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सुपरफोरकास्टिंग: भविष्यवाणी की कला और विज्ञान

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क्या आप जानते हैं कि भविष्य के बारे में सटीक भविष्यवाणी करना संभव है, वह भी बिना भविष्यवाणी की शक्तियों के? सही अभ्यास और अन्वेषण की रणनीतियों के साथ, आप एक सुपर फोरकास्टर बन सकते हैं। वार्टन प्रोफेसर फिलिप ई. टेटलॉक और सह-लेखक डैन गार्डनर द्वारा लिखित सुपर फोरकास्टिंग में, पाठकों को सुपर फोरकास्टर बनने के गुणों और कौशलों के बारे में जानकारी मिलती है और आप कैसे किसी भी स्थिति में ज्ञान का उपयोग कर सकते हैं। आपको विभिन्न जीवन के पथों से वास्तविक जीवन के सुपर फोरकास्टरों के बारे में भी जानकारी मिलेगी और कैसे सबसे अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए सबसे कठिन प्रश्नों को तोड़ना है।

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सारांश

क्या आप जानते हैं कि भविष्यवाणी के लिए भविष्यवाणी की शक्तियों के बिना सटीक भविष्यवाणी करना संभव है? सही अभ्यास और अन्वेषण की रणनीतियों के साथ, आप एक सुपर फोरकास्टर बन सकते हैं।

Wharton प्रोफेसर Philip E. Tetlock और सह-लेखक Dan Gardner द्वारा सुपरफोरकास्टिंग: भविष्यवाणी की कला और विज्ञान में, पाठकों को सुपर फोरकास्टर बनने के गुणों और कौशलों के बारे में जानकारी मिलती है और आप कैसे किसी भी स्थिति में ज्ञान का उपयोग कर सकते हैं। आपको वास्तविक जीवन के सुपर फोरकास्टरों के बारे में भी जानकारी मिलेगी जो सबसे कठिन प्रश्नों को तोड़ने के लिए सभी जीवन के चरणों से आते हैं।

शीर्ष 20 अंतर्दृष्टि

सुपर फोरकास्टिंग संख्याओं को क्रंच करने की क्षमता के बारे में नहीं है, बल्कि आप इसका क्या करते हैं, वह सबसे अधिक महत्वपूर्ण है। एक शानदार पहेली समाधानकर्ता एक कम बुद्धिमान व्यक्ति के सापेक्ष होगा जिसमें आत्म-समालोचनात्मक सोच की बड़ी क्षमता होती है।
सुपर फोरकास्टर्स के लिए, विश्वास परीक्षण के लिए परिकल्पनाएं होती हैं, न कि संरक्षित करने के लिए खजाने। खुले दिमाग के होने की बजाय, सुपर खुले दिमाग के होने की आवश्यकता है। हालांकि, जब आप एक भविष्यवाणी करते हैं, तो यथासंभव सटीक हों। यदि भविष्यवाणी बहुत अस्पष्ट है, तो आप "Forer Effect," में फंस सकते हैं, जहां लोग इसका अर्थ मान लेते हैं और इसे खुद पर लागू करते हैं।
प्रश्न को घटकों में बांटें, फिर यह निर्धारित करें कि आपको कौन से भाग पता हैं और कौन से नहीं। फिर, समस्या को एक तुलनात्मक दृष्टिकोण में रखें जो स्थिति की अद्वितीयता को कम करता है।

सुपर फोरकास्टर्स नई जानकारी के प्रकाश में अपने विचारों को जरूरत के हिसाब से समायोजित करते हैं ताकि वे सबसे सटीक निष्कर्ष निकाल सकें। पुरानी और नई जानकारी को सावधानीपूर्वक संतुलित करें और उन्हें अपनी नवीनतम भविष्यवाणी में शामिल करें। अक्सर अपडेट करें, लेकिन छोटे बदलाव करें। इस संकल्पना को बेसियन विश्वास-अपडेटिंग समीकरण का उपयोग करके पूरी तरह से चित्रित किया जा सकता है।

एक फोरकास्टर को शुरुआती निर्णय करने के बाद दो खतरे होते हैं। एक नई जानकारी के प्रति कम प्रतिक्रिया (पक्षपात या "विश्वास दृढ़ता") और दूसरा अधिक प्रतिक्रिया करना। दोनों सटीकता को कम कर सकते हैं और चरम मामलों में, एक पूरी तरह से अच्छी भविष्यवाणी को नष्ट कर सकते हैं। अपनी जानकारी पर विलुप्ति प्रभाव से बचने के लिए असंबंधित जानकारी को नजरअंदाज करें, फिर प्रतिबद्ध हों।

