Jotta tulevaisuudentutkimusta ja ennakointia voidaan pitää laadullisesti hyvänä tutkimuksena, sen on oltava kurinalaista ja noudatettava kaikelle muullekin tieteelliselle tutkimukselle asetettuja kriteereitä. Sen on täytettävä viisi vaatimusta, jotka Godet (2000, 7) esittää seuraavasti:
Ensinnäkin tulevaisuudentutkimuksen on oltava tieteellisesti merkityksellistä (relevanssivaatimus), johdonmukaista (koherenssivaatimus), tieteellisesti uskottavaa (vakuuttavuusvaatimus), merkityksellistä ja avointa (tieteellinen läpinäkyvyys).
Lisäksi ennakoinnissa on osattava kysyä oikeat kysymykset, joiden vastauksissa tutkittava tulevaisuuden osa-alue, kehityskulku tai tilanne avautuu tutkijalle mahdollisimman laaja-alaisesti.
Tulevaisuuden epävarmuus
Kuva 1. Tulevaisuutta koskevan epävarmuuden neljä mallia (Courtney 2001, 22)
Mallin 1 mukainen ennakointitilanne on yleensä vakiintuneilla tasapainoisilla markkinoilla, joiden osalta ei ole odotettavissa ulkopuolisia shokkitekijöitä tai merkittäviä ulkopuolisia muutoksia.
Mallin 2 mukainen ennakointitilanne on astetta epävarmempi. Tässä tilanteessa voidaan tunnistaa perusvaihtoehdot kaikkien lopputulemien osalta, ja lopulta mahdollisia vaihtoehtoja on rajoitetusti (esimerkiksi valtiolliset presidentin vaalit).
Mallin 3 mukainen tilanne on sellaisessa tapauksessa, jossa voidaan pelkästään määritellä vaihteluvälit, mutta ei täsmällisesti rajoitettua skenaarioiden lopputulemien määrää.
Mallin 4 mukaisessa tilanteessa epävarmuustekijöitä on eniten ja vallitsee erittäin suuri epävarmuus.
Miten valita?
Tyypillisesti trendianalyysi palvelee ensiksi mainittuja ennakointitilanteita. Skenaarioanalyysi taas sopii mallin 2 ja 3 mukaisiin tilainteisiin. Heikkojen signaalien analyysi on taas sopivin mallin 4 mukaiseen tilanteeseen.
Yksinkertaistaen voidaan ajatella eräiden yleisimmin tulevaisuudentutkimuksessa käytettyjen menetelmien jakautuvan tutkimuksen tarpeiden näkökulmasta seuraavasti:
Kun haluat määrällisiä tuloksia tai hyödyntää esim. aikasarjoja
- todennäköisyyslaskenta
- trendianalyysi
- regressio
- ekonometria
Kun haluat ymmärtää tapahtumien, trendien ja toiminnan välisiä yhteyksiä
- ristivaikutusanalyysi
- päätöspuumallit (mind map, futures wheel)
- erilaiset simulaatiot / mallinnus
- systeemidynamiikka (esim. pehmeä systeemimetodologia)
Kun haluat erilaista näkemyksellistä tietoa
- haastattelut
- mielipidemittaukset
- tulevaisuusverstaat
- Delfoi
Kun haluat määritellä toimintaa epävarmuuden vallitessa
- päätöksentekomallit
- riskianalyysit
Kun haluat kuvata vaihtoehtoisia uskottavia tulevaisuuksia