Defly Compass Trend Analysis Methodology: Quantifying Trend Detection to Improve Foresight in Strategic Decision Making

Abstract:

We present a new method for trend analysis that integrates traditional foresight techniques with advanced data processing and artificial intelligence. It addresses the challenge of analyzing large volumes of information while preserving expert insight. The hybrid methodology combines computational analysis with expert validation across four phases: literature review, information systematization, trend identification, and analysis. Tools like Voyant Tools 2.6.18 and NotebookLMare used for semantic and statistical exploration. Among them, we highlight the use of the Defly Compass tool, a natural language processing tool based on semantic projections and developed by our team. The method produces mixed results, including both conceptual conclusions and quantifiable, reproducible outcomes adaptable to diverse contexts. Comparative case studies in agriculture, education, and public health identified key patterns within and across sectors. Cross-domain validation revealed universal trends such as digital infrastructure, data integration, and equity. Designed for accessibility, the method enables small, non-specialized teams to combine computational tools with expert knowledge for strategic decision making in complex environments.
Keywords: trend; forecasting; futures; NLP; Defly Compass; semantic projection

Aplicación:

Este artículo es describe y valida la metodología operativa (y su implementación instrumental) que Prometeo necesita para la futurización de la Huerta: un flujo híbrido que combina NLP/IA + proyecciones semánticas + validación experta para detectar y cuantificar tendencias con resultados reproducibles. En concreto, aporta (i) una arquitectura en cuatro fases (revisión de literatura, sistematización, identificación y análisis) con protocolos explícitos de preparación de corpus y control de calidad; (ii) un mecanismo de triangulación entre tres análisis independientes (Voyant Tools para frecuencia/co-ocurrencia, NotebookLM/LLM para análisis semántico profundo y Defly Compass para cuantificación relacional basada en proyecciones semánticas), donde la coherencia entre salidas actúa como criterio principal de validación cuando no existe “ground truth” (situación típica en prospectiva); y (iii) una salida directamente utilizable en Prometeo: matrices de co-ocurrencia, mapas de calor y redes de términos/tendencias con pesos interpretables que permiten priorizar megatendencias, identificar clústeres y visualizar interdependencias para toma de decisiones. Además, demuestra robustez y transferibilidad mediante casos comparativos (incluida agricultura), y declara explícitamente que la metodología está diseñada para equipos pequeños y para cerrar brechas habituales de la prospectiva contemporánea (escalabilidad vs. precisión, integración interdominio y reproducibilidad), que son objetivos nucleares de Prometeo al convertir evidencias textuales heterogéneas en indicadores y escenarios accionables para la Huerta.

We would like to acknowledge funding from the Generalitat Valenciana (Spain) through the PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32 grant.