दूसरों में सर्वश्रेष्ठता लाएं और दूसरों को आप में सर्वश्रेष्ठता लाने दें। भविष्यवाणी में आपको जो संतुलन सीखने को मिलता है, वह टीम प्रबंधन में अनुवादित होगा, खासकर जब आप विभिन्न दृष्टिकोण सुनते हैं। पूर्व LA Dodgers कोच टॉमी लासोर्डा ने कहा था कि प्रबंधन "कबूतर को पकड़ने की तरह होता है।" बहुत कसकर पकड़ो, मार दो। बहुत ढीले पकड़ो, खो दो।

एक प्रश्न के शब्दों में थोड़ा संशोधन करके दूसरे दृष्टिकोण को प्राप्त करें। उदाहरण के लिए: "क्या दक्षिण अफ्रीकी सरकार दलाई लामा को छह महीने के भीतर वीजा प्रदान करेगी?" उन्हें वीजा देने के कारणों के अलावा, वे उन्हें वीजा क्यों नहीं देंगे, इस पर भी नजर डालें।शब्द "grant" को "deny" में बदलें और आपके पास अनुसंधान के लिए एक नया मापदंड है।

भविष्यवाणी करने वाले कई बाधाओं का सामना करते हैं जो सटीकता पर प्रभाव डालती हैं। "significant market share" जैसी अस्पष्ट भाषा पाठक's की पक्षपातिता के आधार पर व्याख्या की जा सकती है और न कि तथ्यों के आधार पर। समय अंतराल एक और समस्या है। जब भविष्यवाणियाँ महीनों या वर्षों के लिए होती हैं, तो "hindsight bias" का सावधान रहें जो आपके वर्तमान दृष्टिकोण को परिणामों के अनुरूप बदल देता है।

एक सुपर फोरकास्टर बनने के लिए, विकासशील मनोवृत्ति आवश्यक है। हालांकि, सभी अभ्यास कौशल में सुधार नहीं करते। आपको जानने की जरूरत होती है कि किन गलतियों का ध्यान रखना है, और अपने अभ्यास को स्पष्ट और समयरेखित प्रतिक्रिया के साथ जोड़ना होता है। अपने विश्वास को अपनी सटीकता से तेजी से बढ़ने देने का सावधान रहें।

असमाधान्य समस्या? इसे ऐसे समस्याओं में तोड़ दें जिन्हें आप जानने योग्य और अज्ञात के रूप में पहचान सकते हैं। "Will there be another Korean war?" जैसा बड़ा प्रश्न "What is the frequency of North Korean nuclear tests?" और "Will North Korea launch a cyber-attack on South Korea?" से अधिक मात्रा में मापने में कठिन है।

अंदर की और बाहर की दृष्टियों के बीच सही संतुलन बनाएं। अंदर की दृष्टियाँ स्थिति के लिए विशिष्ट होती हैं, जैसे कि हाल की घटनाएं। बाहर की दृष्टियाँ अधिक सामान्य होती हैं, यानी कि स्थिति के हाथ में कितनी बार होती है, औसतन। इतिहास अपने आप को दोहराता है। यहां तक कि प्रतीत होने वाली अद्वितीय घटनाएं भी चलनों से संबंधित हो सकती हैं, जिन्हें फिर अंदर की दृष्टियों के खिलाफ तौला जाता है।

सबूतों के प्रति अतिप्रतिक्रिया न करें, लेकिन उनके प्रति अल्पप्रतिक्रिया भी न करें।भविष्यवाणी का सब कुछ निरीक्षण और संतुलन के बारे में होता है। सुपर भविष्यवाणी करने वाले लोग चुस्त होते हैं, लेकिन बेवजह नहीं उछलते। जब आप अपनी भविष्यवाणी को अपडेट करते हैं, तो यह उबाऊ या असहज हो सकता है, लेकिन दीर्घकालिक दृष्टि में यह सार्थक होता है। सर्वश्रेष्ठ भविष्यवाणी करने वाले लोग संभावनाओं को क्रमशः अपडेट करते हैं, जैसे कि 0.4 से 0.35।

