1 德国图宾根大学赫蒂临床脑研究所神经动力学和脑磁图系 2 德国图宾根大学综合神经科学中心 3 德国图宾根大学 MEG 中心 4 德国图宾根德国精神健康中心 (DZPG) 5 德国图宾根大学慕尼黑亥姆霍兹中心 IDM/fMEG 中心 6 德国图宾根德国糖尿病研究中心 (DZD) 7 德国图宾根大学医院内科 IV 系 8 德国图宾根大学药学和生物化学系 9 美国明尼苏达大学共济会发育脑研究所 (MIDB) * 通讯作者:Markus Siegel (markus.siegel@uni-tuebingen.de) 和 Antonino Greco (antonino.greco@uni-tuebingen.de) 预测编码理论提出大脑不断更新其内部世界模型,以尽量减少预测误差并优化感官处理。然而,将预测误差编码与感官表征优化联系起来的神经机制仍不清楚。在这里,我们提供了预测学习如何塑造人类大脑表征几何的直接证据。我们在聆听不同规律性水平的声音序列的人类参与者中记录了脑磁图 (MEG)。表征相似性分析揭示了大脑如何通过学习,通过对时间连续和可预测刺激的表征进行聚类,使其表征几何与感官输入的统计结构相匹配。至关重要的是,我们发现在感官区域中,表征转变的幅度与预测误差的编码强度相关。此外,使用部分信息分解我们发现,预测误差由高级联想和感官区域的协同网络处理。重要的是,精度误差的协同编码强度可以预测学习过程中表征对齐的幅度。我们的研究结果证明,参与预测处理的大规模神经相互作用会调节感觉区域的表征内容,这可能会提高响应环境统计规律的感知处理的效率。
近年来,人工智能取得了长足进步,然而,大多数系统仍然难以推广。在这项工作中,我们探索了一个模型,该模型可以重现人类通过无监督的日常经验获得“数字感”的能力。理解和操纵数字和数量的能力在童年时期就出现了,但人类获得和发展这种能力的机制仍然知之甚少。特别是,我们不知道在没有老师监督的情况下是否有可能获得这种数字感。我们通过一个模型来探索这个问题,假设学习者能够拾取和放置小物体,并会自发地进行无方向的操作。我们进一步假设学习者的视觉系统将监控场景中物体的变化排列,并将学会通过将感知与运动系统的传出信号进行比较来预测每个动作的影响。我们使用标准深度网络对感知进行建模,以进行特征提取和分类,以及梯度下降学习。我们的主要发现是,从学习不相关的动作预测任务中,出现了一种意想不到的图像表征,其表现出预示着数字和数量的感知和表征的规律。这些包括零和前几个自然数的不同类别、数字的严格排序以及与数值相关的一维信号。因此,我们的模型获得了估计数量(即场景中物体的数量)的能力,以及速算能力,即一眼就能识别小场景中物体的确切数量的能力。值得注意的是,速算和数量估计可以推断到包含许多物体的场景,远远超出训练期间使用的三个物体。我们得出结论,数字和数量能力的重要方面可以在没有老师监督的情况下学习。我们的观察表明,跨模态学习(这里是操纵教学感知)是一种强大的学习机制,可以在人工智能中加以利用。
从政治经济学角度看媒体产业的资本化 Manfred Knoche 巴黎洛德隆萨尔茨堡大学,奥地利萨尔茨堡,manfred.knoche@plus.ac.at http://www.medienoekonomie.at https://kowi.uni-salzburg.at/ma/knoche-manfred/ @Medoek https://de.wikipedia.org/wiki/Manfred_Knoche 德文译文:Christian Fuchs 摘要 社会传播政治经济学批判方法属于媒体和传播研究中的“被遗忘的理论”。但鉴于媒体产业因放松管制、私有化、数字化、集中化、全球化等而发生的明显结构性变化,从学术角度来看,有必要将媒体产业的发展与同样明显的“被释放的”资本主义的总体发展紧密联系起来进行分析。因此,本文表明,从政治经济学角度分析资本主义作为全球无疑占主导地位的经济和社会制度的发展过程,使我们能够以学术上适当的方式分析、解释和部分预测媒体行业的经济化或商业化过程的原因、形式、后果和进一步发展。基于马克思对政治经济学的批判作为社会的历史唯物主义分析,对当代资本主义的分析和批判的进一步发展提供了理论解释。在此过程中,资本主义生产方式和资本主义社会形态的永久基本特征、运作方式和“规律性”将与当前媒体行业资本化过程的特殊性相结合。