Superprevisión de Philip E. Tetlock y Dan Gardner

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El arte y la ciencia de la predicción

Superforecasting by Philip E. Tetlock and Dan Gardner

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¿Cuál es exactamente el tema del libro Superforecasting?

Superforecasting (2015), basado en décadas de estudio y los hallazgos de un gran torneo de pronósticos patrocinado por el gobierno, explica cómo mejorar la precisión de sus pronósticos, ya sea que esté intentando prever cambios en las acciones. el mercado, la política o su vida cotidiana.

¿Quién es el público objetivo del libro Superforecasting?

  • Aquellos que estén interesados ​​en aprender cómo funciona la previsión
  • Pensadores que pueden pensar críticamente
  • Empresarios que deseen mejorar sus habilidades de pronóstico

¿Quiénes son Philip E. Tetlock y Dan Gardner, y qué hacen?

Phil Tetlock, profesor de la Universidad de Annenberg en la Universidad de Pensilvania, es un científico político y psicólogo que se especializa en psicología política. Es el fundador y director del Good Judgment Project, una investigación de pronóstico que ha dado como resultado más de 200 artículos publicados en revistas revisadas por pares.
Dan Gardner es un periodista, autor y orador que vive en la ciudad de Nueva York. Además de ser autor de los aclamados libros Risk: The Science and Politics of Fear y Future Babble, Gardner también ha hablado sobre una variedad de temas en todo el mundo para gobiernos y empresas como Google y Siemens.

¿Qué gano yo exactamente? Aprenda a crear predicciones precisas viendo este video.

Los pronósticos y predicciones se realizan sobre una amplia gama de temas, incluido el clima, el mercado de valores, el presupuesto del próximo año y quién ganará el partido de fútbol de este fin de semana, entre muchos otros. Sin embargo, estos no son los únicos temas sobre los que hacemos predicciones. Como resultado de nuestra obsesión por predecir, nos enojamos cuando los eventos no se desarrollan de la manera en que los habíamos anticipado. Entonces, ¿se pueden hacer predicciones que sean más precisas de lo que son hoy? Tienen la habilidad. Dentro de unos meses, podremos producir superpronostics que se recortan y realinean con cada nueva información, y luego se evalúan y mejoran después de que se haya producido el evento predicho. En estas notas, veremos la habilidad difícil pero fascinante de producir las predicciones definitivas, que es a la vez difícil e interesante.

Aquí aprenderá por qué el ex director ejecutivo de Microsoft anticipó la participación de mercado del iPhone; cómo un pronosticador predijo la autopsia de Yasser Arafat; y por qué los grupos de pronosticadores son más eficaces que los individuos para predecir el futuro.

La previsión tiene ciertos límites, pero eso no debe usarse como excusa para rechazarla.

La previsión es algo que hacemos con regularidad, ya sea que estemos planificando nuestro próximo paso profesional o tomando una decisión de inversión financiera. En esencia, nuestras predicciones son un reflejo de nuestras esperanzas por lo que traerá el futuro. La previsión, por otro lado, está restringida ya que incluso los pequeños sucesos pueden tener efectos imprevistos. Vivimos en un mundo complicado donde incluso un solo individuo puede causar consecuencias catastróficas. Tomemos, por ejemplo, la Primavera Árabe. Mohamed Bouazizi, un vendedor ambulante tunecino, se prendió fuego porque fue humillado por policías corruptos. Este fue el comienzo de una reacción en cadena.

Existe una razón teórica de por qué es difícil anticipar tales ocurrencias en primer lugar. Cuando se trata de sistemas no lineales como la atmósfera de la Tierra, incluso los cambios mínimos pueden tener una influencia significativa, según el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz. La teoría del caos (también conocida como efecto mariposa) es la teoría que explica este fenómeno.Si la dirección del viento cambia en menos de una fracción de grado, los patrones climáticos a largo plazo pueden alterarse drásticamente, según algunas estimaciones.Para decirlo de otra manera, el aleteo del ala de una mariposa en Brasil puede desencadenar un tornado. Texas.

