Как научиться делать осознанные прогнозы?

Обзор книги “Как ожидать неожиданного: наука о том, как делать прогнозы и искусство знать, когда этого не делать”

Мы живем в неопределенном и сложном мире, где многое зависит от случайностей. Делать прогнозы в мире случайностей - так себе занятие. Однако люди ищут способы заглянуть в будущее и, по мнению Кита Йейтса, если  уж и пытаться узнать что-то о грядущем, то лучше это делать при помощи научных методов, а не обращаясь к разного рода гадалкам и предсказателям по звездам, костям или картам. Он считает, что математика вполне способна помочь нам лучше понять мир вокруг нас и сделать его более предсказуемым.

И объясняет, как именно.

Во-первых, мы можем улучшить свое умение делать правильные прогнозы, если:

1. Будем избегать психологических искажений и предубеждений, которые мешают нам делать рациональные выводы. 

Например, мы должны критически оценивать источники, методы и результаты прогнозов, не поддаваться эмоциям и стереотипам, не искать подтверждение своих убеждений и не игнорировать информацию, которая нашим убеждениям противоречит. На первый взгляд, это кажется просто. На самом же деле, большинство прогнозистов валятся именно на этом пункте.

2. Будем понимать, как работают научные законы и методы, которые помогают нам оценивать вероятности. 

Например, мы должны знать разницу между корреляцией и причинностью, средним и медианой, абсолютными и относительными величинами, номинальными и реальными величинами, стоимостью и ценностью, средним и крайним, ошибками первого и второго рода, ошибками комиссии и омиссии и т.д., где:

- Корреляция и причинность: не спешите делать выводы о том, что одно явление вызывает другое, только на основе того, что они происходят вместе или связаны между собой. Для того, чтобы доказать причинную связь, нужно исключить все другие возможные факторы, которые могут влиять на результат.

- Среднее и медиана: среднее - это арифметическая сумма всех значений, деленная на их количество. Медиана - это значение, которое делит распределение на две равные части. Среднее может быть сильно искажено сильным разбросом крайних значений, тогда как медиана более устойчива к ним.

- Абсолютные и относительные величины: абсолютные величины измеряются в единицах, тогда как относительные величины измеряются в процентах или долях. Абсолютные величины могут быть вводящими в заблуждение, если не учитывать контекст или масштаб. Относительные величины тоже могут вводить в заблуждение, если не учитывать базовый уровень или размер выборки.

- Номинальные и реальные величины: номинальные величины измеряются в текущих ценах, тогда как реальные величины измеряются в постоянных ценах, скорректированных на инфляцию. Номинальные величины не учитывают изменение уровня цен. Реальные величины могут ввести в заблуждение, если не учитывать изменение качества или технологии.

- Стоимость и ценность: стоимость - это то, что вы платите за что-то. Ценность - это то, что вы получаете от чего-то. Стоимость может быть ниже или выше ценности, в зависимости от того, насколько вы оцениваете то, что вы покупаете.

- Среднее и крайнее: среднее - это то, что происходит в большинстве случаев. Крайнее - это то, что происходит в редких или экстремальных случаях. Среднее может быть нерепрезентативным или незначительным, если вас интересуют исключения или аномалии. Крайнее может быть невероятным или нереалистичным, если вы игнорируете вероятность или неопределенность.

- Ошибки первого и второго рода: Ошибка первого рода - это когда вы отвергаете верную гипотезу. Ошибка второго рода - это когда вы принимаете неверную гипотезу. 

- Комиссия и омиссия: ошибка комиссии - это когда вы делаете что-то, что приводит к нежелательному результату. Ошибка омиссии - это когда вы не делаете что-то и это приводит к нежелательному результату. 

3. Признаем свои ограничения и не будем слепо доверять прогнозам, которые могут быть ошибочными и манипулятивными. 

Нам нужно также быть готовыми к тому, что точность наших прогнозов может меняться под влиянием не поддающихся определению факторов, и уметь адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.

Во-вторых, нам следует знать, какие научные законы и психологические искажения влияют нашу способность предсказывать будущее.

