CC BY-NC-ND
20
Научный ландшафт и тенденции корпоративного Форсайта
Эурико Чичорро
Аспирант (PhD), WINNING Lab, [email protected]
Леандро Перейра
Профессор, WINNING Lab, [email protected]
Альваро Диас
Доцент, WINNING Lab, [email protected]
Ренато Лопес да Кошта
Доцент, Business Research Unit — BRU-IUL, [email protected] ISCTE — Instituto Universitário de Lisboa, Avenida das Forças Armadas, 1649-026 Lisboa, Portugal
Руй Гонсалвеш
Профессор, [email protected]
Instituto PIAGET Almada, Avenida Jorge Peixinho, n.30, Quinta da Arreinela, 2805-059 Almada, Portugal
Аннотация
Корпоративный Форсайт становится все более востребованным инструментом принятия решений в условиях растущей рыночной неопределенности и предметом исследовательского интереса. В статье представлены результаты библиометрического анализа литературы по данной теме за 2001-2021 гг. Составлена «навигационная карта», показывающая, в каких журналах
целесообразно публиковать исследования, посвященные корпоративному Форсайту, какими терминами оперировать, чтобы иметь шанс повысить цитируемость, а также знакомящая с авторами, работам которых следует уделять повышенное внимание. Представленная картина дает углубленное представление об исследовательском ландшафте корпоративного Форсайта.
Ключевые слова:
корпоративный Форсайт; стратегический Форсайт; открытый Форсайт; библиометрический анализ; журналы; цитируемость
Цитирование: Chichorro E., Pereira L., Dias A., Lopes da Costa R., Gon^alves R. (2022) Research Landscape and Trends in Corporate Foresight. Foresight and STI Governance, 16(3), 49-66. DOI: 10.17323/2500-2597.2022.3.49.66
Research Landscape and Trends in Corporate Foresight
Eurico Chichorro
PhD Student, WINNING Lab, [email protected]
Leandro Pereira
Professor, WINNING Lab, [email protected]
Álvaro Dias
Assistant Professor, WINNING Lab, [email protected] Renato Lopes da Costa
Assistant Professor, Business Research Unit - BRU-IUL, [email protected] ISCTE — Instituto Universitário de Lisboa, Avenida das Forças Armadas, 1649-026 Lisboa, Portugal
Rui Gon^alves
Professor, [email protected] Instituto PIAGET Almada, Avenida Jorge Peixinho, n.30, Quinta da Arreinela, 2805-059 Almada, Portugal
Abstract
Corporate Foresight (CF) gains increasing research interest as an efficient decision-making tool in the face of growing market uncertainty. We carried out a bibliometric analysis of the CF literature published between 2001 and 2021. The results of bibliometric analysis propose
in which journals researchers should publish their papers to obtain more citations, which to cite, which keywords to use, and which references to explore. This allows managers, researchers, and practitioners to gain in-depth knowledge of CF literature.
Keywords:
Corporate foresight; strategic foresight; open foresight; bibliometric analysis; journals; citation.
Citation: Chichorro E., Pereira L., Dias A., Lopes da Costa R., Gon^alves R. (2022) Research Landscape and Trends in Corporate Foresight. Foresight and STI Governance, 16(3), 49-66. DOI: 10.17323/2500-2597.2022.3.49.66
Стимулируя экономический рост, технологические инновации в то же время усиливают рыночную неопределенность и порождают другие «большие вызовы». Возникают сложности с выявлением триггеров перемен, оценкой их влияния на бизнес, выбором мер реагирования и прогнозированием последствий принятых решений (Latzer, 2009; Vecchiato, Roveda, 2010). В контексте постоянной турбулентности внешней среды «традиционные» концепции стратегического менеджмента, такие как «ресурсный подход» (resource-based view) и «теория потенциалов» (capabilities theory), оказываются неэффективными (Vecchiato, Roveda, 2010; Rotjanakorn et al., 2020). Компании нуждаются в создании системы мониторинга перемен и выявления «слабых сигналов», а также в навыках создания альтернативных сценариев будущего. Подобный подход позволит своевременно корректировать программы развития на «готовность к будущему» и приобретать долгосрочные конкурентные преимущества (Battistella, De Toni, 2011).
Основу для формирования стратегий предлагает инструментарий корпоративного Форсайта (Corporate Foresight, КФ) (Rohrbeck, Gemünden, 2009; Vecchiato, 2015; Bereznoy, 2017). Их успешность зависит от способности мыслить целостно, создавать партнерские сети для разработки инноваций, привлекать широкий круг стейкхолдеров в Форсайт-процесс (Ratcliffe, 2006; Wiener, Boer, 2019), гоставить комплексное представление о базе знаний КФ, включая направления исследований, кейсы и др.
Цель нашей статьи — выявить текущие тенденции в сфере КФ на основе анализа литературы с применением количественных вычислительных методов. Предыдущие системные обзоры фокусировались в основном на использовании экспертных подходов с охватом ограниченного числа источников (Daheim, Uerz, 2006; Rohrbeck et al., 2015; Adegbile et al., 2017; Iden et al., 2017; Gordon et al., 2020). Мы пытаемся восполнить пробел, применяя количественные методы, которые сформируют более полную картину ландшафта КФ. В отличие от ранее проводившихся библиометри-ческих измерений по технологическому и региональному Форсайту (Gibson et al., 2018; Amini et al., 2021), наше исследование отличается более широким охватом. Рассматриваются эволюция КФ за последние два десятилетия, современный публикационный ландшафт и основные направления дальнейших исследований.
Методология
Структура и инструментарий исследования
Для изучения и структуризации знаний по той или иной тематической области часто используют систематический обзор литературы. Он основан на контент-анализе ограниченного числа исследований (чаще всего в пределах ста источников) (Donthu et al., 2021; Han et al., 2020), требует интенсивного «ручного» труда и подразумевает исключительную опору на экспертные суждения. Как следствие, его результаты подвержены субъективности и нередко оказываются предвзятыми (Zhai et al., 2021).
Другой распространенный подход, библиометри-ческий сетевой анализ, сочетает экспертные и вычислительные методы, когда интерпретации и выводы подкрепляются количественными расчетами. С его помощью обрабатываются массивы научных публикаций значительно большего объема (порядка нескольких сотен и даже тысяч), выявляются актуальные темы и направления перспективных исследований (Han et al., 2020). Применение количественных вычислительных методов создает более объективную картину рассматриваемой научной темы, позволяет выявить связи между ее различными элементами (Han et al., 2020; Zhai et al., 2021).
Этому способствуют инструменты визуализации — построение карт цитирования, соавторства и других аспектов научной деятельности, представленных в виде схемы сети (узлов и связей между ними) (Gibson et al., 2018). Формируется углубленное представление о современном состоянии и тенденциях развития изучаемой области. Сравнение характеристик каждого из двух подходов обосновывает наш выбор в пользу библиоме-трического анализа, в полной мере отвечающего задачам исследования.
В табл. 1 представлены анализируемые типы сетей, а в табл. 2 — метрики, использованные для оценки сетевых узлов.
Сеть подлежит разбивке на группы узлов (кластеры). Если они пересекаются, речь идет о мягкой кластеризации, в противном случае — о жесткой (Chen, 2016). Более предпочтительным считается выделение непересекающихся кластеров, позволяющее четко дифференцировать по свойствам входящие в них объекты.
Выделенные группы проходят маркировку с использованием линейных алгоритмов. За основу берутся ключевые слова из заголовков и аннотаций статей, отнесенных к тому или иному кластеру, отбираются их сочетания (Chen et al., 2010). Термины ранжируются с помощью логарифмического отношения правдоподобия (Log-Likelihood Ratio, LLR), скрытого семантического индексирования (Latent Semantic Indexing, LSI) или алгоритма обмена информацией (Mutual Information,
Табл. 1. Типы анализируемых сетей
Тип сети Код
Соавторство node = author
Организации, в которых работают авторы node = institution
Страны проживания авторов node = country
Повторяющиеся фразы node = term
Повторяющиеся у авторов ключевые слова node = keyword
Повторяющиеся у авторов предметные области node = category
Совместное цитирование документов node = reference
Совместное цитирование авторов node = cited author
Совместное цитирование журналов node = cited journal
Источник: составлено авторами.
Табл. 2. Метрики для оценки узлов сетей
Метрика Описание
Степень центральности Описывает число связей узла в рамках сети (Donthu et al., 2021). Например, если узел — это автор, степень центральности определяется количеством его соавторов.
Степень посредничества Каждый узел сети имеет показатель посредничества, варьирующийся от 0 до 1. Он показывает, насколько близко узел расположен к центру траектории, соединяющей его с другими узлами сети — на основе оценки вероятности того, что узел расположен на кратчайшей траектории в сети (Chen, 2005). Высокое значение степени посредничества говорит о наличии в сети потенциально революционных научных статей, а также «привратников» — статей и авторов, «ответственных» за создание инноваций (Chen, 2006).
Всплеск Значение всплеска элемента сети (цитируемости, автора, ключевого слова, журнала) показывает наличие или отсутствие статистически значимых изменений некой частотной функции в течение короткого интервала в рамках более продолжительного периода времени. Показатель всплеска используют в ходе анализа цитирования, чтобы определить, увеличилось ли число цитирований того или иного источника, и когда именно (Chen et al., 2010).
Сигма Значение сигмы (Z) оценивает научную новизну. Метрика позволяет выявить научные публикации, которые могут содержать инновационные идеи, на основе двух критериев важности открытий: центральности и всплеска (centrality +1)burstness) (Chen et al., 2010). Оценивается совокупная величина структурных и темпоральных характеристик узла, а именно степень посредничества и всплеск цитирования (Gaggero et al., 2020). Чем больше значение сигмы, тем, как правило, выше степень креативности, инноваци-онности и влияния (Zhang et al., 2020). В настоящем исследовании для выявления потенциально оригинальных, инновационных и важных тем использовался порог сигмы > 1.5.
Источник: составлено авторами.
