Superforecasting von Philip E. Tetlock und Dan Gardner

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Die Kunst und Wissenschaft der Vorhersage

Superforecasting by Philip E. Tetlock and Dan Gardner

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Was genau ist das Thema des Superforecasting-Buches?

Superforecasting (2015), basierend auf jahrzehntelangen Studien und den Ergebnissen eines großen, von der Regierung gesponserten Prognoseturniers, erklärt, wie Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen verbessern können, unabhängig davon, ob Sie versuchen, Veränderungen in der Aktie vorherzusehen. Markt, Politik oder dein Alltag.

Wer ist die Zielgruppe für das Superforecasting-Buch?

  • Diejenigen, die wissen möchten, wie Prognosen funktionieren
  • Denker, die kritisch denken können
  • Geschäftsleute, die ihre Prognosefähigkeiten verbessern möchten

Wer sind Philip E. Tetlock und Dan Gardner und was machen sie?

Phil Tetlock, Professor an der Annenberg University an der University of Pennsylvania, ist Politikwissenschaftler und Psychologe mit Spezialisierung auf politische Psychologie. Er ist Gründer und Direktor des Good Judgment Project, einer Prognoseforschung, die zu mehr als 200 Veröffentlichungen in begutachteten Zeitschriften geführt hat.
Dan Gardner ist Journalist, Autor und Redner, der in New York City lebt. Gardner ist nicht nur Autor der viel beachteten Bücher Risk: The Science and Politics of Fear und Future Babble, sondern hat auch für Regierungen und Unternehmen wie Google und Siemens zu einer Vielzahl von Themen auf der ganzen Welt gesprochen.

Was genau habe ich davon? In diesem Video erfahren Sie, wie Sie genaue Vorhersagen erstellen.

 Prognosen und Vorhersagen werden zu einer Vielzahl von Themen gemacht, darunter das Wetter, die Börse, das Budget des nächsten Jahres und der Gewinner des Fußballspiels an diesem Wochenende. Dies sind jedoch nicht die einzigen Themen, zu denen wir Vorhersagen treffen. Als Ergebnis unserer Obsession mit Vorhersagen regen wir uns auf, wenn sich Ereignisse nicht so entwickeln, wie wir sie vorhergesehen hatten. Können also Vorhersagen gemacht werden, die genauer sind als heute? Sie haben die Fähigkeit. Innerhalb weniger Monate werden wir in der Lage sein, Superprognosen zu erstellen, die mit jeder neuen Information getrimmt und neu ausgerichtet und dann ausgewertet und verbessert werden, nachdem das vorhergesagte Ereignis eingetreten ist. In diesen Notizen werden wir uns die schwierige, aber faszinierende Fähigkeit ansehen, die ultimativen Vorhersagen zu treffen, die sowohl schwierig als auch interessant ist.

Hier erfahren Sie, warum der ehemalige CEO von Microsoft den Marktanteil des iPhones vorausgesehen hat; wie ein Prognostiker die Autopsie von Yasser Arafat voraussagte; und warum Gruppen von Prognostikern bei der Vorhersage der Zukunft effektiver sind als Einzelpersonen.

Prognosen haben gewisse Grenzen, aber das sollte nicht als Entschuldigung dafür verwendet werden, sie abzulehnen.

 Wir machen regelmäßig Prognosen, egal ob wir unseren nächsten Karriereschritt planen oder eine finanzielle Investitionsentscheidung treffen. Im Wesentlichen spiegeln unsere Vorhersagen unsere Hoffnungen auf das, was die Zukunft bringen wird, wider. Die Prognose ist hingegen eingeschränkt, da bereits kleine Ereignisse unerwartete Auswirkungen haben können. Wir leben in einer komplizierten Welt, in der selbst ein einzelner Mensch katastrophale Folgen haben kann. Nehmen wir zum Beispiel den Arabischen Frühling. Mohamed Bouazizi, ein tunesischer Straßenverkäufer, hat sich selbst angezündet, weil er von korrupten Polizisten gedemütigt wurde. Dies war der Beginn einer Kettenreaktion.

