Philip E. Tetlock és Dan Gardner szuperjóslása

Dan Gardner Health Lifestyle Philip E. Tetlock Psychology Social Superforecasting

A jóslás művészete és tudománya

Superforecasting by Philip E. Tetlock and Dan Gardner

Könyv vásárlása – Philip E. Tetlock és Dan Gardner szuperelőrejelzése

Pontosan miről szól a Szuperelőrejelzés című könyv?

A Superforecasting (2015), amely több évtizedes tanulmányokon és egy nagy, kormány által támogatott előrejelző verseny eredményein alapul, elmagyarázza, hogyan javíthatja az előrejelzések pontosságát, függetlenül attól, hogy megpróbálja előre látni az állomány változásait. piac, politika vagy a mindennapi életed.

Ki a Superforecasting könyv célközönsége?

  • Azok, akiket érdekel az előrejelzés működésének megismerése
  • A kritikus gondolkodásra képes gondolkodók
  • Azok az üzletemberek, akik szeretnék fejleszteni előrejelzési képességeiket

Ki az a Philip E. Tetlock és Dan Gardner, és mit csinálnak?

Phil Tetlock, a Pennsylvaniai Egyetem Annenberg Egyetem professzora politológus és pszichológus, aki a politikai pszichológiára specializálódott. Alapítója és igazgatója a Good Judgment Projectnek, egy előrejelzési kutatásnak, amelynek eredményeként több mint 200 cikk jelent meg lektorált folyóiratokban.
Dan Gardner újságíró, író és előadó, New Yorkban él. Amellett, hogy a Risk: The Science and Politics of Fear és a Future Babble című könyvek szerzője, Gardner számos témában beszélt világszerte a kormányok és vállalatok, például a Google és a Siemens számára.

Mit jelent pontosan nekem? Ebből a videóból megtudhatja, hogyan hozhat létre pontos előrejelzéseket.

 Előrejelzések és előrejelzések sokféle témában készülnek, többek között az időjárásról, a tőzsdéről, a jövő évi költségvetésről, és sok más mellett, hogy ki nyeri a hétvégi focimeccset. Azonban nem csak ezekről a témákról teszünk jóslatokat. Előrejelzési rögeszménk következtében idegesek leszünk, ha az események nem úgy alakulnak, ahogyan azt előre sejtettük. Tehát lehet-e a mainál pontosabb előrejelzéseket tenni? Megvan a képességük. Néhány hónapon belül képesek leszünk szuper-előrejelzéseket készíteni, amelyeket minden új információhoz levágunk és igazítunk, majd az előre jelzett esemény bekövetkezte után kiértékelünk és javítunk. Ezekben a jegyzetekben megvizsgáljuk a végső jóslatok készítésének nehéz, de lenyűgöző képességét, amely egyszerre nehéz és érdekes.

Itt megtudhatja, hogy a Microsoft korábbi vezérigazgatója miért számított az iPhone piaci részesedésére; hogyan jövendölte meg egy előrejelző Jasszer Arafat boncolását; és miért jósolják meg a jövőt az előrejelzők csoportjai az egyéneknél.

Az előrejelzésnek vannak bizonyos korlátai, de ez nem használható ürügyként az elutasításra.

 Az előrejelzést rendszeresen végezzük, akár a következő karrierlépést tervezzük, akár pénzügyi befektetési döntést hozunk. Lényegében jóslataink a jövővel kapcsolatos reményeinket tükrözik. Az előrejelzés viszont korlátozott, mivel még a kis események is váratlan hatásokkal járhatnak. Bonyolult világban élünk, ahol akár egyetlen egyén is katasztrofális következményekkel járhat. Vegyük például az arab tavaszt. Felgyújtotta magát Mohamed Bouazizi tunéziai utcai árus, mert korrupt rendőrök megalázták. Ez egy láncreakció kezdete volt.