MI). Характеристики кластеров отражаются значениями LLR и MI (Chen et al., 2010). Общая структура сетей и критерии выбора узлов определяются при помощи метрик «модулярности Q» и «силуэта» (Gaggero et al., 2020) (табл. 3, 4).
Для картирования областей знаний применяются различные программы, включая CiteSpace, VOSviewer, BibExcel и др. Мы выбрали CiteSpace не только из-за мощного аналитического потенциала. Возможность гибкой настройки под индивидуальные задачи делает ее оптимальным инструментом для работы с библиографической информацией, в том числе с базами Web of Science и Scopus (Zhang et al., 2020; Zhai et al., 2021; Amini et al., 2021). Разбивка совокупности публикаций по временным периодам, построение интерактивных моделей позволяют выявлять востребованные тематические направления и возникающие тренды1, визуализировать сети кооперации между авторами и совместного цитирования публикаций. Сети состоят из взаимосвязанных узлов, в роли которых выступают авторы, журналы и научные работы (Zhai et al., 2021).
Сбор информации
Данные получены из базы Web of Science Core Collection, охватывающей примерно 21 000 рецензируемых журналов по более чем 250 дисциплинам2. С опорой на предварительно изученные обзоры (Daheim, Uerz, 2008; Rohrbeck et al., 2015; Gordon et al., 2020) сформулирован следующий поисковый запрос в WoS: Query = («Corporate Foresight» OR «Strategic Foresight» OR «Organizational Foresight»). Выбранный период охвата с 2000 по 2021 г. создал возможности для глубокой интерпретации исследовательского потока за последние десятилетия. Обнаружилось 435 публикаций. Поскольку статей за 2000 г. среди них не оказалось, окончательный временной интервал охватил 2001-2021 гг.
Для повышения эффективности обработки, анализа и интерпретации данных публикации проходили предварительный отбор по основному критерию — наличие заголовка и аннотации на английском. Поскольку CiteSpace проводит мультилингвистическую обработку текстов, учитывались работы на английском, русском, немецком, французском, испанском и португальском
Табл. 3. Кластерные метрики для определения общей структуры сетей
Метрика Описание
Модулярность Q Модулярность Q сети показывает, насколько эту сеть возможно разделить на независимые блоки. Значение модульности варьируется в диапазоне от 0 до 1 (Chen et al., 2010). Низкие значения (ближе к 0) означают, что сеть нельзя разделить на кластеры с точно определенными границами, тогда как сеть с высокой модульностью вполне подлежит структуризации, т. е. может быть разделена на кластеры. Однако чем ближе значение модулярности к 1, тем более изолированными будут кластеры, что ведет к рассредоточению сети (Chen et al., 2010).
Силуэт Показатель «силуэт» можно использовать для оценки неопределенности кластера (Rousseeuw, 1987). Значение силуэта варьируется в диапазоне от -1 до 1 и показывает уровень неопределенности, который необходимо учитывать для понимания природы кластера. Значение 1 означает полную изоляцию между кластерами, что упрощает их маркировку (Chen et al., 2010).
Источник: составлено авторами.
1 http://cluster.cis.drexel.edu/%7Ecchen/CiteSpace/, дата обращения 10.08.2021.
2 https://clarivate.libguides.com/webofscienceplatform/woscc, дата обращения 02.08.2021.
Табл. 4. Критерии выбора узлов
Метрика Описание
G-индекс G-индекс — наибольшее (уникальное) значение, при котором первые g статей получили (в совокупности) не менее g2 цитирований (статьи при этом ранжированы в порядке убывания количества их цитирований) (Egghe, 2006). G-индекс учитывает число упоминаний наиболее важных статей автора. Наибольшее число, равное среднему количеству цитирований наиболее упоминаемых g публикаций и является g-индексом. В приложении CiteSpace используется модифицированный g-индекс с коэффициентом масштабирования k, благодаря чему повышается его универсальность. Параметр k может иметь любое положительное значение, что позволяет пользователю адаптировать общий размер сети применительно к своим потребностям*.
Первые N N наиболее цитируемых статей, информация о которых используется для построения сети по каждому временному срезу (Gaggero et al., 2020).
Первые N% N% наиболее цитируемых статей, информация о которых используется для построения сети по каждому временному срезу (Gaggero et al., 2020).
* https://sites.google.com/site/CiteSpace101/6-configure-a-CiteSpace-run/6-4-node-selection, дата обращения 10.09.2021. Источник: составлено авторами.
языках. Две публикации, не отвечающие научному жанру, были отсеяны вручную, при этом пришлось вернуть в выборку пять релевантных работ, ошибочно исключенных самой программой. Итоговая выборка составила 433 элемента (346 статей с оригинальными исследовательскими результатами, 65 докладов, 19 обзорных статей, 13 редакционных вступлений к специальным выпускам, восемь препринтов и шесть рецензий на книги).
Обработка данных
Анализ частоты появления публикаций и их цитирования выявил общую картину динамики развития КФ в последние десятилетия. Текущую структуру исследовательского ландшафта рассматриваемой области раскрывают топ-10 ведущих журналов, авторов и высо-коцитируемых публикаций, а также 40 наиболее часто используемых ключевых слов (авторских и keywords plus3).
Сети изданий, авторов, ключевых слов и публикаций визуализировались и оценивались с использованием метрик: частоты (frequency), степени центральности (centrality), посредничества (betweenness), значений всплеска цитируемости (burst) и сигмы. Кластерный анализ методом LLR отразил новейшие направления в КФ. Для этого отбирались «активные» кластеры, продолжавшие пополняться новыми работами в последние
два года (2020-2021). В первую очередь рассматривались материалы, всплеск цитирования по которым сохранялся в 2021 г. Разграничений по жанрам (между журнальными статьями, материалами конференций и монографиями) не проводилось.
Результаты Описательный анализ
Первая часть нашего исследования (дескриптивная) заключалась в измерении частоты публикаций и цитирования литературы по КФ, вошедшей в выборку. Составлялись сети журналов, авторов, ключевых слов и документов.
На рис. 1 видно, что с 2001 г. частота статей, посвященных КФ, постепенно увеличивалась. Основная их доля (85.68%) вышла после 2010 г., а пик приходится на 2015 г. (56 работ).
Общее количество цитирований в течение рассматриваемого временного интервала составило 5670 (рис. 2). Выделяются два пика: в 2010 г. (896) и в 2015 г. (925). Из них 71.26% приходятся на период после 2010 г. В целом начиная с 2015 г. интенсивность упоминаний снижается.
В сумме статьи из выборки распределились по 191 журналу, причем в 154 из них вышло всего по одной работе (табл. 5). На долю 10 изданий с множественными
Рис. 1. Число публикаций по годам
iCSCO'^Ln^OC-vCOOO'-HCNCO'^Ln^OC-vCOOO'-H ООООООООО"——————————I (N (N
ооооооооооооооооооооо
Источник: составлено авторами.
Рис. 2. Число цитирований по годам
Источник: составлено авторами.
3 Keywords plus — слова или фразы, отсутствующие в названии какой-либо статьи, но встречающиеся в заголовках источников, на которые она ссылается. Алгоритм Clarivate KeyWords Plus расширяет возможности поиска по библиографии за счет дисциплинарного охвата всех публикаций, опирающихся на одни и те же работы. https://support.clarivate.com/ScientificandAcademicResearch/s/article/KeyWords-Plus-generation-creation-and-changes?language=en_US, дата обращения O2.08.2021.
случаями публикаций по рассматриваемой теме приходится 50.5% общего числа таких материалов. Первая десятка по числу упоминаний (табл. 6) аккумулировала 5670 внешних ссылок (72.61% от общего числа).
В подготовке анализируемых 433 работ участвовали в общей сложности 1043 автора. При этом 41.8% таких публикаций (181) были написаны 32 учеными (табл. 7). Рейтинг самых цитируемых экспертов (табл. 8) возглавляет Рене Рорбек (René Rohrbeck) (674 ссылок на все 17 статей с его участием). За ним следуют Сентхольд Ассенг (Senthold Asseng) (441), Герритт Хоогенбоом (Gerritt Hoogenboom) и Йоост Вольф (Joost Wolf) (по 389). В общей сложности топ-10 исследователей собрали 10.65% суммарного числа входящих ссылок.
Десятка самых употребляемых ключевых слов охватывает почти 20% их общего массива по всем статьям выборки, а при расширении до топ-20 этот показатель увеличивается до 26.31% (табл. 9). Наконец, 10 наиболее востребованных работ собрали 20.48% совокупного объема цитирований (табл. 10).
Библиометрический анализ
На следующем этапе проводились библиометрические расчеты по сетям цитирования публикаций, авторов, журналов и ключевых слов. На рис. 3-6 самые упоминаемые из них отражены кругами большего размера. Элементы с показателем посредничества более 0.1 обозначены фиолетовой окантовкой (чем она толще, тем выше значение этого индикатора). Круг с красным обрамлением означает нахождение на стадии всплеска цитирований (Chen, 2010). Так, сеть журналов на рис. 3 состоит из 589 узлов и 3432 линий связей. В табл. 11 представлены 20 изданий с максимальными величина-
Рис. 3. Сеть совместного цитирования журналов
Источник: составлено авторами.
ми всплеска (из 39 показателей, автоматически сгенерированных CiteSpace).
В табл. 12 отражены первые 10 журналов по показателям частоты, всплеска, центральности и сигмы. Чаще других (237 раз) упоминался Technological Forecasting and Social Change. Максимальное значение всплеска имеет Journal of Cleaner Production (5.68), а наибольшие величины степени центральности и посредничества — Administrative Science Quarterly (102 и 0.2 соответственно). Самый высокий показатель сигмы (1.32) выявлен для Global Environment Change.
