6.3 Il metodo Delphi

Il metodo Delphi è stato inventato da Olaf Helmer e Norman Dalkey della Rand Corporation negli anni ’50 allo scopo di affrontare un problema militare specifico. Il metodo si basa sul presupposto chiave che le previsioni di un gruppo sono generalmente più accurate di quelle dei singoli. Lo scopo del metodo Delphi è quello di costruire previsioni discrezionali da parte di un gruppo di esperti in un modo iterativo strutturato. Viene nominato un facilitatore per implementare e gestire il processo. Il metodo Delphi comporta generalmente le seguenti fasi:

  1. Viene creato un gruppo di esperti.
  2. Vengono stabiliti compiti/sfide di previsione che sono successivamente distribuiti agli esperti.
  3. Gli esperti restituiscono le previsioni iniziali e le corrispondenti giustificazioni. Queste sono redatte in forma scritta per fornire un feedback.
  4. Sulla base del feedback gli esperti rivedono le loro previsioni. Questo passo può essere iterato fino a raggiungere un livello soddisfacente di consenso.
  5. Le previsioni finali sono costruite aggregando le previsioni degli esperti.

Ogni fase del metodo Delphi comporta le sue sfide. Di seguito sono forniti alcuni suggerimenti e riflessioni su ciascuna di queste fasi6.

Esperti e anonimato

La prima sfida del facilitatore è identificare un gruppo di esperti che possano contribuire alla previsione. In genere si suggerisce di coinvolgere tra i 5 e i 20 esperti con competenze diverse. Gli esperti presentano le previsioni e forniscono anche giustificazioni qualitative dettagliate per queste.

Una caratteristica chiave del metodo Delphi è che gli esperti partecipanti rimangono anonimi in ogni momento. Ciò significa che gli esperti non possono essere influenzati da pressioni politiche e sociali. Tutti gli esperti hanno inoltre stessa voce in capitolo e tutti sono ritenuti responsabili delle loro previsioni. Questo evita la situazione in cui si tiene una riunione di gruppo e alcuni membri non contribuiscono, mentre altri dominano. Ciò impedisce anche che i membri esercitino un’influenza indebita basata sull’anzianità o sulla personalità. Infatti alcuni studi hanno evidenziato che anche qualcosa di semplice come la disposizione dei posti a sedere in un gruppo può influenzare le dinamiche del gruppo. È inoltre ampiamente dimostrato che una riunione di gruppo promuove l’entusiasmo e influenza il giudizio individuale, portando all’ottimismo e all’eccessiva fiducia7.

Una conseguenza dell’anonimato è che gli esperti non hanno bisogno di incontrarsi come gruppo in un luogo fisico. Un importante vantaggio che ne deriva è l’aumento della probabilità di riunire esperti con diverse abilità e competenze da luoghi diversi. Inoltre, rende il processo efficiente dal punto di vista dei costi eliminando la spesa e l’inconveniente del viaggio, rendendolo flessibile, dato che gli esperti devono solo rispettare una scadenza comune per la presentazione delle previsioni, piuttosto che dover fissare un orario di incontro comune.

Impostazione del compito di previsione in un Delphi

Feedback

Il feedback inviato agli esperti dovrebbe includere statistiche riassuntive delle previsioni e le giustificazioni qualitative per riassumere le previsioni degli esperti. Possono essere utilizzate sintesi dei dati numerici e rappresentazioni grafiche.

Poiché il feedback è controllato dal facilitatore, ci può essere la possibilità di dirigere l’attenzione e le informazioni degli esperti verso gli aspetti più rilevanti per la previsione. Per esempio, il facilitatore può dirigere l’attenzione degli esperti sulle risposte che non rientrano nell’intervallo interquartile di previsione e sulle giustificazioni qualitative di tali previsioni.

Iterazioni

Il processo in cui gli esperti presentano le previsioni, ricevono un feedback e rivedono le loro previsioni alla luce del feedback, viene ripetuto fino a quando non viene raggiunto un livello soddisfacente di consenso tra gli esperti. Un consenso soddisfacente non significa una completa convergenza sul valore della previsione; significa semplicemente che la variabilità delle risposte è diminuita ad un livello soddisfacente. Di solito due o tre round sono sufficienti. È probabile che gli esperti tendano a convergere verso opinioni comuni con l’aumentare del numero di iterazioni, per cui si dovrebbero evitare troppi round.

Previsioni finali

Le previsioni finali sono di solito costruite dando lo stesso peso a tutte le previsioni degli esperti. Tuttavia, il facilitatore dovrebbe considerare la possibilità che valori estremi possono distorcere la previsione finale.

6.3.1 Limitazioni e variazioni

L’applicazione del metodo Delphi può richiedere molto tempo. In una riunione di gruppo, le previsioni finali possono essere raggiunte in ore così come in minuti - qualcosa che è quasi impossibile da fare in un ambiente Delphi. Se ci vuole molto tempo per raggiungere un consenso in un ambiente Delphi, il gruppo può perdere interesse e coesione.

In un contesto di gruppo, le interazioni personali possono portare a chiarimenti migliori e più rapidi delle giustificazioni degli aspetti qualitativi della previsione. Una variazione del metodo Delphi che viene spesso applicata è il metodo “stima-parla-stima”, dove gli esperti possono interagire tra le iterazioni, anche se le previsioni presentate possono ancora rimanere anonime. Uno svantaggio di questa variazione è la possibilità che la persona più forte eserciti un’influenza indebita.

Il facilitatore

Il ruolo del facilitatore è della massima importanza. Il facilitatore è in gran parte responsabile della progettazione e della gestione del processo Delphi. Il facilitatore è anche responsabile di fornire un feedback agli esperti e di generare le previsioni finali. In questo ruolo, il facilitatore deve essere abbastanza esperto da riconoscere le aree che potrebbero aver bisogno di maggiore attenzione per dirigere l’attenzione degli esperti. Inoltre, poiché non c’è interazione faccia a faccia tra gli esperti, il facilitatore è responsabile della diffusione di informazioni importanti. L’efficienza e l’efficacia del facilitatore possono aumentare drasticamente la probabilità di successo del metodo Delphi in un contesto di previsioni discrezionali.

Bibliografia

Buehler, R., Messervey, D., & Griffin, D. (2005). Collaborative planning and prediction: Does group discussion affect optimistic biases in time estimation? Organizational Behavior and Human Decision Processes, 97(1), 47–63. [DOI]
Rowe, G. (2007). A guide to Delphi. Foresight: The International Journal of Applied Forecasting, 8, 11–16.
Rowe, G., & Wright, G. (1999). The Delphi technique as a forecasting tool: Issues and analysis. International Journal of Forecasting, 15(4), 353–375. [DOI]

  1. Per approfondimenti: Rowe (2007); Rowe & Wright (1999)↩︎

  2. Buehler et al. (2005)↩︎