关键词:媒体产业资本化、媒体和通信政治经济学批判、转型、媒体产业致谢:本文最初以德文发表:Manfred Knoche。 2001. 从政治经济学角度看媒体产业的资本化。媒体与通信学 49 (2): 177-194。巴登-巴登:Nomos。译成英文并经 Nomos Verlag 许可出版译文 “今天,在我看来,资本主义首次处于一种资本逻辑纯粹、不加修饰地运作的状态,就像马克思在《资本论》中所描述的那样。” Oskar Negt 1997,38。 引言 媒体产业的经济化或商业化在媒体和通信研究中被越来越多地讨论,从政治经济学的角度来看,这是一种古老的现象,可以看作是私人组织的媒体生产、发行和消费的基本结构特征。属于私营经济的商业组织部门已经
Capitalisation of the Media Industry From a Political Economy Perspective Manfred Knoche Paris-Lodron-University of Salzburg, Salzburg, Austria, manfred.knoche@plus.ac.at http://www.medienoekonomie.at https://kowi.uni-salzburg.at/ma/knoche-manfred/ @Medoek https://de.wikipedia.org/wiki/manfred_knoche翻译的德语:基督教福克斯的抽象方法对社会政治交流的批评属于媒体和传播研究中的“被遗忘的理论”。但考虑到媒体行业的毫无疑问的结构变化是通过放松,私有化,数字化,集中度,全球化等“释放”的,从学术的角度来看,与“无效”资本主义的一般一般发展相同的一般发展,从学术角度来看,从学术角度来看,媒体行业的发展似乎是必要的。因此,本文表明,从政治经济学的角度来看,对资本主义发展过程的分析无疑是全球占主导地位的经济和社会体系,这使得有关媒体行业中媒体行业的经济或商业化进程的分析,以学术上适当的方式,形式,形式,形式,后果,后果,以及进一步的发展。基于马克思对政治经济学作为社会的历史材料分析,基于对当代资本主义的分析和批评的进一步发展,对当代资本主义的进一步发展提供了理论解释。关键词:媒体行业的资本化,对媒体和传播政治经济学的批评,转型,媒体行业的认可:本文首次以德语发表:Manfred Knoche。在此过程中,分析了与媒体行业当前资本化过程的特殊性分析资本主义生产模式的永久基本特征,功能方式和资本主义社会形成的“规律”。2001。kapitalisierung der medienindustrie auspolitökonomischerperspektive。Medien&Kommunikationswissenschaft 49(2):177-194。Baden-Baden:Nomos。在Nomos Verlag的许可下翻译成英语和翻译的出版物:“今天,资本主义是在一个州首次处于一个州,其中资本逻辑的逻辑正如马克思在资本中所描述的那样纯粹纯粹且没有填充。” Oskar Negt 1997,38。引言最近在媒体和传播研究中越来越多地讨论的是,从政治经济学的角度来看,媒体行业的经济化或商业化是一种古老的现象,可以看作是私人有组织的媒体生产,分销和消费的基本结构特征。属于私人经济的商业组织部门
有更多理由寻找改善预测模型比预测良好的模型的方法。但是什么构成“良好”表现?我们的观点是,答案取决于指定的“功能”(即解释变量)。为了定义想法,假设我们有有关客户是否同意特定贷款的数据。贷款与诸如利率或贷款期限之类的特征不同。这些特征与需求相关的一种模型(“ NPV模型”)可能认为,客户在贷款期间通过预期资本成本的镜头查看贷款。资本的预期成本是可用功能的特定功能。我们可以通过在数据上评估该模型的预测,例如查看有效利率下降时需求是否增加。这些测试使我们能够拒绝错误的模型,但是它们没有告诉我们不同的模型可以做得更好。为了解决这个问题,我们建议将模型的准确性与使用我们具有描述每笔贷款的功能做出的最佳需求预测的准确性。将基准的预测精度与NPV模型的预测准确性进行比较,将告诉我们NPV模型捕获了结果中有多少可预测的信号(给定基线特征)。