Elméleti oka van annak, hogy miért nehéz először előre látni az ilyen eseményeket. Edward Lorenz amerikai meteorológus szerint, ha olyan nemlineáris rendszerekről van szó, mint a Föld légköre, még a parányi változások is jelentős hatással lehetnek. A káoszelmélet (más néven pillangóeffektus) az az elmélet, amely megmagyarázza ezt a jelenséget.Ha a szél iránya a fok töredékénél kisebb mértékben változik, a hosszú távú időjárási minták drámaian megváltozhatnak, egyes becslések szerint Más szóval: egy pillangó szárnyának csapása Brazíliában tornádót indíthat el. Texas.

Azonban csak azért, mert az előrejelzésnek megvannak a határai, nem szabad teljesen elhagynunk. Vegyük például Edward Lorenz meteorológiai területét. Ha néhány nappal korábban időjárás-előrejelzést adnak ki, akkor azok meglehetősen pontosnak tekinthetők. Miért? Azon egyszerű oknál fogva, hogy az időjárás-előrejelzők az esemény után felmérik előrejelzéseik pontosságát. Jobb ismereteket szereznek az időjárás működéséről, ha összehasonlítják előrejelzésüket a tényleges időjárási viszonyokkal. Ezzel a megközelítéssel azonban az a probléma, hogy más területeken élő egyének ritkán értékelik előrejelzéseik pontosságát! Előrejelzésünk javítása érdekében először annak pontosságát kell növelnünk, majd komolyabban össze kell vetnünk az előrejelzettet azzal, ami valóban megtörténik. És ehhez valódi elkötelezettségre van szükség a mérés iránt.

Kerülje a kétértelmű nyelvezet használatát, és törekedjen arra, hogy a lehető legpontosabb legyen.

 Ha jobban belegondolunk, az előrejelzések mérése semmi gondnak tűnik: gyűjtsük össze az előrejelzéseket, értékeljük helyességüket, végezzük el a számításokat, és íme! Ez azonban egyáltalán nem ilyen egyszerű. Meg kell érteni az eredeti jóslat jelentőségét, mielőtt megállapítható lenne, hogy pontos volt-e vagy sem. Gondoljunk csak a Microsoft vezérigazgatójának, Steve Ballmernek az esetére, aki azt jósolta, hogy az iPhone nem fogja megszerezni a piac jelentős részét az év áprilisában. Ha figyelembe vesszük az Apple piaci kapitalizációjának nagyságát, Ballmer jóslata nevetségesnek tűnt, és az emberek valóban nevettek rajta. A másik hangsúlyos pont az volt, hogy az Apple az Egyesült Államok okostelefon-piacának 42 százalékát birtokolta, ami nyilvánvalóan jelentős részesedést jelent a teljes iparágban. De várjunk egy kicsit, hallgassuk meg, mit mondott valójában.

Azt mondta, hogy igen, az iPhone sok bevételre tehet szert, de soha nem lesz képes megszerezni a világ mobiltelefon-piacának jelentős részét (jóslata szerint két és három százalék között van). . Ehelyett a cége, a Microsoft által kifejlesztett szoftver uralná a piacot. És ez az előrejelzés kisebb-nagyobb mértékben be is vált. 2013 harmadik negyedévében a Garner informatikai statisztikái szerint az iPhone világpiaci részesedése a mobiltelefon-eladásokból hat százalék körül mozgott, ami jóval több, mint amit Ballmer várt – de nem annyi. Eközben a Microsoft szoftverét használták a világ akkoriban eladott mobiltelefonok túlnyomó többségében. Az előrejelzéseknél kerülni kell a kétértelmű nyelvezet használatát, és ehelyett numerikus adatokra kell hagyatkozniuk a pontosság javítása érdekében.