Sin embargo, solo porque la predicción tiene sus límites, no debemos abandonarla por completo. Tomemos, por ejemplo, el área de meteorología de Edward Lorenz. Cuando las predicciones meteorológicas se emiten con unos días de antelación, pueden considerarse razonablemente precisas. ¿Por qué? Por la sencilla razón de que los meteorólogos evalúan la precisión de sus predicciones después del evento. Obtienen un mejor conocimiento de cómo funciona el clima como resultado de comparar su predicción con las condiciones climáticas reales. ¡Pero el problema con este enfoque es que los individuos de otras áreas rara vez evalúan la precisión de sus predicciones! Para mejorar nuestro pronóstico, primero debemos aumentar su precisión y luego debemos tomar más en serio la comparación de lo que predijimos con lo que realmente sucede. Y requiere un compromiso genuino con la medición.

Evite el uso de lenguaje ambiguo y esfuércese por ser lo más específico posible.

Si lo piensa bien, medir predicciones parece una obviedad: recopile las predicciones, evalúe su exactitud, haga los cálculos y ¡listo! Sin embargo, no es tan simple en absoluto. El significado de la predicción original debe entenderse antes de que se pueda determinar si fue precisa o no. Considere el caso del CEO de Microsoft, Steve Ballmer, quien predijo que el iPhone no lograría ganar una proporción sustancial del mercado en abril de ese año. Cuando se considera la magnitud de la capitalización de mercado de Apple, la predicción de Ballmer parecía ridícula y la gente se rió de él. Otro punto de énfasis fue el hecho de que Apple poseía el 42 por ciento del mercado de teléfonos inteligentes de EE. UU., Lo que obviamente es una parte sustancial de la industria en general. Pero espere un minuto, escuchemos lo que realmente dijo.

Dijo que, sí, el iPhone podría generar muchos ingresos, pero que nunca podría capturar una parte sustancial del mercado mundial de teléfonos celulares (su predicción: entre dos y tres por ciento) . En cambio, el software desarrollado por su empresa, Microsoft, crecería hasta dominar el mercado. Y, en mayor o menor medida, esta previsión se hizo realidad. En el tercer trimestre de 2013, según las estadísticas de Garner IT, la participación mundial del iPhone en las ventas de teléfonos móviles rondaba el seis por ciento, que es mucho más de lo que Ballmer anticipó, pero no tanto. Mientras tanto, el software de Microsoft se estaba utilizando en la gran mayoría de los teléfonos móviles vendidos en todo el mundo en ese momento. Los pronósticos también deben evitar el uso de lenguaje ambiguo y, en cambio, deben basarse en datos numéricos para mejorar la precisión.

Al realizar predicciones, se acostumbra utilizar términos ambiguos como "podría", "puede" o "probable". Sin embargo, la investigación ha demostrado que los individuos atribuyen diversas interpretaciones a frases como estas. Para comunicar la probabilidad correctamente, los pronosticadores deben usar porcentajes u otras medidas numéricas para describir la probabilidad de un evento. Cuando las agencias de inteligencia estadounidenses como la NSA y la CIA declararon que Saddam Hussein estaba ocultando armas de destrucción masiva, se demostró que la acusación era falsa, fue un fracaso catastrófico para el gobierno de los Estados Unidos. Si estas agencias de inteligencia hubieran calculado con más precisión y aplicado porcentajes, es posible que Estados Unidos no hubiera atacado a Irak en 2003. Las probabilidades de que Irak poseyera armas de destrucción masiva eran del 60 por ciento, pero todavía había una posibilidad del 40 por ciento de que Saddam no tuviera ninguna ... una razón débil para ir a la guerra, por decirlo suavemente:

Si desea aumentar la precisión de sus predicciones, lleve un registro de sus resultados.

Entonces, ¿cómo podemos evitar cometer errores catastróficos como los que ocurrieron con las armas de destrucción masiva? Claramente, necesitamos mejorar la precisión de nuestras predicciones. Echemos un vistazo a algunos de los métodos para hacer esto. El método más eficaz es mantener la puntuación. Para lograr esto, el equipo de investigación del autor creó el Proyecto Buen Juicio patrocinado por el gobierno, que atrajo a miles de voluntarios que respondieron más de un millón de preguntas durante un período de cuatro años, lo que resultó en la publicación del libro. Los investigadores creían que al utilizar la puntuación, podrían aumentar la precisión del pronóstico.