如果最佳预测比NPV模型的预测要好得多,则可能有另一个模型建立在相同的功能上,从而实质上提高了预测精度。例如,另一个模型可能会假设客户忽略未来的利率,而仅关注初始利率,或者将2.99%的人从2.95%差异。另一方面,如果最佳预测并不比NPV模型的预测好得多,则构建在相同功能上的替代模型在这些数据上可能无法做得更好。新模型可以提供帮助,但必须通过识别当前未测量的新变量来做到这一点。例如,强调框架和说服力的模型将指出将我们的数据集扩展到包括贷款描述中使用的词汇。超出了这个特定示例,任何模型的预测误差通常都可以分解为两个来源:(1)由于我们测量的功能的局限性,即结果>
言语交流在将我们的思想传达给他人,保持社会联系和支持教育成就方面起着至关重要的作用。因此,影响语音感知,例如自闭症,阅读障碍和听力损失的沟通障碍对个人和社会都可能是昂贵的。了解语音处理的神经生物学基础是在神经外科背景下侵入性颅内电生理学加剧的重要目标。然而,大量的行为证据表明,语音输入到音素中尚未考虑到神经生物学模型中尚未考虑的动态,灵活的方面。这个探索性/发展性R21项目追求了一个中心假设,即听力背景系统地影响了对语音的皮质反应,因此影响了信号传导音素中声学维度的诊断性。一个新成立的跨学科研究团队将通过在神经外科背景下获得的立体电脑摄影(SEEG)使用脑内记录,以追求这一假设。像电皮质学(ECOG)一样,Seeg具有高时空分辨率,可以针对皮质表面,包括上颞回(STG)。由于皮质内电极的放置,Seeg电极通过颞上平面记录,特别针对深沟和陀螺灰质,包括上颞沟(STS)和Heschl的Gyrus(Hg)。同时将获得头皮脑电图(EEG),以将这些物质内措施与健康听众研究中的无创方法联系起来。aim 1将建立对两个声 - 声音维度的神经反应,这是它们信号音素同一性的感知权重的函数。这将为每个参与者提供一个基线响应,以作为与听力背景的实验操作相比,在AIM 2中转移感知权重,并将确定感知加权策略中个体差异如何预测皮质电生理响应。aim 2将引入两个完善的操纵,从行为上讲,相对于基线而转移感知权重:引入噪声和引入“口音”的“噪声”,短期语音输入偏离了母语的分布规律性。对参与者内部实验操作的检查将提供一种敏感手段,通过该方法来测定神经反应的变化,这是在听力环境中产生的知觉权重变化的函数。参与者将在青春期(15-25岁)中进行采样,在此期间,感知权重提供了信息性的异质性。该项目将通过填补对语音处理的重要空白,从患者的侵入性电生理研究中建造一座桥梁,到通过结合eeg+EEG,婚礼经典和最先进的计算方法到为机制提供信息的机制,并理解具有实质性处理的动态性质,从而使人类听众的头皮衡量人类听众的衡量。
抽象的土壤微生物群是确定地层过程以及土壤的生物学特性的最重要因素之一。在现代技术中使用微生物制剂不仅增加了植物的抗性,生产力和产品质量,而且还有助于每种植物固有的微生物复合物的形成。我们研究的目的是确定根际土壤中春季大麦植物的单个生态和营养基团的微生物数量,具体取决于培养技术的元素(制剂的应用)。在塞巴斯蒂安和赫利奥斯品种的春季大麦发生期间,土壤的主要生态和营养基团的数量取决于培养技术的要素(制剂的应用),个体生成的相位,以及土壤和气候条件。在春季大麦植物的个体发生过程中,观察到养育微毛的数量增加。在土壤中发现了大部分的细胞营养微毛虫是塞巴斯蒂安的植物和Helios品种的种植,并使用VIMPEL 2,并混合了Vimpel 2 + Oracle Multicomplex。这证实土壤包含足够数量的有机物。在整个植被季节中,致病性霉菌群的特征是春季大麦的农业春季中的数量很高。使用了Vympel 2和Vympel 2 +甲骨文多复合物的混合物的变体,土壤中的致病微菌丝数量是春季大麦植物的种植显着降低。表明,无论单独和混合物中的制备vimpel 2能够通过改善其免疫力来保护植物免受疾病的影响。少亲子微生物的数量是对照变体中最高的,并且分别使用所有研究的制剂。与对照变体中的嗡嗡声形成的微米的数量也减少了1-1.5倍。vimpel 2和甲骨文的应用带入了多种复合物显着增强氨化微生物的发展的情况。淀粉分解的微生物和溶解的微菌丝也增加了。这些微生物在存在酶的情况下降解了含纤维素的底物。它们不需要大量的营养,但是为开发吸收水解产物的其他微毛菌提供了机会。因此,春季大麦植物播种下的根际土壤能够形成一种微生物复合物,该复合物显着取决于生长技术的元素。确认的矿化氮气化氮,养分性和贫营养性的系数确定了氮矿化和固定化过程的规律性,以及根据耕种技术的元素(应用技术的应用)。确定了春季大麦植物的根际土壤中的微米数与HTC的值之间的明显关系。关键词:土壤霉菌群,农业症,微毛虫的数量,水热和微生物系数,植物根源分泌,培养技术的元素。