На рис. 4 визуализирована сеть упоминаний авторов, включающая 594 узла и 3558 линий связи. Четко прослеживаются ученые с наивысшими показателями числа цитирований и степени посредничества, а также
Табл. 5. Распределение публикаций по журналам (2001-2021)
Название журнала Число публикаций Доля в общей выборке из 433 статей (%)
индивидуальная кумулятивная*
Technology Forecasting and Social Change 78 18.01 18.01
Futures 50 11.55 29.5б
Foresight 28 б.47 3б.03
Technology Analysis & Strategic Management 15 3.4б 39.49
European Journal of Futures Research 13 3.00 42.49
Journal of Futures Studies 8 1.85 44.34
Global food Security 7 1.б2 45.9б
Foresight and STI Governance 7 1.б2 47.58
Technology Innovation Management Review 7 1.б2 49.19
Futurist б 1.39 50.58
Итого 433
* В этой и последующих таблицах величина «кумулятивной» доли означает сумму индивидуальных долей текущей и вышестоящих позиций рейтинга в общей выборке. — Прим. ред.
Источник: составлено авторами.
Табл. б. Число цитирований журналов (2001-2021)
Название журнала Число цитирований Доля в общем числе 567C цитирований (%)
индивидуальная кумулятивная
Technological Forecasting and Social Change 221б 39.08 39.08
Futures 7бб 13.51 52.59
Nature Climate Change 29б 5.22 57.81
Technology Analysis & Strategic Management 201 3.54 б1.3б
Global Change Biology 144 2.54 б3.90
Foresight 123 2.17 бб.07
Marketing Science 122 2.15 б8.22
Global Food Security 89 1.57 б9.79
Conservation Letters 82 1.45 71.23
R&D Management 78 1.38 72.б1
Итого 5б70
Источник: составлено авторами.
Табл. 7. Число публикаций отдельных авторов (2001-2021)
Место Имя автора Число публикаций Доля в общей выборке из 433 статей (%)
индивидуальная кумулятивная
1 René Rohrbeck 17 3.93 3.93
2 David Sarpong 12 2.77 6.70
3 Daniel Mason-d'croz 10 2.31 9.01
4 Dirk Meissner 10 2.31 11.32
5 Konstantin Vishnevsky 9 2.08 13.39
б Melanie Wiener 8 1.85 15.24
7 Riccardo Vecchiato 7 1.62 16.86
8 Senthold Asseng б 1.39 18.24
9 Sika Gbegbelegbe, Jari Kaivo-Oja, Anna Kononiuk, Pierre Martre, Richard D. Robertson, Heiko A. von der Gracht 5 1.15 каждый (6.93 всего) 25.17
10 Cinzia Battistella, Frank Ewert, Regina Gattringer, Guy Hareau, Gerritt Hoogenboom, Okg Karasev, Kurt-Christian Kersebaum, Mairi Maclean, Matthew P Reynolds, Sherman Robinson, Alex Ruane, Jan Oliver Schwarz, Mikhail Semenov, William J. Sutherland, Victor Tiberius, Julia Rose West, Keith Wiebe, Joost Wolf 4 0.92 каждый (16.63 всего) 41.80
Источник: составлено авторами.
Рис. 4. Сеть совместного цитирования авторов
Источник: составлено авторами.
Табл. 8. Показатели топ-10 цитируемых авторов (2001-2021)
Место Имя автора Число цитирований Доля в общей выборке из 38 36C цитирований (%)
индивидуальная кумулятивная
1 René Rohrbeck 674 1.76 1.76
2 Senthold Asseng 441 1.15 2.91
3 Gerritt Hoogenboom 389 1.01 3.92
4 Joost Wolf 389 1.01 4.93
5 Davide Cammarano 372 0.97 5.90
б Frank Ewert 364 0.95 6.85
7 Kurt-Christian Kersebaum 364 0.95 7.80
8 Pierre Martre 364 0.95 8.75
9 Ehsan Eyshi Rezaei 364 0.95 9.70
10 Mikhail Semenov 364 0.95 10.65
Источник: составлено авторами.
те, чьи работы испытывают резкий подъем в динамике упоминаний. Табл. 13 отражает рейтинг топ-20 исследователей с максимальной величиной всплеска и продолжительностью пребывания в этой фазе.
В табл. 14 представлены топ-10 наиболее влиятельных авторов по каждому измерению. Максимальное число цитирований собрал Рене Рорбек (146), по степени посредничества первое место занимает Майкл Портер (Michael Porter) (0.15), а по показателям центральности (79), всплеска цитирования (7.26) и сигмы (2.12) лидирует Игорь Ансофф (лат. — Harry Igor Ansoff).
Сеть повторяющихся авторских ключевых слов состоит из 312 узлов и 1656 линий связи (рис. 5). Помимо самых часто употребляемых прослеживаются термины с высокой степенью посредничества и, в меньшей степени, те, которые находятся «на пике популярности». В табл. 15 приведена первая пятерка «горячих» работ, с указанием времени пребывания в этом статусе.
Согласно рейтингу топ-10 ключевых слов (табл. 16), чаще всего встречается понятие «будущее» (future) (88 раз). Термин «менеджмент» (management) имеет максимальные степени центральности и посредничества (81 и 0.19 соответственно), «восприятие» (perception) — наивысший показатель всплеска (2.95), а «эффект» (impact) — сигмы (1.50).
Сеть цитирования публикаций (рис. 6) включает 663 узла и 2315 линий связи. Документов с показателями посредничества выше 0.1 не обнаружено, поэтому фиолетовая окантовка на диаграмме не используется. Ведущая двадцатка работ, испытавших взрывной подъем цитирования, отражена в табл. 17.
Что касается распределения топ-10 документов по значению библиометрических индикаторов (табл. 18), то наибольшее число упоминаний (47) собрала работа (Rohrbeck et al., 2015), лидирующая также и по показателю всплеска (13.82). Публикация (Rohrbeck, Kum, 2018) характеризуется наивысшими величинами посредниче-
Рис. 5. Повторение авторских ключевых слов
Источник: составлено авторами.
ства (0.07) и сигмы (1.90), а исследование (Heger, Boman, 2015) — максимальной степенью центральности (37).
В результате кластерного анализа совместного цитирования с помощью CiteSpace получены 82 группы документов. Среднее значение модулярности Q составило 0.8214, силуэта — 0.9157. По умолчанию CiteSpace отображает только наибольший сегмент сети, а не попавшие в него кластеры оказываются невидимыми.4 Таким образом, из 82 кластеров на карте воспроизведены только 9 (табл. 19). На рис. 7 показана динамика изменений в их составе и взаимосвязей между включенными документами.
Для решения проблемы с кластеризацией документов, имеющих величину всплеска выше нуля, мы сосредоточились на тех, чей «пик популярности» охватывает 2021 г., поскольку они с наибольшей вероятностью отражают текущие тенденции и актуальные темы КФ (табл. 20). Чтобы максимально учесть характеристики рассматриваемых публикаций, принимались во внимание значения центральности и новизны. Те из них, что пользовались повышенным «спросом» в 2021 г., относятся к одному из двух кластеров: 0 («Открытый Форсайт») либо 2 («Возможности для научных исследований») (табл. 20). Названия кластеров получены автоматически посредством алгоритма LLR.
Обсуждение
Описательный анализ частоты появления публикаций и их цитирования иллюстрирует развитие КФ за последние два десятилетия. С 2001 по 2017 г. линии «эволюции» шли параллельно. Резкий подъем отмечается с 2010 г., после которого появились более 85% всех публикаций и свыше 70% цитирований, причем оба показателя достигли пика в 2015 г. (рис. 1 и 2). Подобная тенденция, возможно, связана с тем, что в тот момент в мире еще ощущались последствия экономического кризиса 2008 г. Как следствие, в поисках подходящих средств навигации в условиях растущей неопределенности бизнес-среды и беспрецедентных потоков противоречивой информации интерес к КФ стал резко расти. Однако в период с 2017 по 2021 г. рассматриваемые линии разо-
4 https://QteSpace.podia.com/faq, дата обращения 09.09.2021.
Табл. 9. Использование ключевых слов (2001-2021)
Место Ключевые слова Частота [20012021 гг.] Доля в общей выборке из 3861 статей (%)
индивидуальная кумулятивная
1 Strategic Foresight 1б5 4.27 4.27
2 Corporate Foresight 145 3.7б 8.Q3
3 Innovation 95 2.4б 1Q.49
4 Foresight б7 1.74 12.22
5 Future б7 1.74 13.9б
б Management 49 1.27 15.23
7 Technology 49 1.27 16.5Q
8 Scenarios 4Q 1.Q4 17.53
9 Performance 38 Q.98 18.52
1Q Futures 37 Q.96 19.48
11 Decision Making 34 Q.88 2Q.36
12 Impact 33 Q.85 21.21
13 Uncertainty 3Q Q.78 21.99
14 Knowledge 27 Q.7Q 22.б9
15 Dynamic Capabilities 2б Q.67 23.3б
1б Strategy 25 Q.65 24.Q1
17 Technology Foresight 23 Q.6Q 24.б1
18 Climate Change 22 Q.57 25.17
19 Framework 22 Q.57 25.74
2Q Organizations 22 Q.57 2б.31
Источник: составлено авторами.
Табл. Ю. Топ-10 цитируемых публикаций (2001-2021)
Место Публикация Число цитирований Доля в общей выборке из 5670 цитирований (%)
индивидуальная кумулятивная
1 Liu et al. (2016) 198 3.49 3.49
2 Rohrbeck, Gemünden (2011) 155 2.73 б.23
3 Durance, Godet (2010) 124 2.19 8.41
4 Naik et al. (2005) 122 2.15 Ю.5б
5 Asseng et al. (2019) 1Q5 1.85 12.42
б Springmann et al. (2017) 98 1.73 14.14
7 Rohrbeck, Schwarz (2013) 91 1.6Q 15.75
8 Rohrbeck et al. (2015) 9Q 1.59 17.34
9 Vecchiato, Roveda (2010) 9Q 1.59 18.92
1Q Habegger (2010) 88 1.55 2Q.48
Источник: составлено авторами.
Рис. б. Сеть совместного цитирования документов
■-'fi-'
Источник: составлено авторами.