Es gibt einen theoretischen Grund, warum es schwierig ist, solche Ereignisse von vornherein zu antizipieren. Bei nichtlinearen Systemen wie der Erdatmosphäre können laut dem amerikanischen Meteorologen Edward Lorenz selbst winzige Veränderungen einen erheblichen Einfluss haben. Chaostheorie (auch bekannt als Schmetterlingseffekt) ist die Theorie, die dieses Phänomen erklärt.Wenn sich die Windrichtung um weniger als einen Bruchteil eines Grades ändert, können sich nach einigen Schätzungen die langfristigen Wettermuster dramatisch ändern. Anders ausgedrückt: Der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien kann einen Tornado auslösen Texas.

Aber nur weil die Vorhersage ihre Grenzen hat, sollten wir sie nicht ganz aufgeben. Nehmen wir zum Beispiel das Gebiet der Meteorologie von Edward Lorenz. Wenn Wettervorhersagen einige Tage im Voraus veröffentlicht werden, können sie als einigermaßen genau angesehen werden. Wieso den? Aus dem einfachen Grund, dass Wettervorhersagen die Genauigkeit ihrer Vorhersagen nach dem Ereignis beurteilen. Durch den Vergleich ihrer Vorhersage mit den tatsächlichen Wetterbedingungen erhalten sie ein besseres Wissen über die Funktionsweise des Wetters. Das Problem bei diesem Ansatz ist jedoch, dass Personen in anderen Bereichen die Genauigkeit ihrer Vorhersagen selten bewerten! Um unsere Vorhersagen zu verbessern, müssen wir zuerst ihre Genauigkeit erhöhen und dann müssen wir ernsthafter daran denken, unsere Vorhersagen mit den tatsächlichen Ereignissen zu vergleichen. Und es erfordert eine echte Verpflichtung zur Messung.

Vermeiden Sie mehrdeutige Sprache und versuchen Sie, so spezifisch wie möglich zu sein.

 Wenn Sie darüber nachdenken, scheint die Messung von Vorhersagen ein Kinderspiel: Sammeln Sie die Vorhersagen, bewerten Sie ihre Richtigkeit, führen Sie die Berechnungen durch und voilà! Allerdings ist es gar nicht so einfach. Die Bedeutung der ursprünglichen Vorhersage muss verstanden werden, bevor festgestellt werden kann, ob sie richtig war oder nicht. Betrachten wir den Fall von Microsoft-Chef Steve Ballmer, der voraussagte, dass das iPhone im April desselben Jahres keinen wesentlichen Marktanteil erobern würde. Wenn man bedenkt, wie groß die Marktkapitalisierung von Apple ist, schien Ballmers Vorhersage lächerlich, und die Leute lachten ihn tatsächlich aus. Ein weiterer Schwerpunkt war die Tatsache, dass Apple 42 Prozent des US-Smartphone-Marktes besaß, was einen offensichtlich erheblichen Anteil an der gesamten Branche darstellt. Aber warte einen Moment, lass uns hören, was er wirklich gesagt hat.

Er sagte, dass das iPhone zwar viel Umsatz machen könnte, aber dass es nie in der Lage sein würde, einen wesentlichen Teil des weltweiten Handymarktes zu erobern (seine Prognose: zwischen zwei und drei Prozent). . Stattdessen würde die von seiner Firma Microsoft entwickelte Software den Markt dominieren. Und diese Prognose hat sich mehr oder weniger bewahrheitet. Im dritten Quartal 2013 lag der weltweite Anteil des iPhones am weltweiten Handyumsatz laut Garner IT-Statistiken bei rund sechs Prozent, was weit mehr ist, als Ballmer erwartet hatte – aber nicht so viel. Inzwischen wurde die Software von Microsoft in der überwiegenden Mehrheit der damals weltweit verkauften Mobiltelefone verwendet. Prognosen sollten auch mehrdeutige Sprache vermeiden und sich stattdessen auf numerische Daten verlassen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Bei der Vorhersage werden häufig mehrdeutige Begriffe wie "könnte", "kann" oder "wahrscheinlich" verwendet. Die Forschung hat jedoch gezeigt, dass Einzelpersonen solchen Ausdrücken verschiedene Interpretationen zuordnen. Um die Wahrscheinlichkeit korrekt zu kommunizieren, sollten Prognostiker Prozentsätze oder andere numerische Maße verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu beschreiben. Als amerikanische Geheimdienste wie die NSA und die CIA erklärten, Saddam Hussein verstecke Massenvernichtungswaffen, stellte sich die Behauptung als falsch heraus, es war ein katastrophales Versagen der US-Regierung. Wenn diese Geheimdienste genauer berechnet und Prozentsätze verwendet hätten, hätten die Vereinigten Staaten den Irak 2003 vielleicht nicht angegriffen. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Irak Massenvernichtungswaffen besitzt, lag bei 60 Prozent, aber es bestand immer noch eine 40-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass Saddam keine hatte – eine schwache Begründung für einen Krieg, um es milde auszudrücken –