"Dragonfly eye forecasting" बिंदु-विपरीत चर्चाओं का अन्वेषण है, अर्थात् "दूसरी ओर…" यह विधि भविष्यवाणी की दुनिया में आम है क्योंकि सर्वश्रेष्ठ भविष्यवाणी करने वाले लोग सटीक होते हैं, लेकिन सभी पक्षों को मूल्यांकन करने के लिए तत्पर होते हैं। सुपर भविष्यवाणी करने वाले लोग अक्सर पेनसिलवानिया विश्वविद्यालय के मनोवैज्ञानिक जोनाथन बारोन द्वारा एक सक्रिय खुले दिमाग के परीक्षण में उच्च स्कोर करते हैं।

अपनी समस्या में कार्यरत कारणात्मक बलों के प्रति खुद को सचेत करें। टकराने वाली जानकारी उतनी ही महत्वपूर्ण होती है, यदि नहीं तो अधिक, जितनी आपके परिकल्पना का समर्थन करने वाले प्रमाण होते हैं। जैसे एक ड्रैगनफ्लाई कई छवियों को देखती है और उन्हें सभी को एक साथ एक सिंगल चित्र में मिलाती है, उसी तरह भविष्यवाणी करने वालों को विपरीत दृष्टिकोणों के साथ करना चाहिए।

जैसे-जैसे आप एक प्रश्न का विश्लेषण करते हैं, आप "दूरस्थ" से "लगभग निश्चित" तक विभिन्न संभावनाओं का निर्धारण कर पाएंगे। आप जितनी अनिश्चितता की डिग्री तय कर सकते हैं, आप उत्तम भविष्यवाणी करने वाले बनेंगे। यह पहले अस्वाभाविक लगता है, लेकिन धैर्य और अभ्यास के साथ आप अस्पष्ट-शब्दी अनुमानों को संख्यात्मक संभावनाओं में अनुवाद करने में सक्षम हो जाएंगे।

अत्यधिक आत्मविश्वास और कम आत्मविश्वास के बीच एक स्वस्थ संतुलन बनाएं।सुपर फोरकास्टर्स त्वरित निर्णय नहीं लेते हैं, न ही वे "शायद" के पास बहुत देर तक ठहरते हैं। दीर्घकालिक सटीकता के लिए कैलिब्रेशन और रिज़ॉल्यूशन, सतर्कता और निर्णायकता की आवश्यकता होती है। अपने प्रयोगों पर मरने के बाद की जांच करें ताकि आप जान सकें कि क्या काम कर रहा था और आपकी त्रुटियों के लिए सर्वोत्तम समाधान ढूंढ़ें।

अगर आपने भविष्यवाणी की है, तो पश्चाताप से अधिक महत्वपूर्ण होता है। "रियरव्यू मिरर हाइंडसाइट बायस" से बचने के लिए सामान्य गड़बड़ी है। अपनी असफलताओं को स्वीकार करें। अपने मूल धारणाओं में दोषों को नजरअंदाज न करें। आप सही ट्रैक पर हो सकते थे लेकिन एक छोटी तकनीकी त्रुटि के कारण आपका ध्यान भटक गया हो सकता है।

जटिल एल्गोरिदम्स को सुपर कंप्यूटर्स में डालने से शायद जल्द ही फोरकास्ट प्रयासों को पूरा करने में मदद मिल सकती है। मानव निर्णय एक दूसरे के दृष्टिकोण से लाभ उठा सकता है जो भावनाओं से रहित होता है, लेकिन अभी के समय में, केवल मानव ही मानव अर्थ को समझ सकते हैं। "अर्थ की अनुकरण और प्रतिबिंबित करने में और मूल अर्थ उत्पन्न करने में अंतर होता है," ऐसा वॉटसन के मुख्य इंजीनियर, डेविड फेरुची ने कहा।

अगर आप एकल उद्देश्य के साथ एक फोरकास्टर्स की टीम बनाने की योजना बना रहे हैं, तो विचार करने के लिए बाधाएं हो सकती हैं। फोरकास्टर्स "समूह सोच" अपना सकते हैं और बहुत ही सहमत हो सकते हैं। इसी तरह, वे "संज्ञानात्मक आलस्य" में फिसल सकते हैं, जो यह मान्यता होती है कि दूसरों को भारी उठाने का काम करना चाहिए। समूह में स्वतंत्र निर्णय बनाए रखें।