Előrejelzéskor szokás olyan kétértelmű kifejezéseket használni, mint a „lehet”, „lehet” vagy „valószínű”. A kutatások azonban kimutatták, hogy az egyének különféle értelmezéseket tulajdonítanak az ilyen kifejezéseknek. A valószínűség helyes közlése érdekében az előrejelzőknek százalékokat vagy más numerikus mértékeket kell használniuk egy esemény valószínűségének leírására. Amikor az amerikai hírszerző ügynökségek, például az NSA és a CIA kijelentették, hogy Szaddám Huszein tömegpusztító fegyvereket rejteget, az állítás hamisnak bizonyult, ez katasztrofális kudarc volt az Egyesült Államok kormánya számára. Ha ezek a hírszerző ügynökségek pontosabban számoltak volna és százalékokat alkalmaztak volna, az Egyesült Államok talán nem támadta volna meg Irakot 2003-ban. Az esélye annak, hogy Irak tömegpusztító fegyverekkel rendelkezzen, 60 százalék volt, de még mindig 40 százalék a valószínűsége annak, hogy Szaddámnak nem volt ilyen. enyhén szólva gyenge indoklás a háborúhoz –

Ha növelni szeretné előrejelzései pontosságát, kövesse nyomon az eredményeket.

 Tehát hogyan akadályozhatjuk meg a katasztrofális hibák elkövetését, mint amilyenek a tömegpusztító fegyverekkel történtek? Nyilvánvaló, hogy javítanunk kell előrejelzéseink pontosságán. Vessünk egy pillantást ennek néhány módszerére. A leghatékonyabb módszer a pontszám fenntartása. Ennek érdekében a szerző kutatócsoportja létrehozta a kormány által támogatott Good Judgment Projectet, amely több ezer önkéntest vonzott be, akik négy év alatt több mint egymillió kérdésre válaszoltak, és ennek eredményeként megjelent a könyv. A kutatók úgy vélték, hogy a pontozás használatával növelni tudják az előrejelzés pontosságát.

Az olyan kérdések, mint például: „Tunézia elnöke kényelmes száműzetésbe menekül a következő hónapban?” és "A következő tizenkét hónapban 1,20 dollár alá esik az euró?" válaszoltak a résztvevők. Ezt követően minden előrejelző adott egy valószínűségi értékelést minden résztvevő előrejelzéséhez, szükség szerint módosította azt, miután elolvasta a vonatkozó híreket, és amikor eljött a megjósolt időpont, minden előrejelzéshez hozzárendelt egy Brier-pontszámot, amely jelezte, mennyire pontos az előrejelzés. A Brier-pontszám, amelyet Glenn W. Brierről neveztek el, a leggyakrabban használt módszer az előrejelzések pontosságának meghatározására. Minél kisebb a szám, annál pontosabb az előrejelzés; például egy hibátlan előrejelzés százötvenegy pontot kap. A véletlenszerű becslés 0,5-ös Brier-pontszámot eredményez, míg a teljesen hibás előrejelzés 2,0-es maximális Brier-pontszámot eredményez.

A feltett kérdés hatással van a Brier-pontszám értelmezésére. Annak ellenére, hogy Brier-pontszáma 0,2, ami kiválónak tűnik, előrejelzése katasztrofálisnak bizonyulhat! Tegyünk úgy, mintha időjárás-előrejelzést készítenénk. Ha az arizonai Phoenixben állandóan meleg és napsütéses az időjárás, az előrejelző egyszerűen csak meleg és napos időjárásra számíthat, és Brier-pontszámot kaphat nullára, ami nyilvánvalóan jobb, mint a 0,2. Ha a kiszámíthatatlan időjárásáról ismert Missouri állambeli Springfield időjárását kell előre jelezni, akkor is világszínvonalú meteorológusnak számítana, ha pontszáma csak 0,02 lenne.

A szuperjóslók először a problémákat kisebb darabokra bontják, hogy jobban megértsék őket.

 Igaz, hogy minden szuperjósló zseniális gondolkodó, aki hozzáfér a szigorúan titkos intelligenciához? Nem, egyáltalán nem. Szóval, hogyan tudnak ilyen precíz előrejelzéseket készíteni a jövőről, csodálkozhat. Egy téma megoldásához a szuperjósnak először kezelhető részproblémákra kell bontania a látszólag megoldhatatlan nehézségeket. Ezt Fermi-stílusú érvelésnek nevezik. Enrico Fermi, az atombomba kifejlesztésében kulcsszerepet játszó tudós figyelemreméltó pontossággal tudott megjósolni olyan dolgokat, mint például a chicagói zongorahangolók száma, annak ellenére, hogy egyetlen darabja sem volt. a rendelkezésére álló információkról.

