Superforecasting: The Art and Science of Prediction

Zusammenfassung

Wussten Sie, dass es möglich ist, genaue Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, ohne über übernatürliche Fähigkeiten zu verfügen? Mit der richtigen Übung und Strategien können Sie zu dem werden, was man als Super-Prognostiker bezeichnet.

In Superforecasting: The Art and Science of Prediction von Wharton-Professor Philip E. Tetlock und Co-Autor Dan Gardner lernen die Leser die Eigenschaften und Fähigkeiten kennen, die einen Super-Prognostiker ausmachen, und wie Sie dieses Wissen auf jede Situation anwenden können. Sie erfahren auch von realen Super-Prognostikern aus allen Lebensbereichen und wie man selbst die schwierigsten Fragen zerlegt, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

25 questions and answers

How does super forecasting affect risk management?

View answer

Super forecasting can significantly impact risk management by providing more accurate predictions about future events or outcomes. This can help in making better-informed decisions and strategies, thus reducing the potential risks. It involves breaking down complex problems into simpler parts and using statistical methods, critical thinking, and intuitive judgement to predict outcomes. However, it's important to note that while super forecasting can improve the accuracy of predictions, it doesn't eliminate the inherent uncertainty associated with future events.

What are the psychological aspects of super forecasting?

View answer

The psychological aspects of super forecasting involve the ability to break down complex questions, analyze them from different perspectives, and make accurate predictions. Super forecasters possess qualities such as open-mindedness, intelligence, humility, and a willingness to learn from mistakes. They are also able to avoid cognitive biases that can cloud judgment and affect decision-making.

How does super forecasting relate to data analysis?

View answer

Super forecasting is closely related to data analysis. It involves making predictions about future events based on the analysis of available data. Super forecasters use a variety of data analysis techniques to break down complex problems and make accurate predictions. They also continuously update their forecasts as new data becomes available, which is a key aspect of data analysis.

