Superforecasting de Philip E. Tetlock y Dan Gardner

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El arte y la ciencia de la predicción

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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 pronóstico patrocinado por el gobierno, explica cómo mejorar la precisión de sus pronósticos, ya sea que intente prever los cambios en el mercado de valores, la política o su la vida cotidiana.

¿Quién es el público objetivo para el libro Superforecasting?

  • Aquellos que están interesados ​​en aprender cómo funciona el pronóstico
  • Pensadores que pueden pensar críticamente
  • Empresarios que desean 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 politólogo y psicólogo especializado en psicología política. Es el fundador y director del Proyecto Good Judgment, una investigación de pronóstico que ha resultado en más de 200 artículos publicados en revistas revisadas por pares.
Dan Gardner es periodista, autor y orador que vive en la ciudad de Nueva York. Además de ser el autor del bien aclamado Books Risk: The Science and Politics of Fear and Future Bebble, Gardner también ha hablado sobre una variedad de temas en todo el mundo para gobiernos y compañías como Google y Siemens.

¿Qué hay exactamente para mí? Aprenda a crear predicciones precisas viendo este video.

Los pronósticos y predicciones se realizan en una amplia gama de temas, incluido el clima, el mercado de valores, el presupuesto del próximo año y quién ganará el juego 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 molestamos cuando los eventos no se desarrollan de la manera en que los habíamos anticipado. Entonces, ¿se pueden hacer predicciones que son más precisas de lo que son hoy? Tienen la habilidad. En unos pocos meses, podremos producir SuperForForecasts que se recortan y se 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 finales, que es difícil e interesante.

Aquí aprenderá por qué el ex CEO de Microsoft anticipó la cuota de mercado del iPhone; Cómo un pronosticador predicho la autopsia de Yasser Arafat; y por qué los grupos de pronosticadores son más efectivos que las personas en la predicción del futuro.

El pronóstico tiene ciertos límites, pero eso no debe usarse como una excusa para rechazarlo.

El pronóstico es algo que hacemos regularmente, ya sea que estemos planeando nuestro próximo movimiento profesional o tomando una decisión de inversión financiera. En esencia, nuestras predicciones son un reflejo de nuestras esperanzas de lo que traerá el futuro. El pronóstico, por otro lado, está restringido ya que incluso pequeños ocurrencias pueden tener efectos poco anticipados. Vivimos en un mundo complicado donde incluso un individuo puede causar consecuencias catastróficas. Tomemos, por ejemplo, la Primavera Árabe. Mohamed Bouazizi, un vendedor de la calle tunecina, se prendió fuego porque fue humillado por agentes de policía corruptos. Este fue el comienzo de una reacción en cadena.

Existe una razón teórica 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 minuciosos pueden tener una influencia significativa, según el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz. La teoría del caos (también conocida como el efecto de la mariposa) es la teoría que explica este fenómeno. Si la dirección del viento cambia en menos de una fracción de un grado, los patrones climáticos a largo plazo pueden alterarse dramáticamente, según algunas estimaciones. Para decirlo de otra manera, la aleta del ala de una mariposa en Brasil puede desencadenar un tornado para rasgar a Texas.

Sin embargo, solo porque la predicción tiene sus límites, no debemos abandonarlo por completo. Tomemos, por ejemplo, el área de meteorología de Edward Lorenz. Cuando las predicciones meteorológicas se emiten con unos días de anticipación, pueden considerarse razonablemente precisas. ¿Por qué? Por la simple razón de que los pronosticadores meteorológicos 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 las personas en otras áreas rara vez evalúan la precisión de sus predicciones! Para mejorar nuestro pronóstico, primero debemos aumentar su precisión, y luego debemos ser más serios sobre la comparación de lo que predijimos con lo que realmente ocurre. Y requiere un compromiso genuino con la medición.

Evite usar un lenguaje ambiguo y esfuerzarse por ser lo más específico posible.

