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EL MTODO DELPHI
Eneko Astigarraga
Universidad de DeustoFacultad de CC.EE. y Empresariales.
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Mundaiz, 50
Apartado 1.359E-20.080 Donostia - San Sebastian
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EL MTODO DELPHI
El mtodo Delphi1, cuyo nombre se inspira en el antiguo orculo de
Delphos,
parece que fue ideado originalmente a comienzos de los aos 50 en
el seno del
Centro de Investigacin estadounidense RAND Corporation por Olaf
Helmer y
Theodore J. Gordon, como un instrumento para realizar
predicciones sobre un
caso de catstrofe nuclear. Desde entonces, ha sido utilizado
frecuentemente
como sistema para obtener informacin sobre el futuro.
Linston y Turoff2 definen la tcnica Delphi como un mtodo de
estructuracin de
un proceso de comunicacin grupal que es efectivo a la hora de
permitir a un
grupo de individuos, como un todo, tratar un problema
complejo.
Una Delphi consiste en la seleccin de un grupo de expertos a los
que se les
pregunta su opinin sobre cuestiones referidas a acontecimientos
del futuro. Las
estimaciones de los expertos se realizan en sucesivas rondas,
annimas, al
objeto de tratar de conseguir consenso, pero con la mxima
autonoma por parte
de los participantes.
Por lo tanto, la capacidad de prediccin de la Delphi se basa en
la utilizacin
sistemtica de un juicio intuitivo emitido por un grupo de
expertos.
Es decir, el mtodo Delphi procede por medio de la interrogacin a
expertoscon la ayuda de cuestionarios sucesivos, a fin de poner de
manifiesto
1 Para una buena descripcin del mtodo Delphi, ver Landeta, Jon.
(1999)El mtodo Delphi. Una Tcnica deprevisin para la incertidumbre.
Ariel. Barcelona y Godet, Michel. (1996) Manuel de Prospective
Strategique. Dunod. Paris.
2 Linstone, H., Turoff, M. : The Delphi Method. Techniques and
Applications , Addison-Wesley, 1975, p.3
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convergencias de opiniones y deducir eventuales consensos. La
encuesta se
lleva a cabo de una manera annima (actualmente es habitual
realizarla
haciendo uso del correo electrnico o mediante cuestionarios web
establecidos
al efecto) para evitar los efectos de "lderes". El objetivo de
los cuestionarios
sucesivos, es "disminuir el espacio intercuartil precisando la
mediana".
Las preguntas se refieren, por ejemplo, a las probabilidades de
realizacin de
hiptesis o de acontecimientos con relacin al tema de estudio
(que en nuestro
caso sera el desarrollo futuro del sector que estamos
analizando). La calidadde los resultados depende, sobre todo, del
cuidado que se ponga en la
elaboracin del cuestionario y en la eleccin de los expertos
consultados.
Por lo tanto, en su conjunto el mtodo Delphi permitir prever
las
transformaciones ms importantes que puedan producirse en el
fenmeno
analizado en el transcurso de los prximos aos.
En la familia de los mtodos de pronstico, habitualmente se
clasifica al mtodo
delphi dentro de los mtodos cualitativos o subjetivos.
Aunque, la formulacin terica del mtodo Delphi propiamente dicho
comprende
varias etapas sucesivas de envos de cuestionarios, de vaciado y
de explotacin,
en buena parte de los casos puede limitarse a dos etapas, lo que
sin embargo no
afecta a la calidad de los resultados tal y como lo demuestra la
experiencia
acumulada en estudios similares.
Como es sabido, el objetivo de los cuestionarios sucesivos, es
"disminuir el
espacio intercuartil, esto es cuanto se desva la opinin del
experto de la opinin
del conjunto, precisando la mediana", de las respuestas
obtenidas. El objetivo
del primer cuestionario es calcular el espacio intercuartil. El
segundo suministra a
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cada experto las opiniones de sus colegas, y abre un debate
transdisciplinario,
para obtener un consenso en los resultados y una generacin de
conocimiento
sobre el tema. Cada experto argumentar los pro y los contra de
las opiniones de
los dems y de la suya propia. Con la tercera consulta se espera
un todava
mayor acercamiento a un consenso.