View all 25 questions

Ask follow up

Top 20 Erkenntnisse

1. Super-Prognostik geht nicht darum, Zahlen zu knacken, sondern was man damit macht, ist am wichtigsten. Ein brillanter Rätsellöser wird im Vergleich zu einer weniger intelligenten Person, die eine große Fähigkeit zum selbstkritischen Denken besitzt, im Nachteil sein.
2. Für Super-Prognostiker sind Überzeugungen Hypothesen, die getestet werden sollen, und keine Schätze, die bewacht werden sollen. Seien Sie nicht nur aufgeschlossen, sondern super aufgeschlossen. Wenn Sie jedoch eine Vorhersage treffen, seien Sie so präzise wie möglich. Wenn die Vorhersage zu vage ist, können Sie in den "Forer-Effekt" geraten, bei dem die Menschen ihre Bedeutung annehmen und auf sich selbst anwenden.
3. Zerlegen Sie die Frage in Komponenten und unterscheiden Sie, welche Teile Sie kennen und welche nicht. Setzen Sie dann das Problem in eine vergleichende Perspektive, die die Einzigartigkeit der Situation herunterspielt. Betrachten Sie Faktoren, die die Einzigartigkeit einer Situation hervorheben, und synchronisieren Sie Ihre Erkenntnisse, um ein so präzises Urteil wie möglich zu fällen.
4. Super-Prognostiker passen ihre Ansichten so oft wie nötig an neue Informationen an, um zu dem genauesten Schluss zu kommen. Balancieren Sie sorgfältig das Alte mit dem Neuen und integrieren Sie sie in Ihre neueste Vorhersage. Aktualisieren Sie oft, aber in kleinen Schritten. Dieses Konzept wird perfekt durch die Verwendung der Bayesschen Glaubensaktualisierungsgleichung veranschaulicht.
5. Es gibt zwei Gefahren, denen ein Prognostiker nach einer ersten Feststellung gegenübersteht. Eine ist die Unterreaktion auf neue Informationen (Voreingenommenheit oder "Glaubensbeharrlichkeit"), und die zweite ist die Überreaktion. Beide können die Genauigkeit verringern und in extremen Fällen eine perfekt gute Prognose zerstören. Ignorieren Sie irrelevanten Informationen, um den Verdünnungseffekt auf Ihre Informationen zu vermeiden, und dann verpflichten Sie sich.
6. Bringen Sie das Beste in anderen hervor und lassen Sie andere das Beste in Ihnen hervorbringen. Die Balance, die Sie beim Prognostizieren lernen, wird sich auf das Teammanagement übertragen, insbesondere wenn Sie unterschiedliche Perspektiven hören. Der ehemalige LA Dodgers-Trainer Tommy Lasorda sagte, dass Management "wie das Halten einer Taube" ist. Hält man zu fest, tötet man sie. Hält man zu locker, verliert man sie.
7. Ändern Sie die Formulierung einer Frage, um eine andere Perspektive zu erhalten. Zum Beispiel: "Wird die südafrikanische Regierung dem Dalai Lama innerhalb von sechs Monaten ein Visum gewähren?" Neben den Gründen, warum sie ihm ein Visum gewähren würden, betrachten Sie die Gründe, warum sie es nicht tun würden. Ändern Sie das Wort "gewähren" in "verweigern", und Sie haben ein neues Kriterium für die Forschung.
8. Prognostiker stoßen auf mehrere Barrieren, die die Genauigkeit beeinträchtigen. Vage Sprache wie "erheblicher Marktanteil" kann aufgrund der Voreingenommenheit des Lesers und nicht aufgrund von Fakten interpretiert werden. Zeitverzögerung ist ein weiteres Problem. Wenn Prognosen Monate oder Jahre umfassen, seien Sie vorsichtig vor der "Rückschaufehler", die Ihre aktuelle Perspektive ändert, um den Ergebnissen zu entsprechen.
9. Um ein Super-Prognostiker zu sein, ist eine Wachstumsmentalität unerlässlich. Nicht jede Übung verbessert jedoch die Fähigkeiten. Sie müssen wissen, welche Fehler Sie vermeiden sollten, und Ihre Übung mit klarem und zeitnahem Feedback verbinden. Seien Sie vorsichtig, dass Ihr Selbstvertrauen nicht schneller wächst als Ihre Genauigkeit.
10. Unlösbare Problem? Zerlegen Sie es in handhabbare Teilprobleme, die Sie als bekannt und unbekannt identifizieren können. Die große Frage "Wird es einen weiteren Koreakrieg geben?" ist viel schwieriger zu quantifizieren als "Wie häufig sind nordkoreanische Atomtests?" und "Wird Nordkorea einen Cyber-Angriff auf Südkorea starten?"