Wenn Sie die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen erhöhen möchten, behalten Sie Ihre Ergebnisse im Auge.

 Wie können wir also katastrophale Fehler wie bei den Massenvernichtungswaffen verhindern? Natürlich müssen wir die Genauigkeit unserer Vorhersagen verbessern. Schauen wir uns einige der Methoden an, um dies zu tun. Die effektivste Methode ist, die Punktzahl zu halten. Um dies zu erreichen, hat das Forschungsteam des Autors das von der Regierung geförderte Good Judgment Project ins Leben gerufen, das Tausende von Freiwilligen anzog, die über einen Zeitraum von vier Jahren mehr als eine Million Fragen beantworteten, was zur Veröffentlichung des Buches führte. Die Forscher glaubten, dass sie durch die Verwendung von Scoring die Vorhersagegenauigkeit erhöhen könnten.

Fragen wie "Wird der tunesische Präsident im nächsten Monat in ein komfortables Exil fliehen?" und "Wird der Euro in den nächsten zwölf Monaten unter 1,20 US-Dollar fallen?" wurden von den Teilnehmern beantwortet. Danach gab jeder Prognostiker der Vorhersage jedes Teilnehmers eine Wahrscheinlichkeitsbewertung, änderte sie nach Bedarf nach dem Lesen relevanter Nachrichten und ordnete jeder Vorhersage, wenn der vorhergesagte Zeitpunkt gekommen war, eine Brier-Punktzahl zu, die angab, wie genau die Vorhersage war. Der Brier-Score, benannt nach Glenn W. Brier, ist die am häufigsten verwendete Methode, um die Genauigkeit einer Vorhersage zu bestimmen. Je niedriger die Zahl, desto genauer die Vorhersage; Beispielsweise erhält eine fehlerfreie Prognose eine Punktzahl von einhunderteinundfünfzig. Eine zufällige Schätzung führt zu einem Brier-Score von 0,5, während eine völlig falsche Prognose zu einem maximalen Brier-Score von 2,0 führt.

Die gestellte Frage wirkt sich auf die Interpretation des Brier-Scores aus. Trotz der Tatsache, dass Sie einen Brier-Score von 0,2 haben, der ausgezeichnet zu sein scheint, kann sich Ihre Vorhersage als katastrophal erweisen! Nehmen wir an, wir machen Wettervorhersagen. Wenn das Wetter in Phoenix, Arizona konstant heiß und sonnig ist, könnte ein Prognostiker einfach heißes und sonniges Wetter vorhersehen und einen Brier-Wert von Null erhalten, was offensichtlich besser ist als ein Wert von 0,2. Wenn es darum geht, das Wetter in Springfield, Missouri, das für sein unberechenbares Wetter bekannt ist, vorherzusagen, gelten Sie selbst mit einem Wert von nur 0,02 als Weltklasse-Meteorologe.

Superforecaster beginnen damit, Probleme in kleinere Teile zu zerlegen, um sie besser zu verstehen.

 Stimmt es, dass alle Superforecaster brillante Denker sind, die Zugang zu streng geheimen Informationen haben? Nein überhaupt nicht. Wie können sie also so genaue Vorhersagen über die Zukunft machen, fragen Sie sich vielleicht. Um ein Thema zu lösen, muss ein Superforecaster zunächst scheinbar hartnäckige Schwierigkeiten in überschaubare Teilprobleme zerlegen. Dies wird als Argumentation im Fermi-Stil bezeichnet. Enrico Fermi, ein Wissenschaftler, der maßgeblich an der Entwicklung der Atombombe beteiligt war, konnte mit bemerkenswerter Präzision Dinge wie zum Beispiel die Zahl der Klavierstimmer in Chicago vorhersagen, obwohl er kein einziges Stück besaß von Informationen zur Verfügung.