Ezt úgy érte el, hogy különbséget tett a megismerhető és az ismeretlen között, ami a szuperjósok első lépése. Például amikor Jasszer Arafat, a Palesztinai Felszabadítási Szervezet vezetője megmagyarázhatatlan okból meghalt, sokan azt feltételezték, hogy megmérgezték. De ez nem így volt. Aztán 2012-ben a kutatók veszélyesen nagy mennyiségű polónium-210-et – egy radioaktív anyagot, amely belélegezve halálos lehet – fedezték fel nála. Ennek a megállapításnak köszönhető, hogy az elmélet, hogy megmérgezték, teret nyert, holttestét Franciaországban és Svájcban is kiásták és megvizsgálták. Arra a kérdésre, hogy a tudósok felfedeznének-e megnövekedett mennyiségű polóniumot Jasszer Arafat testében a Good Judgment Project keretében, az előrejelzők igennel válaszoltak. Bill Flack önkéntes előrejelző Enrico Fermi módjára kezelte a kérdést, lebontva a tényeket.

Először is Flack felfedezte, hogy a polónium gyorsan bomlik, ami azt jelentette, hogy ha Arafatot megmérgezték volna, jó eséllyel nem lehet azonosítani a polóniumot a csontjaiban, mivel 2004-ben elhunyt. Flack tanulmányt végzett a polónium teszteléséről, és arra a következtetésre jutott, hogy bizonyos körülmények között kimutatható. Később Flack fontolóra vette annak lehetőségét, hogy Arafatnak voltak palesztin ellenfelei, akik megmérgezhették, valamint azt a lehetőséget, hogy a halotti jelentést beszennyezték, hogy Izraelt okolja a haláláért. Azt jósolta, hogy 60 százalékos valószínűséggel polóniumot fedeznek fel Arafat testében. Igaza volt. Ennek eredményeként Flack az alapok megállapításával kezdte, mielőtt a bonyolultabb feltételezésekre tért volna át, amit egy jó előrejelző pontosan megtenne.

Kezdje a külső nézetből, majd váltson a belső nézetre a pontosabb előrejelzés érdekében.

 Mivel minden forgatókönyv más és más, kerülje az azonnali döntések meghozatalát és a túl korai ítéletek meghozatalát egy ügyben. Bármely probléma hatékony kezelése érdekében objektív perspektívát kell elfogadni, amely magában foglalja az alapkamat meghatározását. Ez azonban nem teljesen világos. Szemléltetésül nézzük meg egy olasz család helyzetét, amely egy kis otthonban él az Amerikai Egyesült Államokban. Két munkájuk van: az apa könyvelő, az anya pedig részmunkaidőben dolgozik együtt egy gyermekgondozási intézményben. Az otthonban saját magukon kívül gyermekük nagymamája is él velük.

Lehetséges, hogy ha megkérdeznék tőled, mi az esélye annak, hogy ez az olasz család házi kedvencet szerezzen, akkor megpróbálnád kideríteni a család jellemzőit vagy életkörülményeiket. Ön azonban ilyen esetben nem minősül szuperjóslónak! Egy szuperjósló nem a konkrétumok vizsgálatával kezdene. Ehelyett azzal kezdi, hogy megtudja, az amerikai otthonok hány százaléka vagy "alapkamatláb" tart fenn háziállatot. Aztán elmenne onnan. A Google segítségével pár másodperc alatt megtudhatja, hogy ez a lakosság hány százaléka. Ez a kilátás kívülről. Miután ezt megtette, képes lesz belülről látni a dolgokat. Ez olyan információkat biztosít, amelyek lehetővé teszik az alapkamat megfelelő módosítását.