11. Finden Sie die richtige Balance zwischen Innen- und Außenansichten. Innenansichten sind spezifisch für die Situation, wie aktuelle Ereignisse. Außenansichten sind allgemeiner, d.h. wie oft die betreffende Situation im Durchschnitt auftritt. Die Geschichte neigt dazu, sich zu wiederholen. Selbst scheinbar einzigartige Ereignisse können sich auf Trends beziehen, die dann gegen Innenansichten abgewogen werden.
12. Überreagieren Sie nicht auf Beweise, aber unterreagieren Sie auch nicht. Prognostizieren ist alles eine Frage der Beobachtung und Balance. Super-Prognostiker sind agil, springen aber nicht unnötig. Wenn Sie Ihre Vorhersage aktualisieren, kann es langweilig oder sogar unangenehm sein, aber auf lange Sicht lohnt es sich. Die besten Prognostiker neigen dazu, Wahrscheinlichkeiten schrittweise zu aktualisieren, beispielsweise von 0,4 auf 0,35.
13. "Dragonfly eye forecasting" ist die Verfolgung von Pro-und-Kontra-Diskussionen, d.h. "auf der anderen Seite..." Diese Methode ist in der Prognosewelt üblich, weil die besten Prognostiker präzise sind, aber bereit, alle Seiten abzuwägen. Super-Prognostiker erzielen oft hohe Punktzahlen bei Tests zur aktiven Offenheit, wie einem von Psychologe Jonathan Baron an der University of Pennsylvania.
14. Machen Sie sich bewusst, welche kausalen Kräfte in Ihrem Problem wirken. Informationen, die sich widersprechen, sind genauso wichtig, wenn nicht sogar wichtiger, als Beweise, die Ihre Hypothese unterstützen. Genau wie eine Libelle mehrere Bilder sieht und sie alle zu einem einzigen Bild zusammenfügt, müssen Prognostiker dies mit gegensätzlichen Ansichten tun.
15. Wenn Sie eine Frage zerlegen, können Sie verschiedene Wahrscheinlichkeiten feststellen, die von "entfernt" bis "fast sicher" reichen. Je mehr Grade der Unsicherheit Sie unterscheiden können, desto besser werden Sie als Prognostiker. Es fühlt sich zunächst unnatürlich an, aber mit Geduld und Übung werden Sie in der Lage sein, vage formulierten Ahnungen in numerische Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln.
16. Finden Sie eine gesunde Balance zwischen Über- und Unterbewertung. Super-Prognostiker treffen keine voreiligen Urteile, noch verweilen sie zu lange bei "vielleicht". Langfristige Genauigkeit erfordert Kalibrierung und Auflösung, Vorsicht und Entschlossenheit. Führen Sie Nachuntersuchungen Ihrer Experimente durch, um zu lernen, was funktioniert hat, und finden Sie kreative Lösungen für die Fehler, die Sie finden.
17. Die Nachsicht ist größer als 20/20, besonders wenn Sie eine Vorhersage gemacht haben. Ein häufiger Fehler, den Sie vermeiden sollten, ist der "Rückspiegel-Nachsicht-Bias". Übernehmen Sie Ihre Misserfolge. Übersehen Sie keine Fehler in Ihren Grundannahmen. Sie könnten auf dem richtigen Weg gewesen sein, wurden aber durch einen kleinen technischen Fehler vom Kurs abgebracht.
18. Komplexe Algorithmen, die in Supercomputer eingespeist werden, könnten bald die Prognosebemühungen ergänzen. Das menschliche Urteilsvermögen kann von einer zweiten, emotionslosen Perspektive profitieren, aber derzeit können nur Menschen menschliche Bedeutungen verstehen. "Es gibt einen Unterschied zwischen dem Nachahmen und Reflektieren von Bedeutung und dem Erzeugen von Bedeutung", sagte Watsons Chefingenieur, David Ferrucci.
19. Es gibt Hindernisse zu bedenken, wenn Sie planen, ein Team von Prognostikern mit einem einzigen Ziel zusammenzustellen. Prognostiker können "Gruppendenken" annehmen und zu zustimmend werden. Ebenso können sie in "kognitive Faulheit" verfallen, was die Einstellung ist, dass andere die schwere Arbeit erledigen sollten. Bewahren Sie unabhängiges Urteil in der Gruppe.
20. Lernen erfordert Tun, mit gutem Feedback, das keine Zweifel daran lässt, ob Sie auf dem richtigen Weg sind. Übung ist nicht hilfreich, wenn Sie einfach die Prognosebewegungen durchgehen. Super-Prognostik ist das Produkt von tiefer, überlegter Übung. Super-Prognostik erfordert ständige Achtsamkeit, auch wenn Sie versuchen, die Regeln zu befolgen.

