Kausaalinen päättely ja Bayes-verkot ennakoinnin apuvälineenä
: Ahvenainen Marko, Janasik Nina
: Hanna-Kaisa Aalto, Katariina Heikkilä, Pasi Keski-Pukkila, Maija Mäki, Markus Pöllänen
Publisher: Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuskeskus
: Turku
: 2022
: Tulevaisuudentutkimus tutuksi – Perusteita ja menetelmiä
: Tulevaisuudentutkimuksen Verkostoakatemian julkaisuja
: 1/2022
: 164
: 177
: 978-952-249-562-4
: 978-952-249-563-1
: 1798-5498
: https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-249-563-1
: https://research.utu.fi/converis/portal/detail/Publication/174524541
Ihmisellä on kyky kuvitella olemattomia. Ilman tätä kykyä mahdollisten ja vaihtoehtoisten tulevaisuuksien tutkiminen olisi hyvin hankalaa. Näkemykset tulevaisuuksista nojaavat päättelyyn. Päättely tapahtuu aina jossain selittävässä viitekehyksessä, joka sallii näkemyksen olla mahdollinen, todennäköinen, uskottava tai toivottava. Kausaalinen päättely ja siihen perustuva todennäköisyyspohjainen malli (Bayes-verkko) mahdollistavat vaihtoehtoisten tulevaisuuksien perustaksi omaksutun selittävän viitekehyksen näkyväksi tekemisen. Bayes-verkko, tulevaisuutta koskevan päättelyn representaationa, ilmentää päättelijöiden näkemystä mallinnettavan systeemin tulevaisuuteen suuntautuneesta kausaalisesta kokonaiskäyttämisestä. Tässä artikkelissa tarkastelemme sitä, miten kausaalista päättelyä ja Bayes-verkkoa voidaan hyödyntää asiantuntijatiedon strukturoinnin ja ennakoinnin apuvälineenä.