在本文中探讨了期货研究领域内开发研究方法和构建研究设计的概念。进行了系统的分析,以检查通常在商业研究中使用的“研究企业”模型的相关性和适当性,用于在期货研究中的应用。该研究概述了制定研究方法和构建研究设计设计的七个步骤过程,以研究未来,从定义主要的哲学姿态开始,并在研究设计的构建中达到顶峰。关键字:期货研究,方法论,研究洋葱,研究设计。引言期货研究的开始对于学生和学者带来了新的机会,但提出了基本问题,这可能是令人生畏的。至关重要的考虑是在开始论文或论文时如何处理方法。期货研究专家坚持认为,大多数方法都是从其他领域借来的,使该领域具有灵活性,但也容易适应各种技术。但是,关于期货研究中方法论的文献的稀缺性使区分哲学和方法之间的过程变得复杂,从而使新移民建立独特的研究设计的挑战。大多数学术文章都集中在特定方法上,因此不清楚选择一种方法或结合多种方法的逻辑。尽管期货研究过去曾面临过方法论,但远见研究人员已经完成了实质性的工作,以提高该领域的方法学连贯性。2016年。(2016)。然而,现代社会现实的快速变化的性质为期货研究带来了新的挑战,质疑现有方法是否可以有效地应对复杂而不确定的未来。对未来的探索是一种相对较新的科学方法,这使得分析期货研究的发展是一种科学学科,以更好地了解其潜力和局限性。在未来学领域的期货研究的一致理论框架的发展仍然是一个重大挑战。尽管人们广泛讨论了期货研究的方法,但需要良好的期货方法发展模型。要解决这一差距,分析来自相关字段的现有系统模型可以提供有价值的见解。由Saunders等人开发的“研究洋葱”模型已在社会科学中广泛采用,并已被证明是构建理论框架的有效工具。但是,其对期货研究背景的适用性需要进一步的评估和适应。预期的概念或远见是理解与未来事件相关的人类行为和决策过程至关重要的。该学科着眼于以后影响现实的方式,从而有意识地使用目前的未来元素。预期包括各种认知和方法论方法,包括探索性和预测性思维。通过采用系统的期货研究方法,学者可以开发有效的方法来探索和预测未来的结果。(2016)。鼓励个人预见未来的情况,做出明智的决定,平衡短期和长期利益,确定重大事件的原因,并增强实现既定目标的动力。渴望知道接下来会发生什么,而不仅仅是关于个人未来计划,还涉及政府和领导人在整个历史上寻求远见。从雇用占星家到建立特殊研究委员会,他们将时间和资源投入到未来的战略规划中。但是,变更的不可预测性使得在该领域应用现代工具或专家系统变得困难。许多科学家质疑未来的“研究能力”及其科学依据,这是由于各种原因包括:社会现实不断发展,因此根据Popper(1965),科学预测不可能。科学预测仅适用于罕见的孤立系统。社会系统是一个无法科学预测的开放系统。从当前因素中得出的预测可能会在将来发生变化或变得无关紧要,从而对首先要出现的事情造成了错误的假设。当精确得出当前条件时,这些预测也可以看作是合成的和无礼的。此外,预测太远的前进会导致乌托邦式的思想,而不是变量之间的因果关系。对期货研究的批评者表明,大多数批评源于误解该领域的关键方面。为了讨论期货研究的科学基础,要区分“科学”需要什么。Ruse(1982)指出,定义“科学”很复杂,但是特征包括搜索法律,解释,预测,可检验性和确认。测试科学理论后,它要么由积极证据证实,要么根据观察结果被拒绝。这个过程固有地涉及预测,这是科学方法的重要方面。Niiniluoto(2001)指出,在经济学,物理学和心理学等学科中,基于当前条件的未来事件进行预测。这些预测创造了一个理解未来的框架,使科学家可以针对可观察的事件进行测试。Niiniluoto(2001)认为,如果没有做出预测的能力,任何科学理论都将无法满足可检验性标准。同样,Patomaki(2006)提出,即使在通常不使用预测的社会科学中,预期期货也是所有行动不可或缺的一部分。这意味着社会科学还应该有能力提供有关在当今环境中可能存在相关期货的解释。