Superforecasting: The Art and Science of Prediction

Zusammenfassung

Wussten Sie, dass es möglich ist, genaue Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, ohne über übernatürliche Fähigkeiten zu verfügen? Mit der richtigen Übung und Strategien können Sie zu dem werden, was man als Super-Prognostiker bezeichnet.

In Superforecasting: The Art and Science of Prediction von Wharton-Professor Philip E. Tetlock und Co-Autor Dan Gardner lernen die Leser die Eigenschaften und Fähigkeiten kennen, die einen Super-Prognostiker ausmachen, und wie Sie dieses Wissen auf jede Situation anwenden können. Sie erfahren auch von realen Super-Prognostikern aus allen Lebensbereichen und wie man selbst die schwierigsten Fragen zerlegt, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Questions and answers

How does super forecasting affect risk management?

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Super forecasting can significantly impact risk management by providing more accurate predictions about future events or outcomes. This can help in making better-informed decisions and strategies, thus reducing the potential risks. It involves breaking down complex problems into simpler parts and using statistical methods, critical thinking, and intuitive judgement to predict outcomes. However, it's important to note that while super forecasting can improve the accuracy of predictions, it doesn't eliminate the inherent uncertainty associated with future events.

What are the psychological aspects of super forecasting?

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The psychological aspects of super forecasting involve the ability to break down complex questions, analyze them from different perspectives, and make accurate predictions. Super forecasters possess qualities such as open-mindedness, intelligence, humility, and a willingness to learn from mistakes. They are also able to avoid cognitive biases that can cloud judgment and affect decision-making.

