Superforecasting Philip E. Tetlock a Dan Gardner

Dan Gardner Health Lifestyle Philip E. Tetlock Psychology Social Superforecasting

Umění a věda předpovědi

Superforecasting by Philip E. Tetlock and Dan Gardner

Koupit knihu – Superforecasting od Philipa E. Tetlocka a Dana Gardnera

Co přesně je předmětem knihy Superforecasting?

Superforecasting (2015), založený na desetiletích studií a zjištění velkého, vládou sponzorovaného prognostického turnaje, vysvětluje, jak zlepšit přesnost vašich prognóz, ať už se pokoušíte předvídat změny na akciích trh, politika nebo váš každodenní život.

Kdo je cílovým publikem knihy Superforecasting?

  • Ti, kteří se zajímají o to, jak funguje prognózování
  • Myslitele, kteří jsou schopni kriticky myslet
  • Podnikatelé, kteří chtějí zlepšit své předpovědní schopnosti

Kdo jsou Philip E. Tetlock a Dan Gardner a co dělají?

Phil Tetlock, profesor Annenbergovy univerzity na Pensylvánské univerzitě, je politolog a psycholog, který se specializuje na politickou psychologii. Je zakladatelem a ředitelem projektu Good Judgment Project, prognostického výzkumu, jehož výsledkem bylo více než 200 článků publikovaných v recenzovaných časopisech.
Dan Gardner je novinář, autor a řečník, který žije v New Yorku. Kromě toho, že je autorem uznávaných knih Risk: The Science and Politics of Fear a Future Babble, Gardner také hovořil na různá témata po celém světě pro vlády a společnosti jako Google a Siemens.

Co přesně pro mě znamená? Podívejte se na toto video a zjistěte, jak vytvářet přesné předpovědi.

 Vytvářejí se prognózy a předpovědi na širokou škálu témat, včetně počasí, burzy, rozpočtu na příští rok a toho, kdo vyhraje víkendový fotbalový zápas a mnoha dalších. To však nejsou jediná témata, o kterých předpovídáme. V důsledku naší posedlosti předpovídáním se rozčilujeme, když se události nevyvíjejí způsobem, jakým jsme je očekávali. Lze tedy dělat předpovědi, které jsou přesnější než dnes? Mají schopnost. Během několika měsíců budeme schopni produkovat superpředpovědi, které budou upraveny a přerovnány s každou novou informací a poté vyhodnoceny a vylepšeny poté, co nastane předpovídaná událost. V těchto poznámkách se podíváme na obtížnou, ale fascinující dovednost vytváření konečných předpovědí, což je těžké i zajímavé.

Zde se dozvíte, proč bývalý generální ředitel Microsoftu očekával podíl iPhonu na trhu; jak prognostik předpověděl pitvu Jásira Arafata; a proč jsou skupiny prognostiků při předpovídání budoucnosti efektivnější než jednotlivci.

Prognózy mají určité limity, ale ty by neměly být používány jako záminka k jejich odmítnutí.

 Prognózy jsou něco, co děláme pravidelně, ať už plánujeme další kariérní postup nebo se rozhodujeme o finanční investici. Naše předpovědi jsou v podstatě odrazem našich nadějí v to, co přinese budoucnost. Prognózy jsou na druhé straně omezené, protože i malé výskyty mohou mít neočekávané účinky. Žijeme ve složitém světě, kde i jediný jedinec může způsobit katastrofální následky. Vezměte si například Arabské jaro. Mohamed Bouazizi, tuniský pouliční prodavač, se upálil, protože ho ponížili zkorumpovaní policisté. To byl začátek řetězové reakce.

Existuje teoretický důvod, proč je těžké takové jevy předvídat. Pokud jde o nelineární systémy, jako je zemská atmosféra, podle amerického meteorologa Edwarda Lorenze mohou mít významný vliv i nepatrné změny. Teorie chaosu (také známá jako motýlí efekt) je teorie, která vysvětluje tento jev.Pokud se směr větru změní o méně než zlomek stupně, mohou se podle některých odhadů dramaticky změnit dlouhodobé vzorce počasí. Jinak řečeno, mávnutí motýlího křídla v Brazílii může spustit tornádo, které se roztrhne Texas.