但是,鉴于柏拉图的经典观点,即知识是合理的,niiniluoto(2001)质疑“远见”是否可以视为一种知识形式。作者指出,尽管有关于未来的命题,目前可以验证为真实,但这主要适用于精确的科学。对未来的偶然事件或状态的预测在经典的意义上是不可知的。诸如愿望,恐惧和期望之类的产品是主观的,不能与科学联系在一起。屠杀(1990年)反对考虑过时的世界观的远见,理由是它依赖与当前情况或需求不符的假设。在回应中,Niiniluoto(2001)提出清楚地区分研究的对象和研究证据:期货研究的重点应该放在理解当前的目前,这是有关可能未来的证据。另一种方法将期货研究的对象定义为“分支树”或现实世界中尚未体现的各种替代可能性。这种观点承认,未来由现有环境中的多种可能性和不实现的权力组成,这可能在特定条件下展开。在研究开放系统中的未来方面,当代期货研究已从预测分析,可能性探索和场景构建转移(Patomaki,2006年)。这种转变强调了远见 - 可以分析可能的,更可取的未来,并设计未来,而不是预测或预测它。这一想法是由Polak and Boulding在1973年进一步提出的。研究人类看法的研究人员承认,现实具有双重性质 - 现在和想象中的。这种双重性塑造了我们对时间的理解,使我们能够区分过去,现在和未来。Polak and Boulding(1973)还强调,必须通过即将发生的事情来感知和塑造未来。在2003年贝尔引入倾向概念时,期货研究范式发生了重大转变。根据Poli(2011),核心差异在于理解多种可能性,在某些情况下,处置是可以实现的事实。从本体论的角度来看,处置不再是一种认知产品,而是有可能调节未来的事实。尽管这为建立研究框架创造了坚实的基础,但它并不能为设计研究方法和选择独特的研究设计提供连贯的概念。要开发一种连贯的期货研究设计,至关重要的是要确定将认识论和本体论假设与研究方法和解释发现方法联系起来的逻辑步骤。一种方法是基于Saunders等人提出的“研究工具”概念(图1)。此框架提供了对制定有效方法的主要层或阶段的疲惫描述,如Raithatha在2017年所指出的那样。研究方法首先要描述哲学,选择方法,方法和策略,并定义时间范围 - 最终导致了研究设计和数据收集和分析的技术。研究企业由六个主要层组成:研究理念,理论发展方法,研究策略的选择,案例内分析,跨案例分析和发现。期货研究的研究过程涉及多个阶段,包括假设发展,数据收集和分析。所使用的方法取决于该研究的目的是测试现有理论还是发展新理论。有三种主要方法:演绎,电感和绑架。演绎方法通常用于测试理论,而归纳方法则首选用于发展有限的研究理论或研究领域。方法论选择决定使用定量和定性方法或两者的组合。研究策略包括实验,调查,档案研究,案例研究,人种学,行动研究,扎根理论和叙事探究。时间范围可以是横断面(短期研究)或纵向(长期研究)。研究人员还必须考虑技术和程序,包括数据收集和分析方法,例如主要数据和次要数据,样本组和问卷内容。最初为商业研究设计的研究洋葱模型需要适应期货研究。对该模型的批判性审查揭示了需要附加层的:未来研究的方法。具有七个主要层的修订模型包括研究理念,期货研究的方法,理论发展,战略,方法论选择,时间范围以及技术和技术和程序。新层为理解研究基础的科学探究提供了一种关键方法。从历史的角度来看,有四个主要的研究哲学立场:实证主义者,解释主义者,实用主义和批判现实主义者。实证主义反映了自然科学家的哲学立场,重点是观察实体并存在于社会参与者外部的客观主义假设上。知识是通过基于因果关系的观察和找到事件规律来获得的。相反,解释主义采用了主观主义的本体论假设,即实体是由话语,现有或社会建构的现实构成的,仅通过意识或语言等社会结构进行研究。现实是社会建构的,并且不断发展,使知识和事实相对和主观。实证主义和解释主义立场之间的二分法因不考虑个人在社会现实中的作用而受到批评。同时,批判现实主义挑战了古典经验主义的原子事件的观念是知识的最终对象,而是区分传递性(由人类活动产生的知识)和不及物的(与人类生存无关)类型的及非传染性(稳定对象)。根据Bhaskar的说法,真实实体独立于事件,可以区分域:真实,实际和经验的领域。科学的核心目的是产生有关机制的知识(不及物对象)和描述这些机制的陈述。传统的科学方法着重于通过受控环境中的实验来发现自然序列,定律和因果关系机制。