Si lo piensa, medir las predicciones parece obvio: ¡recopile los pronósticos, evalúe su corrección, haga los cálculos y voila! Sin embargo, no es tan simple en absoluto. La importancia de la predicción original debe entenderse antes de que se pueda determinar si era exacto o no. Considere el caso del CEO de Microsoft Steve Ballmer, quien predijo que el iPhone no obtendría una proporción sustancial del mercado en abril de ese año. Cuando considera la magnitud de la capitalización de mercado de Apple, la predicción de Ballmer parecía ridícula, y la gente realmente 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., Que es una proporción obviamente 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 porción sustancial del mercado mundial de teléfonos celulares (su predicción: entre dos y tres por ciento). En cambio, el software desarrollado por su firma, Microsoft, crecería para dominar el mercado. Y, en mayor o menor medida, este pronóstico se hizo realidad. En el tercer trimestre de 2013, según Garner IT Statistics, la parte mundial de las ventas de teléfonos móviles del iPhone rondó 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 del lenguaje ambiguo y, en su lugar, confiar en datos numéricos para mejorar la precisión.

Al predecir, es costumbre usar términos ambiguos como "podría", "mayo" o "probable". Sin embargo, la investigación ha demostrado que las personas adjuntan varias 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, era un fracaso catastrófico para el gobierno de los Estados Unidos. Si estas agencias de inteligencia habían calculado con más precisión y porcentajes aplicados, Estados Unidos puede no haber atacado a Irak en 2003. Las probabilidades de que Iraq poseía WMDS era del 60 por ciento, pero todavía había una posibilidad del 40 por ciento de que Saddam no tuviera ninguna, una justificación débil para ir a la guerra, para decirlo suavemente,

Si desea aumentar la precisión de sus predicciones, realice un seguimiento de sus resultados.

Entonces, ¿cómo podemos evitar cometer errores catastróficos como los que ocurrieron con las WMD? Claramente, necesitamos mejorar la precisión de nuestras predicciones. Echemos un vistazo a algunos de los métodos para hacer esto. El método más efectivo es mantener la puntuación. Para lograr esto, el equipo de investigación del autor creó el proyecto de buen juicio patrocinado por el gobierno, que atrajo a miles de voluntarios que respondieron más de un millón de preguntas durante el 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 exilio cómodo en el próximo mes?" y "¿El euro caerá por debajo de $ 1.20 en los próximos doce meses?" fueron respondidos por los participantes. Posteriormente, cada pronosticador dio una calificación de probabilidad al pronóstico de cada participante, lo modificó según sea necesario después de leer noticias pertinentes y, cuando llegó el tiempo predicho, asignó cada predicción una puntuación Brier, lo que indicaba cuán preciso era el pronóstico. El puntaje 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 es la predicción; Por ejemplo, un pronóstico impecable recibe una puntuación de ciento cincuenta y una. Una estimación aleatoria dará como resultado una puntuación Brier de 0.5, mientras que un pronóstico que es totalmente incorrecto dará como resultado una puntuación máxima de Brier de 2.0.

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

Los superforforecasters comienzan descomponiendo problemas en piezas más pequeñas para comprenderlos mejor.

¿Es cierto que todos los SuperforFasters son pensadores brillantes que tienen acceso a la inteligencia de alto secreto? No, en absoluto. Entonces, ¿cómo pueden hacer pronósticos tan precisos sobre el futuro? Es posible que se pregunte. Para resolver un tema, un SuperforForecaster primero debe desglosar dificultades aparentemente intratables en subproblemas manejables. Esto se conoce como razonamiento al estilo de Fermi. Enrico Fermi, un científico que desempeñó un papel clave en el desarrollo de la bomba atómica, pudo predecir con cosas de precisión notables como, por ejemplo, el número de sintonizadores de piano en Chicago, a pesar de que no tenía una sola pieza de información a su disposición.

Lo logró distinguiendo entre lo conocible y lo desconocido, que es el primer paso que se realiza por SuperforFasters. Por ejemplo, cuando Yasser Arafat, el jefe de la Organización de Liberación de Palestina, murió por una razón inexplicable, muchas personas especularon 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 está inhalada, en sus posesiones. Fue debido a este hallazgo que la teoría de que había sido envenenado ganó tracción, 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 de buen juicio, los pronosticadores respondieron afirmativamente. Bill Flack, un pronosticador voluntario, abordó el problema a la manera de Enrico Fermi, descomponiendo los hechos.