шлись. Увеличение частоты публикаций свидетельствует о сохраняющемся спросе на КФ, однако снижение общей динамики цитирования заставляет предположить, что больше внимания стали привлекать не самые новые работы. В целом, общий положительный тренд в отношении числа публикаций и цитирований свидетельствует о том, что КФ переходит из статуса экспериментальной в устоявшуюся область знаний. Этот вывод согласуется с результатами работы (Amini et al., 2021).
Выборка из 433 статей, распределенных по 191 журналу, свидетельствует о достаточном многообразии исследовательского ландшафта КФ. Из этой массы свыше 50% исследований опубликованы всего в 10 изданиях, наиболее заинтересованных рассматриваемой тематикой (см. табл. 5). Два лидера по числу публикаций о КФ — Technological Forecasting and Social Change и Futures — собрали и наибольшее количество цитирова-
ний. Подобный дисбаланс, вероятно, обусловлен самими их названиями, наводящими на мысль о том, что КФ воспринимается как навигатор по социально-экономической неопределенности, облегчающий разработку долгосрочных стратегий (Latzer, 2009; Vecchiato, 2015). Все больший интерес к нему проявляют представители естественных наук, на которых специализируются четыре из 10 наиболее влиятельных журналов — Nature Climate Change, Global Change Biology, Conservation Letters и Global Food Security) (см. табл. 6). Аналогично, растет «заметность» КФ для разных школ стратегического управления, поскольку в упомянутой десятке присутствуют издания Technology Analysis and Strategie Management, Technology Innovation Management Review, Marketing Science и R&D Management.
Особую заинтересованность в распространении методологии КФ демонстрируют 32 автора, подготовивших свыше 41% публикаций выборки (181 из 433). В частности, Рене Рорбек, Дирк Майсснер (Dirk Meissner), Константин Вишневский (Konstantin Vishnevskiy), Риккардо Веккиато (Ricciardo Vecchiato), Давид Сарпонг (David Sarpong) и Мелани Винер (Melanie Wiener) специализируются на исследованиях в области корпоративного, стратегического и открытого Форсайта, на формировании образов будущего, построении сценариев, их эффектах для научно-технологической и инновационной политики. В фокусе отдельных специалистов, например, Давида Масона-д'Кроза (David Mason-d'Croz) и Сентхольда Ассенга — анализ перспектив и разработка сценариев в области сельского хозяйства и климата, что дополнительно подтверждает нарастающий интерес к Форсайту у представителей естественных наук. Аналогичное можно сказать и о наиболее цитируемых авторах: все они, кроме Рене Рорбека, писали об изменениях климата, причем нередко в соавторстве.
Табл. 11. Топ-20 цитируемых журналов и монографий с максимальными показателями всплеска цитирования (2001-2021)
Цитируемые журналы / монографии Значение Начало Конец 2001-2021
Social Psychology Network* 3.б1 2004 2010 -
Competing for the Future (Hamel, Prahalad, 1994) 3.18 2004 2011 _
American Journal of Sociology 3.31 200б 2015
The Art of the Long View (Schwartz, 1996) 4.45 2008 2012 __
Competitive Advantage (Porter, 2008) 3.б3 2010 2012 _в_
Futures Research Methodology (Glenn, Gordon, 2009) 3.79 2012 2014 _В_
Peripheral Vision (Day, Schoemaker, 2006) 3.39 2012 2015 —
Handbook of Research Methodology (Mishra, Alok, 2017) 3.35 2013 2015 В
Strategic Change 3.34 2015 201б В
PNAS 3.72 201б 2017 m
Nature Journal 4.05 201б 2018 в
Psychological Review 3.17 201б 2018 _в—
Global Environmental Change 3.8б 201б 2019 _н-
Environment Research Letters 4.42 201б 2019 ____
European Journal of Agronomy 3.59 201б 2019 _н-
Nature Climate Change 3.59 201б 2019 ____
Global Change Biology 3.31 201б 2019 -
International Journal of Management Reviews 3.78 2018 2021 -
Journal of Cleaner Production 5.б8 2019 2021
Journal of Applied Psychology 3.52 2019 2021
* https://www.socialpsychology.org/, дата обращения 12.02.2022. Источник: составлено авторами.
Табл. 12. Топ-10 журналов по библиометрическим показателям (2001-2021)
Место Журнал (монография) Значение
Частота
1 Technological Forecasting & Social Change 23l
2 Futures 215
3 Foresight 155
4 Technology Analysis and Strategic Management 12l
5 Strategic Management Journal 12б
б Long Range Planning 11б
l Harvard Business Review 114
8 Academy of Management Review 111
9 Organization Science 88
1Q Administrative Science Quarterly 83
Всплеск
1 Journal of Cleaner Production 5.б8
2 The Art of the Long View 4.45
3 Environmental Research Letters 4.42
4 Nature 4.Q5
5 Global Environmental Change 3.8б
б Futures Research Methodology 3.l9
l International Journal of Management Reviews 3.l8
8 PNAS 3.72
9 Competitive Advantage 3.б3
1Q Social Psychology Network 3.б1
Степень
1 Administrative Science Quarterly 1Q2
2 Academy of Management journal 1Q1
3 Long Range Planning 74
4 Academy of Management Review 74
5 Strategic Management Journal б5
б California Management Review б5
l Journal of Management б3
8 Organization Science 58
9 Journal of Management Studies 58
1Q Harvard Business Review 55
Центральность
1 Administrative Science Quarterly Q.2Q
2 Academy of Management journal Q.1l
3 Harvard Business Review Q.11
4 Futures Q.Q9
5 Science Q.Q9
б The Art of Conjecture (De Jouvenel, 2012) Q.Q9
l Journal of Future Studies Q.Q8
8 California Management Review Q.Ql
9 The Art of the Long View Q.Ql
1Q American Economic Review Q.Ql
Сигма
1 The Art of the Long View 1.33
2 Global Environment Change 1.32
3 Handbook of Research Methodology 1.28
4 PNAS 1.11
5 Competing for the Future 1.Ql
б Strategic Change 1.Q5
l Futures Research Methodology 1.Q4
8 Journal of Cleaner Production 1.Q3
9 Environmental Research Letters 1.Q3
1Q International Journal of Management Reviews 1.Q3
Источник: составлено авторами.
Табл. 13. Топ-20 цитируемых авторов с максимальными показателями всплеска цитирования (2001-2021)
Цитируемые авторы Значение Начало Конец 2001-2021
Harry Igor Ansoff 7.2б 2QQ6 2Q12 -
Peter Schwartz 4.2l 2QQ6 2Q12 -
Liam Fahey 3.91 2QQ6 2Q15
Alan Porter 4.3Q 2Q1Q 2Q12 -■-
Darrell Rigby 3.бб 2Q12 2Q15 -в-
Tobias Gnatz 3.55 2Q13 2Q15 -в-
Effie Amanatidou 5.21 2Q14 2Q16 _M
Heiko von der Gracht 3.95 2Q14 2Q15 _m—
Theodore Gordon 3.82 2Q14 2Q15 -■-
Averil Horton 4.44 2Q16 2Q18 _в—
Konstantin Vishnevskiy 3.91 2Q16 2Q19 -—
Frank Ruff 4.95 2Q1l 2Q18 -m—
Patrick van der Duin 4.59 2Q1l 2Q21 _
Angela Wilkinson 3.б2 2Q1l 2Q21 -
Martin Rhisiart 3.94 2Q18 2Q21 ___
Siri Boe-Lillegraven 3.8l 2Q18 2Q21 -_
Jakob H0jland 3.б1 2Q18 2Q21 ___
Regina Gattringer 3.б1 2Q18 2Q21 —
JonIden б.25 2Q19 2Q21 В
Tugrul Daim 3.7Q 2Q19 2Q21 В
Источник: составлено авторами.
Рис. 7. Сеть совместного цитирования документов
Кластер 0 — Открытый Форсайт Кластер 1 — Богатые традиции
Кластер 2 — Возможности для научных исследований
Кластер 3 — Ускорение технологических изменений
Кластер 4 — Выявление траекторий
Кластер 7 — Предложение
Кластер 8 — Оценка состава панели Дельфи
Кластер 12 — Портфельный подход
Кластер 13 — Возможности консервации
Источник: составлено авторами.
Табл. 14. Топ-10 авторов по библиометрическим показателям (2001-2021)
Место Автор Значение
Частота
1 René Rohrbeck 14б
2 Ricciardo Vecchiato 9б
3 Cornelia Daheim б3
4 Kathleen Eisenhardt 59
5 Frank Ruff 51
б Tobias Heger 50
7 Michel Godet 49
8 Peter Schwartz 48
9 Kees van der Heijden 48
10 Andy Hines 48
Всплеск
1 Harry Igor Ansoff 7.2б
2 Jon Iden б.25
3 Effie Amanatidou 5.21
4 Frank Ruff 4.95
5 Patrick van der Duin 4.59
б Averil Horton 4.44
7 Alan Porter 4.30
8 Peter Schwartz 4.27
9 Heiko von der Gracht 3.95
10 Martin Rhisiart 3.94
Степень
1 Harry Igor Ansoff 79
2 George Burt б3
3 Cornelia Daheim б2
4 Kathleen Eisenhardt 57
5 René Rohrbeck 55
б Thomas Chermack 55
7 Gary Hamel 53
8 Joseph Coates 53
9 Paul Schoemaker 50
10 Tobias Heger 48
Центральность
1 Michael Porter 0.15
2 Harry Igor Ansoff 0.11
3 George Day 0.10
4 Gary Hamel 0.08
5 Richard Daft 0.07
б Sohail Inayatullah 0.07
7 David Teece 0.07
8 George Burt 0.0б
9 Kathleen Eisenhardt 0.0б
10 Michel Godet 0.0б
Сигма
1 Harry Igor Ansoff 2.12
2 Effie Amanatidou 1.22
3 Michel Godet 1.19
4 Heiko von der Gracht 1.11
5 Rafael Ramirez 1.09
б Frank Ruff 1.08
7 Liam Fahey 1.08
8 Alper Alsan 1.08
9 Alan Porter 1.08
10 Averil Horton 1.07
Источник: составлено авторами.