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Top 20 Erkenntnisse

1. Super-Prognostik geht nicht darum, Zahlen zu knacken, sondern was man damit macht, ist am wichtigsten. Ein brillanter Rätsellöser wird im Vergleich zu einer weniger intelligenten Person, die eine große Fähigkeit zum selbstkritischen Denken besitzt, im Nachteil sein.
2. Für Super-Prognostiker sind Überzeugungen Hypothesen, die getestet werden sollen, und keine Schätze, die bewacht werden sollen. Seien Sie nicht nur aufgeschlossen, sondern super aufgeschlossen. Wenn Sie jedoch eine Vorhersage treffen, seien Sie so präzise wie möglich. Wenn die Vorhersage zu vage ist, können Sie in den "Forer-Effekt" geraten, bei dem die Menschen ihre Bedeutung annehmen und auf sich selbst anwenden.
3. Zerlegen Sie die Frage in Komponenten und unterscheiden Sie, welche Teile Sie kennen und welche nicht. Setzen Sie dann das Problem in eine vergleichende Perspektive, die die Einzigartigkeit der Situation herunterspielt. Betrachten Sie Faktoren, die die Einzigartigkeit einer Situation hervorheben, und synchronisieren Sie Ihre Erkenntnisse, um ein so präzises Urteil wie möglich zu fällen.
4. Super-Prognostiker passen ihre Ansichten so oft wie nötig an neue Informationen an, um zu dem genauesten Schluss zu kommen. Balancieren Sie sorgfältig das Alte mit dem Neuen und integrieren Sie sie in Ihre neueste Vorhersage. Aktualisieren Sie oft, aber in kleinen Schritten. Dieses Konzept wird perfekt durch die Verwendung der Bayesschen Glaubensaktualisierungsgleichung veranschaulicht.
5. Es gibt zwei Gefahren, denen ein Prognostiker nach einer ersten Feststellung gegenübersteht. Eine ist die Unterreaktion auf neue Informationen (Voreingenommenheit oder "Glaubensbeharrlichkeit"), und die zweite ist die Überreaktion. Beide können die Genauigkeit verringern und in extremen Fällen eine perfekt gute Prognose zerstören. Ignorieren Sie irrelevanten Informationen, um den Verdünnungseffekt auf Ihre Informationen zu vermeiden, und dann verpflichten Sie sich.
6. Bringen Sie das Beste in anderen hervor und lassen Sie andere das Beste in Ihnen hervorbringen. Die Balance, die Sie beim Prognostizieren lernen, wird sich auf das Teammanagement übertragen, insbesondere wenn Sie unterschiedliche Perspektiven hören. Der ehemalige LA Dodgers-Trainer Tommy Lasorda sagte, dass Management "wie das Halten einer Taube" ist. Hält man zu fest, tötet man sie. Hält man zu locker, verliert man sie.
7. Ändern Sie die Formulierung einer Frage, um eine andere Perspektive zu erhalten. Zum Beispiel: "Wird die südafrikanische Regierung dem Dalai Lama innerhalb von sechs Monaten ein Visum gewähren?" Neben den Gründen, warum sie ihm ein Visum gewähren würden, betrachten Sie die Gründe, warum sie es nicht tun würden. Ändern Sie das Wort "gewähren" in "verweigern", und Sie haben ein neues Kriterium für die Forschung.
8. Prognostiker stoßen auf mehrere Barrieren, die die Genauigkeit beeinträchtigen. Vage Sprache wie "erheblicher Marktanteil" kann aufgrund der Voreingenommenheit des Lesers und nicht aufgrund von Fakten interpretiert werden. Zeitverzögerung ist ein weiteres Problem. Wenn Prognosen Monate oder Jahre umfassen, seien Sie vorsichtig vor der "Rückschaufehler", die Ihre aktuelle Perspektive ändert, um den Ergebnissen zu entsprechen.
9. Um ein Super-Prognostiker zu sein, ist eine Wachstumsmentalität unerlässlich. Nicht jede Übung verbessert jedoch die Fähigkeiten. Sie müssen wissen, welche Fehler Sie vermeiden sollten, und Ihre Übung mit klarem und zeitnahem Feedback verbinden. Seien Sie vorsichtig, dass Ihr Selbstvertrauen nicht schneller wächst als Ihre Genauigkeit.
10. Unlösbare Problem? Zerlegen Sie es in handhabbare Teilprobleme, die Sie als bekannt und unbekannt identifizieren können. Die große Frage "Wird es einen weiteren Koreakrieg geben?" ist viel schwieriger zu quantifizieren als "Wie häufig sind nordkoreanische Atomtests?" und "Wird Nordkorea einen Cyber-Angriff auf Südkorea starten?"
11. Finden Sie die richtige Balance zwischen Innen- und Außenansichten. Innenansichten sind spezifisch für die Situation, wie aktuelle Ereignisse. Außenansichten sind allgemeiner, d.h. wie oft die betreffende Situation im Durchschnitt auftritt. Die Geschichte neigt dazu, sich zu wiederholen. Selbst scheinbar einzigartige Ereignisse können sich auf Trends beziehen, die dann gegen Innenansichten abgewogen werden.
12. Überreagieren Sie nicht auf Beweise, aber unterreagieren Sie auch nicht. Prognostizieren ist alles eine Frage der Beobachtung und Balance. Super-Prognostiker sind agil, springen aber nicht unnötig. Wenn Sie Ihre Vorhersage aktualisieren, kann es langweilig oder sogar unangenehm sein, aber auf lange Sicht lohnt es sich. Die besten Prognostiker neigen dazu, Wahrscheinlichkeiten schrittweise zu aktualisieren, beispielsweise von 0,4 auf 0,35.
13. "Dragonfly eye forecasting" ist die Verfolgung von Pro-und-Kontra-Diskussionen, d.h. "auf der anderen Seite..." Diese Methode ist in der Prognosewelt üblich, weil die besten Prognostiker präzise sind, aber bereit, alle Seiten abzuwägen. Super-Prognostiker erzielen oft hohe Punktzahlen bei Tests zur aktiven Offenheit, wie einem von Psychologe Jonathan Baron an der University of Pennsylvania.
14. Machen Sie sich bewusst, welche kausalen Kräfte in Ihrem Problem wirken. Informationen, die sich widersprechen, sind genauso wichtig, wenn nicht sogar wichtiger, als Beweise, die Ihre Hypothese unterstützen. Genau wie eine Libelle mehrere Bilder sieht und sie alle zu einem einzigen Bild zusammenfügt, müssen Prognostiker dies mit gegensätzlichen Ansichten tun.
15. Wenn Sie eine Frage zerlegen, können Sie verschiedene Wahrscheinlichkeiten feststellen, die von "entfernt" bis "fast sicher" reichen. Je mehr Grade der Unsicherheit Sie unterscheiden können, desto besser werden Sie als Prognostiker. Es fühlt sich zunächst unnatürlich an, aber mit Geduld und Übung werden Sie in der Lage sein, vage formulierten Ahnungen in numerische Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln.
16. Finden Sie eine gesunde Balance zwischen Über- und Unterbewertung. Super-Prognostiker treffen keine voreiligen Urteile, noch verweilen sie zu lange bei "vielleicht". Langfristige Genauigkeit erfordert Kalibrierung und Auflösung, Vorsicht und Entschlossenheit. Führen Sie Nachuntersuchungen Ihrer Experimente durch, um zu lernen, was funktioniert hat, und finden Sie kreative Lösungen für die Fehler, die Sie finden.
17. Die Nachsicht ist größer als 20/20, besonders wenn Sie eine Vorhersage gemacht haben. Ein häufiger Fehler, den Sie vermeiden sollten, ist der "Rückspiegel-Nachsicht-Bias". Übernehmen Sie Ihre Misserfolge. Übersehen Sie keine Fehler in Ihren Grundannahmen. Sie könnten auf dem richtigen Weg gewesen sein, wurden aber durch einen kleinen technischen Fehler vom Kurs abgebracht.
18. Komplexe Algorithmen, die in Supercomputer eingespeist werden, könnten bald die Prognosebemühungen ergänzen. Das menschliche Urteilsvermögen kann von einer zweiten, emotionslosen Perspektive profitieren, aber derzeit können nur Menschen menschliche Bedeutungen verstehen. "Es gibt einen Unterschied zwischen dem Nachahmen und Reflektieren von Bedeutung und dem Erzeugen von Bedeutung", sagte Watsons Chefingenieur, David Ferrucci.
19. Es gibt Hindernisse zu bedenken, wenn Sie planen, ein Team von Prognostikern mit einem einzigen Ziel zusammenzustellen. Prognostiker können "Gruppendenken" annehmen und zu zustimmend werden. Ebenso können sie in "kognitive Faulheit" verfallen, was die Einstellung ist, dass andere die schwere Arbeit erledigen sollten. Bewahren Sie unabhängiges Urteil in der Gruppe.
20. Lernen erfordert Tun, mit gutem Feedback, das keine Zweifel daran lässt, ob Sie auf dem richtigen Weg sind. Übung ist nicht hilfreich, wenn Sie einfach die Prognosebewegungen durchgehen. Super-Prognostik ist das Produkt von tiefer, überlegter Übung. Super-Prognostik erfordert ständige Achtsamkeit, auch wenn Sie versuchen, die Regeln zu befolgen.