सीखने की आवश्यकता होती है, अच्छी प्रतिक्रिया के साथ, जो यह स्पष्ट करती है कि क्या आप सही ट्रैक पर हैं या नहीं।अभ्यास तभी सहायक होता है जब आप भविष्यवाणी की क्रियाओं को अनुसरण करते हैं। सुपर फोरकास्टिंग गहरे, विचारात्मक अभ्यास का उत्पाद है। सुपर फोरकास्टिंग के लिए निरंतर सतर्कता की आवश्यकता होती है, यहां तक कि जब आप नियमों का पालन करने की कोशिश करते हैं।

सारांश

एक अच्छे सुपरफोरकास्टर बनने के लिए क्या चाहिए?

संकट के समय में टॉम फ्रीडमन जैसे सेलिब्रिटी फोरकास्टर्स को वर्तमान घटनाओं के आधार पर दीर्घकालिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए बुलाया जाता है। हालांकि, सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए आपको सेलिब्रिटी होने की आवश्यकता नहीं होती, और कई "सुपर फोरकास्टर्स" उच्च सटीकता दर के साथ अज्ञात हैं। फोरकास्टिंग एक कौशल है जिसे सीखा और निरंतर मास्टर किया जाना चाहिए।

एक विश्वसनीय और आत्मविश्वासी फोरकास्टर बनने के लिए, आपको नए अनुभवों के प्रति खुले होने की आवश्यकता होगी। केवल खुले दिमाग वाले होने की पर्याप्तता नहीं होती; आपको सबसे सटीक भविष्यवाणी के लिए अपने पूर्वधारित विचारों और रायों का त्याग करने के लिए सुपर खुले दिमाग वाले होने की आवश्यकता होती है।

दुर्भाग्यवश, कोई जादुई सूत्र मौजूद नहीं है जिसका फोरकास्टर्स अपने फायदे के लिए उपयोग कर सकें - केवल व्यापक सिद्धांत हैं जिनमें बहुत सारी सावधानियां होती हैं। हालांकि, भविष्यवाणी के कई प्रमाणित और सच्चे तरीके हैं जो आपकी यात्रा में मदद कर सकते हैं।

गोल्डीलॉक्स सही थी

जब एक बड़ा प्रश्न उठाया जाता है, तो स्थिति का त्रिपक्षीय विश्लेषण करें। यानी, ऐसे प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करें जहां आपकी कठिनाई वाली मेहनत संभवतः फलीभूत हो, बजाय सबसे कठिन या सबसे आसान प्रश्नों के। "गोल्डीलॉक्स" दृष्टिकोण का अनुसरण करें, अर्थात्मध्य बिंदु से शुरू करके बाहर की ओर काम करें।

यदि आप भविष्यवाणी को एक शब्द में सारांशित करने की कोशिश करें, तो वह "संतुलन" हो सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि आपकी भविष्यवाणियाँ हमेशा मध्य में ही होनी चाहिए, बल्कि आपको हर बात को ध्यान में रखना चाहिए, भले ही वह आपके वर्तमान दृष्टिकोण के विपरीत हो। एक निकटतर जांच आपके संभावनाओं के पथ को बदलने वाला कोई कारक पेश कर सकती है जिसका आपने सोचा नहीं था।

इसे फर्मी-आईज़ करें

परमाणु बम के आविष्कार में केंद्रीय भूमिका निभाने वाले इतालवी अमेरिकी भौतिक विज्ञानी एन्रिको फर्मी ने भविष्यवाणी के लिए एक दिमागी कसरत पेश की है, जिसमें पूछा गया है कि चिकागो में कितने पियानो ट्यूनर हैं।

इंटरनेट या येलो पेजेज की सहायता लिए बिना, एक भविष्यवाणीकर्ता चार बातों का ज्ञान होने पर एक शिक्षित उत्तर दे सकता है:

चिकागो में पियानो की संख्या
पियानो को प्रति वर्ष कितनी बार ट्यून किया जाता है
पियानो को ट्यून करने में कितना समय लगता है
सामान्य पियानो ट्यूनर एक वर्ष में कितने घंटे काम करता है