De manera resumida los pasos que se llevarn a cabo para
garantizar la calidad
de los resultados, para lanzar y analizar la Delphi deberan ser
los siguientes:
Fase 1: formulacin del problema
Se trata de una etapa fundamental en la realizacin de un delphi.
En un mtodo deexpertos, la importancia de definir con precisin el
campo de investigacin es muygrande por cuanto que es preciso estar
muy seguros de que los expertos reclutados yconsultados poseen
todos la misma nocin de este campo.
La elaboracin del cuestionario debe ser llevada a cabo segn
ciertas reglas: laspreguntas deben ser precisas, cuantificables
(versan por ejemplo sobre probabilidadesde realizacin de hiptesis
y/o acontecimientos, la mayora de las veces sobre datos de
realizacin de acontecimientos) e independientes (la supuesta
realizacin de una de lascuestiones en una fecha determinada no
influye sobre la realizacin de alguna otracuestin).
Fase 2: eleccin de expertos
La etapa es importante en cuanto que el trmino de "experto" es
ambiguo. Conindependencia de sus ttulos, su funcin o su nivel
jerrquico, el experto ser elegidopor su capacidad de encarar el
futuro y posea conocimientos sobre el tema consultado.
La falta de independencia de los expertos puede constituir un
inconveniente; por estarazn los expertos son aislados y sus
opiniones son recogidas por va postal oelectrnica y de forma
annima; as pues se obtiene la opinin real de cada experto yno la
opinin ms o menos falseada por un proceso de grupo (se trata de
elimiar elefecto de los lderes).
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Fase 3: Elaboracin y lanzamiento de los cuestionarios (en
paralelo con la fase 2)
Los cuestionarios se elaborarn de manera que faciliten, en la
medida en que unainvestigacin de estas caractersticas lo permite,
la respuesta por parte de losconsultados.Preferentemente las
respuestas habrn de poder ser cuantificadas y ponderadas (aode
realizacin de un evento, probabilidad de realizacin de una
hiptesis, valor quealcanzar en el futuro una variable o
evento,...
Se formularn cuestiones relativas al grado de ocurrencia
(probabilidad) y deimportancia (prioridad), la fecha de realizacin
de determinados eventos relacionadascon el objeto de estudio:
necesidades de informacin del entorno, gestin de lainformacin del
entorno, evolucin de los sistemas, evolucin en los
costes,transformaciones en tareas, necesidad de formacin,....
En ocasiones, se recurre a respuestas categorizadas (Si/No;
Mucho/Medio/Poco; Muyde acuerdo/ De acuerdo/ Indiferente/ En
desacuerdo/Muy en desacuerdo) y despus setratan las respuestas en
trminos porcentuales tratando de ubicar a la mayora de
losconsultados en una categora.
Fase 4: desarrollo practico y explotacin de resultados
El cuestionario es enviado a cierto nmero de expertos (hay que
tener en cuenta lasno-respuestas y abandonos. Se recomienda que el
grupo final no sea inferior a 25).
Naturalmente el cuestionario va acompaado por una nota de
presentacin que precisalas finalidades, el espritu del delphi, as
como las condiciones prcticas del desarrollode la encuesta (plazo
de respuesta, garanta de anonimato). Adems, en cadacuestin, puede
plantearse que el experto deba evaluar su propio nivel
decompetencia.
El objetivo de los cuestionarios sucesivos es disminuir la
dispersin de las opiniones yprecisar la opinin media consensuada.
En el curso de la 2 consulta, los expertos soninformados de los
resultados de la primera consulta de preguntas y deben dar unanueva
respuesta y sobre todo deben justificarla en el caso de que sea
fuertementedivergente con respecto al grupo. Si resulta necesaria,
en el curso de la 3 consulta sepide a cada experto comentar los
argumentos de los que disienten de la mayora. Un
cuarto turno de preguntas, permite la respuesta definitiva:
opinin consensuada mediay dispersin de opiniones (intervalos
intercuartiles).