Zusammenfassung

Was braucht es, um ein guter Super-Prognostiker zu sein?

Prominente Prognostiker wie Tom Friedman werden in Krisenzeiten herangezogen, um langfristige Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Ereignisse zu treffen.Sie müssen kein Prominenter sein, um genaue Vorhersagen zu treffen, und viele "Super-Prognostiker" mit hohen Genauigkeitsraten sind unbesungen. Prognostizieren ist eine Fähigkeit, die erlernt und ständig perfektioniert werden muss.

Questions and answers

What is the impact of technology on super forecasting?

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Technology has a significant impact on super forecasting. It allows for the collection and analysis of vast amounts of data, which can improve the accuracy of predictions. Machine learning and AI can also be used to identify patterns and trends that may not be apparent to human forecasters. However, the question is not directly related to the content provided.

How does super forecasting relate to decision science?

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Super forecasting is a critical aspect of decision science. It involves making accurate predictions about future events, which can then be used to inform decision-making processes. This is particularly important in situations where decisions have long-term implications. Super forecasters, who have high accuracy rates, are skilled at making these predictions and their work can greatly enhance the effectiveness of decision science.

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Um ein zuverlässiger und selbstbewusster Prognostiker zu sein, müssen Sie offen für neue Erfahrungen sein. Es reicht nicht aus, aufgeschlossen zu sein; Sie müssen super aufgeschlossen sein, um Ihre eigenen vorgefassten Ideen und Meinungen zugunsten der genauesten Vorhersage zu opfern.

Leider gibt es keine magische Formel, auf die Prognostiker zurückgreifen können - nur allgemeine Prinzipien mit vielen Vorbehalten. Es gibt jedoch eine Reihe von bewährten Prognosemethoden, die Ihnen auf Ihrem Weg helfen können.