Табл. 15. Топ-5 ключевых слов
с максимальным показателем всплеска цитирования (2001-2021)
Ключевые слова Значение Начало Конец 2001-2021
Perception 2.95 200б 2012
Real Time 2.б8 2013 2015 -в—
Industry 2.27 2017 2018
Open Innovation 2.57 2018 2019
Impact 2.32 2019 2019
Источник: составлено авторами.
Из общего числа ключевых слов (1813), присутствовавших во всех 433 документах, 40 наиболее распространенных использовались в 33% случаев. Ожидаемо в топе популярности наряду с КФ оказался термин «стратегический Форсайт». Кроме того, установлена тесная связь КФ с понятиями «инновации» (innovation), «технологии» (technology), «сценарии» (scenarios), «эффективность» (performance), «эффект» (impact), «принятие решений» (decision making), «неопределенность» (uncertainty) и «изменения климата» (climate change)s.
Пятерка наиболее цитируемых статей вышла в одном и том же журнале — Technological Forecasting and Social Change, на который приходится наибольшее количество публикаций и цитирований. Тем самым в очередной раз подтверждается вклад упомянутого издания в распространение знаний о КФ. Можно провести параллели с понятиями «инновации», «сценарии», «неопределенность» и «технологии», чаще всего встречающимися именно на его страницах по сравнению с остальными.
Среди авторов топ-10 упоминаемых статей большинство входят в десятку самых продуктивных и цитируемых: Рене Рорбек, Риккардо Веккиато, Сентхольд Ассенг и Франк Эверт (Frank Ewert). Примечательно, что три работы из десятки связаны с вопросами изменений климата (Liu et al., 2016; Springmann et al., 2017; Asseng et al., 2019).
На основе библиометрических расчетов по журналам, авторам и ключевым словам выявлены новейшие тенденции исследований КФ. Максимальное количество связей (с точки зрения центральности и посредничества) имеют издания по общей управленческой тематике, а именно Administrative Science Quarterly, Academy of Management Journal, Academy of Management Review и Harvard Business Review. Скорее всего, практикующие специалисты стремятся привлечь внимание к преимуществам КФ на фоне классических подходов «школы планирования» (Battistella, De Toni, 2011). Максимальные величины всплеска отличают журналы, фокусирующиеся на экологии: Journal of Cleaner Production и Environment Research Letters. В 2021 г. для
6 Частотность связи последнего из перечисленных терминов также свидетельствует о растущем интересе к КФ в сегменте естественных наук.
Табл. Хб. Топ-10 ключевых слов
по значению показателей (2001-2021)
Место Ключевое слово Значение
Частота
i Future 88
2 Corporate Foresight 8б
3 Innovation 61
4 Strategic Foresight 5б
5 Technology 41
б Management 43
l Impact 38
8 Performance 38
9 Knowledge 2б
i0 Uncertainty 24
Всплеск
i Perception 2.95
2 Real Time 2.б8
3 Open Innovation 2.51
4 Impact 2.32
5 Industry 2.21
б Future -
l Corporate Foresight -
8 Innovation -
9 Strategic Foresight -
i0 Technology -
Степень
i Management 8i
2 Innovation 12
3 Corporate Foresight li
4 Performance б8
5 Future б5
б Impact б2
l Decision Making б2
8 Knowledge 58
9 Strategic Foresight 54
i0 Framework 53
Центральность
i Management 0.i9
2 Impact 0.i9
3 Performance 0.i5
4 Innovation 0.13
5 Corporate Foresight 0.13
б Future 0.13
l Decision Making 0.10
8 Strategic Foresight 0.10
9 Framework 0.10
i0 Uncertainty 0.10
Сигма
i Impact 1.50
2 Industry 1.14
3 Perception 1.11
4 Real Time 1.02
5 Management 1.00
б Performance 1.00
l Innovation 1.00
8 Corporate Foresight 1.00
9 Future 1.00
i0 Decision Making 1.00
Источник: составлено авторами.
Табл. il. Топ-20 публикаций по значению всплеска цитирования (2001-2021)
Публикация Значение Начало Конец 2001-2021
(Vecchiato, Roveda, 2010) 7.3б 2012 2015 -—
(Rohrbeck, Gemunden, 2011) 10.51 2013 201б -—
(Von der Gracht et al., 2010) б.12 2013 2015 -—
(Bootz, 2010) 4.0б 2013 2015
(Rohrbeck, 2012) 1.42 2014 2011
(Heger, Rohrbeck, 2012) б.19 2014 2011
(Vecchiato, 2012) б.54 2014 201б
(Rohrbeck, 2011) 5.92 2014 201б
(Rohrbeck, Schwarz, 2013) 8.13 2015 2018
(Battistella, 2014) 4.30 2015 2018
(Vishnevskiy et al., 2015) 3.11 201б 2019
(Ruff, 2015) б.40 2011 2019
(Van der Duin et al., 2014) 4.83 2011 2019
(Rohrbeck et al., 2015) 13.82 2011 2021
(Heger, Boman, 2015) 4.81 2011 2021
(Boe-Lillegraven, Monterde, 2015) 4.29 2011 2021
(Vecchiato, 2015) З.?б 2011 2021
(Paliokaite, Pacesa, 2015) 3.11 2011 2021
(Rohrbeck, Kum, 2018) 8.91 2019 2021
(Iden et al., 2017) б.20 2019 2021
Источник: составлено авторами.
Journal of Cleaner Production его величина составила 5.68 (табл. 11). Это отражает потребность в Форсайте как инструменте разработки стратегий, нацеленных на уменьшение вреда для окружающей среды. Недавний подъем того же показателя для Journal of Management Reviews и Journal of AppliedPsychology говорит о растущей востребованности Форсайта среди специалистов по общему менеджменту и психологии. Прослеживается связь КФ с повышением инновационной активности и общей эффективности предприятий (Rohrbeck, Kum, 2018), изменением ролей, моделей поведения и менталитета заинтересованных сторон (внутренних и внешних) — участников цепочки создания стоимости (Rohrbeck, 2012). В то же время КФ недостаточно освещается в журналах по общему менеджменту (Rohrbeck et al., 2015). Будем надеяться, что перечисленные издания из смежных с Форсайтом областей помогут в преодолении сложившегося «эффекта колеи», привлекая к себе больше статей по КФ, которые в настоящее время с наибольшей вероятностью оказались бы в Technological Forecasting and Social Change или Futures. Само наличие недавнего всплеска, не говоря уже о высоком значении его показателей, сигнализирует о том, что статьи по КФ сейчас целесообразно публиковать в Journal of Cleaner Production, International Journal of Management Reviews и Journal of Applied Psychology, чтобы иметь шансы на более высокую цитируемость.
Что касается ведущих специалистов по КФ, то в отношении степеней посредничества, показателей вспле-
Табл. 18. Топ-10 публикаций по значению
библиометрических показателей (2001-2021)
Место Публикация Значение
Частота
1 (Rohrbeck et al., 2015) 88
2 (Rohrbeck, Schwarz, 2013) 86
3 (Rohrbeck, Gemünden, 2011) 67
4 (Rohrbeck, 2012) 56
5 (Heger, Rohrbeck, 2012) 47
6 (Ruff, 2015) 43
7 (Vishnevskiy et al., 2015) 38
8 (Rohrbeck, Kum, 2018) 38
9 (Vecchiato, Roveda, 2010) 26
10 (Rohrbeck, 2011) 24
Всплеск
1 (Rohrbeck et al., 2015) 13.82
2 (Rohrbeck, Gemünden, 2011) 10.57
3 (Rohrbeck, Kum, 2018) 8.97
4 (Rohrbeck, 2012) 8.73
5 (Vecchiato, Roveda, 2010) 7.42
6 (Rohrbeck, 2011) 7.36
7 (Heger, Rohrbeck, 2012) 6.79
8 (Vecchiato, 2010) 6.54
9 (Ruff, 2015) 6.4
10 (Iden et al., 2017) 6.2
Степень
1 (Heger, Boman, 2015) 37
2 (Vecchiato, Roveda, 2010) 35
3 (Vecchiato, 2015) 31
4 (Andersen, Andersen, 2014) 31
5 (Rohrbeck, Kum, 2018) 30
6 (Battistella, De Toni, 2011) 30
7 (Rohrbeck, 2011) 27
8 (Van der Duin et al., 2014) 27
9 (Paliokaite, Pacesa, 2015) 26
10 (Heger, Rohrbeck, 2012) 25
Центральность
1 (Rohrbeck, Kum, 2018) 0.07
2 (Vecchiato, 2015) 0.06
3 (Georghiou et al., 2009) 0.06
4 (Habegger, 2010) 0.06
5 (Vecchiato, Roveda, 2010) 0.05
6 (Andersen, Andersen, 2014) 0.05
7 (Battistella, De Toni, 2011) 0.05
8 (Daheim, Uerz, 2008) 0.05
9 (Heger, Boman, 2015) 0.04
10 (Amanatidou et al., 2012) 0.04
Сигма
1 (Rohrbeck, Kum, 2018) 1.90
2 (Vecchiato, Roveda, 2010) 1.48
3 (Rohrbeck et al., 2015) 1.29
4 (Rohrbeck, Gemünden, 2011) 1.28
5 (Heger, Rohrbeck, 2012) 1.25
6 (Vecchiato, 2015) 1.24
7 (Vecchiato, 2010) 1.24
8 (Heger, Boman, 2015) 1.22
9 (Vecchiato, Roveda, 2010) 1.21
10 (Battistella, De Toni, 2011) 1.18
Источник: составлено авторами.
Табл. 19. Кластеризация совместного
цитирования документов
№ Название кластера (LLR) Размер Силуэт Начало-конец
0 Открытый Форсайт (Open Foresight) 72 0.905 20122020
1 Богатые традиции (Rich Tradition) 64 0.861 20072015
2 Возможности для научных исследований (Research Opportunities) 61 0.934 20142020
3 Ускорение технологических изменений (Accelerating Technological Change) 36 0.852 20102016
4 Выявление траекторий (Way Finding) 31 0.938 20082015
7 Предложение (Proposal) 28 0.957 20102015
8 Оценка состава экспертной панели Дельфи (Assessing Delphi Panel Composition) 28 0.968 20052011
12 Портфельный подход (Portfolio Approach) 15 0.988 20052009
13 Возможности консервации (Conservation Opportunity) 13 0.999 20092014
Источник: составлено авторами.