Avšak právě proto, že předpovídání má své limity, neměli bychom je úplně opouštět. Vezměme si například oblast meteorologie Edwarda Lorenze. Když jsou předpovědi počasí vydány několik dní předem, mohou být považovány za přiměřeně přesné. Proč? Z prostého důvodu, že předpovědi počasí posuzují přesnost svých předpovědí po události. Díky srovnání jejich předpovědi se skutečnými povětrnostními podmínkami získají lepší znalosti o tom, jak počasí funguje. Problém s tímto přístupem je ale v tom, že jednotlivci v jiných oblastech jen zřídka hodnotí přesnost svých předpovědí! Abychom zlepšili naše předpovědi, musíme nejprve zvýšit jejich přesnost a poté musíme vážněji porovnat to, co jsme předpověděli, s tím, co se skutečně děje. A to vyžaduje skutečný závazek k měření.

Nepoužívejte dvojznačný jazyk a snažte se být co nejkonkrétnější.

 Pokud se nad tím zamyslíte, zdá se, že měření předpovědí není jednoduché: shromážděte předpovědi, vyhodnoťte jejich správnost, proveďte výpočty a voila! Tak jednoduché to však vůbec není. Význam původní předpovědi musí být pochopen dříve, než bude možné určit, zda byla nebo nebyla přesná. Vezměme si případ generálního ředitele Microsoftu Steva Ballmera, který předpověděl, že iPhonu se v dubnu téhož roku nepodaří získat podstatnou část trhu. Když zvážíte velikost tržní kapitalizace Applu, Ballmerova předpověď se zdála směšná a lidé se mu ve skutečnosti smáli. Dalším bodem důrazu byla skutečnost, že Apple vlastnil 42 procent trhu se smartphony v USA, což je zjevně podstatný podíl na celém odvětví. Ale počkej chvíli, pojďme si poslechnout, co skutečně řekl.

Řekl, že ano, iPhone by mohl mít velké příjmy, ale že nikdy nebude schopen zachytit podstatnou část celosvětového trhu s mobilními telefony (jeho předpověď: mezi dvěma a třemi procenty) . Místo toho by software vyvinutý jeho firmou Microsoft vyrostl a ovládl trh. A tato předpověď se ve větší či menší míře naplnila. Ve třetím čtvrtletí roku 2013 se podle statistik Garner IT celosvětový podíl iPhonu na prodeji mobilních telefonů pohyboval kolem šesti procent, což je mnohem více, než Ballmer předpokládal – ale ne o tolik. Mezitím byl software Microsoftu využíván v drtivé většině mobilních telefonů prodávaných po celém světě v té době. Prognózy by se také měly vyvarovat používání nejednoznačných jazyků a místo toho by se ke zlepšení přesnosti měly spoléhat na číselná data.

Při předpovídání je obvyklé používat nejednoznačné výrazy jako „mohlo“, „může“ nebo „pravděpodobně“. Výzkum však ukázal, že jednotlivci k frázím, jako jsou tyto, přikládají různé interpretace. Aby bylo možné správně sdělit pravděpodobnost, měli by prognostici k popisu pravděpodobnosti události používat procenta nebo jiná numerická opatření. Když americké zpravodajské agentury jako NSA a CIA prohlásily, že Saddám Husajn ukrývá zbraně hromadného ničení, ukázalo se, že toto obvinění je nepravdivé, pro vládu Spojených států to bylo katastrofální selhání. Kdyby tyto zpravodajské agentury počítaly s větší přesností a aplikovaly procenta, Spojené státy možná v roce 2003 nezaútočily na Irák. Pravděpodobnost, že Irák bude vlastnit zbraně hromadného ničení, byla 60 procent, ale stále existovala 40procentní pravděpodobnost, že Saddám žádné nemá – slabé zdůvodnění, proč jít do války, mírně řečeno –

Pokud chcete zvýšit přesnost svých předpovědí, sledujte své výsledky.

 Jak tedy můžeme předejít katastrofickým chybám, jako jsou ty, ke kterým došlo u zbraní hromadného ničení? Je jasné, že musíme zlepšit přesnost našich předpovědí. Podívejme se na některé metody, jak toho dosáhnout. Nejúčinnější metodou je udržovat skóre. Aby toho dosáhl, autorův výzkumný tým vytvořil vládou podporovaný projekt Good Judgment Project, který přilákal tisíce dobrovolníků, kteří během čtyř let odpovídali na více než milion otázek, což vedlo k vydání knihy. Výzkumníci věřili, že pomocí bodování budou schopni zvýšit přesnost prognózy.