事件1之后的事件2的概念不是绝对的,并且可能会根据所讨论的系统而变化很大。而不是直接链接的因素和效果的封闭系统,现实是更复杂和动态的,导致“开放系统”一词。在这样的系统中,事件2并不总是遵循事件1,因为环境中存在非策略的可能性和权力。在研究策略方面,Saunders等。因果定律是自然的生成机制,在封闭和开放系统中都可以理解。它们是作为趋势的运作,而不是解释正在发生的事情,而是在某些情况下可能发生的事情。批判现实主义调和积极和解释性的本体论立场,为桥接解释和理解提供了基础。经验观察不足以解释因果关系,因为需要考虑隐藏的机制。因果解释的发展应集中于探索生成机制,而不是寻找规律性。从事件到机制的重点转变对科学研究具有重要意义,特别是在期货研究中,探索生成机制可以帮助预测未来的事件。存在未来的三个基本观点:预测性,解释性和批判性。预测观点假定未来是确定性的,可以知道。相比之下,解释性观点依靠对各种图像的解释性分析寻求洞察力而不是预测。批判性观点认为,没有一个预定的未来,而是多个可能的未来。Kosow和Gaßner(2008)和Inayatullah(2013)提出了与这些观点相似的观点,这可以与实证主义,解释主义和批判现实主义的科学研究哲学立场有关。实证主义基于当前和过去的知识,假定未来的可预测性和可控性,通过因果,法律般的和功能关系来寻找事件规律性。这允许通过外推精确地计算未来事件。解释主义假定未来的不可预测性,将其视为随机,混乱和不可预测的事件链。在这种观点中,对未来的控制或预测是不可能的,只有通过直觉策略才能获得知识。批判现实主义假定未来的灵活性,但考虑到它是真实的,尽管尚未表现出来,包括通过变革事件实现的多种可能性。这允许参与参与者的未来(至少在某种程度上)影响(至少在某种程度上)。Patomaki(2006),Bell(2003)和Van der Heijden(2000)声称,批判现实主义为期货研究提供了独特的基础。List(2005)和Aligica(2011)合理地注意到,可以采用关键的现实主义方法来解释可能的未来约束。期货研究集中于正在进行的过程和行动,而不是过去的事件。未来学家使用理论框架来解释社会结构的发展,设定边界条件并预测可能的未来情况。批判现实主义者的哲学通过探索因果机制和推断趋势到将来的某个点,为期货研究提供了一个独特的框架。积极的哲学可以为具有人口统计学和经济发展等有形数据的领域的期货研究提供理论基础。解释性立场集中在理解未来的图像范围上,而批判现实主义则假定可能受时事影响的不同可能的未来。期货研究的方法各不相同,包括基于数学运营的定量预测,专注于多种可能性的替代期货以及强调发展未来的参与式行动学习/研究。Kosow和Gaßner声称,方法已从定量预测逐渐发展为基于预见的定性技术,适合研究复杂的期货。根据Kuosa(2011),期货研究主要将归纳推理与直观技术联系起来,而基于物理论证的演绎推理则侧重于控制功能和指导知识。Kuosa(2011)还强调,鉴于其本质上可变的和不可预测的性质,当代期货研究中的重要错误之一是期望控制或准确预测未来。无法提供确切的预测通常被当代科学家视为缺乏科学基础。然而,承认失败是科学方法不可或缺的一部分至关重要,因为这是现实生活中的普遍现象,有助于科学知识。演绎和归纳推论在期货研究中广泛使用,但Kuosa(2011)指出向绑架推理的转变。绑架推理涉及基于可用证据和观察线索样符号的结论。(2016)提出了各种方法,包括实验,调查,档案研究,案例研究,人种学,行动研究,扎根理论和叙事探究。可以在期货研究中区分三种研究方法:演绎,旨在指导知识和控制功能;归纳,专注于控制信息;并绑架了,旨在识别结构,连接,上下文和约束。但是,期货研究可以用不同的方式分类,研究策略是选择数据收集方法来回答研究问题并满足目标的一般框架。List(2005)确定了两种主要研究方法类型:定量和定性,而Kosow和Gaßner(2008)和Puglisi(2001)也区分了探索性和规范方法。探索方法检查了多个未来和可能的发展,而规范方法旨在塑造理想或不良的未来。期货研究中的三种主要研究策略是描述性的,规范性的(规范性)和探索性的,可以用来描述未来的发展模式,规定实现理想未来的行动或探索可能的未来事件。最终,期货研究中的方法论选择取决于研究目标,Saunders等人。