Az olasz család külső perspektívájából kiindulva megadja az első becslést: a példa szerint 62 százalék a valószínűsége annak, hogy a családnak van házi kedvence. Ezt követően pontosíthatja és módosíthatja a kiválasztott számot. Például megnézheti, hogy Amerikában az olasz háztartások hány százaléka tart háziállatot. A lehorgonyzás fogalma a külső nézőpont logikájának középpontjában áll. A horgony az első figura, amelyet bármilyen módosítás előtt rajzolnak. Ha viszont a kisebb részletekkel kezdi, az előrejelzés sokkal valószínűbb, hogy több ezer mérföldre lesz minden horgonytól vagy pontos adattól.

Még az eredeti következtetés levonása után is maradjon naprakész, és az új tények fényében módosítsa előrejelzéseit.

 Miután a folyamat elkezdődött, láthattuk, hogy a szuperjósok hogyan kezdik el a dolgokat, de miután elkészítette az első előrejelzést, nem dőlhet hátra és nézheti meg, hogy igaza volt-e. Bármilyen új tudás szükségessé teszi korábbi ítéletének frissítését és módosítását. Emlékszel még Bill Flackre? Miután megjósolta, hogy Jasszer Arafat testében polóniumot találnak, folyamatosan figyelte a híreket, és a legfrissebb információk szerint bármikor felülvizsgálta előrejelzését, amikor szükségesnek látta. A svájci kutatócsoport ezután azt állította, hogy további vizsgálatokra van szükség, és az eredményeket később jelentik be, annak ellenére, hogy Flack kezdeti jóslata évekkel korábban készült.Mivel Flack kiterjedt tanulmányokat végzett a polóniumról, tisztában volt vele, hogy a csapat felfedezte a polóniumot, és hogy további vizsgálatokra van szükség a polónium forrásának meghatározásához. Ennek eredményeként Flack 65 százalékra növelte előrejelzését.

Mint kiderült, a svájci csapat valóban polóniumot fedezett fel Arafat testében, így Fleck végső Brier-pontszáma 0,36 pont. A kérdés összetettségét tekintve ez kiemelkedő teljesítmény. Óvatosan kell azonban eljárnia. Bár az új ismeretek hasznosak lehetnek, de károsak is lehetnek, ha rosszul értelmezik. Egy példa szerint az Egyesült Államok kormányának Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) szervezete azt kérdezte, hogy 2014. szeptember 15-én kevesebb lesz-e a sarkvidéki tengeri jég, mint az előző évben. Doug Lorch, egy szuperjósló arra a következtetésre jutott, hogy 55 százalék a valószínűsége annak, hogy a válasz igenlő lesz. Lorch viszont kapott egy hónapos jelentést a Sea Ice Forecast Networktől, amely kellően befolyásolta őt ahhoz, hogy előrejelzését 90 százalékról 95 százalékra emelje, ami egyetlen információn alapuló jelentős elmozdulás.

Amikor végül elérkezett 2014. szeptember 15., több volt a sarkvidéki jég, mint az előző évben. Lorch első jóslata 45 százalékos esélyt adott ennek bekövetkezésére, de felülvizsgálatát követően ennek valószínűsége elenyésző öt százalékra csökkent. Az ügyes frissítés érdekében el kell választani a kényes árnyalatokat a szükségtelen információktól. Ne féljen megváltoztatni véleményét, hanem alaposan gondolja át, hogy a friss tudás hasznos-e vagy sem, mielőtt döntést hozna.

A csoportos munka előnyös lehet az előrejelzésben, de csak akkor, ha helyesen történik.

 Talán ismeri a „csoportos gondolkodás” kifejezést. A "csapatszellem" kifejezést Irving Janis pszichológus alkotta meg, aki elmélete szerint a kis csoportokban lévő egyének csapatszellemet generálhatnak azáltal, hogy tudat alatt olyan közös illúziókat generálnak, amelyek megzavarják a kritikai érvelést. Az interferenciát olyan egyének okozzák, akik félnek a konfliktusoktól, és ehelyett csak egyetértenek egymással. A normától való eltérés azonban valódi érték forrása. Az önálló beszéd és gondolkodás nagy előnyt jelent minden csapatkörnyezetben, de még inkább a sportban. Ennek eredményeként a The Good Judgment Project kutatócsoportja úgy döntött, hogy megvizsgálja, vajon az együttműködés javíthatja-e a pontosságot. Ezt úgy érték el, hogy online fórumokat fejlesztettek ki, amelyeken keresztül a különböző csoportokhoz rendelt előrejelzők kapcsolatba léphettek egymással.