Goldlöckchen hatte recht

Wenn Sie mit einer großen Frage konfrontiert sind, triagieren Sie die Situation. Das heißt, konzentrieren Sie sich auf Fragen, bei denen sich Ihre harte Arbeit wahrscheinlich auszahlt, anstatt auf die schwierigsten oder einfachsten Fragen. Gehen Sie nach dem "Goldlöckchen"-Ansatz vor, d.h. irgendwo in der Mitte und arbeiten Sie sich nach außen.

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Wenn Sie Prognosen in einem Wort zusammenfassen würden, könnte es "Balance" sein. Das bedeutet nicht, dass Ihre Vorhersagen immer irgendwo in der Mitte sein sollten, sondern dass Sie alles berücksichtigen sollten, auch wenn es im Widerspruch zu Ihrer aktuellen Ansicht steht. Eine genauere Untersuchung könnte einen Faktor einführen, an den Sie nicht gedacht haben und der den Verlauf Ihrer Wahrscheinlichkeiten ändert.

Questions and answers

What are some books or resources for further learning about the balance approach in forecasting?

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Some recommended books for further learning about the balance approach in forecasting include 'Forecasting: Principles and Practice' by Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, 'Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die' by Eric Siegel, and 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' by Philip E. Tetlock and Dan Gardner. Online resources such as Coursera and edX also offer courses on forecasting and predictive analytics.

How can the balance approach in forecasting be used to predict trends in the stock market?

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The balance approach in forecasting can be used to predict trends in the stock market by considering all factors, even those that may contradict current views. This approach allows for a more comprehensive analysis, potentially revealing factors that could significantly alter market trends.

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Fermi-ize it

Der italienisch-amerikanische Physiker Enrico Fermi, eine zentrale Figur bei der Erfindung der Atombombe, stellte ein Rätsel für Prognosen auf, das fragt, wie viele Klavierstimmer es in Chicago gibt.

Ohne das Internet oder die Gelben Seiten zu konsultieren, kann ein Prognostiker eine fundierte Antwort geben, wenn er vier Dinge weiß:

• Die Anzahl der Klaviere in Chicago
• Wie oft Klaviere pro Jahr gestimmt werden
• Wie lange es dauert, ein Klavier zu stimmen
• Wie viele Stunden im Jahr der durchschnittliche Klavierstimmer arbeitet

Fermi lehrte, dass das Zerlegen der Frage das Wissbare und Unwissbare von dieser Liste trennen kann. Trotz der scheinbar zufälligen Natur der Antworten neigt das Ergebnis dazu, genauer zu sein als eine zufällige Vermutung. Viele haben dieses Rätsel versucht, aber eine Präsentation des Psychologen Daniel Levitin zeigt, wie man zu einer Lösung kommt.

Questions and answers

How does the book "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" address the relevance of its themes to contemporary issues and debates?

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The book "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" addresses the relevance of its themes to contemporary issues and debates by demonstrating how accurate predictions about the future can be made without psychic powers. It emphasizes the importance of using the right practice and strategies to become a super forecaster. The book also discusses the concept of breaking down questions to separate the knowable and unknowable, which is a relevant strategy in today's complex decision-making processes. Furthermore, it highlights the importance of accuracy in predictions, a topic that is highly debated in various fields today.

Are there examples of companies that have successfully implemented the practices outlined in Superforecasting: The Art and Science of Prediction?

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The book itself does not provide specific examples of companies that have successfully implemented the practices outlined. However, the principles of superforecasting, such as breaking down complex problems, avoiding biases, and continually updating forecasts based on new information, are widely applicable in various industries. Companies in sectors like finance, technology, and supply chain management often use these techniques to improve their forecasting accuracy.