(2016)定义与定量和定性方法有关的研究选择。研究方法包括各种方法,包括两者的直接或复杂混合物或单方法的利用。定量方法涉及数值数据和数学操作,但定性方法需要收集广泛的描述性信息。要进行,研究人员必须选择一种期货研究方法。单方法;混合方法将定量和定性方法结合在单个研究中,以实现各种目标,并减轻使用孤立方法的局限性;多方法选择会破坏定性和定量方法的使用,尽管一种方法是主要基础,而另一种方法则提供了辅助支持。根据Saleh等人(2008年),研究选择的这种选择也与期货研究有关,其中方法的范围可以分为定量技术,例如时间序列分析,因果分析,趋势分析,趋势分析以及诸如Delphi Surveys,Delphi Surveys,Futures Wheel,Futures Wheel,环境扫描等的定性方法。某些方法(例如方案构建和建模)成功地弥合了定量和定性领域。期货研究中的时间范围通常包括研究的期限或不同广度的时间顺序。Kosow andGaßner(2008)确定了三个基本时间范围:短期(长达10年),中期(长达25年)和长期(超过25年)。他们还将静态观察与将来的某个点区分开,通常与规范策略作为替代时间范围。技术和程序的最后一层将研究设计指向数据收集和分析。所有上述选择都决定了基本数据收集和分析程序的类型,这些方法将有助于回答研究问题。远见采用定性和合并的技术来探索多个未来。在期货研究中构建研究设计可以基于Saunders等人的研究概念。通过将这一概念调整为期货研究,研究局提出了一种将理论知识整合到现场的系统,可以将其汇总为七层。选择研究方法并在期货研究中构建研究设计涉及遵循与研究洋葱七层相对应的七个步骤:哲学选择,方法,策略,选择,时间范围,时间范围,技术和程序。由于缺乏关于未来的经验证据,期货研究中的哲学选择很复杂。要选择一种适当的理念,必须确定研究和可用数据源的运营领域。实证主义可以作为研究的主要哲学态度,在该研究中,有切实的定量数据可获得,实现了未来的“计算”并做出确切的预测,通常在人口统计学和经济发展等领域。期货研究经常采用定性数据,这可能导致采用解释主义或批判现实主义作为主要的哲学立场。如果重点是构建未来的叙述并理解未来的各种形象,则可以选择一种解释性方法。批判的现实主义同时,假设可能存在不同的未来,并且可以受到当今因素的影响,从而适合于机构,文化和政治等领域的场景建设。所选的哲学和方法将影响理论发展的方法。预测涉及诸如外推和计量模型之类的数学操作,通常以积极的哲学姿态使用。演绎推理可能与预测相关,因为它会根据逻辑必需品得出某些结论,然后通过数据收集对其进行测试或验证。归纳和绑架方法从数据收集开始,然后朝着开发明确的理论立场发展。在期货研究中,演绎和归纳方法依赖于预测过去的概率,而绑架的方法着重于识别“弱信号”,即最初的变化迹象。绑架方法通常用于从有限的知识中得出结论。研究策略包括描述性,规范性和探索性方法。描述性策略与预测和演绎推理有关,旨在确切描述未来事件。规范策略探讨了未来应该或不应该的样子,并寻求实现它的方法。探索性策略研究多个未来和可能的发展。研究方法的选择取决于研究问题,问题和整体目标。这可能涉及特定任务的单声道,混合或多方法。研究时间范围的范围可以从长期到短期期货,甚至是回顾时间。在此阶段,构建了一个研究工具,例如调查表或访谈,以适合所有以前的选择。在这种情况下,与立陶宛乔纳斯将军的Aleksandras Melnikovas建立了信件。期货研究的研究洋葱是研究人员和从业人员借鉴期货研究领域中现有方法和方法的指南。此模型通过允许研究人员从各个层中选择合适的理论或实践,从而为方法论开发提供了灵活的框架,从而使他们能够以连贯的方式解决研究问题。研究洋葱的过程指导研究的理论框架,确保所选工具,技术和基础哲学之间的一致性。这导致了研究设计的连贯和逻辑发展。通过借鉴现有方法,研究人员可以基于该领域的既定知识,同时促进其进步。引用的参考文献包括Aligica(2011),Amara(1991),Aspinwall(2005),Bell(2002&2003),Bhaskar(2008),Danermark等。(2002),de Jouvenel(1967),Delaney(2002),Heijden(2000),Inayatullah(2004,2008,&2013),Kosow和Gaßner(2008),Kuosa(2011)和Saunders等。