25 questions and answers

How can one improve their precision in making predictions?

View answer

One can improve their precision in making predictions by adopting the approach of super forecasters. This involves treating beliefs as hypotheses to be tested rather than treasures to be guarded. It's important to be super open-minded and precise when making a prediction. Unpacking the question into components, distinguishing known and unknown parts, and putting the problem into a comparative perspective can help. It's also crucial to adjust views in light of new information as often as necessary.

What is the role of hypotheses testing in super forecasting?

View answer

In super forecasting, hypotheses testing plays a crucial role. Super forecasters view beliefs as hypotheses to be tested, not treasures to be guarded. They break down the problem into components, identify what they know and what they don't, and then test these hypotheses. They adjust their views in light of new information as often as necessary. This process of hypotheses testing helps them make precise judgments and accurate predictions.

How can one develop the capacity for self-critical thinking required for super forecasting?

View answer

One can develop the capacity for self-critical thinking required for super forecasting by treating beliefs as hypotheses to be tested, not treasures to be guarded. It's important to be super open-minded and precise when making predictions. Unpacking the question into components, distinguishing known and unknown parts, and putting the problem into a comparative perspective that downplays the situation's uniqueness can also help. It's also crucial to adjust views in light of new information as often as necessary.

View all 25 questions

Ask follow up

Zusammenfassung

Was braucht es, um ein guter Super-Prognostiker zu sein?

Prominente Prognostiker wie Tom Friedman werden in Krisenzeiten herangezogen, um langfristige Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Ereignisse zu treffen.Sie müssen kein Prominenter sein, um genaue Vorhersagen zu treffen, und viele "Super-Prognostiker" mit hohen Genauigkeitsraten sind unbesungen. Prognostizieren ist eine Fähigkeit, die erlernt und ständig perfektioniert werden muss.

24 questions and answers

What is the impact of technology on super forecasting?

View answer

Technology has a significant impact on super forecasting. It allows for the collection and analysis of vast amounts of data, which can improve the accuracy of predictions. Machine learning and AI can also be used to identify patterns and trends that may not be apparent to human forecasters. However, the question is not directly related to the content provided.

How does super forecasting relate to decision science?

View answer

Super forecasting is a critical aspect of decision science. It involves making accurate predictions about future events, which can then be used to inform decision-making processes. This is particularly important in situations where decisions have long-term implications. Super forecasters, who have high accuracy rates, are skilled at making these predictions and their work can greatly enhance the effectiveness of decision science.

What are the ethical considerations in forecasting?

View answer

Ethical considerations in forecasting include ensuring accuracy, avoiding bias, maintaining transparency, and considering the potential impacts of the forecast. Forecasters should strive to provide the most accurate predictions possible, avoiding any personal or political biases that may skew the results. They should also be transparent about their methods and the potential margin of error in their forecasts. Additionally, forecasters should consider the potential impacts of their predictions and strive to minimize any potential harm.

View all 24 questions

Ask follow up

Um ein zuverlässiger und selbstbewusster Prognostiker zu sein, müssen Sie offen für neue Erfahrungen sein. Es reicht nicht aus, aufgeschlossen zu sein; Sie müssen super aufgeschlossen sein, um Ihre eigenen vorgefassten Ideen und Meinungen zugunsten der genauesten Vorhersage zu opfern.

Leider gibt es keine magische Formel, auf die Prognostiker zurückgreifen können - nur allgemeine Prinzipien mit vielen Vorbehalten. Es gibt jedoch eine Reihe von bewährten Prognosemethoden, die Ihnen auf Ihrem Weg helfen können.

Goldlöckchen hatte recht

Wenn Sie mit einer großen Frage konfrontiert sind, triagieren Sie die Situation. Das heißt, konzentrieren Sie sich auf Fragen, bei denen sich Ihre harte Arbeit wahrscheinlich auszahlt, anstatt auf die schwierigsten oder einfachsten Fragen. Gehen Sie nach dem "Goldlöckchen"-Ansatz vor, d.h. irgendwo in der Mitte und arbeiten Sie sich nach außen.

Ask follow up

Wenn Sie Prognosen in einem Wort zusammenfassen würden, könnte es "Balance" sein. Das bedeutet nicht, dass Ihre Vorhersagen immer irgendwo in der Mitte sein sollten, sondern dass Sie alles berücksichtigen sollten, auch wenn es im Widerspruch zu Ihrer aktuellen Ansicht steht. Eine genauere Untersuchung könnte einen Faktor einführen, an den Sie nicht gedacht haben und der den Verlauf Ihrer Wahrscheinlichkeiten ändert.