Вот некоторые из них:

1. Закон больших чисел. Этот закон говорит, что чем больше мы повторяем один и тот же эксперимент, тем ближе мы приближаемся к истинному значению вероятности. Например, если мы подбрасываем монету 10 раз, мы можем получить 7 орлов и 3 решки, что не соответствует ожидаемому соотношению 50/50. Но если мы подбрасываем монету 1000 раз, мы скорее всего получим примерно 500 орлов и 500 решек, что ближе к реальности. Поэтому следует избегать выводов, сделанных на основе маленькой выборки или даже одного случая.

2. Парадокс Бертрана - показывает, что одна и та же задача может иметь разные ответы, в зависимости от того, как мы ее формулируем или интерпретируем. Например, если мы спросим, какова вероятность того, что случайно выбранный человек имеет двух детей, и оба они девочки, то ответ будет 1/4. Но если мы спросим, какова вероятность того, что случайно выбранный человек имеет двух детей, и старший из них девочка, то ответ будет 1/3. А если мы спросим, какова вероятность того, что случайно выбранный человек имеет двух детей, и хотя бы один из них девочка, то ответ будет 3/4. Это показывает, что мы должны быть осторожны в своих прогнозах, когда имеем дело с неоднозначными или неполными данными.

3. Эффект Даннинга-Крюгера - описывает склонность людей недооценивать или переоценивать свои знания и способности. Например, люди, которые мало знают о какой-то теме, могут думать, что они знают больше, чем на самом деле, и быть слишком уверенными в своих прогнозах. А люди, которые много знают о какой-то теме, могут думать, что они знают меньше, чем на самом деле, и быть слишком скромными или сомневаться в своих прогнозах. Это происходит, потому что людям очень сложно объективно оценить свой уровень знания или сравнить его с другими.

4. Подтверждение гипотезы - это тенденция искать, интерпретировать и запоминать информацию таким образом, чтобы она подтверждала наши существующие убеждения или гипотезы. Например, если мы верим, что понравившийся нам стартап станет единорогом, мы можем обращать внимание только на те факты, которые подкрепляют нашу веру, и игнорировать те, которые ее опровергают. Это может привести к тому, что мы будем делать нереалистичные или слишком оптимистичные прогнозы, не учитывая все возможные сценарии.

5. Фильтрация - это про склонность концентрироваться на негативе, одновременно отфильтровывая все позитивные аспекты ситуации. Это может привести к тому, что мы будем видеть реальность искаженно и необъективно.

6. Черно-белое мышление - тенденция воспринимать ситуацию только в абсолютных категориях: если потерпели неудачу в чем-то одном, то обречены терпеть ее и впредь, во всем и всегда. Это может привести к тому, что мы будем бросаться из крайности в крайность, не допуская мысли о том, что большинство ситуаций и характеров — сложные, составные, с множеством оттенков.

7. Чрезмерное обобщение, как склонность делать выводы, основываясь на единственном аспекте, «кусочке» произошедшего. Это может привести к тому, что мы будем, например, видеть единственное неприятное событие как часть нескончаемой цепочки поражений.

8. Поспешные выводы - это тенденция делать выводы, не имея достаточно информации или доказательств. В результате наше мнение о том, например, что чувствует или думает другой человек, или что произойдет в будущем, с высокой вероятностью будет неверным.

Практические советы, как избежать плохих прогнозов, как распознать манипулятивные прогнозы и как повысить шансы сделать свои собственные прогнозы более точными: 

1. Приучите себя признавать наличие неопределенности - да, есть вещи, предсказать которые невозможно. 

2. Признайте наличие у себя склонности к когнитивным искажениям, которые мешают нам делать рациональные выводы  - так вы сможете снизить их влияние на себя.

3. Применяйте математические принципы, такие как вероятность, статистика и байесовский вывод, чтобы оценивать риски и возможности.

4. Избегайте логических ошибок, таких как игнорирование базовой частоты, подтверждение гипотезы и апофения.

5. Используйте научные методы и критическое мышление при работе с источниками информации, анализе данных и тестировании гипотез.

6. Старайтесь отличать случайность от закономерности, корреляцию от причинности и сигнал от шума.

7. Учитывайте свою подверженность влиянию психологических факторов, такие как эмоции, мотивация и социальное влияние, которые влияют на ваше восприятие и принятие решений.

   ИМХО. Интересная книга о прогнозировании. По некоторым моментам хотелось бы подискутировать с автором, но, в целом, очень доволен, что ознакомился с ней. Рекомендую аналитикам, особенно работающим в сфере прогнозной аналитики.