ска и сигмы лидирующие позиции занимает представитель «школы планирования» Игорь Ансофф, что соответствует его репутации мирового авторитета в области стратегического управления (Martinet, 2010). В нашей выборке только у него показатель сигмы выше 1.5 (равен 2.12). Резкий скачок интереса к его работам был зафиксирован в 2006-2012 гг., совпав с началом заметного роста числа публикаций по КФ с 2010 г.
Поскольку КФ лишь сравнительно недавно стал объектом исследовательского интереса в области стратегического менеджмента и выходит за рамки подходов «классической школы» (см., например: (Ansoff, 1988; Porter, 2008)), необходимость сослаться на их ограничения отчасти объясняет присутствие Игоря Ансоффа во всех рейтингах. Повышенным спросом в последние годы также пользуются работы Джона Идена (Jon Iden). Число их цитирований устойчиво растет с 2019 г., а значение всплеска составляет 6.25, в т. ч. за 2021 г. (см. табл. 13). В частности, это касается опубликованного им системного обзора литературы о природе стратегического Форсайта (Iden et al., 2017).
Сетевой анализ ключевых слов продемонстрировал распределение по наиболее популярным исследовательским направлениям. Максимальное значение центральности имеет термин «управление» (management), свидетельствуя о том, что КФ как основа стратегического менеджмента постепенно приходит на смену «классическим» методам. Предлагая новые принципы и механизмы принятия решений, он облегчает управление технологическим развитием и инновационной деятельностью (Milshina, Vishnevskiy, 2018; Schweitzer et al., 2019). Подтверждение тому — тесные связи термина «корпоративный Форсайт» с понятиями «инновации», «эффект» и «эффективность».
Табл. 20. Кластеризация совместного цитирования документов
СТАТЬЯ ПОКАЗАТЕЛИ
Число цитирований Публикация Ключевые слова Всплеск 2001-2021 Степень центральности Степень посредничества Сигма новизны
Значение Начало Конец
Кластер 0 — Открытый Форсайт (число публикаций = 72, силуэт = 0.905)
47 (Rohrbeck et al., 2015) Corporate Foresight, Strategic Foresight, Review, Historical Development 13.82 2017 2021 -- 18.0 0.02 1.29
17 (Heger, Boman, 2015) Strategic Foresight, Business Field Exploration, Innovation Management, Open Innovation 4.87 2017 2021 -- 37.0 0.04 1.22
15 (Boe- Lillegraven, Monterde, 2015) Corporate Foresight, Future Research, Strategic Planning, Innovation Management, Business Environment, Automotive Business 4.29 2017 2021 -- 20.0 0.01 1.03
18 (Vecchiato, 2015) Corporate Foresight, Networked Foresight, Innovation Networks, Collaboration for Innovation, Open Innovation, Dynamic Capabilities 3.76 2017 2021 -- 31.0 0.06 1.24
13 (Paliokaite, Pacesa, 2015) Organisational Foresight, Capabilities, Exploration, Exploitation, Organisational Ambidexterity 3.71 2017 2021 -- 19.0 0.02 1.07
10 (Rhisiart et al., 2015) Scenarios, Strategic Foresight, Learning 3.62 2018 2021 5.0 0.00 1.00
Класте\ > 2 — Возможности для научных исследований (число публикаций = 61, силуэт = 0.934)
20 (Rohrbeck, Kum, 2018) Corporate Foresight, Future Preparedness, Firm Performance, BehaviouralTheory of the Firm 8.97 2019 2021 30.0 0.07 1.90
17 (Iden et al., 2017) Strategic Foresight, Systematic Literature Review, Corporate Foresight, Technology Foresight 6.20 2019 2021 19.0 0.01 1.06
10 (H0jland, Rohrbeck, 2018) Corporate Foresight, Business Development, Cognitive Search, Experimental Search 3.62 2018 2021 12.0 0.01 1.05
9 (Gershman et al., 2016) State-Owned Enterprises, Corporate Foresight, Technology Roadmaps, Innovation Strategies, Innovation Management 3.26 2018 2021 14.0 0.01 1.04
Источник: составлено авторами.
Поскольку КФ позволяет просчитывать варианты изменений внешней среды и соответственно адаптировать стратегии, формируется основа для создания новой потребительской ценности, повышается эффективность компаний (Yoon et al., 2018; Hines, Gold, 2015; Rohrbeck, 2012; Rohrbeck, Gemünden, 2011; Von der Gracht et al., 2010; Adegbile et al., 2017). Недавний рост всплеска отмечен для термина «открытые инновации» (open innovation), связь которого с КФ обусловлена вовлечением внутренних и внешних стейкхолдеров в разработку корпоративных стратегий (Daheim, Uerz, 2008).
В отношении наиболее влиятельных публикаций по степени центральности лидирует статья (Heger, Boman, 2015), анализирующая преимущества сетевого Форсайта для компаний всех категорий — малых, средних и транснациональных. Максимальные значения степени посредничества и сигмы получила работа (Rohrbeck, Kum, 2018), в которой представлена модель оценки готовности к будущему исходя из измерения потребности в КФ. Не исключено, что это обусловлено значительной научной новизной данного материала по сравнению с другими. Наивысший показатель всплеска (13.82) характерен для публикации (Rohrbeck et al., 2015), собравшей за рассматриваемый период (20012021 гг.) больше всего цитирований.
Изучение связей между публикациями в целях обнаружения наиболее актуальных тем позволило выявить два активных тематических кластера. Первый из них, «Открытый Форсайт» (Open Foresight) (кластер 0), охватил 72 работы и пользовался особым интересом с 2012 по 2020 г. Переход к открытому формату — новейший этап в развитии КФ, предполагающий совместное формирование видения компаниями будущих рынков и контекста деятельности на основе коллективного обсуждения и анализа (Daheim, Uertz, 2008; Kononiuk et al., 2017; Wiener, 2018; Wiener, Boer, 2019). Тем самым повышается эффективность КФ в реагировании на ускоряющуюся динамику перемен бизнес-среды и т. д. Мы сфокусировались на публикациях, находившихся в стадии всплеска в 2021 г. В данном кластере всего шесть таких работ (табл. 21), притом что взрывной рост популярности когда-либо испытывали лишь девять входящих в него статей. Кластер 2 «Возможности для научных исследований» (Research Opportunities) содержит 61 публикацию, из которых четыре в 2021 г. переживали период резкого роста упоминаний (табл. 21).
Выявить связь между показателями всплеска и цитированием термина «открытый Форсайт» сложнее, чем в отношении КФ. Однако есть основания считать, что это направление активно развивается, посколь-
Табл. 21. Основные результаты анализа статей, включенных в кластеры 0 и 2
Статья Основные выводы
Кластер 0 (Открытый Форсайт)
(Rohrbeck et al., 2015) • КФ набирает популярность в сетевых организациях. • Статья включена в кластер, поскольку посвящена сетевым организациям, совместным исследованиям и открытости.
(Heger, Boman, 2015) • Сетевой Форсайт служит источником добавленной стоимости для компаний, причем его эффект особо значим для малого и среднего бизнеса, поскольку крупные международные компании предпочитают пользоваться собственными устоявшимися инструментами Форсайта. • Сетевые партнеры идентифицируют новые способы создания стоимости прежде всего с помощью сканирования. • Статья отнесена к данному кластеру, поскольку авторы поставили задачу объяснить инструменты создания стоимости на основе сетевого Форсайта.
(Boe-Lillegraven, Monterde, 2015) • В основе такого механизма, как радар, лежат аналитическая разведка, изучение возможностей для обмена точками зрения и подходами между подразделениями компании, работающими по разных функциональным направлениям, и их синтезирования. • Намечены направления дальнейших исследований в отношении процедур (технологического) Форсайта, посредством которых создается новая стоимость, практик их планирования и реализации, включая стимулы для вовлечения заинтересованных сторон в этот процесс.
(Vecchiato, • Обоснована потребность в создании основ для объективной оценки стоимости, создаваемой с помощью КФ, и финансовых преимуществ, которые может дать интеграция этого механизма в деятельность компании. • Обоснована ценность изучения стратегий, благодаря которым первопроходцы извлекают преимущества, и условий для их успешной реализации.
2015)
(Paliokaite, Pacesa, 2015) • Умение сканировать внешнюю среду, делать долгосрочный выбор и реализовывать комплексные стратегии благоприятствует появлению радикальных инноваций, тогда как способности к интеграции сами по себе ведут лишь к созданию инкрементальных инноваций. • Ключевыми направлениями инвестиций для компаний, стремящихся улучшить результаты поисковой инновационной деятельности, признаны: регулярное сканирование внешней среды, формирование картин будущего (разработка сценариев, дорожных карт и системы оценочных показателей), научно-технологический потенциал, непрерывное обучение, развитие лидерских качеств.
(Rhisiart et al., 2015) • Индивидуальное обучение способствует развитию навыков «работы со знаниями о будущем». Его ценность определяется целевой предметной областью. Подобная практика позволяет корректировать коллективный менталитет организации. Расширяются динамические способности восприятия, более четко осознаются различия между прогностическими и вероятностными допущениями, используемыми при разработке стратегий.
Кластер 2 (Возможности для научных исследований)
(Rohrbeck, Kum, 2018) • Предложена модель оценки готовности бизнеса к будущему на основе сравнения зрелости используемых методов КФ и измерения спроса на эту деятельность. Подтвержден вклад КФ в преодоление (бдительными) компаниями «эффекта колеи», повышение эффективности и прибыльности. • У «готовых к будущему» компаний рентабельность на 33%, а рыночная капитализация - на 200% выше, чем в среднем по выборке исследованных компаний.