En primer lugar, Flack descubrió que Polonio decae rápidamente, lo que significaba que si Arafat hubiera sido envenenado, había una buena posibilidad de que el Polonio no se identifique en sus huesos, dado que falleció en 2004. Flack realizó un estudio sobre Polonio Prueba y llegó a la conclusión de que podría detectarse en ciertas 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 postmortem se haya contaminado para culpar a Israel por su muerte. Predijo que Polonio sería descubierto en el cuerpo de Arafat con una probabilidad del 60 por ciento. Él estaba en lo correcto. Como resultado, Flack comenzó estableciendo los fundamentos antes de pasar a los supuestos más complejos, que es exactamente lo que haría un buen pronosticador.

Comience con la vista externa y luego cambie a la vista interna para una predicción más precisa.

Debido a que cada escenario es diferente, debe evitar tomar decisiones rápidas y juzgar un caso demasiado pronto. Para abordar cualquier problema de manera efectiva, es necesario adoptar una perspectiva objetiva, que implica determinar cuál es la tasa base. Eso no está del todo claro. Para ilustrar, considere la situación de una familia italiana que vive en un pequeño hogar en los Estados Unidos de América. Tienen dos trabajos: el padre es contable y la madre trabaja a tiempo parcial en un centro de cuidado infantil juntos. Además de sí mismos, la abuela de su hijo también vive en el hogar con ellos.

Es posible que si le preguntaran cuáles eran las probabilidades de que esta familia italiana adquiriera una mascota, intentaría averiguar instantáneamente agarrando instantáneamente las características de la familia o sus circunstancias vivas. Sin embargo, ¡no calificaría como SuperforForCaster en tal caso! Un SuperforForecaster no comenzaría examinando los detalles. En cambio, comenzaría descubriendo qué proporción, o "tasa base" de casas estadounidenses posee una mascota. Luego iría desde allí. Con la ayuda de Google, puede descubrir qué porcentaje de la población es esto en un par de segundos. Esta es la vista desde el exterior. Después de que hayas hecho eso, podrás ver las cosas desde adentro. Esto le proporcionará información que le permitirá modificar la tasa base adecuadamente.

Comenzar con la perspectiva exterior de la familia italiana proporciona una primera estimación: hay una probabilidad del 62 por ciento de que la familia tenga una mascota, según el ejemplo. Después de eso, obtienes más preciso y modificas el número que has elegido. Por ejemplo, puede observar el porcentaje de hogares italianos en Estados Unidos que mantienen una mascota. La noción de anclaje está en el corazón de la lógica para la perspectiva exterior. Un ancla es la primera figura que se dibuja antes de hacer 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 figura exacta.

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

Una vez que el proceso ha comenzado, hemos visto cómo los superforFasters comienzan las cosas, pero una vez que ha realizado su primer pronóstico, no puede simplemente sentarse y ver si estaba en lo correcto. Cualquier nuevo conocimiento requiere la actualización y modificación de su juicio anterior. ¿Recuerdas Bill Flack? Después de predecir que Polonio se encontraría en el cuerpo de Yasser Arafat, mantuvo un reloj en las noticias y revisó su predicción cada vez que sentía que era necesario, según la última información. El equipo de estudio suizo afirmó que se necesitaban más pruebas y que los hallazgos se anunciarían más tarde, a pesar del hecho de que la predicción inicial de Flack se había hecho años antes. Debido a que Flack había hecho un estudio extenso sobre Polonio, sabía que el equipo había descubierto 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 final de Fleck de 0.36 puntos. Dada la complejidad de la pregunta, este es un rendimiento sobresaliente. Sin embargo, debe tener precaución. Aunque el nuevo conocimiento puede ser beneficioso, también puede ser dañino si se malinterpreta. 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 del Ártico el 15 de septiembre de 2014 que el año anterior. Doug Lorch, un superforforecaster, 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 un mes de la red de pronóstico de hielo marino que lo influyó lo suficiente como para elevar su predicción del 90 por ciento al 95 por ciento, un cambio significativo basado en una sola información.