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• Für die erste Antwort setzen Sie ein Vertrauensintervall - einen Bereich, von dem Sie zu 90% sicher sind, dass er die richtige Antwort enthält. Levitin vermutete, dass Chicago etwa 2,5 Millionen Einwohner hat, weil es kleiner ist als Los Angeles, aber groß genug, um über 1,5 Millionen Einwohner zu beherbergen.
• Als nächstes vermutete Levitin, dass ein Klavier vielleicht einmal pro Jahr gestimmt werden muss.
• Da Klaviere für die meisten Familien zu teuer sind, vermutete Levitin, dass 1/100 Haushalte in Chicago ein Klavier besitzen. Diese Zahl verdoppelt sich, wenn man Schulen, Konzerthallen usw. berücksichtigt, die mehr als eines besitzen. 2,5 Millionen Einwohner x 2/100 (2%) = 50.000 Klaviere in Chicago.
• Dann vermutete Levitin, dass es etwa zwei Stunden dauert, ein Klavier zu stimmen.
• Angenommen, ein Klavierstimmer arbeitet 40 Stunden pro Woche plus zwei Wochen Urlaub und verbringt etwa 20% seiner Zeit mit dem Fahren von Job zu Job, könnte der durchschnittliche Klavierstimmer etwa 1.600 Stunden pro Jahr arbeiten.

Daher, wenn 50.000 Klaviere einmal pro Jahr gestimmt werden müssen und es zwei Stunden dauert, ein Klavier zu stimmen, ergibt das insgesamt 100.000 Klavierstimmstunden. Wenn Sie das durch die jährlichen Arbeitsstunden eines Klavierstimmers teilen, ergibt das 62,5 Klavierstimmer in Chicago. Levitin fand 83 Einträge für Klavierstimmer in Chicago, aber viele davon waren Duplikate, wie Unternehmen mit mehr als einer Telefonnummer. Daher ist eine genaue Zahl nicht bekannt, aber Levitins Berechnung zeigt, wie nah man kommen kann.

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How has the resource Superforecasting: The Art and Science of Prediction influenced corporate strategies or business models?

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The resource "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" has influenced corporate strategies and business models by emphasizing the importance of accurate forecasting. It has encouraged businesses to invest in developing forecasting skills and tools, and to incorporate them into their strategic planning and decision-making processes. This has led to more informed and effective strategies and models that are better equipped to anticipate and respond to future trends and challenges. However, the specific influence can vary depending on the nature and context of each business.

Are there examples of companies that have successfully implemented the practices of super forecasting outlined in this paragraph?

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The book 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' does not provide specific examples of companies that have successfully implemented the practices of super forecasting. However, it's known that many companies and organizations use forecasting methods in their strategic planning. For instance, financial institutions use forecasting for their investment strategies, and retail companies use it for inventory management. The key to successful forecasting, as outlined in the book, is continuous learning and adjustment based on outcomes.

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Prognostizieren Schritt für Schritt: Lassen Sie uns einen Mord lösen

Stellen Sie eine Frage. Zum Beispiel, sagen wir, Sie sind ein Morddetektiv und Sie müssen herausfinden, wer es getan hat. Anders als im Fernsehen werden die Hinweise nicht vor der nächsten Werbepause auf Ihrem Schoß landen.

• Zuerst, überprüfen Sie die Außensicht: Beziehen Sie sich auf Statistiken als Basisrate. Das FBI sagt, dass 28,3% der Mordopfer von jemandem getötet werden, den sie kennen, also besteht eine 28,3%ige Chance, dass das Opfer seinen Mörder kannte. Ebenso besteht eine 9%ige Chance, dass es ein Fremder war.
• Als nächstes überprüfen Sie die Innensicht: Untersuchen Sie Fakten, die spezifisch für diesen Fall sind. Wer hatte die Fähigkeit, die Mittel und das Motiv, diese Person zu töten? Passen Sie Ihr Prozentil der Chance nach oben und unten an, basierend auf jedem Verdächtigen. Beginnen Sie mit dem offensichtlichsten und arbeiten Sie sich nach außen vor. (Deshalb schauen sie immer zuerst auf den Ehepartner oder Lebensgefährten.) Wenn das Opfer kürzlich einen Streit mit seinem Lebensgefährten hatte, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Person sie getötet hat. Wenn dieser Lebensgefährte ein überprüfbares Alibi hat, sinkt die Wahrscheinlichkeit. Hinweis: Lassen Sie sich nicht auf Ihre anfänglichen Bauchgefühle festlegen, ignorieren Sie sie aber auch nicht. Es ist leicht, sich auf eine Vorhersage zu versteifen und Informationen zu finden, die sie unterstützen, anstatt alle Optionen abzuwägen.
• Jetzt verschmelzen Sie die beiden Ansichten zu einer synthetisierten Vorhersage. Sagen wir, das Opfer wurde gesehen, wie es in der Nacht, in der es getötet wurde, in ein Auto stieg. Sie haben eine Person identifiziert, die mit dem Opfer gearbeitet hat und das gleiche Auto fährt. Die Kollegen sagen, dass diese Person vom Opfer besessen war. Ihr Alibi ist schwach. Sie sieht aus wie der stärkste Verdächtige. Sagen wir, Sie kommen auf eine 75%ige Chance, dass diese Person Ihr Täter ist.
• Lassen Sie Ihre Kollegen davon ausgehen, dass Ihr Urteil falsch ist, und machen Sie ihre eigenen Schätzungen. Forscher haben herausgefunden, dass die Kombination Ihres ersten Urteils mit einem zweiten, das von anderen gemacht wurde, oft genauer ist. Eine andere Möglichkeit, dies anzugehen, besteht darin, sich von Ihrer ersten Schätzung für mehrere Wochen zurückzuziehen (wenn Sie den Luxus der Zeit außerhalb eines Mordfalls haben), bevor Sie Ihre Kollegen bitten, eine eigene zu machen. Ebenso können Sie nach einer Pause Ihre eigene zweite Einschätzung machen, wie es der Milliardär und Investor George Soros tut. Soros hat diese Methode oft als einen Schlüsselteil seines Erfolgs zitiert.

