2021. Futures and Foresight Science, e91. DOI: https://doi.org/10.1002/ffo2.91
  31. Kishita Y., Mizuno Y., Fukushige S., Umeda Y. (2020) Scenario structuring methodology for computer-aided scenario design: An application to envisioning sustainable futures. Technological Forecasting and Social Change, 160, 120207. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120207
  32. Kuwahara T. (1999) Technology forecasting activities in Japan. Technological Forecasting and Social Change, 60(1), 5-14. DOI: https://doi.org/10.1016/S0040-1625(98)00048-1
  33. Kuwahara T., Cuhls K., Georghiou L. (2008) Foresight in Japan. In: The Handbook of Technology Foresight: Concepts and Practice (eds. L. Georghiou, J.C. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper), Cheltenham: Edward Elgar, pp. 170-183.
  34. Lee H., Geum Y. (2017) Development of the scenario-based technology roadmap considering layer heterogeneity: An approach using CIA and AHP. Technological Forecasting and Social Change, 117, 12-24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.01.016
  35. Lehoux P., Miller F.A., Williams-Jones B. (2020) Anticipatory governance and moral imagination: Methodological insights from a scenario-based public deliberation study. Technological Forecasting and Social Change, 151, 119800. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119800
  36. Linstone H.A., Turoff M. (1975) The Delphi method: Techniques and applications, London: Addison-Wesley.
  37. Maede N., Islam T. (2006) Modelling and forecasting the diffusion of innovation: A 25-year review. International Journal of Forecasting, 22(3), 519-545. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.01.005
  38. Martelli A. (2001) Scenario building and scenario planning: State of the art and prospects of evolution. Futures Research Quarterly, 17(2), 57-74.
  39. Martino J.P. (1993) Technological forecasting for decision making (3rd ed.), New York: McGraw-Hill.
  40. Miles I. (2010) The development of technology foresight: A review. Technological Forecasting and Social Change, 77(9), 1448-1456. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.07.016
  41. Nonaka I. (1990) Management of Knowledge Creation, Tokyo: Nihon Keizai Shinbun-sha.
  42. Ogilvy J., Schwartz P. (1998) Plotting your scenarios. Learning from the future (eds. L. Fahey, R. Randall), Hoboken, NJ: John Wiley, pp. 57-80.
  43. Ozcan S., Homayounfard A., Simms C., Wasim J. (2021) Technology roadmapping using text mining: A foresight study for the retail industry. IEEE Transactions on Engineering Management (early access). DOI: https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3068310
  44. Park H., Phaal R., Ho J.Y., O'Sullivan E. (2020) Twenty years of technology and strategic roadmapping research: A school of thought perspective. Technological Forecasting and Social Change, 154, 119965. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119965
  45. Phaal R. Farrukh C.J.P., Probert D.R. (2004) Technology roadmapping: A planning framework for evolution and revolution. Technological Forecasting and Social Change, 71(1-2), 5-26. DOI: https://doi.org/10.1016/S0040-1625(03)00072-6
  46. Phaal R., Farrukh C., Mitchell R., Probert D. (2003) Starting-up roadmapping fast. Research-Technology Management, 42(2), 52-59. DOI: https://doi.org/10.1080/08956308.2003.11671555
  47. Phaal R., Farrukh C.J.P., Probert D.R. (2010) Roadmapping for Strategy and Innovation: Aligning technology and markets in a dynamic world, Cambridge: University of Cambridge.
  48. Popper R. (2008a) Foresight methodology. In: The Handbook of Technology Foresight: Concepts and Practice (eds. L. Georghiou, J.C. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper), Cheltenham: Edward Elgar, pp. 44-88.