Er hat dies erreicht, indem er zwischen dem Erkennbaren und dem Unbekannten unterscheidet, was der erste Schritt der Superforecaster ist. Als beispielsweise Yasser Arafat, der Chef der Palästinensischen Befreiungsorganisation, aus ungeklärten Gründen starb, spekulierten viele Menschen, er sei vergiftet worden. Aber dies war nicht der Fall. Dann, im Jahr 2012, entdeckten Forscher in seinem Besitz gefährlich hohe Mengen Polonium-210 – eine radioaktive Substanz, die beim Einatmen tödlich sein kann. Aufgrund dieses Fundes gewann die Theorie, dass er vergiftet worden war, an Bedeutung, und seine Leiche wurde sowohl in Frankreich als auch in der Schweiz ausgegraben und untersucht. Auf die Frage, ob Wissenschaftler im Rahmen des Good Judgment Project erhöhte Mengen Polonium in Yasser Arafats Körper entdecken würden, antworteten die Prognostiker bejahend. Bill Flack, ein freiwilliger Prognostiker, ging das Thema in der Art von Enrico Fermi an und brach die Fakten zusammen.

Erstens entdeckte Flack, dass Polonium schnell zerfällt, was bedeutete, dass bei einer Vergiftung von Arafat die Möglichkeit bestand, dass das Polonium nicht in seinen Knochen identifiziert werden würde, da er 2004 verstarb Flack führte eine Studie zu Poloniumtests durch und kam zu dem Schluss, dass es unter bestimmten Umständen nachgewiesen werden konnte. Später erwog Flack die Möglichkeit, dass Arafat palästinensische Gegner hatte, die ihn vergiftet haben könnten, sowie die Möglichkeit, dass der Obduktionsbericht verfälscht worden war, um Israel für seinen Tod verantwortlich zu machen. Er sagte voraus, dass mit 60-prozentiger Wahrscheinlichkeit Polonium in Arafats Körper entdeckt werden würde. Er hatte recht. Infolgedessen begann Flack mit der Festlegung der Fundamentaldaten, bevor er sich den komplexeren Annahmen zuwandte, was genau das ist, was ein guter Prognostiker tun würde.

Beginnen Sie mit der Außenansicht und wechseln Sie dann zur Innenansicht, um eine genauere Vorhersage zu erhalten.

 Da jedes Szenario anders ist, sollten Sie es vermeiden, vorschnelle Entscheidungen zu treffen und einen Fall zu früh zu beurteilen. Um ein Problem wirksam angehen zu können, ist es notwendig, eine objektive Perspektive einzunehmen, bei der es um die Bestimmung des Basiszinssatzes geht. Das ist jedoch nicht ganz klar. Betrachten Sie zur Veranschaulichung die Situation einer italienischen Familie, die in einem kleinen Haus in den Vereinigten Staaten von Amerika lebt. Sie haben zwei Jobs: Der Vater ist Buchhalter und die Mutter arbeitet in Teilzeit zusammen in einer Kindertagesstätte. Neben ihnen lebt auch die Oma ihres Kindes bei ihnen im Haushalt.

Es ist möglich, dass Sie, wenn Sie gefragt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass diese italienische Familie ein Haustier erwerben würde, versuchen würden, dies herauszufinden, indem Sie sofort die Merkmale der Familie oder ihre Lebensumstände erfassen. Allerdings würden Sie sich in diesem Fall nicht als Superforecaster qualifizieren! Ein Superforecaster würde nicht damit beginnen, die Einzelheiten zu untersuchen. Stattdessen würde sie damit beginnen, herauszufinden, welcher Anteil oder „Grundsatz“ der amerikanischen Haushalte ein Haustier besitzt. Von dort würde sie dann gehen. Mit Hilfe von Google können Sie in wenigen Sekunden herausfinden, wie viel Prozent der Bevölkerung dies sind. Dies ist die Ansicht von außen. Nachdem Sie das getan haben, können Sie die Dinge von innen sehen. Dadurch erhalten Sie Informationen, mit denen Sie den Basispreis entsprechend ändern können.