Preguntas como "¿El presidente de Túnez escapará a un cómodo exilio el próximo mes?" y "¿Caerá el euro por debajo de 1,20 dólares en los próximos doce meses?" fueron respondidas por los participantes. Posteriormente, cada pronosticador otorgó una calificación de probabilidad al pronóstico de cada participante, lo modificó según fuera necesario después de leer las noticias pertinentes y, cuando llegó el momento previsto, asignó a cada predicción una puntuación Brier, que indicaba qué tan precisa era la predicción. La puntuación de Brier, que lleva el nombre de Glenn W. Brier, es la forma más utilizada de determinar la precisión de una predicción. Cuanto menor sea el número, más precisa será la predicción; por ejemplo, un pronóstico impecable recibe una puntuación de ciento cincuenta y uno. Una estimación aleatoria dará como resultado una puntuación Brier de 0,5, mientras que una previsión que sea totalmente incorrecta dará como resultado una puntuación máxima de Brier de 2,0.

La pregunta que se hace tiene un impacto en cómo interpretar la puntuación Brier. A pesar de que tienes una puntuación Brier de 0,2, que parece ser excelente, ¡tu predicción puede resultar desastrosa! Supongamos que estamos haciendo predicciones meteorológicas. Si el clima en Phoenix, Arizona es constantemente caluroso y soleado, un pronosticador podría simplemente anticipar un clima cálido y soleado y obtener un puntaje Brier de cero, que obviamente es mejor que un puntaje de 0.2. Cuando se trata de pronosticar el clima en Springfield, Missouri, que es conocido por su clima impredecible, se lo consideraría un meteorólogo de clase mundial incluso si su puntaje fuera de solo 0.02.

Los superpronosticadores comienzan desglosando los problemas en partes más pequeñas para comprenderlos mejor.

¿Es cierto que todos los super pronosticadores son pensadores brillantes que tienen acceso a inteligencia ultrasecreta? No, en absoluto. Entonces, ¿cómo pueden hacer pronósticos tan precisos sobre el futuro? Para resolver un tema, un superpronosticador debe primero dividir las dificultades aparentemente insolubles en subproblemas manejables. Esto se conoce como razonamiento al estilo de Fermi. Enrico Fermi, un científico que jugó un papel clave en el desarrollo de la bomba atómica, supo predecir con notable precisión cosas como, por ejemplo, el número de afinadores de pianos en Chicago, a pesar de que no contaba con una sola pieza. de información a su disposición.

Lo logró distinguiendo entre lo conocible y lo desconocido, que es el primer paso que dan los superpronosticadores. Por ejemplo, cuando Yasser Arafat, el jefe de la Organización de Liberación de Palestina, murió por una razón inexplicable, mucha gente especuló que había sido envenenado. Pero éste no era el caso. Luego, en 2012, los investigadores descubrieron cantidades peligrosamente altas de polonio-210, una sustancia radiactiva que puede ser mortal si se inhala, en sus posesiones. Fue debido a este hallazgo que la teoría de que había sido envenenado ganó fuerza, y su cadáver fue excavado y examinado tanto en Francia como en Suiza. Cuando se les preguntó si los científicos descubrirían mayores cantidades de polonio en el cuerpo de Yasser Arafat como parte del Proyecto Buen Juicio, los pronosticadores respondieron afirmativamente. Bill Flack, un pronosticador voluntario, abordó el tema a la manera de Enrico Fermi, desglosando los hechos.

En primer lugar, Flack descubrió que el polonio se descompone rápidamente, lo que significaba que si Arafat hubiera sido envenenado, existía una buena posibilidad de que no se identificara el polonio en sus huesos, dado que falleció en 2004. Flack realizó un estudio sobre las pruebas de polonio y llegó a la conclusión de que podía detectarse en determinadas circunstancias. Más tarde, Flack consideró la posibilidad de que Arafat tuviera adversarios palestinos que pudieran haberlo envenenado, así como la posibilidad de que el informe de la autopsia hubiera sido contaminado para culpar a Israel de su muerte. Predijo que el polonio se descubriría en el cuerpo de Arafat con una probabilidad del 60 por ciento. Él estaba en lo correcto. Como resultado, Flack comenzó por establecer los fundamentos antes de pasar a los supuestos más complejos, que es exactamente lo que haría un buen pronosticador.

Comience con la vista exterior y luego cambie a la vista interior para obtener una predicción más precisa.