Otázky jako „Uteče tuniský prezident v příštím měsíci do pohodlného exilu?“ a "Spadne euro v příštích dvanácti měsících pod 1,20 dolaru?" odpovídali účastníci. Poté každý prognostik udělil předpovědi každého účastníka hodnocení pravděpodobnosti, po přečtení příslušných zpráv ji podle potřeby upravil, a když předpovídaný čas nadešel, přiřadil každé předpovědi skóre Brier, které udávalo, jak přesná byla předpověď. Brierovo skóre, které bylo pojmenováno po Glennu W. Brierovi, je nejčastěji používaným způsobem stanovení přesnosti předpovědi. Čím nižší číslo, tím přesnější je předpověď; například bezchybná předpověď dostane skóre sto padesát jedna. Náhodný odhad bude mít za následek Brierovo skóre 0,5, zatímco prognóza, která je zcela nesprávná, bude mít za následek maximální Brierovo skóre 2,0.

Otázka, která je položena, má vliv na to, jak interpretovat Brierovo skóre. Navzdory skutečnosti, že máte Brierovo skóre 0,2, což se zdá být vynikající, vaše předpověď může dopadnout katastrofálně! Předstírejme, že děláme předpovědi počasí. Pokud je počasí ve Phoenixu v Arizoně neustále horké a slunečné, prognostik může jednoduše předvídat horké a slunečné počasí a získat Brierovo skóre nula, což je samozřejmě lepší než skóre 0,2. Pokud jde o předpovědi počasí ve Springfieldu ve státě Missouri, které je známé svým nepředvídatelným počasím, byli byste považováni za meteorologa světové úrovně, i když by vaše skóre bylo jen 0,02.

Superprognostici začínají tím, že rozdělí problémy na menší části, aby jim lépe porozuměli.

 Je pravda, že všichni superprognostici jsou brilantní myslitelé, kteří mají přístup k přísně tajným informacím? Vůbec ne. Možná se divíte, jak mohou dělat tak přesné předpovědi budoucnosti. Aby mohl superprognostik vyřešit nějaké téma, musí nejprve rozložit zdánlivě neřešitelné potíže na zvládnutelné dílčí problémy. Toto se nazývá uvažování ve Fermiho stylu. Enrico Fermi, vědec, který sehrál klíčovou roli ve vývoji atomové bomby, dokázal s pozoruhodnou přesností předpovědět věci, jako například počet ladičů pian v Chicagu, a to i přesto, že neměl jediný kus informací, které má k dispozici.

Dosáhl toho rozlišením mezi poznatelným a neznámým, což je první krok, který udělali superprognostici. Když například Jásir Arafat, šéf Organizace pro osvobození Palestiny, z nevysvětlitelného důvodu zemřel, mnoho lidí spekulovalo, že byl otráven. Ale nebylo tomu tak. V roce 2012 pak výzkumníci objevili v jeho majetku nebezpečně vysoké množství polonia-210 – radioaktivní látky, která může být při vdechnutí smrtící. Právě kvůli tomuto zjištění získala teorie o tom, že byl otráven, na síle a jeho mrtvola byla vykopána a prozkoumána ve Francii i ve Švýcarsku. Na otázku, zda vědci objeví zvýšené množství polonia v těle Jásira Arafata v rámci projektu Good Judgment Project, prognostici odpověděli kladně. Bill Flack, dobrovolný prognostik, řešil problém způsobem Enrica Fermiho a rozebíral fakta.

V první řadě Flack zjistil, že polonium se rychle rozkládá, což znamenalo, že pokud by byl Arafat otráven, existuje velká pravděpodobnost, že polonium nebude identifikováno v jeho kostech, vzhledem k tomu, že zemřel v roce 2004. Flack provedl studii o testování polonia a dospěl k závěru, že za určitých okolností může být detekováno. Později Flack zvážil možnost, že Arafat měl palestinské protivníky, kteří ho mohli otrávit, a také možnost, že posmrtná zpráva byla pošpiněna, aby z jeho smrti obvinil Izrael. Předpověděl, že polonium bude v Arafatově těle objeveno s pravděpodobností 60 procent. On měl pravdu. Výsledkem bylo, že Flack začal stanovením základů, než přešel ke složitějším předpokladům, což je přesně to, co by udělal dobrý prognostik.

Začněte s vnějším pohledem a poté přepněte na vnitřní pohled pro přesnější předpověď.