这些来源有助于理解期货研究方法及其在研究中的应用。几位学者在他们的研究中探索了场景规划的概念。例如,List(2005)开发了一种社会查询的方法,其中包括方案网络映射。Lloyd(2012)研究了如何使用互联网应用程序来传播知识并促进职业管理。5月(2000年)讨论了与未来研究有关的各种假设和类型。此外,还有几项关于预期学科的研究,包括Miller等人的工作。(2013),Mingers(2006),Molis(2008)和Myers(2008)。 这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。 其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。 例如,Niiniluoto(2001)质疑期货研究应视为科学还是艺术。 Patokorpi和Ahvenainen(2009)开发了一种期货研究的方法,该方法融合了绑架,而Polak and Boulding(1973)探索了未来学的概念。 Poli(2011)讨论了对未来的明确本体论的必要性,以便更好地了解该领域的复杂性。 Popper(1965)认为,预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。 最后,一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。 例如,Puglisi(2001)提供了各种期货研究方法的概述,而Ramos(2002)探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。 总的来说,这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点,例如管理科学,社会探究和期货研究。 Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。(2013),Mingers(2006),Molis(2008)和Myers(2008)。这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。例如,Niiniluoto(2001)质疑期货研究应视为科学还是艺术。Patokorpi和Ahvenainen(2009)开发了一种期货研究的方法,该方法融合了绑架,而Polak and Boulding(1973)探索了未来学的概念。Poli(2011)讨论了对未来的明确本体论的必要性,以便更好地了解该领域的复杂性。Popper(1965)认为,预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。最后,一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。例如,Puglisi(2001)提供了各种期货研究方法的概述,而Ramos(2002)探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。总的来说,这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点,例如管理科学,社会探究和期货研究。Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。在2001年出版的扫罗的书《 This This The Future》中也涉及了这个想法。在2016年发行的桑德斯,刘易斯和索恩希尔的文本中概述了针对商科学生的研究方法。Slaughter在1990年的文章“远见原则”中引入了远见原则。此外,屠杀和屠宰在其出版物中探索了第三千年的未来,“第三千年的期货:启用前瞻性”。voros在2017年发行的手册《预期手册》中讨论了巨大的历史和期待。welch,Piekkari,Plakoyiannaki和Paavilainen-Mantymaki在其2011年出版物中分享了从案例研究中的理论化的思想:“案例研究的理论:迈向国际商业研究杂志上的国际商业研究的多元化未来”。