1. 關於預測這件事
某個事物有多麼容易預測，取決於我們想要預測什麼、要看到多遠的未來，以及在什麼樣的狀況之下。直覺上良好的預測需要用到高階的數學模型和精算技巧，但厲害的超級預測員其實很少用到大量數學或計算鑽研，重要的是預測員如何思考。達到超級預測需要的思維是開放無偏見、仔細、好奇、專注，以及自我批評，只需要最低限度的聰明、計算能力和關於世界的知識。致力於自我改進的人是表現最強的預報員。
2. 知識的假象
面對未知的問題，我們天生傾向抓住第一個貌似合理的解釋，並快樂地蒐集能夠支持它的證據，而沒有檢查它的可靠性，這就是心理學裡的確認偏誤(conformation bias)。這種先入為主的觀念很難被動搖，當損害第一個解釋的證據出現時，我們會突然變成積極的懷疑論者，想盡辦法找出理由來駁回這個證據，不管這個理由有多麼薄弱。
這樣令人困擾的確認偏誤阻礙了科學預測的進步，在需要長時間來驗證預測或實驗結果的醫學界更是要注意，許多曾被認為有效的良藥配方或治療方法在多年後被嚴謹的實驗推翻。現在看來明顯是對的事可能之後會證明是錯的。
3. 紀錄分數
要如何具體地量化預測的好壞呢？預測通常是指機率預測(probabilistic forecast)，要素是時間點以及事件發生的機率。例如：明天有70%的機率會下雨；今年的總統大選某候選人有80%的機率會當選。然而，要去判斷一則預測的準確性可能比想像複雜得多。
試想，你得讓歷史重播今年總統大選很多很多次，而其中剛好有80%的次數是該候選人當選，你才能說這則預測是準確的。事件發生時間點足夠多的次數才能得到一個有意義的統計數據來判斷預測準確性。也可以單純一點，把每天的天氣視為同樣的事件，我們可以記錄某播報員曾經說過隔天有70%降雨機率，而實際上隔天到底有沒有下雨，若統計數據離70%差太遠，那我們可以說這個播報員的預測是失準的。
4. 超級預測員
IARPA用一種為預測準確度打分數的計量方式來評估參與競賽預測員的成績，例如：假設A下一個100%事件會發生的預測，若結果也發生了，那他將得到0分；反之則是1分。而下一個50%的預測總是會得到0.5分。在這樣的計分方式下，分數越低代表成績越好。
在IARPA的計畫中，真的有人在長時間數千個預測問題中得到脫穎而出的成績，是什麼因素讓這些人的預測準確度如此高明？
5. 超級聰明？
費米化：將一個問題拆解成有關連性的數個小問題，運用自己所知的所有觀點和知識來對小問題做各種猜測，最後預估出原本問題的答案。最後會發現這個預估值會令人驚訝的接近問題真正的答案。
外部觀點：面對一個問題應優先考慮基本比率，也就是某件事在一個範圍較大的等級中有多普遍。相對於特定案例的詳細特性，也就是「內部觀點」。良好的預測方式會是先用外部觀點的值來定錨，然後不斷用其他觀點來修正，最後得到推測答案。
6. 超級定量分析
生活中有許多預測，可能，很可能，非常可能。可是，這些用語到底代表什麼意思呢？超級預測員能夠精準地用百分比代替這些用法。
7. 超級新聞上癮者
好的預測員會不斷收集事件相關資訊，利用這些新觀點，隨著時間更新他們的預測值，也因此在越接近事件發生時，預測的準確度會越高。
8. 永遠的B版
電腦程式設計師有一個很棒的詞，用來指一個程式不會發行最終版，但會被使用、分析，然後無止盡改善。超級預測員是永遠的B版。
--------------------------------------------------------------
概括超級預測員擁有的傾向：
-哲學
謹慎：沒有什麼是確定的
謙卑：現實無限地複雜
非宿命論：發生的事並非注定要發生，也不必然要發生
-思考風格
積極開放心胸：信念是等待被檢驗地假設，不是要被保護的寶藏
聰明而博學，有「認知需求」：有好奇心，喜歡拼圖和智力測驗
反思：自省和自我批評
有計算能力：對數字感到自在
-預測方法
務實：不執著於任何觀念或議題
善於分析：能從鼻尖觀點(確認偏誤)退後，從其他角度思考
蜻蜓複眼：珍視多元觀點，將之與自己觀點結合
或然性：使用許多不同程度的可能來做判斷
考慮周詳的更新者：當事實改變，會改變自己想法
有良好直覺的心理學家：檢視思考中的認知和情緒偏見的價值
-工作倫理
成長型思維：相信變得更好是可能的
不屈不饒：決定繼續下去，不管要花多少時間
----------------------------------------------------------
運用這本書的概念去檢視生活中充斥的各種預測，會發現許多荒謬的言論，能減少自己落入邏輯陷阱之中。培養「超級預測員傾向」同時也是訓練自己看待事物的深入程度呢！
沒有留言:
張貼留言