फर्मी ने सिखाया कि प्रश्न को तोड़ने से इस सूची से ज्ञात और अज्ञात को अलग किया जा सकता है। उत्तरों की बेतरतीब प्रकृति के बावजूद, परिणाम एक यादृच्छिक अनुमान से अधिक सटीक होता है। कई लोगों ने इस पहेली का सामना किया है, लेकिन मनोविज्ञानी डैनियल लेविटिन की एक प्रस्तुति दिखाती है कि कैसे एक समाधान निकाला जा सकता है।

पहले उत्तर के लिए, एक आत्मविश्वासी अंतराल निर्धारित करें - एक सीमा जिसमें आप 90% सुनिश्चित हैं कि सही उत्तर है। लेविटिन ने अनुमान लगाया कि चिकागो में लगभग 2.5 मिलियन लोग हैं क्योंकि यह लॉस एंजेलिस से छोटा है लेकिन 1.5 मिलियन से अधिक निवासियों को ठहरने के लिए पर्याप्त है।
अगले, लेविटिन ने माना कि एक पियानो को शायद एक बार प्रति वर्ष ट्यून करने की आवश्यकता होती है।
चूंकि पियानो अधिकांश परिवारों के लिए बहुत महंगे होते हैं, लेविटिन ने अनुमान लगाया कि चिकागो में 1/100 घरों में पियानो होता है। जब आप स्कूल, संगीत सभागार, आदि को शामिल करते हैं जो एक से अधिक का मालिक होते हैं, तो यह संख्या दोगुनी हो जाती है। 2.5 मिलियन निवासियों x 2/100 (2%) = चिकागो में 50,000 पियानो।
फिर, लेविटिन ने अनुमान लगाया कि एक पियानो को ट्यून करने में लगभग दो घंटे लगते हैं।
मानते हुए कि एक पियानो ट्यूनर 40 घंटे प्रति सप्ताह काम करता है प्लस दो सप्ताह की छुट्टी और उनका समय करीब 20% नौकरी से नौकरी चलने में बिताते हैं, औसत पियानो ट्यूनर प्रति वर्ष 1,600 घंटे काम कर सकता है।

अतः, यदि 50,000 पियानो को प्रति वर्ष एक बार ट्यून करने की आवश्यकता होती है, और एक पियानो को ट्यून करने में दो घंटे लगते हैं, तो यह 100,000 कुल पियानो-ट्यूनिंग घंटों के बराबर होता है। यदि आप इसे एक पियानो ट्यूनर द्वारा काम किए गए वार्षिक घंटों से विभाजित करते हैं, तो यह 62.5 पियानो ट्यूनर्स चिकागो में निकलता है। लेविटिन ने चिकागो में पियानो ट्यूनर्स के लिए 83 लिस्टिंग पाई, लेकिन उनमें से कई डुप्लिकेट थे, जैसे कि एक से अधिक फोन नंबर वाले व्यापार। इसलिए, एक सटीक संख्या नहीं जानी जाती है, लेकिन लेविटिन की गणना दिखाती है कि आप कितने करीब पहुंच सकते हैं।

भविष्यवाणी का कदम-दर-कदम अनुसरण: चलिए एक हत्या का हल निकालते हैं

एक प्रश्न उठाएं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप एक हत्या जांच विभाग के जांचकर्ता हैं और आपको यह पता लगाना है कि हत्या किसने की है। टीवी की तरह, संकेत आपके सामने अगले विज्ञापन अवकाश से पहले नहीं आएंगे।