  49. Popper R. (2008b) How are foresight methods selected. Foresight, 10(6), 62-89. DOI: https://doi.org/10.1108/14636680810918586
  50. Pora U., Gerdsri N., Thawesaengskulthai N., Triukose S. (2020) Data-driven roadmapping (DDRM): Approach and case demonstration. IEEE Transactions on Engineering Management (early access). DOI: https://doi.org/10.1109/TEM.2020.3005341
  51. Quist J., Vergragt P. (2006) Past and future of backcasting: The shift to stakeholder participation and a proposal for a methodological framework. Futures, 38(9), 1027-1045. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2006.02.010
  52. Rogers E. (2002) Diffusion of Innovations (5th ed.), New York: Free Press.
  53. Rowe G., Wright G. (2011) The Delphi technique: Past, present, and future prospects (Introduction to the special issue). Technological Forecasting and Social Change, 78(9), 1487-1490. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.09.002
  54. Saritas O., Aylen J. (2010) Using scenarios for roadmapping: The case of clean production. Technological Forecasting and Social Change, 77, 1061-1075. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.03.003
  55. Schwartz P. (1991) The Art of the Long View: Planning for the Future in an Uncertain World, New York: John Wiley & Sons, Doubleday.
  56. Seol H., Park G., Lee H., Yoon B. (2012) Demand forecasting for new media services with consideration of competitive relationships using the competitive Bass model and the theory of the niche. Technological Forecasting and Social Change, 79(7), 1217-1228. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.03.002
  57. Siebelink R., Halman J.I.M., Hofman E. (2016) Scenario-driven roadmapping to cope with uncertainty: Its application in the construction industry. Technological Forecasting and Social Change, 110, 226-238. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.01.030
  58. Spaniol M.J., Rowland N.J. (2019) Defining scenario. Futures and Foresight Science, 1(1), e3. DOI: https://doi.org/10.1002/ffo2.3
  59. Urashima K., Yokoo Y., Nagano H. (2012) S&T policy and foresight investigation - Impacts in Japan. Foresight, 14(1), 15-25. DOI: https://doi.org/10.1108/14636681211210332
  60. Van Notten P.W.F., Rotmans J., van Asselt M.B.A., Rothman D.S. (2003) An updated scenario typology. Futures, 35, 423-443. DOI: https://doi.org/10.1016/S0016-3287(02)00090-3
  61. Van der Duin P. (ed.) (2016) Foresight in organizations: Methods and tools, New York: Routledge.
  62. Vatananan R.S., Gerdsri N. (2012) The current state of technology roadmapping (TRM) research and practice. International Journal of Innovation and Technology Management, 9(4), 1250032. DOI: https://doi.org/10.1142/S0219877012500320
  63. Von der Gracht H.A., Darkow I.L. (2010) Scenarios for the logistics services industry: A Delphi-based analysis for 2025. International Journal of Production Economics, 127(1), 46-59. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2010.04.013
  64. Voros J. (2003) A generic foresight process framework. Foresight, 5(3), 10-21. DOI: https://doi.org/10.1108/14636680310698379
  65. Wack P. (1985) Scenarios: Uncharted waters ahead. Harvard Business Review, 63, 73-89.
  66. Wilkinson A. (2009) Scenarios practices: In search of theory. Journal of Futures Studies, 13, 107-114.
  67. Willyard C.H., McClees C.W. (1987) Motorola's technology roadmap process. Research Management, 30(5), 13-19. DOI: https://doi.org/10.1080/00345334.1987.11757057
  68. Wright G., Cairns G., Bradfield R. (2013) Scenario methodology: New developments in theory and practice (Introduction to the Special Issue). Technological Forecasting and Social Change, 80, 561-565. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.11.011
  69. Yasunaga Y., Watanabe M., Korenaga M. (2009) Application of technology roadmaps to governmental innovation policy for promoting technology convergence. Technological Forecasting and Social Change, 76(1), 61-79. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2008.06.004
  70. Zhou Y., Dong F., Liu Y., Li Z., Du J.F., Zhang L. (2020) Forecasting emerging technologies using data augmentation and deep learning. Scientometrics, 123, 1-29. DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-020-03351-6

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».