FiveThirtyEights Nate Silver forklarer, hvorfor vi sutter ved forudsigelser (og hvordan man kan forbedre)

Folk ser mønstre i alle mulige ting - men de har sjældent ret i, hvad de mener. I The Signal and the Noise undersøger Nate Silver hvorfor - og taler med Fast Company om, hvordan poker kan gøre dig bedre til forretninger.

FiveThirtyEights Nate Silver forklarer, hvorfor vi sutter ved forudsigelser (og hvordan man kan forbedre)

Wunderkind og vidunderbarn er blandt de superlativer, der ofte er knyttet til Nate Silver. Efter banebrydende et system for baseball forudsigelse, sprang han ind i offentligheden (og blev lidt af et nørdikon) ved at kalde 49 ud af 50 stater ved præsidentvalget i 2008. Og selvom han blev en af Tid magasinets 100 mest indflydelsesrige mennesker og landede a New York Times koncert for sin prognosticeringsevne, tager Silver et svagt syn på forudsigelser.



Vi skal stoppe og indrømme det: vi har et forudsigelsesproblem, skriver han i indledningen til sin nye bog, Signalet og støjen . Vi elsker at forudsige ting - og vi er ikke særlig gode til det.

Diagnosen stammer fra en kollektiv mangel på at forudsige epokale begivenheder - f.eks. Angrebene den 11. september eller finanskrisen i 2008 - og en politisk kultur fyldt med konstant forudsigende (og konsekvent forkerte) eksperter. Løsningen, siger han, kræver en holdningsændring, en der understreger sandsynlighed.



Da denne forudsigelse er (sandsynligvis) vigtig for erhvervslivet, Hurtigt selskab ville blive lidt bedre til det. Vi talte med Silver om informativ ydmyghed, hvordan man kommer forbi ad hoc beslutningstagning, og hvorfor hvis du vil blive bedre til at arbejde med forudsigelser, bør du virkelig begynde at spille mere poker.



HURTIGT SELSKAB: Hvis vi er i Big Data -æra, hvorfor er det så svært at træffe beslutninger?

555 betyder forhold

Nate sølv

NATE SILVER: Når menneskelig dom og big data skærer hinanden, sker der nogle sjove ting. På den ene side får vi adgang til flere og flere oplysninger, der burde hjælpe os med at træffe bedre beslutninger. På den anden side, jo flere oplysninger du har, desto mere selektiv kan du være, i hvilken information du vælger at fortælle fortællingen, der måske ikke er den sande eller nøjagtige, eller den der hjælper din virksomhed, men den der gør dig har det godt, eller som dine venner er enige i.



Det ser vi i meningsmålinger. Efter stævnerne er vi gået fra at have tre meningsmålinger om dagen til at lide 20. Når du har 20, bliver folk meget mere vrede over tingene, for ud af 20 meningsmålinger kan du finde de tre bedste Obama -meningsmålinger eller de tre bedste Romney -meningsmålinger på en given dag, og konstruer en fortælling ud fra det. Men du ser egentlig bare på outlier, når du skal se på, hvad konsensus i oplysningerne siger.

træd ikke på mig slange

Bogen handler om, hvordan vi behandler information med det formål at træffe bedre beslutninger. Det opfordrer os til at tage lidt mere ydmyghed om, hvordan ... alle de forspændinger, vi har i enhver beslutning, vi træffer, holder fast i os, når vi kigger informationer igennem og kan potentielt blive forværret af det.

Så hvis du var en beslutningstager, hvordan ville du anbefale at maksimere de oplysninger, der er tilgængelige for dig?



Jeg tror, ​​at det, du vil gøre, er at sikre, at du er villig til at engagere dig i mange oplysninger, men samtidig sørge for, at du behandler det med en rimelig skepsis.

Se for eksempel på, hvordan computere spiller skak: Deep Blue, IBM -computeren, der slog Gary Kasparov. I en given skakposition er der i gennemsnit 40 juridiske træk, du kan foretage, og Deep Blue udforsker dem alle til en vis grad, hvor en eller anden menneskelig spiller måske fikserer sig på et eller to og ser på dem. Og normalt er det fint. Men nogle gange kan du gå glip af en stor trussel, som en modstander har, eller du kan gå glip af en mulighed for noget, der er uortodoks, men faktisk er et bedre spil.