Psychologen, die Polizeibeamte testen, finden eine große Lücke zwischen ihrem Selbstvertrauen und ihrer Fähigkeit. Mit zunehmender Erfahrung der Beamten wächst diese Lücke. Seien Sie vorsichtig, nicht schneller selbstbewusst zu werden, als Sie genau werden.

Aktualisieren Sie oft, aber Schritt für Schritt

Statistiker werden mit einem Gedankenexperiment vertraut sein, das im 18. Jahrhundert vom presbyterianischen Pfarrer Thomas Bayes vorgeschlagen wurde. Er schrieb "Ein Essay zur Lösung eines Problems in der Lehre von den Chancen", das posthum im Jahr 1761 von seinem Freund Richard Price verfeinert und veröffentlicht wurde.

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Im Wesentlichen besagt der Satz, dass Ihr neuer Glaube von Ihrem vorherigen Glauben abhängen sollte, multipliziert mit dem diagnostischen Wert der neuen Information.

Obwohl Super-Prognostiker numerisch sein sollten, müssen sie nicht jedes Mal auf Algebra zurückgreifen, wenn sie eine Vorhersage machen wollen. Was mehr zählt, ist Bayes' Kernerkenntnis, sich der Wahrheit allmählich zu nähern, indem man in Proportion zum Gewicht der Beweise aktualisiert.

Wenn Sie zum Beispiel im Mordfall zurückkehren, könnten Sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Subjekt Ihr Mörder ist, sobald Sie herausfinden, dass sie über ihren Aufenthaltsort gelogen haben. Wenn Sie überreagieren und denken: "Ah ha! Ich bin mir jetzt zu 99% sicher", können Sie Unbekanntes übersehen, wie die Gründe, warum sie gelogen haben (um ihren Job zu retten, um die Gefühle ihres Ehepartners zu schonen, usw.).

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What are the potential pitfalls of overconfidence in forecasting and how can they be avoided?

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Overconfidence in forecasting can lead to several pitfalls. It can cause forecasters to overlook unknowns or unexpected variables, leading to inaccurate predictions. It can also lead to complacency, where forecasters rely too heavily on their initial predictions and fail to adjust them when new information becomes available. To avoid these pitfalls, forecasters should remain open to new information and be willing to adjust their predictions as necessary. They should also practice humility and acknowledge the inherent uncertainty in any prediction.

What are the key qualities and skills that make a super forecaster according to the book Superforecasting: The Art and Science of Prediction?

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Superforecasters, as described in the book Superforecasting: The Art and Science of Prediction, possess several key qualities and skills. They are critical thinkers who constantly question their own beliefs and assumptions. They are open-minded and willing to revise their predictions based on new information. They are also good at breaking down complex problems into smaller, more manageable parts. Furthermore, they understand the concept of probability and use it to make more accurate predictions. Lastly, they practice a lot and learn from their mistakes to improve their forecasting skills.

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Das Unvorhersehbare vorhersagen

Vergessen Sie nicht, Situationen einzubeziehen, die alles über Nacht ändern könnten. Es ist besser, sich ein bisschen Spielraum zu lassen "für den Fall der Fälle", als davon auszugehen, dass alles nach Plan verläuft.