Ausgehend von der Außenperspektive der italienischen Familie gibt es eine erste Schätzung: Die Wahrscheinlichkeit, dass die Familie ein Haustier hat, beträgt dem Beispiel zufolge 62 Prozent. Danach werden Sie genauer und ändern die von Ihnen gewählte Zahl. Betrachten Sie zum Beispiel den Prozentsatz der italienischen Haushalte in Amerika, die ein Haustier halten. Der Gedanke der Verankerung steht im Mittelpunkt der Begründung für die Außenperspektive. Ein Anker ist die erste Figur, die gezeichnet wird, bevor Änderungen vorgenommen werden. Wenn Sie hingegen mit den kleineren Details beginnen, ist Ihre Vorhersage weitaus wahrscheinlicher, dass sie Tausende von Meilen von jedem Anker oder jeder genauen Zahl entfernt ist.

Bleiben Sie auch nach dem Erreichen Ihrer ursprünglichen Schlussfolgerung auf dem Laufenden und passen Sie Ihre Vorhersagen angesichts neuer Fakten an.

 Sobald der Prozess begonnen hat, haben wir gesehen, wie Superforecaster die Dinge in Gang bringen, aber wenn Sie Ihre erste Prognose erstellt haben, können Sie sich nicht einfach zurücklehnen und sehen, ob Sie richtig lagen. Jedes neue Wissen erfordert die Aktualisierung und Modifikation Ihres früheren Urteils. Erinnern Sie sich an Bill Flack? Nachdem er vorhergesagt hatte, dass Polonium in Yasser Arafats Körper gefunden werden würde, beobachtete er die Nachrichten und revidierte seine Vorhersage, wann immer er es für notwendig hielt, nach den neuesten Informationen. Das Schweizer Studienteam behauptete dann, dass weitere Tests erforderlich seien und die Ergebnisse später bekannt gegeben würden, obwohl Flacks erste Vorhersage Jahre zuvor gemacht worden war.Da Flack umfangreiche Studien zu Polonium durchgeführt hatte, war ihm bewusst, dass das Team Polonium entdeckt hatte und dass weitere Tests erforderlich waren, um die Quelle des Poloniums zu bestimmen. Als Ergebnis erhöhte Flack seine Vorhersage auf 65 Prozent.

Wie sich herausstellte, entdeckte das Schweizer Team Polonium in Arafats Körper, was zu Flecks Brier-Endpunkt von 0,36 Punkten führte. Angesichts der Komplexität der Fragestellung ist dies eine herausragende Leistung. Sie müssen jedoch Vorsicht walten lassen. Obwohl neues Wissen von Vorteil sein kann, kann es auch schädlich sein, wenn es falsch interpretiert wird. So fragte beispielsweise die Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) der US-Regierung nach, ob es am 15. September 2014 weniger Meereis in der Arktis geben würde als im Vorjahr. Doug Lorch, ein Superforecaster, kam zu dem Schluss, dass die Antwort mit einer Wahrscheinlichkeit von 55 Prozent positiv ausfallen würde. Lorch hingegen erhielt einen Monat alten Bericht des Sea Ice Forecast Network, der ihn ausreichend beeinflusste, um seine Vorhersage von 90 Prozent auf 95 Prozent zu erhöhen, eine signifikante Verschiebung basierend auf einer einzigen Information.

Als der 15. September 2014 endlich ankam, gab es mehr arktisches Eis als im Vorjahr. Lorchs erste Vorhersage gab eine 45-Prozent-Chance, aber nach seiner Überarbeitung sank die Wahrscheinlichkeit auf kümmerliche fünf Prozent. Für eine geschickte Aktualisierung ist es notwendig, feine Nuancen von unnötigen Informationen zu trennen. Haben Sie keine Angst davor, Ihre Meinung zu ändern, aber überlegen Sie sorgfältig, ob frisches Wissen hilfreich ist oder nicht, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

In Gruppen zu arbeiten kann bei der Vorhersage von Vorteil sein, aber nur, wenn es richtig gemacht wird.