25 questions and answers

What are some books or resources for further learning about the balance approach in forecasting?

View answer

Some recommended books for further learning about the balance approach in forecasting include 'Forecasting: Principles and Practice' by Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, 'Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die' by Eric Siegel, and 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' by Philip E. Tetlock and Dan Gardner. Online resources such as Coursera and edX also offer courses on forecasting and predictive analytics.

How can the balance approach in forecasting be used to predict trends in the stock market?

View answer

The balance approach in forecasting can be used to predict trends in the stock market by considering all factors, even those that may contradict current views. This approach allows for a more comprehensive analysis, potentially revealing factors that could significantly alter market trends.

What are some industries where the balance approach in forecasting is particularly useful?

View answer

The balance approach in forecasting is particularly useful in industries that are subject to rapid change and uncertainty, such as technology, finance, and energy. It's also beneficial in supply chain management, healthcare, and retail where understanding and predicting consumer behavior is crucial.

View all 25 questions

Ask follow up

Fermi-ize it

Der italienisch-amerikanische Physiker Enrico Fermi, eine zentrale Figur bei der Erfindung der Atombombe, stellte ein Rätsel für Prognosen auf, das fragt, wie viele Klavierstimmer es in Chicago gibt.

Ohne das Internet oder die Gelben Seiten zu konsultieren, kann ein Prognostiker eine fundierte Antwort geben, wenn er vier Dinge weiß:

• Die Anzahl der Klaviere in Chicago
• Wie oft Klaviere pro Jahr gestimmt werden
• Wie lange es dauert, ein Klavier zu stimmen
• Wie viele Stunden im Jahr der durchschnittliche Klavierstimmer arbeitet

Fermi lehrte, dass das Zerlegen der Frage das Wissbare und Unwissbare von dieser Liste trennen kann. Trotz der scheinbar zufälligen Natur der Antworten neigt das Ergebnis dazu, genauer zu sein als eine zufällige Vermutung. Viele haben dieses Rätsel versucht, aber eine Präsentation des Psychologen Daniel Levitin zeigt, wie man zu einer Lösung kommt.

Ask follow up

• Für die erste Antwort setzen Sie ein Vertrauensintervall - einen Bereich, von dem Sie zu 90% sicher sind, dass er die richtige Antwort enthält. Levitin vermutete, dass Chicago etwa 2,5 Millionen Einwohner hat, weil es kleiner ist als Los Angeles, aber groß genug, um über 1,5 Millionen Einwohner zu beherbergen.
• Als nächstes vermutete Levitin, dass ein Klavier vielleicht einmal pro Jahr gestimmt werden muss.
• Da Klaviere für die meisten Familien zu teuer sind, vermutete Levitin, dass 1/100 Haushalte in Chicago ein Klavier besitzen. Diese Zahl verdoppelt sich, wenn man Schulen, Konzerthallen usw. berücksichtigt, die mehr als eines besitzen. 2,5 Millionen Einwohner x 2/100 (2%) = 50.000 Klaviere in Chicago.
• Dann vermutete Levitin, dass es etwa zwei Stunden dauert, ein Klavier zu stimmen.
• Angenommen, ein Klavierstimmer arbeitet 40 Stunden pro Woche plus zwei Wochen Urlaub und verbringt etwa 20% seiner Zeit mit dem Fahren von Job zu Job, könnte der durchschnittliche Klavierstimmer etwa 1.600 Stunden pro Jahr arbeiten.

Ask follow up

Daher, wenn 50.000 Klaviere einmal pro Jahr gestimmt werden müssen und es zwei Stunden dauert, ein Klavier zu stimmen, ergibt das insgesamt 100.000 Klavierstimmstunden. Wenn Sie das durch die jährlichen Arbeitsstunden eines Klavierstimmers teilen, ergibt das 62,5 Klavierstimmer in Chicago. Levitin fand 83 Einträge für Klavierstimmer in Chicago, aber viele davon waren Duplikate, wie Unternehmen mit mehr als einer Telefonnummer. Daher ist eine genaue Zahl nicht bekannt, aber Levitins Berechnung zeigt, wie nah man kommen kann.

