論文の概要: Quantitative Technology Forecasting: a Review of Trend Extrapolation Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02549v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 21:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 16:39:32.668632
• Title: Quantitative Technology Forecasting: a Review of Trend Extrapolation Methods
• Title（参考訳）: 定量的技術予測--トレンド外挿法の検討
• Authors: Peng-Hung Tsai, Daniel Berleant, Richard S. Segall, Hyacinthe Aboudja, Venkata Jaipal R. Batthula, Sheela Duggirala and Michael Howell
• Abstract要約: 我々は、トレンド外挿技術の適用に対処する文献の予測技術について、体系的なレビューを行う。 機械学習ベースのハイブリッドモデルのような新しい手法が近年出現している。 ハイブリッドモデルが従来の手法よりも優れているかどうかを判断するためには、より多くの努力と証拠が必要であるため、技術予測へのハイブリッドモデルの開発と適用の傾向が拡大すると予想している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantitative technology forecasting uses quantitative methods to understand and project technological changes. It is a broad field encompassing many different techniques and has been applied to a vast range of technologies. A widely used approach in this field is trend extrapolation. Based on the publications available to us, there has been little or no attempt made to systematically review the empirical evidence on quantitative trend extrapolation techniques. This study attempts to close this gap by conducting a systematic review of technology forecasting literature addressing the application of quantitative trend extrapolation techniques. We identified 25 studies relevant to the objective of this research and classified the techniques used in the studies into different categories, among which growth curves and time series methods were shown to remain popular over the past decade, while newer methods, such as machine learning-based hybrid models, have emerged in recent years. As more effort and evidence are needed to determine if hybrid models are superior to traditional methods, we expect to see a growing trend in the development and application of hybrid models to technology forecasting.
• Abstract（参考訳）: 定量的技術予測は、定量的手法を使って技術的な変化を理解し、予測する。 多くの異なる技術を含む広い分野であり、幅広い技術に適用されている。 この分野で広く使われているアプローチはトレンド外挿である。 論文を参考に,定量的な外挿法に関する実証的証拠を体系的に検証する試みは,ほとんど,あるいは全く行われていない。 本研究では,このギャップを解消するために,定量的トレンド補間手法の適用に対処する文献予測技術について,体系的なレビューを行った。 本研究では,本研究の目的に関連する25の研究を同定し,成長曲線と時系列法が過去10年間にわたって人気を保ち続けているのに対して,機械学習によるハイブリッドモデルのような新しい手法が近年出現している分野に分類した。 ハイブリッドモデルが従来の方法よりも優れているかどうかを判断するためには、より多くの努力と証拠が必要となるため、ハイブリッドモデルの開発と技術予測への応用におけるトレンドが高まることを期待する。

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