(Iden et al., 2017) • Научный интерес к стратегическому Форсайту растет, однако эта область знаний пока плохо структурирована, а прогресс в формировании теоретической базы отсутствует. • В данной области преобладают поисковые исследования. • Необходимы новые теоретические исследования, поскольку их результаты также могут оказаться полезными для успеха фирм.
(H0jland, Rohrbeck, 2018) • На ранних стадиях развития системные методологии КФ используются от случая к случаю. Велика вероятность, что часть возможностей останутся незамеченными, а значит, не будут рассматриваться и практиковаться. • Успешное использование КФ предполагает периодический, циклический процесс идентификации возникающих факторов, их анализа и переосмысления стратегий. Иными словами, эффективный рост бизнеса на основе КФ рассматривается как нелинейный процесс, основанный на регулярном получении обратной связи и требующий времени.
(Gershman et al., 2016) • Государственные предприятия обычно уделяют недостаточное внимание долгосрочному планированию технологического развития. Такие игроки в первую очередь заинтересованы в модернизации, ориентированы на внутренний рынок, государственные закупки и совершенствование структуры управления.
Источник: составлено авторами.
ку посвященные ему статьи могут служить для обоснования потребности в открытых Форсайт-проектах. Так, прослеживаются параллели в частоте употребления терминов «сетевой Форсайт» (networked foresight), «стратегическая гибкость» (strategic agility), «отношения со стейкхолдерами» (stakeholder relationships), «вовлеченность в инновационный процесс» (involvement in the innovation process), «динамический потенциал открытого Форсайта» (dynamic capabilities of open foresight). Все эти факторы связаны с открытостью компаний к партнерству с другими игроками (Daheim, Uerz, 2008; Von der Gracht et al., 2010; Ehls et al., 2017; Kononiuk et al., 2017; Wiener, 2018; Wiener, Boer, 2019).
Три из четырех статей кластера 2 («Возможности для научных исследований»), которые находятся в стадии всплеска (Rohrbeck, Kum, 2018; H0jland, Rohrbeck, 2018; Gershman et al., 2016), содержат анализ кейсов и результаты поисковых исследований. В четвертой статье (Iden et al., 2017) подчеркивается потребность в наращивании теоретической базы КФ для нахождения объяснений по малоизученным проблемам.
По итогам описательного анализа можно сделать вывод о постоянно растущей востребованности исследований КФ, а библиометрия показывает, в каких журналах исследователям целесообразно публиковать статьи, чтобы получить больше цитирований; какие
имеющиеся публикации и авторы заслуживают особого внимания и упоминания; каковы наиболее релевантные ключевые слова. Благодаря этому руководители, исследователи и практики получат более полное представление об исследовательском ландшафте КФ.
Заключение
Насколько нам известно, в представленном исследовании литература по КФ впервые оценена с помощью би-блиометрических методов. На основе анализа 433 статей, изданных в период с 2001 по 2021 г., выявлены ретроспективные и текущие тренды в развитии КФ.
Сетевой анализ журналов, авторов, ключевых слов и публикаций указывает на стабильно растущий интерес исследователей к КФ. В последние годы статьи по этой теме публикуются в журналах, ориентированных на общий стратегический менеджмент и естественные науки, в частности Journal of Cleaner Production, Environmental Letters и Global Environment Change. Важную роль в развитии и популяризации литературы о КФ сыграли работы Рене Рорбека, Сентхольда Ассенга, Риккардо Веккиато и др. Подтверждена тесная связь между КФ
и понятиями «открытые инновации», «промышленность» (industry), «эффект», «эффективность», «принятие решений» и «неопределенность» — они широко используются, имеют высокие значения всплеска и сигмы. Показатели центральности свидетельствуют о востребованности КФ как инструмента менеджмента.
Кластерный анализ показал, что, как и предсказывали некоторые авторы, в своем развитии КФ перешел в стадию «открытости». Подобный формат имеет особое значение, например, для разработки стратегий по борьбе с изменениями климата и смягчения их последствий. Подтвержден вклад КФ в радикальное совершенствование общей методологии стратегического управления. Однако, по нашему мнению, исследования КФ в целом и его отдельных составляющих, включая стратегический, организационный, технологический, сетевой, открытый Форсайт и др., нуждаются в более детальной структуризации. Следует приложить дополнительные усилия к развитию теоретической базы. Это позволит глубже понять специфику инструментария КФ и расширить возможности его практического применения.
Библиография
Adegbile A., Sarpong D., Meissner D. (2017) Strategic foresight for innovation management: A review and research agenda. International
Journal of Innovation and Technology Management, 14(4), 1750019. (2017). https://doi.org/10.1142/S0219877017500195 Amanatidou E., Butter M., Carabias V., Konnola T., Leis M., Saritas O., Schaper-Rinkel P., van Rij V. (2012) On concepts and methods in horizon scanning: Lessons from initiating policy dialogues on emerging issues. Science and Public Policy, 39(2), 208-221. https://doi. org/10.1093/scipol/scs017
Amini H., Jabalameli M.S., Ramesht M.H. (2021) Development of regional foresight studies between 2000 and 2019: An overview and co-
citation analysis. European Journal of Futures Research, 9(1), 1. https://doi.org/10.1186/s40309-021-00170-7 Andersen A.D., Andersen P.D. (2014) Innovation system foresight. Technological Forecasting and Social Change, 88, 276-286. https://doi.
org/10.1016/j.techfore.2014.06.016 Ansoff H.I. (1988) The New Corporate Strategy, New York: Wiley.
Asseng S., Martre P., Maiorano A., Rotter R.P., O'Leary G.J., Fitzgerald G.J., Ewert, F. (2019) Climate change impact and adaptation for wheat
protein. Global Change Biology, 25(1), 155-173. https://doi.org/10.1111/gcb.14481 Battistella C. (2014) The organisation of Corporate Foresight: A multiple case study in the telecommunication industry. Technological
Forecasting and Social Change, 87, 60-79. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2013.10.022 Battistella C., De Toni A.F. (2011) A methodology of technological foresight: A proposal and field study. Technological Forecasting and Social
Change, 78(6), 1029-1048. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.01.006 Bereznoy A. (2017) Corporate foresight in multinational business strategies. Foresight and STI Governance, 11(1), 9-22. https://doi.
org/10.17323/2500-2597.2017.1.9.22 Boe-Lillegraven S., Monterde S. (2015) Exploring the cognitive value of technology foresight: The case of the Cisco Technology Radar.
Technological Forecasting and Social Change, 101, 62-82. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.07.014 Bootz J.P. (2010) Strategic foresight and organizational learning: A survey and critical analysis. Technological Forecasting and Social Change,
77(9), 1588-1594. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.015 Chen C. (2005) The centrality of pivotal points in the evolution of scientific networks. Paper presented at the 10th International Conference on
Intelligent User Interfaces — IUI '05, San Diego, CA, USA. D0I:10.1145/1040830.1040859 Chen C. (2006) CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. Journal of the American
Society for Information Science and Technology, 57(3), 359-377. https://doi.org/10.1002/asi.20317 Chen C. (2016) CiteSpace: A Practical Guide for Mapping Scientific Literature, Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, Inc. ISBN: 978-153610-280-2
Chen C., Ibekwe-SanJuan F., Hou J. (2010) The structure and dynamics of cocitation clusters: A multiple-perspective cocitation analysis.
Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(7), 1386-1409. https://doi.org/10.1002/asi.21309 Daheim C., Uerz G. (2008) Corporate foresight in Europe: From trend based logics to open foresight. Technology Analysis and Strategic
Management, 20, 321-336. https://doi.org/10.1080/09537320802000047 Darkow I.L. (2015) The involvement of middle management in strategy development - Development and implementation of a foresight-
based approach. Technological Forecasting and Social Change, 101, 10-24. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2013.12.002 Day G.S., Schoemaker P.H.J. (2006) Peripheral Vision: Detecting the Weak Signals That Will Make or Break Your Company, Boston, MA: Harvard Business School Press. ISBN 9781422101544.
De Jouvenel B. (2012) The Art of Conjecture, New York: Routledge.
Donthu N., Kumar S., Mukherjee D., Pandey N., Lim W.M. (2021) How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines.
Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070 Durance P., Godet M. (2010) Scenario building: Uses and abuses. Technological Forecasting and Social Change, 77(9), 1488-1492. https://
doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.007 Egghe L. (2006) Theory and practise of the g-index. Scientometrics, 69(1), 131-152. https://doi.org/10.1007/s11192-006-0144-7 Ehls D., Korreck S., Jahn R., Zeng M.A., Heuschneider S., Herstatt C., Koller H., Spaeth S. (2017) Open Foresight: Exploiting Information
from External Sources. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2764208 Gaggero G., Bonassi A., Dellantonio S., Pastore L., Aryadoust V., Esposito G. (2020) A Scientometric Review of Alexithymia: Mapping
Thematic and Disciplinary Shifts in Half a Century of Research. Frontiers in Psychiatry. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.611489 Georghiou L., Harper J.C., Keenan M., Miles I., Popper R. (eds.) (2009) The Handbook of Technology Foresight: Concepts and Practice,
Cheltenham: Edward Elgar Publishing Ltd. Gershman M., Bredikhin S., Vishnevskiy K. (2016) The role of corporate foresight and technology roadmapping in companies' innovation development: The case of Russian state-owned enterprises. Technological Forecasting and Social Change, 110, 187-195. https://doi. org/10.1016/j.techfore.2015.11.018 Gibson E., Daim T., Garces E., Dabic M. (2018) Technology foresight: A bibliometric analysis to identify leading and emerging methods.
Foresight and STI Governance, 12(1), 6-24. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2018.L6.24 Glenn J.C., Gordon T.J. (eds.) (2009) Futures Research Methodology — Version 3.0 (CD-ROM and online edition), Tokyo: United Nations University. https://www.millennium-project.org/publications-2/futures-research-methodology-version-3-0/, дата обращения 15.11.2021.