1010 engel nummer kærlighed

Så hvis du har en virksomhed, hvor du er fleksibel nok til at prøve forskellige ting, så bør din tærskel for det være lav. I stedet for at forsøge at finde den perfekte tonehøjde, kan du finde måder at lade dine kunder give dig feedback og beslutte for dig, og tingene vil udvikle sig mere organisk på den måde - i stedet for at forsøge at lede efter den magiske kugle, der ser perfekt ud i den statistiske model eller PowerPoint men ender med at blive den nye cola eller noget. Du putter alle dine æg i en kurv, og se, det virker ikke, og du har ikke mange veje ud.

Samtidig tror jeg, at folk heller ikke er klar over, hvor mange genveje vi tager, når vi vil have et hurtigt og beskidt svar. Hvor omtrentlige er disse tilnærmelser egentlig. For mig hjælper det at have spillet kort og have set på sport og set på politik og få lidt erfaring med, hvordan man gør det. Men hvis du går ind og forventer at have den perfekte idé ofte, vil du opdage, at du slet ikke har nogen.

I bogen taler du om at have en sandsynlig holdning til data og beslutningstagning. Hvad kan vi lære der?

Jeg tror, ​​det kommer til at have at gøre med denne idé om at have et mere forskelligartet område af strategier, og det betyder også at anerkende, hvornår har du nok information om noget til at ændre mening. Når du tester et nyt produkt, og du har mulighed for at trække stikket på det på et tidspunkt, hvor meget negativ feedback skal du få, før du træffer den beslutning?

Hvad folk normalt gør, er at træffe disse beslutninger ad hoc. Du har muligvis en seks måneders udrulningsplan for et nyt produkt, men hvis du ikke får god feedback, trækker du det efter to måneder-og måske havde det brug for hele seks måneder for at modnes. Måske kunne du være i fornægtelse om noget, hvor du har en plan, og du holder dig til det, uanset hvad. Så det er et spørgsmål om at afgøre, hvad der er tegn og signaler i at oprette disse regler på forhånd og overholde dem senere, når du får forskellige former for feedback.

1010 nummer

Og det er lidt svært at generalisere, for det afhænger af, hvor rige dataene er på forskellige felter. I baseball, for eksempel, tager det lang tid at afgøre, hvem de bedste spillere er, fordi der er meget tilfældighed involveret, hvorimod i tennis nummer et seed i US Open vil slå de 16 seed som 97% af de tid eller sådan noget. Genkendelse af signal-til-støj-forholdet på det, du får, kan afgøre, hvad din strategi er, og hvor sikker du kan være ved at træffe beslutningen.

Hvordan kan vi få en perle om, hvad signal-støj-forholdet er?

I det omfang du kan finde måder, hvor du laver forudsigelser, er der ingen erstatning for at teste dig selv i situationer i den virkelige verden, som du ikke ved svaret på forhånd.

Jeg talte for nylig i en investeringsfond. Da de ved, at der er meget støj i aktiemarkedsdata, får de faktisk deres medarbejdere til at spille meget poker. Der er også meget tilfældighed og held i poker, men det kommer i hvert fald lidt hurtigere til det lange løb. Så at udvikle en intuitiv sans - en der er finpudset og forfinet gennem erfaring - for hvad der er meningsfuldt, og når du har fået nok data til at sige, at dette repræsenterer en ændring i mit forretningsmiljø eller lige så vigtigt, at sige, at dette ikke gør. Faktisk kan det være mere vigtigt ikke at blive skræmt over en dårlig måneds salg.

hjemsøgt hus, der betaler dig for at blive færdig

Ved at spille spil kan du kunstigt fremskynde din læringskurve for at udvikle den rigtige form for tankeprocesser. Du kan se på principper for tilfælde, der er mere idealiserede, som poker eller sport, hvor det er disse laboratorieforsøg, der stadig forekommer i virkelige situationer, og se, hvad der fungerer godt for mennesker inden for disse områder og anvender den samme slags holdninger og vaner og evner til en business case.

Hvad er disse konsekvenser?

Så grundlæggende bør enhver virksomhed have en NCAA -beslagspool og tage det virkelig seriøst.

Dette interview er blevet kondenseret og redigeret. Følg Drake Baer og Nate sølv på Twitter.

[ Billede: Flickr -bruger Louish ]