De fiecare dată când există un dezastru național, un eveniment gigantic, o filmare, o descoperire, cu adevărat orice noutăți, puteți să vă bazați pe știri de televiziune pentru a găsi un expert. Unii dintre ei știu destul de multe despre ce s-a întâmplat, ce se va întâmpla și de ce. Dar când vine vorba de o mulțime de experți, ei chiar nu au habar despre ce vorbesc.
Bloggerul Eric Barker subliniază faptul că prediciturile experților politici sunt doar puțin mai bune decât o ghicire aleatorie și mult mai rele decât un model statistic. De fapt, așa-numiții experți au fost mai buni la prezicerea evenimentelor în afara propriului lor domeniu. Barker indică un studiu din anii 1980, când Philip Tetlock avea 284 de „experți” politici care fac aproximativ o sută de predicții. Studiul este rezumat în cartea Totul este evident * Odată ce știi răspunsul:
Pentru fiecare dintre aceste predicții, Tetlock a insistat că experții specifică care dintre cele două rezultate se așteptau și, de asemenea, atribuie o probabilitate predicției lor. El a făcut-o într-un mod în care predicțiile încrezătoare au obținut mai multe puncte atunci când au fost corecte, dar a pierdut mai multe puncte atunci când au greșit. Cu aceste predicții în mână, el s-a așezat apoi și a așteptat ca evenimentele în sine să se joace. Douăzeci de ani mai târziu, el și-a publicat rezultatele, iar ceea ce a găsit a fost izbitor: deși experții au efectuat ceva mai bine decât ghicirea la întâmplare, nu au efectuat la fel de bine și chiar un model statistic minim sofisticat. Și mai surprinzător, experții s-au descurcat puțin mai bine atunci când își desfășurau activitatea în afara zonei de expertiză decât în cadrul acesteia.
Un alt studiu a descoperit că „experții” care încearcă să prezice rezultatul cazurilor de la Curtea Supremă nu erau cu atât mai bune decât un computer. Lumea a văzut dovezi în această decizie recentă despre îngrijirea sănătății, surprinzând aproape fiecare „expert” de acolo.
Dar asta este politica. Alte domenii ar trebui să fie mai bune, nu? Nu. Tehnologia este la fel. Un alt om de știință a analizat acuratețea predicțiilor tehnologie-tendință. Aproximativ optzeci la sută dintre ei au greșit, indiferent dacă aceste predicții au fost făcute de către experți sau nu.
În 2005, Tetlock a scris o carte despre predicția experților numită „Expert Political Judgment: How Good Is It? Cum putem cunoaște? ”În el, el explică că nu numai că greșii sunt adesea greși, dar aproape că nu sunt chemați în această privință. New Yorkerul explică:
Când greșesc, aceștia sunt rar responsabili și, de asemenea, recunosc foarte rar. Aceștia insistă asupra faptului că au fost doar pe timp, sau orbiți de un eveniment improbabil, sau aproape corect, sau greșit din motivele corecte. Ei au același repertoriu de auto-justificări pe care îl are toată lumea și nu sunt mai înclinați decât oricine altcineva să își revizuiască convingerile despre modul în care funcționează lumea sau ar trebui să funcționeze, doar pentru că au făcut o greșeală.
Tetlock subliniază că, deși suntem îngrozitori la predicții, experții se încadrează în două „stiluri cognitive” atunci când fac aceste predicții: vulpi și arici. Huffington Post rezumă:
Vulpile știu multe lucruri, în timp ce aricii știu un lucru mare. Fiind profund cunoscuți pe un subiect restrânge focalizarea și crește încrederea, dar și estompează părerile disidente până nu mai sunt vizibile, transformând astfel colectarea de date în confirmare de prejudecăți și transformând auto-înșelăciune în auto-asigurare. Lumea este un loc dezordonat, complex și contingent, cu nenumărate variabile intervenitoare și factori confuzori, cu care vulpile sunt confortabile, dar nu sunt arici. Punctajele scăzute ale studiului lui Tetlock au fost „gânditorii care„ știu un lucru mare ”, extind agresiv amploarea explicativă a acelui lucru mare în domenii noi, manifestă nerăbdare cu cei care„ nu o obțin ”și exprimă încredere considerabilă că sunt În schimb, spune Tetlock, scorurile mari au fost „gânditori care știu multe lucruri mici (trucuri ale comerțului lor), sunt sceptici de schemele majore, văd explicația și predicția nu ca exerciții deductive, ci mai degrabă ca exerciții în flexibilitate”. ad hoc ”care necesită adunarea diferitelor surse de informații și care sunt destul de difuze în ceea ce privește priceperea propriei prognoze.”
Dar despre tehnica celor 10.000 de ore? Chiar ați petrecut 10.000 de ore pentru a avea doar o șansă puțin mai bună decât întâmplătoare la prezicerea rezultatului câmpului ales? Probabil. Barker citează o altă carte, Talent Is Overrated: Ceea ce separă cu adevărat interpreții de toată lumea de toată lumea:
Cercetări ample într-o gamă largă de domenii arată că mulți oameni nu numai că nu reușesc să devină deosebit de buni la ceea ce fac, indiferent de câți ani petrec realizând acest lucru, de multe ori nici măcar nu sunt mai buni decât au început.
În domeniu după câmp, când a fost vorba de abilități de importanță centrală - agenți care recomandă stocuri, ofițeri de libertate condiționată care prevăd recidiva, oficialii de admitere la facultate care judecau solicitanții - oamenii cu multă experiență nu erau mai buni la locul de muncă decât cei cu foarte puțină experiență.
Morala aici? Chiar nu avem idee ce se va întâmpla vreodată.
Mai multe de pe Smithsonian.com
Cum să câștigi bani prevestind Jocurile Olimpice
Oamenii de știință italieni pot face față încercării pentru a nu prezice cutremurul din 2009