Eleinte a kutatócsoport betekintést nyújtott a csoportdinamikába, és figyelmeztette az online csoportokat, hogy ne essenek a csoportgondolkodás csapdájába. Bejöttek az első év eredményei, és azt mutatták, hogy a csoportban dolgozók átlagosan 23 százalékkal pontosabbak, mint az egyedül dolgozók. A második évben a kutatócsoport úgy döntött, hogy a szuperjósokat csoportokba helyezi a hagyományos előrejelzők helyett, és felfedezték, hogy jelentős különbséggel felülmúlják a szokásos csoportokat. Azonban a csoport dinamikáját is befolyásolta. Elaine Rich, a szuperjósnő elégedetlenségét fejezte ki az eredménnyel kapcsolatban. Mindenki nagyon udvarias volt, és alig volt kritikai vita az ellentétes nézetekről vagy ellenérvekről. A helyzet orvoslása érdekében a szervezetek mindent felülmúltak annak bizonyítására, hogy elfogadják a konstruktív visszajelzéseket.

A precíziós kérdésfeltevés, amely arra készteti az egyéneket, hogy újragondolják érveiket, egy másik módszer az együttműködési teljesítmény javítására. Ez persze nem új keletű fogalom, hiszen Szókratész és a görögök kora óta nagy oktatók gyakorolják a precíz kérdezést. A precíziós vizsgálat magában foglalja az érvelés sajátosságaiban való további elmélyülést, például egy bizonyos szó jelentésének megkérdezésével.Még ha erős véleménykülönbségek is vannak a témában, ez a kihallgatás feltárja a következtetés mögött meghúzódó érvelést, ami további kutatások előtt nyitja meg a kaput

A Superforecasting könyv teljes összefoglalása.

A könyv legfontosabb tanulsága az, hogy a szuper-előrejelzés nem korlátozódik a számítógépekre vagy a zsenikre. Képzhető tehetség, bizonyítékgyűjtéssel, pontozással, új tényekkel való lépésben tartással és türelmes képességgel jár. Tanácsok, amelyek gyakorlatba ültethetők: Ha lépést tart a legújabb fejlesztésekkel, egy lépéssel a versenytársak előtt jár. A szuperjósok sokkal gyakrabban tartanak lépést az előrejelzéseik szempontjából fontos hírekkel, mint a hagyományos előrejelzők. Az egyik javaslat a változások figyelésére az, hogy állítson be értesítéseket saját maga számára, például a Google Alerts használatával, hogy tájékozódjon. Ezek e-mailben értesítik Önt, amint friss információk állnak rendelkezésre az adott témában. További olvasás ajánlott: Mark Buchanan előrejelzést készít. Az előrejelzés a kortárs közgazdasági elmélet kritikája, amely feltárja az elmélet fő hibáit. Mark Buchanan, egy fizikus alaposan megvizsgálja azokat az alapvető tudományos feltételezéseket, amelyek gazdasági ismereteinket alátámasztják, és éles elemzői képességeivel bebizonyítja, hogy ezek mennyire helytelenek. A könyv második részében Buchanan számos olyan tudományos áttörést tárgyal, amelyek véleménye szerint végső soron elősegítenék a kortárs gazdaságelmélet fejlesztését.

Könyv vásárlása – Philip E. Tetlock és Dan Gardner szuperelőrejelzése

Írta a BrookPad Team, Philip E. Tetlock és Dan Gardner Superforecastingja alapján

.


Régebbi bejegyzés Újabb bejegyzés


Szólj hozzá

Felhívjuk figyelmét, hogy a megjegyzéseket a közzététel előtt jóvá kell hagyni

Judge.me Review Medals