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Algunos pasos prcticos
Grabar los resu l t ados en una base de datos .
Es un labor que aunque el nmero de respuestas sea reducido,
aproximadamente 25-30, merece la pena ya que permite llevar a
cabo
correcciones o modificaciones con rapidez.
Obtenc in de los pr in c ipa les resu l t ados : los principales
estadsticos que se
emplearn en el estudio sern medidas de tendencia central y
dispersin:
Media, mediana, moda, mximo, mnimo y desviacin tp ica.
Ello nos permite tener una visin de conjunto de los resultados
obtenidos en
cada una de las preguntas, aunque luego slo se utilice como
valor para la
segunda vuelta la media o la mediana.
La media y la mediana nos indica la tendencia central de la
distribucin o
conjunto de respuesta de expertos, al igual que la moda.
El mximo y el mnimo nos indican las respuestas extremas.
La desviacin nos seala el grado de dispersin en las respuestas (
si ms o
menos los expertos se hallan en torno a las cifras de la media o
no)Los cuartiles, vendran a ayudar tambin en la visin del grado de
dispersin de
las respuestas.
{El quartil 1 (Q1), que es igual al percentil 25, sera el valor
que deja el 25% de
las respuestas por debajo de ella y el 75% por encima. El
quartil 3 (Q3), que es
igual al percentil 75, sera el valor que deja el 75% de las
respuestas por debajo
de ella y el 25% por encima. Es decir entre Q1 y Q3, se situara
la mitad central
de las respuestas obtenidas}.
Para llevar a cabo estas tareas cualquier programa de
tratamiento estadstico e
incluso una hoja de clculo, resulta vlida.
Por ejemplo, el programa Excel podra valer para grabar y tener
los datos
registrados y tambin obtener las medias, medianas,... de cada
una de las
cuestiones planteadas en la consulta realizada a las
empresas.
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Ejemplo: En qu ao el 40% de las ventas de vinos de calidad
(crianzas,reservas, grandes reservas) se realizarn por Internet en
Espaa?
Lanzamiento de la segunda vuelta
Como puede observarse en la formulacin ms acadmica o terica del
mtodo
Delphi (Godet3, 1996: Landeta4, 1999), el trabajar buscando la
convergencia de
los expertos en base a disminuir el espacio intercuartil
precisando la medianasupone el tener que realizar tres o ms vueltas
(consultas) a los expertos. Por
ello, aunque se han llevado a cabo formulaciones clsicas del
mtodo Delphi,
habida cuenta de los objetivos de la investigacin y el horizonte
temporal
relativamente prximo respecto al que encaramos el estudio
prospectivo,
optaremos por el siguiente sistema:
Objetivo del lanzamiento y tratamiento de la segunda vuelta
La realizacin de una segunda vuelta en el estudio se plantea con
un doble
objetivo:
3 Godet, Michel. (1996) Manuel de Prospective Strategique.
Dunod. Paris.4 Landeta, Jon. (1999)El metodo Delphi. Ariel.
Barcelona.
M Q3Q1
2004
2011
%resp
aos
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a) remitir y hacer participes de la informacin obtenida a todos
aquellosque han colaborado en el estudio con la aportacin de su
conocimiento y
opiniones
b) consolidar y refrendar los resultados obtenidos en la
consulta inicial .
De hecho, la experiencia indica que las variaciones respecto a
los
resultados iniciales son mnimas en ste tipo de estudios.