 Vzhledem k tomu, že každý scénář je jiný, měli byste se vyvarovat unáhlených rozhodnutí a rozhodování o případu příliš brzy. Aby bylo možné účinně řešit jakýkoli problém, je nutné přijmout objektivní hledisko, které zahrnuje stanovení základní sazby. To však není zcela jasné. Pro ilustraci si představte situaci italské rodiny, která žije v malém domě ve Spojených státech amerických. Mají dvě zaměstnání: otec je účetní a matka společně pracuje na částečný úvazek v zařízení pro péči o děti. Kromě nich samotných s nimi v domácnosti žije i babička jejich dítěte.

Je možné, že kdybyste se zeptali, jaká je pravděpodobnost, že by si tato italská rodina pořídila domácího mazlíčka, pokusili byste se to zjistit tím, že byste se okamžitě chytili charakteristik rodiny nebo jejich životních podmínek. V takovém případě byste se však nekvalifikovali jako superprognostici! Superprognostik by nezačal zkoumáním specifik. Místo toho by začala tím, že by zjistila, jaký podíl neboli „základní sazba“ amerických domácností vlastní domácího mazlíčka. Odtud by pak odešla. S pomocí Google můžete během několika sekund zjistit, jaké procento populace to je. Toto je pohled zvenčí. Poté, co to uděláte, budete moci vidět věci zevnitř. To vám poskytne informace, které vám umožní vhodně upravit základní sazbu.

Počínaje vnější perspektivou italské rodiny poskytuje první odhad: podle příkladu existuje 62procentní pravděpodobnost, že rodina má domácího mazlíčka. Poté budete přesnější a upravíte číslo, které jste si vybrali. Můžete se například podívat na procento italských domácností v Americe, které chovají domácího mazlíčka. Pojem ukotvení je jádrem zdůvodnění vnější perspektivy. Kotva je první obrázek, který se nakreslí před provedením jakýchkoli úprav. Pokud na druhou stranu začnete s menšími detaily, je mnohem pravděpodobnější, že vaše předpověď bude tisíce mil daleko od jakékoli kotvy nebo přesného čísla.

Zůstaňte v obraze i po dosažení původního závěru a upravte své předpovědi ve světle nových skutečností.

 Jakmile proces začal, viděli jsme, jak superprognostici vše rozjeli, ale jakmile uděláte svou první předpověď, nemůžete jen sedět a zjistit, zda jste měli pravdu. Každý nový poznatek vyžaduje aktualizaci a úpravu vašeho předchozího úsudku. Pamatujete si na Billa Flacka? Poté, co předpověděl, že polonium bude nalezeno v těle Jásira Arafata, sledoval zprávy a podle nejnovějších informací svou předpověď upravoval, kdykoli to považoval za nutné. Švýcarský studijní tým poté tvrdil, že je zapotřebí více testů a že zjištění budou oznámena později, a to navzdory skutečnosti, že Flackova počáteční předpověď byla učiněna před lety.Protože Flack provedl rozsáhlou studii o poloniu, byl si vědom toho, že tým objevil polonium a že jsou zapotřebí další testy k určení zdroje polonia. V důsledku toho Flack zvýšil svou předpověď na 65 procent.

Jak se ukázalo, švýcarský tým skutečně objevil polonium v ​​Arafatově těle, výsledkem čehož bylo Fleckovo konečné Brierovo skóre 0,36 bodu. Vzhledem ke složitosti otázky se jedná o vynikající výkon. Musíte však být opatrní. I když nové poznatky mohou být prospěšné, mohou být také škodlivé, pokud jsou nesprávně interpretovány. Podle jednoho příkladu se organizace Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) vlády Spojených států ptala, zda bude 15. září 2014 méně arktického mořského ledu než v předchozím roce. Doug Lorch, superprognostik, dospěl k závěru, že existuje 55procentní pravděpodobnost, že odpověď bude kladná. Lorch na druhé straně obdržel měsíc starou zprávu od Sea Ice Forecast Network, která ho dostatečně ovlivnila, aby zvýšila jeho předpověď z 90 procent na 95 procent, což je významný posun na základě jediné informace.