Im Jahr 2010 wurde ein armer tunesischer Obstverkäufer von korrupten Polizeibeamten ausgeraubt - leider zu dieser Zeit ein häufiges Ereignis. Später an diesem Tag zündete er sich vor dem Stadtbüro selbst an. Proteste brachen aus. Der Diktator von Tunesien, Präsident Zine el-Abidine Ben Ali, floh aus dem Land. Dennoch setzten sich die Unruhen in der gesamten arabischen Welt fort und führten zu einer Reihe von Aufständen und Bürgerkriegen. Wer hätte vorhersagen können, dass die Selbstverbrennung eines Mannes den "Arabischen Frühling" auslösen würde?

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What are the most innovative or surprising ideas presented in the book Superforecasting: The Art and Science of Prediction?

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The book "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" presents several innovative ideas. One of the most surprising is the concept of "superforecasting" itself, which suggests that accurate predictions about the future can be made without psychic powers, but with the right practice and strategies. The book also challenges the common belief that only experts can make accurate predictions. It suggests that ordinary people, with the right training, can become superforecasters. Another surprising idea is that forecasting is not just about predicting single events, but understanding and predicting complex chains of events, like the Arab Spring.

How might a company use the concept of super forecasting to make accurate predictions about their future?

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A company can use the concept of super forecasting to make accurate predictions about their future by developing a systematic approach to gathering, analyzing, and interpreting data. This involves identifying key indicators that influence the company's performance, tracking these indicators over time, and using statistical models to predict future trends. Super forecasters also understand the importance of continually updating their forecasts as new information becomes available, and they are not afraid to adjust their predictions when the data suggests they should. This approach can help a company anticipate changes in the market, adjust their strategies accordingly, and make more informed decisions.

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Eine Situation könnte als "Pulverfass, das kurz vor der Explosion steht" bezeichnet werden, aber es ist fast unmöglich zu sagen, was die Lunte entzünden wird.

Der amerikanische Meteorologe Edward Lorenz entdeckte, dass winzige Dateneingabevariationen in computergestützten Wettermodellen dramatisch unterschiedliche Langzeitprognosen erzeugen können. Seine Erkenntnis, die in einem Artikel mit dem Titel "Predictability: Does the Flap of a Butterfly's Wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?" veröffentlicht wurde, wurde zur Inspiration für die Chaostheorie.

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How can the lessons from Superforecasting: The Art and Science of Prediction be implemented in real-world scenarios for better decision making?

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The lessons from Superforecasting: The Art and Science of Prediction can be implemented in real-world scenarios for better decision making by practicing the art of forecasting. This involves constantly updating your beliefs based on new information, breaking down complex problems into smaller, more manageable parts, and seeking out diverse perspectives to avoid bias. It also involves understanding that even small changes can have big impacts, as illustrated by the butterfly effect in chaos theory. By applying these strategies, one can make more accurate predictions and therefore better decisions.

How can the principles of chaos theory, as inspired by Edward Lorenz's work, be applied in making accurate predictions?

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The principles of chaos theory, as inspired by Edward Lorenz's work, can be applied in making accurate predictions by acknowledging the sensitivity to initial conditions. This principle, also known as the butterfly effect, suggests that small changes in the initial state of a system can lead to significant differences in the system's later state. In forecasting, this means that even minute changes or inaccuracies in data can lead to vastly different predictions. Therefore, to make accurate predictions, it's crucial to gather as precise and detailed initial data as possible. Additionally, understanding the inherent unpredictability in complex systems can help forecasters develop more flexible and adaptable prediction models.

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Prognosen sind überall

Wie vorhersehbar etwas ist, hängt davon ab, was wir vorhersagen wollen, wie weit in die Zukunft und unter welchen Umständen. Die Wettervorhersage für morgen wird viel genauer sein als eine für fünf Tage von jetzt an, denn wie Lorenz entdeckte, kann sich zwischen jetzt und dann viel ändern.

Das Internet ist voll von Prognosen. Ein kurzer Besuch bei Amazon zeigt die Vorhersage des Algorithmus für andere Artikel, die Sie vielleicht gerne kaufen würden. Wenn Sie Feedback zu Empfehlungen geben, aktualisiert der Algorithmus seine Vorhersagen ganz leicht.