Cuando finalmente llegó el 15 de septiembre de 2014, había más hielo ártico que el año anterior. La primera predicción de Lorch le dio a esta una probabilidad del 45 por ciento de ocurrir, pero después de su revisión, la probabilidad cayó 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 alterar su opinión, pero piense cuidadosamente sobre si el conocimiento fresco es útil o no antes de tomar una decisión.

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

Quizás estés familiarizado con la frase "pensamiento grupal". La frase "espíritu de equipo" fue creada por el psicólogo Irving Janis, quien teorizó que las personas en grupos pequeños pueden generar espíritu de equipo al generar subconscientemente ilusiones comunes que interfieren con el razonamiento crítico. La interferencia es causada por personas que tienen miedo al conflicto y, en cambio, están de acuerdo entre sí. Sin embargo, desviar de la norma es una fuente de valor genuino. El discurso y el pensamiento independientes son grandes ventajas en cualquier entorno de equipo, pero más en los deportes. Como resultado, el equipo de estudio del Proyecto Good Judgment decidió investigar si la cooperación podría mejorar o no la precisión. 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 podrían interactuar entre sí.

Al principio, el equipo de estudio ofreció información sobre la dinámica grupal y advirtió a los grupos en línea de no caer en la trampa del pensamiento grupal. Los hallazgos del primer año llegaron, y demostraron que, en promedio, aquellos que trabajaban en grupos eran un 23 por ciento más precisos que los que trabajaban solos. El segundo año, el equipo de estudio decidió poner superforforCasters en grupos en lugar de pronosticadores comunes, y descubrieron que superaron a los grupos habituales por un margen significativo. Sin embargo, la dinámica del grupo también fue influenciada. Elaine Rich, una superforforecaster, expresó insatisfacción con el resultado. Todos eran muy corteses, y hubo poco debate crítico de puntos de vista o contraargumentos opuestos. En un intento por remediar la situación, las organizaciones fueron por encima y por encima de demostrar que aceptaron comentarios constructivos.

El interrogatorio de precisión, que empuja a las personas a reconsiderar sus argumentos, es otra técnica para mejorar el rendimiento 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, ya que solicitando el significado de una determinada palabra. Incluso si hay fuertes diferencias de opinión sobre el tema, esta interrogación expone el razonamiento detrás de la conclusión, que abre la puerta a una investigación adicional.

Resumen del libro SuperForForecasting en su totalidad.

La lección más importante en este libro es que el superforecastamiento no se limita a las computadoras o a los genios. Un talento entrenable, implica evidencia que se recolecta, el mantenimiento de puntajes, se mantiene al día con nuevos hechos y tiene la capacidad de ser paciente. Consejos que se pueden poner en acción: mantenerse al día con los últimos desarrollos te pone un paso por delante de la competencia. SuperforFasters se mantiene al día con las noticias que son importantes para sus predicciones de manera mucho más frecuente que los pronosticadores regulares. Una sugerencia para vigilar los cambios es establecer notificaciones para usted, como mediante el uso de alertas de Google, para mantenerlo informado. Esto le notificará tan pronto como se ponga a disposición información nueva sobre el tema en cuestión enviándole un correo electrónico. Se recomienda una lectura adicional: Mark Buchanan hace un pronóstico. El pronóstico es una crítica a la teoría económica contemporánea que expone las fallas principales en la teoría. Mark Buchanan, un físico, analiza cuidadosamente los supuestos científicos fundamentales que sustentan nuestro conocimiento económico y, utilizando habilidades analíticas aguas, demuestra cómo son incorrectos. En la segunda sección del libro, Buchanan analiza una serie de avances científicos que, en su opinión, ayudarían en última instancia en la mejora de la teoría económica contemporánea.

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Escrito por BrookPad Equipo basado en superforecasting de Philip E. Tetlock y Dan Gardner



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