Debido a que cada escenario es diferente, debe evitar tomar decisiones rápidas y emitir juicios sobre un caso demasiado pronto. Para abordar cualquier tema de manera efectiva, es necesario adoptar una perspectiva objetiva, que implica determinar cuál es la tarifa base. Sin embargo, eso no está del todo claro. Para ilustrar, considere la situación de una familia italiana que vive en una pequeña casa en los Estados Unidos de América. Tienen dos trabajos: el padre es contable y la madre trabaja a tiempo parcial en una guardería. Además de ellos mismos, la abuela de su hijo también vive en el hogar con ellos.

Es posible que si te preguntaran cuáles eran las probabilidades de que esta familia italiana adquiriera una mascota, intentaras averiguarlo al aferrarte instantáneamente a las características de la familia o sus circunstancias de vida. Sin embargo, ¡no calificaría como un superpronosticador en tal caso! Un super pronosticador no comenzaría examinando los detalles. En cambio, comenzaría por averiguar qué proporción, o "tasa base", de los hogares estadounidenses tienen una mascota. Luego iría desde allí. Con la ayuda de Google, puede averiguar qué porcentaje de la población es en un par de segundos. Esta es la vista desde el exterior. Una vez que haya hecho eso, podrá ver las cosas desde el interior. Esto le proporcionará información que le permitirá modificar la tarifa base de manera adecuada.

Comenzar con la perspectiva externa de la familia italiana proporciona una primera estimación: hay un 62 por ciento de probabilidad de que la familia tenga una mascota, según el ejemplo. Después de eso, se vuelve más preciso y modifica el número que ha elegido. Por ejemplo, puede observar el porcentaje de hogares italianos en Estados Unidos que tienen una mascota. La noción de anclaje está en el centro de la lógica de la perspectiva exterior. Un ancla es la primera figura que se dibuja antes de que se realicen modificaciones. Si, por otro lado, comienza con los detalles más pequeños, es mucho más probable que su pronóstico esté a miles de millas de cualquier ancla o cifra exacta.

Continúe estando actualizado incluso después de llegar a su conclusión original y haga ajustes a sus predicciones a la luz de los nuevos hechos.

Una vez que ha comenzado el proceso, hemos visto cómo los superpronosticadores comienzan las cosas, pero una vez que ha realizado su primer pronóstico, no puede simplemente sentarse y ver si estaba en lo cierto. Cualquier nuevo conocimiento requiere la actualización y modificación de su juicio anterior. ¿Te acuerdas de Bill Flack? Después de predecir que se encontraría polonio en el cuerpo de Yasser Arafat, mantuvo un seguimiento de las noticias y revisó su predicción cada vez que lo consideró necesario, según la información más reciente. El equipo de estudio suizo luego afirmó que se necesitaban más pruebas y que los hallazgos se anunciarían más tarde, a pesar de que la predicción inicial de Flack se había hecho años antes.Debido a que Flack había realizado un estudio extenso sobre el polonio, sabía que el equipo había descubierto el polonio y que se necesitaban más pruebas para determinar la fuente del polonio. Como resultado, Flack aumentó su predicción al 65 por ciento.

Al final resultó que, el equipo suizo descubrió polonio en el cuerpo de Arafat, lo que resultó en la puntuación Brier final de Fleck de 0,36 puntos. Dada la complejidad de la pregunta, esta es una actuación sobresaliente. Sin embargo, debe tener cuidado. Aunque los nuevos conocimientos pueden ser beneficiosos, también pueden ser perjudiciales si se malinterpretan. Según un ejemplo, la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA) del gobierno de los Estados Unidos preguntó si habría menos hielo marino en el Ártico el 15 de septiembre de 2014 que el año anterior. Doug Lorch, un super pronosticador, llegó a la conclusión de que había una probabilidad del 55 por ciento de que la respuesta fuera afirmativa. Lorch, por otro lado, recibió un informe de hace un mes de Sea Ice Forecast Network que lo influenció lo suficiente como para elevar su predicción del 90% al 95%, un cambio significativo basado en una sola pieza de información.

