По мере повышения значимости и расширения сферы применения Форсайт-исследований возрастает роль различных участников таких проектов и конечных пользователей их результатов — заинтересованных сторон, или стейкхолдеров. Если ранее значительная часть Форсайт-проектов выполнялась с привлечением профессиональных экспертов, то круг участников многих новейших исследований стал более разнообразным благодаря включению представителей общественности и других потенциальных бенефициаров. Подобная диверсификация субъектов Форсайт-исследований позволяет максимально учесть интересы всех сторон и обеспечить применимость результатов без ущерба для их качества при сохранении высокой роли экспертов. В статье предлагается систематическое изложение метода анализа стейкхолдеров, изучены теория и лучшие практики применения данного подхода, рассматриваются место и роль различных стейкхолдеров в Форсайт-проектах, оцениваются основные проблемы, возможности и рекомендации по применению указанной методологии, в том числе в сочетании с другими методами Форсайта
В статье предложены инновационные эпистемологические и методологические подходы к анализу нелинейной динамики систем устойчивости с акцентом на адаптивной устойчивости к воздействиям и топологические модели для более глубокого понимания четырех взаимосвязанных систем локальной стабильности. Представлены инновационные показатели для оценки четырех этапов эволюционных изменений и мер стратегического реагирования для анализа адаптивной устойчивости к воздействиям и стабильности. Подчеркивается важность учета событий-джокеров и анализа слабых сигналов в модели подрывного роста, поскольку эти методы позволяют находить новые ответы на внешние шоки. Выполненный анализ поможет в формировании условий для сохранения локальной стабильности и функциональности перед лицом подрывных событий. Модель устойчивого подрывного роста нацелена на достижение адаптивной устойчивости к воздействиям и локальной стабильности с учетом существующих ограничений. Отмечен ряд аналитических аспектов, связанных с мониторингом и передачей информации в режиме реального времени, что открывает возможности для использования искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения, объяснимого ИИ (ОИИ) (explainable AI, XAI) и важных для рынков труда показателей связанности, упомянутых в цитируемых во введении работах.