सबसे पहले, बाहरी दृष्टिकोण की जांच करें: सांख्यिकी को एक आधार दर के रूप में संदर्भित करें। एफबीआई कहती है कि हत्या के 28.3% पीड़ित व्यक्तियों को उनके जानने वाले व्यक्ति ने मारा है, इसलिए पीड़ित व्यक्ति को उनके हत्यारा जानता था, इसकी संभावना 28.3% है। इसी तरह, यह एक अजनबी था, इसकी संभावना 9% है।
अगला, अंदर के दृष्टिकोण की जांच करें: इस मामले के विशिष्ट तथ्यों का परीक्षण करें। इस व्यक्ति की हत्या करने के लिए किसके पास क्षमता, साधन, और प्रेरणा थी? प्रत्येक संदिग्ध पर आधारित अपनी संभावना प्रतिशत को ऊपर और नीचे समायोजित करें। सबसे स्पष्ट से शुरू करें और अपने रास्ते को बाहर की ओर बढ़ाएं। (इसलिए वे हमेशा पत्नी या महत्वपूर्ण अन्य व्यक्ति की ओर देखते हैं।) यदि पीड़ित व्यक्ति ने हाल ही में अपने महत्वपूर्ण अन्य व्यक्ति के साथ झगड़ा किया था, तो इस व्यक्ति ने उन्हें मारा, इसकी संभावना बढ़ जाती है। यदि उस महत्वपूर्ण अन्य व्यक्ति के पास एक सत्यापित अलाइबी होती है, तो संभावना कम हो जाती है। नोट: अपनी प्रारंभिक आंतरिक भावनाओं पर अटके न रहें, लेकिन उन्हें नजरअंदाज भी न करें। यह आसान होता है कि एक भविष्यवाणी को पकड़ने और उसे समर्थन करने वाली जानकारी को खोजने के बजाय, सभी विकल्पों को तौलना।
अब, दोनों दृष्टिकोणों को मिलाकर एक संश्लेषित भविष्यवाणी बनाएं। मान लीजिए कि पीड़ित व्यक्ति को उनकी हत्या की रात कार में बैठते हुए देखा गया था।आपने एक व्यक्ति की पहचान की है जो पीड़ित के साथ काम करता था और वही प्रकार की कार चलाता है। सहकर्मियों का कहना है कि वह व्यक्ति पीड़ित के प्रति अत्यधिक आसक्त था। उनकी अलाईबी कमजोर है। वे सबसे मजबूत संदिग्ध व्यक्ति लगते हैं। मान लीजिए कि आपने यह अनुमान लगाया है कि इस व्यक्ति के अपराधी होने की संभावना 75% है।
अपने सहयोगियों से मान लें कि आपका निर्णय गलत है और वे अपने अनुमान बनाएं। शोधकर्ताओं ने पाया है कि आपके पहले निर्णय को दूसरों द्वारा बनाए गए दूसरे निर्णय के साथ मिलाना अक्सर अधिक सटीक होता है। इसे दूसरे तरीके से देखने का एक तरीका यह हो सकता है कि आप अपने पहले अनुमान से कई सप्ताह बाद (यदि आपके पास एक हत्या मामले के बाहर समय की सुविधा हो) पीछे हटें, तब तक जब तक आपके साथी अपना अनुमान न बना लें। इसी प्रकार, आप एक ब्रेक के बाद अपना दूसरा निर्णय बना सकते हैं, जैसा कि अरबपति निवेशक जॉर्ज सोरोस करते हैं। सोरोस ने अक्सर इस विधि को अपनी सफलता का मुख्य हिस्सा बताया है।

मनोवैज्ञानिक जो पुलिस अधिकारियों का परीक्षण करते हैं, उनके आत्मविश्वास और उनकी क्षमता के बीच एक बड़ा अंतर पाते हैं। जैसे-जैसे अधिकारी अधिक अनुभवी होते हैं, वह अंतर बढ़ता जाता है। आपकी सटीकता से तेजी से आत्मविश्वासी होने की सतर्कता बरतें।

अक्सर अपडेट करें, लेकिन धीरे-धीरे

सांख्यिकीविदों को 1700 के दशक में प्रेस्बिटेरियन पादरी, थॉमस बेज़ द्वारा प्रस्तावित एक विचार प्रयोग से परिचित होना चाहिए। उन्होंने "चांसेस की डॉक्ट्रिन में एक समस्या का समाधान करने के लिए एक निबंध" लिखा था, जिसे उनके दोस्त, रिचर्ड प्राइस ने 1761 में मरने के बाद संशोधित करके प्रकाशित किया था।

मूल रूप से, थियोरम कहता है कि आपका नया विश्वास आपके पूर्व विश्वास पर निर्भर करना चाहिए, जो नई जानकारी के नैदानिक मूल्य से गुणित होता है।

जबकि सुपर फोरकास्टर्स को संख्यात्मक होना चाहिए, उन्हें हर बार भविष्यवाणी करने के लिए बीजगणित की ओर मुँह करने की आवश्यकता नहीं होती। जो अधिक महत्वपूर्ण है वह है बेस की मूल सूझबूझ कि सच्चाई के करीब धीरे-धीरे आने के लिए सबूत के वजन के अनुपात में अपडेट करना।