Cuando finalmente llegó el 15 de septiembre de 2014, había más hielo ártico que el año anterior. La primera predicción de Lorch dio a esto una probabilidad del 45 por ciento de que ocurriera, pero luego de su revisión, la probabilidad se redujo a un miserable cinco por ciento. Es necesario separar los matices delicados de la información innecesaria para realizar una actualización hábil. No tenga miedo de cambiar su opinión, pero piense detenidamente si el conocimiento nuevo es útil o no antes de tomar una decisión.

Trabajar en grupos puede ser beneficioso para predecir, pero solo si se hace correctamente.

Quizás esté familiarizado con la frase "pensamiento de grupo". La frase "espíritu de equipo" fue creada por el psicólogo Irving Janis, quien teorizó que los individuos en grupos pequeños pueden generar espíritu de equipo al generar inconscientemente ilusiones comunes que interfieren con el razonamiento crítico. La interferencia es causada por personas que temen el conflicto y, en cambio, simplemente están de acuerdo entre sí. Sin embargo, desviarse de la norma es una fuente de valor genuino. El habla y el pensamiento independientes son grandes ventajas en cualquier entorno de equipo, pero más aún en los deportes. Como resultado, el equipo de estudio de The Good Judgment Project decidió investigar si la cooperación podría mejorar la precisión o no. La forma en que lograron esto fue mediante el desarrollo de foros en línea a través de los cuales los pronosticadores asignados a varios grupos podían interactuar entre sí.

Al principio, el equipo de estudio ofreció información sobre la dinámica de grupo y advirtió a los grupos en línea que no cayeran en la trampa del pensamiento de grupo. Llegaron los hallazgos del primer año y mostraron que, en promedio, los que trabajaban en grupo eran un 23 por ciento más precisos que los que trabajaban solos. El segundo año, el equipo de estudio decidió poner a los superpronosticadores en grupos en lugar de los pronosticadores ordinarios, y descubrieron que superaban a los grupos habituales por un margen significativo. Sin embargo, la dinámica del grupo también se vio influenciada. Elaine Rich, una super pronosticadora, expresó su insatisfacción con el resultado. Todo el mundo fue muy cortés y hubo poco debate crítico sobre puntos de vista opuestos o contraargumentos. En un intento por remediar la situación, las organizaciones hicieron todo lo posible para demostrar que aceptaban comentarios constructivos.

El cuestionamiento de precisión, que empuja a las personas a reconsiderar sus argumentos, es otra técnica para mejorar el desempeño de la colaboración. Este no es un concepto nuevo, por supuesto, ya que los grandes instructores han estado practicando preguntas precisas desde la época de Sócrates y los griegos. La investigación de precisión implica profundizar más en los detalles de un argumento, por ejemplo, preguntando por el significado de una determinada palabra.Incluso si hay fuertes diferencias de opinión sobre el tema, este interrogatorio expone el razonamiento detrás de la conclusión, lo que abre la puerta a investigaciones adicionales

Resumen del libro Superforecasting en su totalidad.

La lección más importante de este libro es que la superprevisión no se limita a las computadoras ni a los genios. Un talento entrenable, implica la recopilación de pruebas, el mantenimiento de puntajes, mantenerse al día con los nuevos hechos y tener la capacidad de ser paciente. Consejos que se pueden poner en práctica: mantenerse al día con los últimos desarrollos lo coloca un paso por delante de la competencia. Los super pronosticadores se mantienen actualizados sobre las noticias que son importantes para sus predicciones con mucha más frecuencia que los pronosticadores habituales. Una sugerencia para estar atento a los cambios es configurar notificaciones para usted, por ejemplo, mediante el uso de Alertas de Google, para mantenerlo informado. Estos le notificarán tan pronto como la información nueva sobre el tema en cuestión esté disponible enviándole un correo electrónico. Se recomienda leer más: Mark Buchanan hace un pronóstico. Forecast es una crítica de la teoría económica contemporánea que expone las principales fallas de la teoría. Mark Buchanan, un físico, analiza detenidamente los supuestos científicos fundamentales que sustentan nuestro conocimiento económico y, utilizando agudas habilidades analíticas, demuestra que son incorrectos. En la segunda sección del libro, Buchanan analiza una serie de avances científicos que, en su opinión, ayudarían en última instancia a mejorar la teoría económica contemporánea.

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Escrito por BrookPad Team basado en Superforecasting de Philip E. Tetlock y Dan Gardner

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