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큰 데이터 시대의 정보 폭발의 생활 더 많은 속도와 빠른, 테러, 패 주에 글로벌 경제의 건강 우리에 의존 예측의 품질. 속도 우리 예측의 수는 증가 하 고.
필립 Tetlock의 저자 심리학자와 전문가 정치적 판단, 사회 과학의 분야에서 전문가 예측의 정확성에 대 한 연구의 거의 20 년 일 하고있다. 그러나, 그는 전문가 들의 예측 매우 안정 되지 않은 발견. "그 전문가 들은 예측 거의 만큼 침팬지 공격 가능한 결과를 무작위로 다트를 던졌다." Tetlock 익살 말했다.
2011 년부터, Tetlock와 그의 아내 바바라 Meiras와 친구 당나라 무어는 "좋은 판단", 미국 정보 고급 연구 프로젝트 후원 권리는 연구 프로젝트를 시작 했다. 그들은 경연의 형태로 모든 생 업에서 참가자의 수천을 채용, 시리즈를 사용 하 여 예측 하는 능력을 테스트 하는 질문의와 같은 "로버트 무가베 2011 년 9 월 30 일에 짐바브웨의 대통령?" 또는 "2012 년 6 월 1 일, 있을 것입니다 그리스는 유럽 연합의 일원이?" 참가자는 각 이벤트 발생의 확률을 추정 하 게 됩니다. 실험의 주요 목적 중 하나는 이러한 예측의 기능을 관찰 하 고 정치 나 경제 동향을 예측 하는 새로운 방법을 찾기 위해 규칙을 요약 했다.
1 년 후, Tetlock 선출 그들의 소위 "슈퍼 예보"의 2%-실험의 나머지를 완료 하는 팀을 형성 하기 위하여. 2 년의 끝에, 그들은 4 시간 전문 애 널 리스트 보다 더 정확 했다. 그리고 다른 예측 결과, 많은 전문가 들은 실제 예측만 막연 한 추세 분석, 그들은 투 옥, 그들의 자신의 전문 지식에 의해 뿐만 아니라, 목 구멍의 진실에 익숙한 주지만 더 객관적으로 데이터 분석 문제에 볼 수 있도록 "올바른 판단" 참가자.
"우리가 찾을 아마추어 '슈퍼 예보' 개방, 감성, 자기 비판, 그리고 자연의 특성." 학계 전문가의 특성은 논리적, 예측 정확 하지 않은 자들의 유연성 부족 하지만. "진정으로 성공적인 예보 그들의 마음을 바꿀 두 렵 지 않습니다, 그들은 충분히 용 감 새로운 증거를 받아들이고 그들의 오래 된 아이디어를 버리고" Tetlock 말했다. "
통계학자는 "마법사의 큰 데이터 나이"로 알려진 모든 현재 정치인, 정당 조언자와 정치적인 해설자 말문이 떠나 49 주에서 50 주의 결과 예측에 2008 미국 선거와 2012 선거의 성공에 의해 Natte 실버 했다. 뉴욕 타임즈 웹사이트에 그의 열 많은 회사를 큰 데이터 응용 프로그램의 신뢰성과 대용량 데이터 시각화 및 산업의 약속을 볼 수 있습니다.
"자체 데이터 자체에 대 한 말할 수 없다, 우리 자주 한쪽으로 치우친된 생각 및 개인 관심사, 데이터 분석 수행 및 우리 받을 정보와, 정보 간의 큰 차이가 있다는 것을 알고 있어야 합니다" 실버가 했다. 하지만 그것은 전문가 인정 하는 사실 이다. "
반면, 실버 인기 조사에서 얻은 모델링 데이터 이므로 더 신뢰할 수 있는 미디어의 렌더링 없이 그의 손에 직접 여론 정보 사실인 것을 믿는다.
큰 데이터 폭발 시대에 민속 집단의 지혜를 사용 하 여 예측 하는 방법 아주 중요 하다. 확률을 기준으로 생각 하면 정말 좋은 예보 그들은 겸손 하 고 근 면 한, 그들은 명확 하 게 예측은 무엇이 고 어떤 예측을 구별할 수 있다, 그들은 수백 이란 소음 식별 진실에 가까이 있는 작은 세부 사항에 초점 이며 무엇 신호. 궁극적으로, Tetlock 팀이 연구이 결과 정부의 결정을 변경 하는 데 도움이 됩니다 기대 하고있다. "그것은 예언이 아니라, 그것은 정밀에 대 한." "우리는 예언 정보의 신뢰성을 개선 하 고," 고 말했다. "
슈퍼 예측 되
1. 비교 상대 매개 변수를 사용 하 여 시작 지점으로 매우 중요 하다.
2. 그것은 기분이 강하게이 추세가 역사적 규칙 반전 것 이다 않는 한 과거 동향에 다시 보고 도움이 될 것입니다.
3. 전문가의 의견 들은 대립, 타협, 또는 심지어 모순 된, 그들은 말 하 고 중립적인 위치를 선택 하십시오.
4 예측 하는 데 필요한 데이터를 모델링 하는 경우에 수학적 모델을 거부 하지.
5. 당신의 내 면 욕망 당신의 예측 판단에 영향을 미칠, 새로운 증거에 충실 하지 않습니다 및 예측 편견을 삭제.