Metodo loga para el lanzamiento y tratamiento de la segunda
vuelta
a) Se selecciona la media o la mediana de las respuestas a las
preguntas de la
primera ronda, depender del tipo de pregunta, aunque
habitualmente, si las
desviaciones tpicas no son excesivas se utiliza la media.
b) Se solicita a los expertos que indiquen su acuerdo o
desacuerdo con dicha
media.
c) Se pide a los expertos que no se hallan de acuerdo con la
media queargumenten sus razones
Esta Ud. de acuerdo con la media obtenida para el conjunto de
los
consultados? Si/no
En caso de que no se halle de acuerdo, Cul es el nuevo valor
que
propone?
Si lo juzga necesario, podra justificar dicha respuesta?
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d) Se calcula la nueva media o mediana (a los expertos que se
muestren de
acuerdo se les fijara el valor de la media anterior).
Los valores propuestos y razonados por los expertos que siguen
manteniendovalores diferentes de la media, sirven para elaborar
escenarios alternativos o
formular hiptesis de futuro alternativas (el futuro no es nico
y
predeterminado), que sern ms valiosas en funcin de la "calidad"
del experto
en el tema. Por ello, es conveniente recoger tambin los ms
significativos en el
informe que se elabore, haciendo mencin:
P.ej. La mayora de los expertos consultados opinan que la
implantacin msiva
del sistema de informacin del entorno A se har patente en el ao
2003,
aunque algunas opiniones sostienen que no dar de manera
significativa en el
sector hasta el ao 2.006 debido a que .... (incluir la
argumentacin del
experto)
A este respecto, sealar que a veces se ha recurrido calificar la
"competencia"
del experto en cada pregunta o bloque de preguntas (tambin se ha
utilizado la
autocalificacin) y a ponderar las respuestas en funcin de la
calificacin del
Q3Q3
Q3Q3
M M M M
Q1
Q1 Q1Q1
2004
2011
Aos
Rondas oiteracciones
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experto. Muy bueno (3), bueno (2), regular (1), no es competente
pararesponder (0). Sin embargo, dado el carcter del estudio no se
considera
necesaria sta medida.
Elaboracin de informe
Los resultados ms destacados de la encuesta, las tablas
estadsticas de
resultados y las incidencias del trabajo de campo se recogen en
un informe
especfico.
Algunas cuestiones adicionales
Nmero ptimo de expertos
Aunque no hay forma de determinar el nmero ptimo de expertos
para participar en
una encuesta Delphi, estudios realizados por investigadores de
la Rand Corporation5,
sealan que si bien parece necesario un mnimo de siete expertos
habida cuenta que
el error disminuye notablemente por cada experto aadido hasta
llegar a los siete
expertos, no es aconsejable recurrir a ms de 30 expertos, pues
la mejora en la
previsin es muy pequea y normalmente el incremento en coste y
trabajo de
investigacin no compensa la mejora.
Herramientas on-line
Con el desarrollo de Internet han comenzado tambien ha
desarrollarse herramientason-line para todo tipo de anlisis
relacionados con la estrategia y la prospectiva. As,por ejemplo, la
compaa Calibrum (http://www.calibrum.com ), adems de
ofrecerproductos para el desarrollo on-line de procesos de
planificacin estratgica o la
5 Norman C. dalkey, Bernice Brown y S. Cochran, The Delphi
Method, III: Use of self rating to improvegroup estimates.
Technological Forecasting and Social Change, vol 1, 1970, pp.
283-91. Citado por Landeta,
Jon (1999) op. cit.
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Tendencias tecnolgicas en transporte, distribucin,
almacenamiento y uso final de la energa.
Medio Ambiente IndustrialGestin y Tratamiento de residuos
industriales.Bienes de equipo medio ambientales.Tratamientos de
aguas industriales.
QumicoQumica Fina.Qumica Bsica Orgnica. Primeras Materias
Plsticas.Agroqumica.
Pasta, Papel y Cartn.
Tecnologas de la Informacin y las ComunicacionesIndustria de
contenidos digitales.
Las TIC y la emergente economa digital .Convergencia de
infraestructuras y servicios en el sector de las
telecomunicaciones.
TransportesAeronutico.
Ferrocarril
Naval.Automocin.