Ask follow up

Prognostizieren Schritt für Schritt: Lassen Sie uns einen Mord lösen

Stellen Sie eine Frage. Zum Beispiel, sagen wir, Sie sind ein Morddetektiv und Sie müssen herausfinden, wer es getan hat. Anders als im Fernsehen werden die Hinweise nicht vor der nächsten Werbepause auf Ihrem Schoß landen.

• Zuerst, überprüfen Sie die Außensicht: Beziehen Sie sich auf Statistiken als Basisrate. Das FBI sagt, dass 28,3% der Mordopfer von jemandem getötet werden, den sie kennen, also besteht eine 28,3%ige Chance, dass das Opfer seinen Mörder kannte. Ebenso besteht eine 9%ige Chance, dass es ein Fremder war.
• Als nächstes überprüfen Sie die Innensicht: Untersuchen Sie Fakten, die spezifisch für diesen Fall sind. Wer hatte die Fähigkeit, die Mittel und das Motiv, diese Person zu töten? Passen Sie Ihr Prozentil der Chance nach oben und unten an, basierend auf jedem Verdächtigen. Beginnen Sie mit dem offensichtlichsten und arbeiten Sie sich nach außen vor. (Deshalb schauen sie immer zuerst auf den Ehepartner oder Lebensgefährten.) Wenn das Opfer kürzlich einen Streit mit seinem Lebensgefährten hatte, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Person sie getötet hat. Wenn dieser Lebensgefährte ein überprüfbares Alibi hat, sinkt die Wahrscheinlichkeit. Hinweis: Lassen Sie sich nicht auf Ihre anfänglichen Bauchgefühle festlegen, ignorieren Sie sie aber auch nicht. Es ist leicht, sich auf eine Vorhersage zu versteifen und Informationen zu finden, die sie unterstützen, anstatt alle Optionen abzuwägen.
• Jetzt verschmelzen Sie die beiden Ansichten zu einer synthetisierten Vorhersage. Sagen wir, das Opfer wurde gesehen, wie es in der Nacht, in der es getötet wurde, in ein Auto stieg. Sie haben eine Person identifiziert, die mit dem Opfer gearbeitet hat und das gleiche Auto fährt. Die Kollegen sagen, dass diese Person vom Opfer besessen war. Ihr Alibi ist schwach. Sie sieht aus wie der stärkste Verdächtige. Sagen wir, Sie kommen auf eine 75%ige Chance, dass diese Person Ihr Täter ist.
• Lassen Sie Ihre Kollegen davon ausgehen, dass Ihr Urteil falsch ist, und machen Sie ihre eigenen Schätzungen. Forscher haben herausgefunden, dass die Kombination Ihres ersten Urteils mit einem zweiten, das von anderen gemacht wurde, oft genauer ist. Eine andere Möglichkeit, dies anzugehen, besteht darin, sich von Ihrer ersten Schätzung für mehrere Wochen zurückzuziehen (wenn Sie den Luxus der Zeit außerhalb eines Mordfalls haben), bevor Sie Ihre Kollegen bitten, eine eigene zu machen. Ebenso können Sie nach einer Pause Ihre eigene zweite Einschätzung machen, wie es der Milliardär und Investor George Soros tut. Soros hat diese Methode oft als einen Schlüsselteil seines Erfolgs zitiert.

Ask follow up

Psychologen, die Polizeibeamte testen, finden eine große Lücke zwischen ihrem Selbstvertrauen und ihrer Fähigkeit. Mit zunehmender Erfahrung der Beamten wächst diese Lücke. Seien Sie vorsichtig, nicht schneller selbstbewusst zu werden, als Sie genau werden.