हत्या के उदाहरण पर वापस जाते हुए, आप एक विषय की संभावना को अपने कत्ल करने वाले के रूप में बढ़ा सकते हैं जब आपको पता चलता है कि उन्होंने अपने स्थान के बारे में झूठ बोला। यदि आप अधिक प्रतिक्रिया करते हैं और सोचते हैं, "अह हा! मैं अब 99% सुनिश्चित हूं" तो आप अज्ञात को अनदेखा कर सकते हैं, जैसे कि उन्होंने झूठ क्यों बोला (अपनी नौकरी बचाने के लिए, अपने पत्नी की भावनाओं को बचाने के लिए, आदि)।

अनिश्चितता की भविष्यवाणी

रातों-रात सब कुछ बदल सकने वाली स्थितियों को ध्यान में रखना न भूलें। यह बेहतर होता है कि आप अपने आप को थोड़ा सा लचीलापन दें "बस यदि" सब कुछ योजनानुसार चलेगा ऐसा मानने की बजाय।

2010 में, एक गरीब तुनिसियाई फल विक्रेता को भ्रष्ट पुलिस अधिकारियों द्वारा लूट लिया गया था - दुर्भाग्यवश, उस समय एक सामान्य घटना। उसी दिन बाद में, उसने शहर के कार्यालय के बाहर खुद को आग लगा दी। विरोध प्रदर्शन शुरू हो गए। तुनिसिया के तानाशाह, राष्ट्रपति ज़ीन अल-अबिदीन बेन अली देश छोड़कर भाग गए। फिर भी, अरब दुनिया भर में नागरिक अशांति जारी रही और इसके परिणामस्वरूप कई विद्रोह और गृह युद्ध हुए।कौन सोच सकता था कि एक व्यक्ति' का आत्म-विनाश "अरब स्प्रिंग का कारण बनेगा?

एक स्थिति को "विस्फोट होने के लिए तत्पर बारूदी बारेल" के रूप में पहचाना जा सकता है, लेकिन यह लगभग असंभव है कि हम यह बता सकें कि फ्यूज को कौन प्रज्वलित करेगा।

अमेरिकी मौसम विज्ञानी एडवर्ड लोरेन्ज़ ने खोजा कि कंप्यूटर द्वारा अनुकरणित मौसम पैटर्न में छोटे डेटा प्रविष्टि विचलन बहुत अलग दीर्घकालिक पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकते हैं। उनकी सूझवाना, जिसे एक लेख में प्रकाशित किया गया था, "पूर्वानुमानयोग्यता: क्या ब्राजील में एक तितली के पंख की हलचल टेक्सास में एक टॉर्नेडो को उत्तेजित करती है?" अराजकता सिद्धांत के लिए प्रेरणा बनी।

पूर्वानुमान हर जगह हैं

कितनी चीज़ भविष्यवाणी की जा सकती है, यह हम पर निर्भर करेगा कि हम क्या भविष्यवाणी करना चाहते हैं, कितने दूर भविष्य में, और किस परिस्थिति में। कल का मौसम पूर्वानुमान अब से पांच दिन बाद के मुकाबले कहीं अधिक सटीक होगा क्योंकि जैसा कि लोरेन्ज़ ने खोजा, अब और तब के बीच में बहुत कुछ बदल सकता है।

इंटरनेट भविष्यवाणियों से भरा हुआ है। अमेज़न पर त्वरित यात्रा एल्गोरिदम की भविष्यवाणी को दर्शाती है कि आप अन्य वस्त्रेण को खरीदना पसंद कर सकते हैं। जब आप सिफारिशों पर प्रतिक्रिया देते हैं, तो एल्गोरिदम अपनी भविष्यवाणियों को बहुत हल्के से अपडेट करता है।

जीवन सामान्य भविष्यवाणियों से भरा हुआ है। आप आकाश में बादल देखते हैं और छाता ले लेते हैं। विज्ञानी नियम जैसे चंद्रमा के चरण कृषि योजना करने के लिए पर्याप्त सटीकता के साथ मौसम की भविष्यवाणी कर सकते हैं।लेकिन, यह भविष्यवाणी करना बहुत कठिन होता है कि आपको इस सप्ताह अपना गैस टैंक भरना चाहिए क्योंकि पाइपलाइन पर हैकर्स के हमले की संभावना हो सकती है और यह मूल्यों को बढ़ा सकता है।

गलती करना (और मानना) मानवीय है

अब प्रसिद्ध "Cognitive Reflection Test" को शेन फ्रेडरिक, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक प्रबंधन विज्ञान प्रोफेसर ने पेश किया था। यह एक आसान सा प्रश्न पूछता है:

"एक बैट और बॉल की कीमत $1.10 है। बैट बॉल से एक डॉलर अधिक कीमती है। बॉल की कीमत कितनी है?"