Když nakonec přišlo 15. září 2014, bylo tam více arktického ledu než v předchozím roce. Lorchova první předpověď dávala 45procentní šanci, že k tomu dojde, ale po jeho revizi pravděpodobnost klesla na mizerných pět procent. Aby bylo možné provést zručnou aktualizaci, je nutné oddělit jemné nuance od zbytečných informací. Nebojte se změnit svůj názor, ale před rozhodnutím si dobře rozmyslete, zda jsou čerstvé znalosti užitečné či ne.

Práce ve skupinách může být prospěšná při předpovídání, ale pouze tehdy, je-li provedena správně.

 Možná znáte výraz „skupinové myšlení“. Fráze „týmový duch“ byla vytvořena psychologem Irvingem Janisem, který teoretizoval, že jednotlivci v malých skupinách mohou vytvářet týmového ducha podvědomým vytvářením běžných iluzí, které narušují kritické uvažování. Interference je způsobena jedinci, kteří se bojí konfliktu a místo toho spolu jen souhlasí. Odchýlení se od normy je však zdrojem skutečné hodnoty. Samostatný projev a myšlení jsou velkou výhodou v jakémkoli kolektivním prostředí, ale především ve sportu. V důsledku toho se studijní tým v The Good Judgment Project rozhodl prozkoumat, zda by spolupráce mohla zlepšit přesnost. Způsob, jakým toho dosáhli, byl vývoj online fór, jejichž prostřednictvím mohli prognostici přidělení do různých skupin vzájemně komunikovat.

Na začátku studijní tým nabídl pohled na skupinovou dynamiku a varoval online skupiny, aby nespadly do pasti skupinového myšlení. Přišla zjištění z prvního roku a ukázala, že v průměru ti, kteří pracovali ve skupinách, byli o 23 procent přesnější než ti, kteří pracovali sami. Ve druhém roce se studijní tým rozhodl zařadit superprognostiky do skupin spíše než běžné prognostiky a zjistili, že s výrazným náskokem překonali obvyklé skupiny. Ovlivněna však byla i dynamika skupiny. Elaine Rich, superprognostika, vyjádřila nespokojenost s výsledkem. Všichni byli velmi zdvořilí a kritické debaty o protichůdných názorech nebo protiargumentech byly málo. Ve snaze napravit situaci, organizace šly nad rámec toho, aby prokázaly, že přijímají konstruktivní zpětnou vazbu.

Přesné dotazování, které nutí jednotlivce přehodnotit své argumenty, je další technika pro zlepšení výkonu spolupráce. To samozřejmě není nový koncept, protože skvělí instruktoři cvičili přesné kladení otázek již od dob Sokrata a Řeků. Přesné pátrání znamená ponořit se dále do specifik argumentu, například dotazem na význam určitého slova.I když existují velké rozdíly v názorech na toto téma, tento výslech odhaluje odůvodnění závěru, což otevírá dveře dalšímu výzkumu

Shrnutí knihy Superforecasting v plném rozsahu.

Nejdůležitější lekcí v této knize je, že superforecasting se neomezuje pouze na počítače nebo na génia. Talent, který lze trénovat, zahrnuje shromažďování důkazů, vedení skóre, neustálé sledování nových skutečností a schopnost být trpělivý. Rady, které lze uplatnit: Držet krok s nejnovějším vývojem vás posune o krok napřed před konkurencí. Superprognostici sledují novinky, které jsou důležité pro jejich předpovědi, mnohem častěji než běžní prognostici. Jedním z návrhů, jak sledovat změny, je nastavit si oznámení, například pomocí Google Alerts, abyste byli informováni. Tyto vás upozorní, jakmile budou k dispozici nové informace o daném předmětu zasláním e-mailu. Doporučuje se další čtení: Mark Buchanan dělá předpověď. Forecast je kritika současné ekonomické teorie, která odhaluje hlavní chyby v teorii. Mark Buchanan, fyzik, se pečlivě dívá na základní vědecké předpoklady, které jsou základem našich ekonomických znalostí, a s využitím bystrých analytických schopností ukazuje, jak jsou nesprávné. Ve druhé části knihy Buchanan pojednává o řadě vědeckých objevů, které by podle jeho názoru v konečném důsledku pomohly zlepšit současnou ekonomickou teorii.

Koupit knihu – Superforecasting od Philipa E. Tetlocka a Dana Gardnera

Napsal tým BrookPad na základě Superforecasting od Philipa E. Tetlocka a Dana Gardnera

.


Starší příspěvek Novější příspěvek


Zanechat komentář

Upozorňujeme, že komentáře musí být před zveřejněním schváleny