Aktualisieren Sie oft, aber Schritt für Schritt

Statistiker werden mit einem Gedankenexperiment vertraut sein, das im 18. Jahrhundert vom presbyterianischen Pfarrer Thomas Bayes vorgeschlagen wurde. Er schrieb "Ein Essay zur Lösung eines Problems in der Lehre von den Chancen", das posthum im Jahr 1761 von seinem Freund Richard Price verfeinert und veröffentlicht wurde.

Ask follow up

Im Wesentlichen besagt der Satz, dass Ihr neuer Glaube von Ihrem vorherigen Glauben abhängen sollte, multipliziert mit dem diagnostischen Wert der neuen Information.

Obwohl Super-Prognostiker numerisch sein sollten, müssen sie nicht jedes Mal auf Algebra zurückgreifen, wenn sie eine Vorhersage machen wollen. Was mehr zählt, ist Bayes' Kernerkenntnis, sich der Wahrheit allmählich zu nähern, indem man in Proportion zum Gewicht der Beweise aktualisiert.

Wenn Sie zum Beispiel im Mordfall zurückkehren, könnten Sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Subjekt Ihr Mörder ist, sobald Sie herausfinden, dass sie über ihren Aufenthaltsort gelogen haben. Wenn Sie überreagieren und denken: "Ah ha! Ich bin mir jetzt zu 99% sicher", können Sie Unbekanntes übersehen, wie die Gründe, warum sie gelogen haben (um ihren Job zu retten, um die Gefühle ihres Ehepartners zu schonen, usw.).

Ask follow up

Das Unvorhersehbare vorhersagen

Vergessen Sie nicht, Situationen einzubeziehen, die alles über Nacht ändern könnten. Es ist besser, sich ein bisschen Spielraum zu lassen "für den Fall der Fälle", als davon auszugehen, dass alles nach Plan verläuft.

Im Jahr 2010 wurde ein armer tunesischer Obstverkäufer von korrupten Polizeibeamten ausgeraubt - leider zu dieser Zeit ein häufiges Ereignis. Später an diesem Tag zündete er sich vor dem Stadtbüro selbst an. Proteste brachen aus. Der Diktator von Tunesien, Präsident Zine el-Abidine Ben Ali, floh aus dem Land. Dennoch setzten sich die Unruhen in der gesamten arabischen Welt fort und führten zu einer Reihe von Aufständen und Bürgerkriegen. Wer hätte vorhersagen können, dass die Selbstverbrennung eines Mannes den "Arabischen Frühling" auslösen würde?

Ask follow up

Eine Situation könnte als "Pulverfass, das kurz vor der Explosion steht" bezeichnet werden, aber es ist fast unmöglich zu sagen, was die Lunte entzünden wird.

Der amerikanische Meteorologe Edward Lorenz entdeckte, dass winzige Dateneingabevariationen in computergestützten Wettermodellen dramatisch unterschiedliche Langzeitprognosen erzeugen können. Seine Erkenntnis, die in einem Artikel mit dem Titel "Predictability: Does the Flap of a Butterfly's Wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?" veröffentlicht wurde, wurde zur Inspiration für die Chaostheorie.

Ask follow up

Prognosen sind überall

Wie vorhersehbar etwas ist, hängt davon ab, was wir vorhersagen wollen, wie weit in die Zukunft und unter welchen Umständen. Die Wettervorhersage für morgen wird viel genauer sein als eine für fünf Tage von jetzt an, denn wie Lorenz entdeckte, kann sich zwischen jetzt und dann viel ändern.

Das Internet ist voll von Prognosen. Ein kurzer Besuch bei Amazon zeigt die Vorhersage des Algorithmus für andere Artikel, die Sie vielleicht gerne kaufen würden. Wenn Sie Feedback zu Empfehlungen geben, aktualisiert der Algorithmus seine Vorhersagen ganz leicht.

Das Leben ist voll von alltäglichen Vorhersagen. Sie sehen Wolken am Horizont und nehmen einen Regenschirm mit. Wissenschaftliche Gesetze wie die Mondphasen können das Wetter mit ausreichender Genauigkeit vorhersagen, um die Landwirtschaft zu planen. Aber es ist viel schwieriger vorherzusagen, wann Sie in dieser Woche Ihren Benzintank füllen sollten, weil die Pipeline von Hackern angegriffen werden könnte und die Preise in die Höhe treibt.