Gordon A.V., Ramic M., Rohrbeck R., Spaniol M.J. (2020) 50 Years of corporate and organizational foresight: Looking back and going
forward. Technological Forecasting and Social Change, 154, 119966. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119966 Habegger B. (2010) Strategic foresight in public policy: Reviewing the experiences of the UK, Singapore, and the Netherlands. Futures,
42(1), 49-58. https://doi.org/10.1016/j.futures.2009.08.002 Hamel G., Prahalad C.K. (1994) Competing for the Future, Cambridge, MA: Harvard Business School Press. ISBN 9780875847160. Han J., Kang H.J., Kim M., Kwon G.H. (2020) Mapping the intellectual structure of research on surgery with mixed reality: Bibliometric
network analysis (2000-2019). Journal of Biomedical Informatics, 109, 103516. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103516 Heger T., Boman M. (2015) Networked foresight - The case of EIT ICT Labs. Technological Forecasting and Social Change, 101, 147-164.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.02.002 Heger T., Rohrbeck R. (2012) Strategic foresight for collaborative exploration of new business fields. Technological Forecasting and Social
Change, 79(5), 819-831. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.11.003 Hines A., Gold J. (2015) An organizational futurist role for integrating foresight into corporations. Technological Forecasting and Social
Change, 101, 99-111. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.04.003 H0jland J., Rohrbeck R. (2018) The role of corporate foresight in exploring new markets - Evidence from 3 case studies in the BOP markets.
Technology Analysis and Strategic Management, 30(6), 734-746. https://doi.org/10.1080/09537325.2017.1337887 Iden J., Methlie L.B., Christensen G.E. (2017) The nature of strategic foresight research: A systematic literature review. Technological
Forecasting and Social Change, 116, 87-97. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.11.002 Kononiuk A., Sacio-Szymanska A. (2015) Assessing the maturity level of foresight in Polish companies — A regional perspective. European
Journal of Futures Research, 3(1), 23. https://doi.org/10.1007/s40309-015-0082-9 Kononiuk A., Sacio-Szymanska A., Gáspár J. (2017) How do companies envisage the future? Functional foresight approaches. Engineering
Management in Production and Services, 9(4), 21-33. https://doi.org/10.1515/emj-2017-0028 Latzer M. (2009) Information and communication technology innovations: Radical and disruptive?, New Media and Society, 11(4), 599619. https://doi.org/10.1177/1461444809102964 Liu B., Asseng S., Müller C., Ewert F., Elliott J., Lobell D. B., ... Zhu Y. (2016). Similar estimates oftemperature impacts on global wheat yield
by three independent methods. Nature Climate Change, 6(12), 1130-1136. https://doi.org/10.1038/nclimate3115 Martinet A.C. (2010) Strategic planning, strategic management, strategic foresight: The seminal work of H. Igor Ansoff. Technological
Forecasting and Social Change, 77(9), 1485-1487. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.024 Milshina Y., Vishnevskiy K. (2018) Potentials of collaborative foresight for SMEs. Technology Analysis and Strategic Management, 30(6),
701-717. https://doi.org/10.1080/09537325.2017.1406906 Mishra S.B., Alok S. (2017) Handbook of Research Methodology: A Compendium for Scholars & Researchers, Schaumburg, IL: eBooks2go
Incorporated. ISBN 9781545703403 Muhlroth C., Grottke M. (2020) Artificial Intelligence in Innovation: How to Spot Emerging Trends and Technologies. IEEE Transactions
on Engineering Management, 69(2), 493-510. https://doi.org/10.1109/TEM.2020.2989214 Naik P.A., Raman K., Winer R.S. (2005) Planning marketing-mix strategies in the presence of interaction effects. Marketing Science, 24(1),
25-34. https://doi.org/10.1287/mksc.1040.0083 Paliokaite A., Pacesa N. (2015) The relationship between organisational foresight and organisational ambidexterity. Technological Forecasting
and Social Change, 101, 165-181. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.03.004 Porter M.E. (2008) Competitive Advantage. Creating and Sustaining Superior Performance, New York: Free Press. ISBN: 9780684841465. Ratcliffe J.S. (2006) Challenges for corporate foresight: Towards strategic prospective through scenario thinking. Foresight, 8(1), 39-54.
https://doi.org/10.1108/14636680610647138 Rhisiart M., Miller R., Brooks S. (2015) Learning to use the future: Developing foresight capabilities through scenario processes. Technological
Forecasting and Social Change, 101, 124-133. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.10.015 Rohrbeck R. (2011) Corporate Foresight: Towards a Maturity Model for the Future Orientation of a Firm (1st ed.), Heidelberg: Physica-
Verlarg. https://doi.org/10.1007/978-3-7908-2626-5 Rohrbeck R. (2012) Exploring value creation from corporate-foresight activities. Futures, 44(5), 440-452. https://doi.org/10.1016/j. futures.2012.03.006
Rohrbeck R., Battistella C., Huizingh E. (2015) Corporate foresight: An emerging field with a rich tradition. Technological Forecasting and
Social Change, 101, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2015.11.002 Rohrbeck R., Gemünden H.G. (2009) Making your R&D future proof: The roles of corporate foresight in innovation management. Paper
presented at the PICMET'09 Conference, 2-6 August 2009, Portland, OR, USA. https://doi.org/10.1109/PICMET.2009.5262043 Rohrbeck R., Gemünden H.G. (2011) Corporate foresight: Its three roles in enhancing the innovation capacity of a firm. Technological
Forecasting and Social Change, 78(2), 231-243. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.019 Rohrbeck R., Kum M.E. (2018) Corporate foresight and its impact on firm performance: A longitudinal analysis. Technological Forecasting
and Social Change, 129, 105-116. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.12.013 Rohrbeck R., Schwarz J.O. (2013) The value contribution of strategic foresight: Insights from an empirical study of large European companies.
Technological Forecasting and Social Change, 80(8), 1593-1606. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2013.01.004 Rotjanakorn A., Sadangharn P., Na-Nan K. (2020) Development of dynamic capabilities for automotive industry performance under disruptive innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 1-19. https://doi.org/10.3390/joitmc6040097 Rousseeuw P.J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and
Applied Mathematics, 20(C), 53-65. https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7 Ruff F. (2015) The advanced role of corporate foresight in innovation and strategic management - Reflections on practical experiences from
the automotive industry. Technological Forecasting and Social Change, 101, 37-48. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.07.013 Scheiner C.W., Baccarella C.V., Bessant J., Voigt K.I. (2015) Thinking patterns and gut feeling in technology identification and evaluation.
Technological Forecasting and Social Change, 101, 112-123. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2013.12.003 Schwartz P. (1996) The art of the long view: planning for the future in an uncertain world, New York: Doubleday. ISBN 0-385-26732-0. Schweitzer N., Hofmann R., Meinheit A. (2019) Strategic customer foresight: From research to strategic decision-making using the example
of highly automated vehicles. Technological Forecasting and Social Change, 144, 49-65. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.04.004 Springmann M., Mason-D'Croz D., Robinson S., Wiebe K., Godfray H.C.J., Rayner M., Scarborough P. (2017) Mitigation potential and global health impacts from emissions pricing of food commodities. Nature Climate Change, 7(1), 69-74. https://doi.org/10.1038/nclimate3155 Teece D.J. (2007) Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic
Management Journal, 28(13), 1319-1350. https://doi.org/10.1002/smj.640 Van der Duin P., Heger T., Schlesinger M.D. (2014) Toward networked foresight? Exploring the use of futures research in innovation
networks. Futures, 59, 62-78. https://doi.org/10.1016/j.futures.2014.01.008 Vecchiato R. (2012) Environmental uncertainty, foresight and strategic decision making: An integrated study. Technological Forecasting and
Social Change, 79(3), 436-447. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.07.010 Vecchiato R. (2015) Creating value through foresight: First mover advantages and strategic agility. Technological Forecasting and Social
Change, 101, 25-36. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.08.016 Vecchiato R., Favato G., Maddaloni F., Do H. (2020) Foresight, cognition, and long-term performance: Insights from the automotive
industry and opportunities for future research. Futures & Foresight Science, 2(1), e25. https://doi.org/10.1002/ffo2.25 Vecchiato R., Roveda C. (2010) Strategic foresight in corporate organizations: Handling the effect and response uncertainty of technology and social drivers of change. Technological Forecasting and Social Change, 77(9), 1527-1539. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.12.003 Vishnevskiy K., Karasev O., Meissner D. (2015) Integrated roadmaps and corporate foresight as tools of innovation management: The case
of Russian companies. Technological Forecasting and Social Change, 90(PB), 433-443. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.04.011 Von der Gracht H.A., Vennemann C.R., Darkow I.L. (2010) Corporate foresight and innovation management: A portfolio-approach in
evaluating organizational development. Futures, 42(4), 380-393. https://doi.org/10.1016/j.futures.2009.11.023 Wiener M. (2018) Open foresight: The influence of organizational context. Creativity and Innovation Management, 27(1), 56-68. https://doi. org/10.1111/caim.12238
Wiener M., Boer H. (2019) Cultural prerequisites for participating in open foresight. R&D Management, 49(5), 703-715. https://doi. org/10.1111/radm.12363
Wiener M., Gattringer R., Strehl F. (2020) Collaborative open foresight - A new approach for inspiring discontinuous and sustainability-
oriented innovations. Technological Forecasting and Social Change, 155, 119370. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.07.008 Yoon J., Kim Y., Vonortas N.S., Han S.W. (2018) Corporate foresight and innovation: The effects of integrative capabilities and organisational
learning. Technology Analysis and Strategic Management, 30(6), 633-645. https://doi.org/10.1080/09537325.2017.1395407 Zhai Z., Shan M., Darko A., Chan A.P.C. (2021) Corruption in construction projects: Bibliometric analysis of global research. Sustainability,
13(8), 4400. https://doi.org/10.3390/su13084400 Zhang Q., Rong G., Meng Q., Yu M., Xie Q., Fang J. (2020) Outlining the keyword co-occurrence trends in Shuanghuanglian injection research: A bibliometric study using CiteSpace III. Journal of Traditional Chinese Medical Sciences, 7(2), 189-198. https://doi.org/10.1016/j. jtcms.2020.05.006