अधिकांश लोग तुरंत सोचते हैं, $0.10। अगर आप इसे और ध्यान से सोचें, तो आपको पता चलेगा कि यह उत्तर गलत है। हमारे मस्तिष्क स्वचालित रूप से "डॉलर" पर और नहीं "अधिक" पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अगर बॉल की कीमत $0.10 है और बैट एक डॉलर अधिक ($1.10) कीमती है, तो कुल लागत $1.20 होगी। इसलिए, सही उत्तर $0.05 है।

आधुनिक मनोवैज्ञानिक इस घटना को मानव मस्तिष्क कार्य के दो प्रणालियों में विभाजन का परिणाम मानते हैं। प्रणाली एक हमारी अवचेतना है। यह स्वचालित रूप से संज्ञानात्मक और अनुभवी निर्णय लेती है, और वह भी बहुत तेजी से। प्रणाली दो हमारा चेतन मन है, या जो कुछ भी हम इस समय ध्यान केंद्रित करना चुनते हैं। प्रणाली एक ऐतिहासिक अनुभव, मौजूदा ज्ञान, पूर्वग्रह, और अन्य कारकों पर आधारित तत्पर निर्णय लेती है जो "सही" महसूस होते हैं लेकिन अवश्य ही सही नहीं होते हैं।

सुपर फोरकास्टर बनने के लिए, आपको सिस्टम वन के प्रति सचेत होने की आवश्यकता होगी और यह जानने की कैसे इसके महत्वपूर्ण कार्यकलाप कभी-कभी बुद्धिमान लोगों के निर्णय को बाधित कर सकते हैं।

मानव भविष्यवाणियों का महत्व

जितने अधूरे और पक्षपाती मनुष्य हो सकते हैं, वे भविष्य में भविष्यवाणी का एक आवश्यक घटक बने रहेंगे। सुपर कंप्यूटर और कृत्रिम बुद्धि के आगमन ने हमें यह सोचने पर मजबूर कर दिया है कि हम सभी भविष्यवाणियां मशीनों को सौंप सकते हैं। बहुविद्यानी हर्बर्ट साइमन ने 1965 में भविष्यवाणी की थी कि हम केवल 20 वर्ष दूर हैं एक ऐसी दुनिया से जिसमें मशीनें "किसी भी काम को कर सकती हैं जो एक आदमी कर सकता है।"

हालांकि यह बहुत सारे स्वचालित उद्योगों में निश्चित रूप से मामला है, लेकिन कंप्यूटर और रोबोट्स अभी भी मनुष्यों द्वारा निगरानी की जाती हैं। लेखकों ने वॉटसन' के मुख्य इंजीनियर, डेविड फेरुची, से बात की, जिन्होंने 30 से अधिक वर्षों तक कृत्रिम बुद्धि में काम किया है। वह नोट करते हैं कि कंप्यूटर इन दिनों पैटर्न को बेहतर तरीके से स्पॉट करने में सक्षम हैं, लेकिन मशीन लर्निंग को मनुष्यों की उपस्थिति की आवश्यकता होती है जो लर्निंग प्रक्रिया को पोषित करते हैं। अभी के समय में, एक कंप्यूटर एक तथ्य को खोज सकता है, लेकिन एक भविष्यवाणी के लिए अनेक सूचनाओं के आधार पर एक सूचित अनुमान की आवश्यकता होती है।

मानव मस्तिष्क आश्चर्यजनक है क्योंकि डेटा को संकलित करने और एक भविष्यवाणी करने का कार्य अत्यंत कठिन होता है, और फिर भी हम इसे हर समय करते हैं। यदि कंप्यूटर कभी भी सुपर फोरकास्टर को प्रतिस्थापित करने का प्रयास करते हैं तो उनके लिए सबसे बड़ी बाधा समझने में होगी।मानव शायद मानवीय अर्थ की अनुकरण करने में और इसलिए मानवीय व्यवहार की भविष्यवाणी करने में बेहतर हो सकते हैं, जैसा कि Ferrucci ने ध्यान दिलाया, लेकिन "मिमिक्री और अर्थ दर्शाने में और अर्थ उत्पन्न करने में अंतर होता है।"

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