Ask follow up

Irren (und annehmen) ist menschlich

Ein mittlerweile berühmter "Cognitive Reflection Test" wurde von Shane Frederick, einem Professor für Managementwissenschaften am Massachusetts Institute of Technology, eingeführt. Er stellt diese scheinbar einfache Frage:

"Ein Schläger und ein Ball kosten $1.10. Der Schläger kostet einen Dollar mehr als der Ball. Wie viel kostet der Ball?"

Die meisten Menschen denken sofort, $0.10. Wenn man genauer darüber nachdenkt, stellt man fest, dass diese Antwort falsch ist. Unsere Gehirne konzentrieren sich automatisch auf den "Dollar" und nicht auf das "mehr". Wenn der Ball $0.10 kostet und der Schläger einen Dollar mehr kostet ($1.10), dann beträgt die Gesamtkosten $1.20. Daher ist die richtige Antwort $0.05.

Ask follow up

Moderne Psychologen führen dieses Phänomen auf eine Aufteilung der menschlichen Gehirnfunktion in zwei Systeme zurück. System Eins ist das Unterbewusstsein. Es trifft automatische kognitive und perzeptive Entscheidungen und das sehr schnell. System Zwei ist unser bewusstes Denken, oder das, worauf wir uns gerade konzentrieren. System Eins trifft blitzschnelle Entscheidungen auf der Grundlage von historischen Erfahrungen, vorhandenem Wissen, Prädispositionen und anderen Faktoren, die "richtig" erscheinen, aber nicht unbedingt korrekt sind.

Ask follow up

Um ein Super-Prognostiker zu sein, müssen Sie sich über System Eins im Klaren sein und wie seine lebenswichtigen Operationen manchmal das Urteilsvermögen intelligenter Menschen beeinträchtigen können.

Die Bedeutung menschlicher Vorhersagen

So unvollkommen und voreingenommen Menschen auch sein können, sie werden auch in Zukunft eine notwendige Komponente der Prognose sein. Die Einführung von Supercomputern und künstlicher Intelligenz lässt vermuten, dass wir alle Vorhersagen den Maschinen überlassen können. Der Universalgelehrte Herbert Simon prognostizierte 1965, dass wir nur 20 Jahre von einer Welt entfernt seien, in der Maschinen "jede Arbeit, die ein Mensch tun kann", erledigen könnten.

Ask follow up

Obwohl dies sicherlich in vielen automatisierten Branchen der Fall ist, gibt es einen Grund, warum Computer und Roboter immer noch von Menschen überwacht werden. Die Autoren sprachen mit Watsons Chefingenieur, David Ferrucci, der seit über 30 Jahren in der künstlichen Intelligenz tätig ist. Computer sind heutzutage besser in der Lage, Muster zu erkennen, bemerkte er, aber maschinelles Lernen erfordert die Anwesenheit von Menschen, um den Lernprozess zu füttern. Bis jetzt kann ein Computer eine Tatsache nachschlagen, aber eine Prognose erfordert eine informierte Vermutung auf der Grundlage einer Vielzahl von Informationen.

Ask follow up

Das menschliche Gehirn ist wunderbar, weil die Aufgabe, Daten zu sammeln und eine Vorhersage zu treffen, extrem schwierig ist, und doch tun wir es die ganze Zeit. Die größte Hürde für Computer, wenn sie jemals einen Super-Prognostiker ersetzen sollen, ist das Verständnis. Menschen könnten besser darin werden, menschliche Bedeutungen nachzuahmen und daher besser darin, menschliches Verhalten vorherzusagen, bemerkte Ferrucci, aber "es gibt einen Unterschied zwischen dem Nachahmen und Reflektieren von Bedeutung und dem Erzeugen von Bedeutung.""

Ask follow up