 Vielleicht kennen Sie den Begriff "Gruppendenken". Der Begriff "Teamgeist" wurde vom Psychologen Irving Janis geschaffen, der die Theorie aufstellte, dass Einzelpersonen in kleinen Gruppen Teamgeist erzeugen können, indem sie unbewusst gemeinsame Illusionen erzeugen, die das kritische Denken stören. Störungen werden durch Personen verursacht, die Angst vor Konflikten haben und stattdessen einfach miteinander einverstanden sind. Von der Norm abzuweichen ist jedoch eine Quelle von echtem Wert. Selbstständiges Sprechen und Denken sind große Vorteile in jeder Teamumgebung, vor allem aber im Sport. Aus diesem Grund entschied sich das Studienteam von The Good Judgment Project, zu untersuchen, ob Kooperation die Genauigkeit verbessern könnte oder nicht. Dies erreichten sie durch die Entwicklung von Online-Foren, über die die verschiedenen Gruppen zugeordneten Prognostiker miteinander interagieren konnten.

Zu Beginn bot das Studienteam Einblicke in die Gruppendynamik und warnte die Online-Gruppen davor, in die Falle des Gruppendenkens zu tappen. Die Ergebnisse des ersten Jahres zeigten, dass diejenigen, die in Gruppen arbeiteten, im Durchschnitt 23 Prozent genauer waren als diejenigen, die alleine arbeiteten. Im zweiten Jahr beschloss das Studienteam, Superforecaster in Gruppen statt gewöhnlicher Prognostiker einzuteilen, und sie stellten fest, dass sie die üblichen Gruppen deutlich übertrafen. Aber auch die Dynamik der Gruppe wurde beeinflusst. Elaine Rich, eine Superforecasterin, zeigte sich unzufrieden mit dem Ergebnis. Alle waren sehr höflich und es gab wenig kritische Diskussionen über gegensätzliche Ansichten oder Gegenargumente. Um Abhilfe zu schaffen, haben die Organisationen alles getan, um zu zeigen, dass sie konstruktives Feedback akzeptieren.

Präzisionsfragen, die Einzelpersonen dazu bringen, ihre Argumente zu überdenken, sind eine weitere Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeitsleistung. Dies ist natürlich kein neues Konzept, denn seit Sokrates und den Griechen praktizieren große Lehrer das präzise Fragen. Präzisionsforschung bedeutet, sich eingehender mit den Besonderheiten eines Arguments zu befassen, etwa indem man nach der Bedeutung eines bestimmten Wortes fragt.Auch wenn es starke Meinungsverschiedenheiten zu diesem Thema gibt, enthüllt diese Befragung die Argumentation hinter der Schlussfolgerung, was die Tür für zusätzliche Forschung öffnet

Zusammenfassung des Buches Superforecasting in seiner Gesamtheit.

Die wichtigste Lektion in diesem Buch ist, dass Superforecasting nicht auf Computer oder Genies beschränkt ist. Als trainierbares Talent erfordert es das Sammeln von Beweisen, das Führen von Punkten, das Informieren über neue Fakten und die Fähigkeit, geduldig zu sein. Umsetzbare Ratschläge: Wenn Sie mit den neuesten Entwicklungen Schritt halten, sind Sie dem Wettbewerb einen Schritt voraus. Superforecaster informieren sich viel häufiger über Nachrichten, die für ihre Vorhersagen wichtig sind als normale Prognostiker. Ein Vorschlag, um Änderungen im Auge zu behalten, besteht darin, Benachrichtigungen für sich selbst einzurichten, beispielsweise über die Verwendung von Google Alerts, um Sie auf dem Laufenden zu halten. Diese werden Sie per E-Mail benachrichtigen, sobald neue Informationen zum Thema zur Verfügung gestellt werden. Weiterführende Lektüre ist empfehlenswert: Mark Buchanan gibt eine Prognose ab. Forecast ist eine Kritik an der zeitgenössischen Wirtschaftstheorie, die die Hauptfehler der Theorie aufdeckt. Der Physiker Mark Buchanan nimmt die grundlegenden wissenschaftlichen Annahmen, die unserem ökonomischen Wissen zugrunde liegen, unter die Lupe und demonstriert mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten, dass diese falsch sind. Im zweiten Abschnitt des Buches diskutiert Buchanan eine Reihe von wissenschaftlichen Durchbrüchen, die seiner Meinung nach letztendlich zur Verbesserung der zeitgenössischen Wirtschaftstheorie beitragen würden.

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Geschrieben vom BrookPad-Team basierend auf Superforecasting von Philip E. Tetlock und Dan Gardner

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