Можно ли научиться делать точные прогнозы?

У некоторых людей есть дар предсказывать будущее. Не давать смутное, двусмысленное предсказание, а формулировать аргументированный, взвешенный и вдумчивый взгляд. Такие люди предвидят коммерческий успех компании или результаты выборов лучше, чем кто-либо другой. Их называют «супер-прогнозистами», и если мы научимся у них принимать более взвешенные решения, сможем сэкономить миллиарды для компаний или даже предотвратить войны, пишет BBC.

В 2007 году Стив Балмер, бывший тогда генеральным директором Microsoft, заявил, что «нет никаких шансов, что iPhone получит значительную долю рынка». Позже он продолжил прогнозировать, что Apple сможет занять 2-3% растущего рынка мобильных телефонов. В итоге доля Apple на мировом рынке в начале 2012 года достигла максимума — около 23%. Балмер ошибся с прогнозами.

Балмер не обладал качествами супер-прогнозиста — в том числе смирением, непредубежденностью, любознательностью. Хуже всего было то, что он не хотел менять свой прогноз. Люди, которые делают лучшие прогнозы на будущее, с радостью их меняют, получая новую информацию. Балмер этого не сделал, и в результате пострадали перспективы Microsoft на рынке смартфонов. Некоторые критики называют его «худшим руководителем крупной публичной компании» в США. Если бы мы знали, что помогает людям делать правильные прогнозы, смогли бы мы научить этому других? Возможно, это помогло бы избежать ошибок, подобных тем, что совершил Балмер.

Трезвый взгляд

Тему выращивания суперпредсказателей стали серьезно изучать только в последние несколько лет. С 2011 по 2015 год Агентство передовых исследований в сфере разведки (IARPA) провело турнир по поиску команд прогнозистов, талантливых от природы. Это могло принести разведывательному сообществу США огромную пользу: большая организованная группа аналитиков, которые могли выдавать значительно более умные прогнозы, чем действующие сотрудники разведки.

В турнире приняли участие 25 тысяч человек. Они делали прогнозы относительно будущего еврозоны или, например, того, потеряет ли Владимир Путин власть в России. Прогнозисты, которые работали в командах, превосходили по эффективности даже хорошо обученных специалистов — дело в том, что каждый участник уравновешивает предвзятость остальных. Команда-победитель проекта Good Judgment («Трезвый взгляд») впоследствии открыла бизнес по прогнозированию.

«Если посмотреть на некоторые медиа или политических экспертов в данный момент, все говорят: „Это непредсказуемо, я не знаю, что произойдет“, — говорит руководитель Центра разработки коллективного интеллекта Nesta Кэти Пич. — Если открыть газету, мы увидим невероятно сложные схемы различных сценариев Brexit. Что ж, если эксперты не могут предсказать, что произойдет, если статистические методы прогнозирования не работают, потому что нет исторического прецедента, то как принимать решения и на индивидуальном уровне, и в организациях?»

Центр разработки коллективного интеллекта — это часть британского фонда инноваций Nesta, который сотрудничает с BBC Future в поиске людей, которые могут прогнозировать глобальные события, и в изучении их прогнозов.

«Сейчас, когда сложность и неопределенность выросла, все менее вероятно, что у какого-то одного человека будет доступ ко всей информации о происходящем, — говорит Пич. — Но если придерживаться коллективного взгляда, объединяя и комбинируя прогнозы множества разных людей, можно получить более точный результат, поскольку все они содержат разные фрагменты информации, которые помогают создать более полную картину в целом. Комбинируя эти индивидуальные прогнозы, вы также устраняете предвзятость или погрешности, которые могут существовать в одном отдельно взятом прогнозе».

Распознавание образов

Команда суперпрогнозистов проекта Good Judgment неоднократно делала отличные прогнозы — так что же отличает этих людей от остальных? Участник проекта Майкл Стори считается одним из лучших суперпрогнозистов мира. Теперь он стал управляющим директором коммерческого подразделения проекта. «Когда мы тестируем людей на их способность стать хорошими прогнозистами, показатель номер один — это не знание предмета или что-то в этом роде, это распознавание образов по картинкам», — говорит Стори.

Попросив людей отметить закономерности в серии фотографий, можно точно оценить их способности к прогнозированию. Но чтобы стать хорошим прогнозистом, человеку нужно преодолеть собственные предубеждения.

История описывает предвзятость подтверждения — при котором мы выборочно ищем доказательства в поддержку наших собственных идей, — как игру в карты. Сколько раз вы или другие игроки говорили «О, я так и знал, что у тебя была эта карта» после того, как кто-то открывал выигрышную комбинацию? Вы уверены, что знали — у них все время были эти карты. Но в действительности вы продумывали несколько возможностей, и когда одна из них реализовалась, убедили себя, что именно этот вариант вы считали наиболее вероятным.

«Я всегда думал, что достаточно хорошо умею прогнозировать, но на самом деле очень легко убедить себя в этом», — говорит Стори.

Филипп Тетлок, один из основателей Good Judgment, описывает суперпрогнозистов как людей с «некоторыми психологическими особенностями». Они обладают уникальным сочетанием характеристик, которые позволяют им игнорировать свои предрассудки.

«Если мне нужно было бы выделить только одну конкретную вещь, то я бы сказал: в то время как большинство людей думают о своих убеждениях как о чем-то очень ценном и самоопределяющем, даже иногда священном, суперпредсказатели смотрят на свои убеждения как на проверяемую гипотезу, которая должна быть пересмотрена на основании фактов, — говорит Тетлок. — Это означает, что они, как правило, проще изменяют убеждения... когда получают новые данные».

Помимо этого, суперпрогнозисты меньше изменяют свои прогнозы, чем другие люди, когда им предоставляется возможность пересмотреть их. Возможно, потому, что их первоначальная оценка уже была достаточно точной. Но исследователи утверждают, что суперпрогнозисты могут думать о гораздо большем количестве возможных результатов, чем средний прогнозист. Если они пересматривают свой ответ, то переходят к лишь немного отличающемуся варианту, вместо того, чтобы дико прыгать к совершенно иному решению.

Пич также занимается изучением того, кто более склонен к суперпрогнозированию — мужчины или женщины. Подобные исследования показывают, что коллективно группы женщин умнее, чем группы мужчин, но необходима дальнейшая работа, чтобы понять, равнозначен ли коллективный разум суперпрогнозированию. Например, чем вы умнее, тем больше вероятность того, что вы подвержены предвзятости подтверждения, так как вам проще будет найти аргументы в пользу своего мнения.

Источник