Sectores Bsicos y TransformadoresTecnologas de Fabricacin de
Productos Metlicos
Tecnologas de transformacin de piezas de plsticos y materiales
compuestosBienes de equipo para la fabricacin de piezas
unitarias
Sectores Tradicionales
Tecnologas de DiseoTecnologas de automatizacinTecnologas limpias
y de reciclaje
Estos estudios estn publicados en tres Informes de Prospectiva
Tecnolgica que pueden ser consultados en
el apartado de PUBLICACIONES de la pgina web del OPTI:
http:www.opti.org
TILIDAD Y LMITES DEL MTODO DELPHI
Una de las ventajas del delphi es la quasi-certeza de obtener un
consenso en eldesarrollo de los cuestionarios sucesivos (pero
atencin! convergencia o consenso nosignifica coherencia). Por lo
dems, la informacin recogida en el curso de la consultaacerca de
acontecimientos, tendencias, rupturas determinantes en la evolucin
futuradel problema estudiado, es generalmente rica y abundante.
Finalmente, este mtodo
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puede utilizarse indistintamente tanto en el campo de la
tecnologa, de la gestin y dela economa como en el de las ciencias
sociales.
Varios son los problemas que limitan el alcance del mtodo que se
revela largo,costoso, fastidioso e intuitivo ms que racional. Si
bien es cierto que las nuevastecnologas han permitido el
relanzamiento del mtodo Delphi, que ciertamente habacado en cierto
desuso. La tramitacin presionante (encuesta en varias tandas)
esadems discutible puesto que solo los expertos que se salen de la
norma debenjustificar su posicin. Sin embargo, podemos considerar
tambin que la opinin de losdivergentes es, en terminos de
prospectiva, ms interesente que aquella de los queentran en el
rango. Por otra parte, no se toman en consideracin las
posiblesinteracciones entre las hiptesis consideradas y son incluso
evitados en la propiaconstruccin de la encuesta, esto es lo que ha
conducido a los promotores del mtodo
Delphi a desarrollar los mtodos de impactos cruzados
probabilistas.
CONCLUSIONES PRCTICAS
Aparentemente el Delphi parece un procedimiento simple,
fcilmente aplicable en elmarco de una consulta a expertos. Sin
embargo existe el riesgo de que los fracasosy/o decepciones
desanimen a los "usuarios aficionados". El mtodo viene bien para
lasaplicaciones decisionales, pero debe estar adaptada en funcin
del objetivo del estudiopara la prospectiva. En particular, no es
necesario obtener a toda costa una opininconsensuada mediana, pero
es importante poner en evidencia varios grupos derespuestas para el
anlisis de puntos de convergencia mltiples.
Delphi es sin duda una tcnica que desde hace unos cuarenta aos
ha sido objeto demltiples aplicaciones en el mundo entero.
A partir del procedimiento original, se han desarrollado otras
aproximaciones. De estemodo, la mini-Delphi propone una aplicacin
en tiempo real del mtodo: los expertosse reunen en un lugar y
debaten cada cuestin antes de responder. ltimamente, lautilizacin
de nuevos modos de interaccin entre expertos, como el correo
electrnico,tienden a desarrollarse y a convertir el procedimiento
en ms flexible y rpido.
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BIBLIOGRAFA COMPLEMENTARIA
BIGUES P.A., Prospective et comptitiv, Mac Graw Hill 1985.
GODET M., Manuel de prospective stratgique, tome 2: Lart et la
mthode, Dunod,Paris 1997.
HELMER O., Looking forward: a guide to futures research, Sage
publications, 1983.
LANDETA, Jon. El metodo Delphi. Ariel. 1999. Barcelona.
LINSTONE H.A., TURROF, M., The Delphi method, techniques and
applications, Addisonwesley publishing, 1975.
MARTINO J.P., Technological forecasting for decision making, Mac
Graw Hill, 1993.
SAINT-PAUL R., TNIRE-BUCHOT P.F., Innovation et valuation
technologiques,Entreprise moderne d'dition, 1974.