Das Leben ist voll von alltäglichen Vorhersagen. Sie sehen Wolken am Horizont und nehmen einen Regenschirm mit. Wissenschaftliche Gesetze wie die Mondphasen können das Wetter mit ausreichender Genauigkeit vorhersagen, um die Landwirtschaft zu planen. Aber es ist viel schwieriger vorherzusagen, wann Sie in dieser Woche Ihren Benzintank füllen sollten, weil die Pipeline von Hackern angegriffen werden könnte und die Preise in die Höhe treibt.

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How might a company in a traditional sector like retail apply the concept of super forecasting to anticipate consumer behavior?

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A retail company can apply the concept of super forecasting to anticipate consumer behavior by analyzing historical data, current market trends, and other relevant factors. This could include sales data, customer demographics, and purchasing patterns. By using these data points, the company can make informed predictions about future consumer behavior. For example, if a company notices a trend of increased sales during a certain time of year, they can forecast that this trend will continue in the future and plan their inventory accordingly. Additionally, super forecasting can help the company identify potential changes in consumer behavior, allowing them to adapt their strategies in advance.

How can a startup use the concept of super forecasting to anticipate potential challenges and grow?

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A startup can use the concept of super forecasting to anticipate potential challenges and grow by developing a systematic approach to making predictions about future events. This involves gathering data, analyzing trends, and using statistical models to make informed predictions. By doing so, startups can anticipate potential challenges, prepare for them, and make strategic decisions that promote growth. It's important to note that super forecasting is not about making perfect predictions, but about improving the accuracy of predictions over time.

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Irren (und annehmen) ist menschlich

Ein mittlerweile berühmter "Cognitive Reflection Test" wurde von Shane Frederick, einem Professor für Managementwissenschaften am Massachusetts Institute of Technology, eingeführt. Er stellt diese scheinbar einfache Frage:

"Ein Schläger und ein Ball kosten $1.10. Der Schläger kostet einen Dollar mehr als der Ball. Wie viel kostet der Ball?"

Die meisten Menschen denken sofort, $0.10. Wenn man genauer darüber nachdenkt, stellt man fest, dass diese Antwort falsch ist. Unsere Gehirne konzentrieren sich automatisch auf den "Dollar" und nicht auf das "mehr". Wenn der Ball $0.10 kostet und der Schläger einen Dollar mehr kostet ($1.10), dann beträgt die Gesamtkosten $1.20. Daher ist die richtige Antwort $0.05.

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What are the common obstacles in becoming a super forecaster and how can they be overcome?

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Common obstacles in becoming a super forecaster include cognitive biases, lack of practice, and lack of knowledge in probability theory and statistics. Overcoming these obstacles involves continuous learning and practice, understanding and mitigating cognitive biases, and gaining knowledge in relevant fields such as probability theory and statistics. It's also important to stay informed about world events and trends, as this can help in making accurate predictions.

How can the concept of super forecasting be applied in business decision making?

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Superforecasting can be applied in business decision making in several ways. Firstly, it can be used to predict market trends and consumer behavior, which can help businesses to plan their strategies accordingly. Secondly, it can be used to forecast the impact of various business decisions, such as launching a new product or entering a new market. This can help businesses to make informed decisions and minimize risks. Lastly, superforecasting can also be used to predict potential challenges or obstacles, allowing businesses to prepare and respond effectively.

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Moderne Psychologen führen dieses Phänomen auf eine Aufteilung der menschlichen Gehirnfunktion in zwei Systeme zurück. System Eins ist das Unterbewusstsein. Es trifft automatische kognitive und perzeptive Entscheidungen und das sehr schnell. System Zwei ist unser bewusstes Denken, oder das, worauf wir uns gerade konzentrieren. System Eins trifft blitzschnelle Entscheidungen auf der Grundlage von historischen Erfahrungen, vorhandenem Wissen, Prädispositionen und anderen Faktoren, die "richtig" erscheinen, aber nicht unbedingt korrekt sind.

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How has the book "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" influenced the way businesses approach prediction and forecasting?

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The book "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" has significantly influenced businesses by introducing the concept of superforecasting. This involves making accurate predictions about the future using specific strategies and practices, rather than relying on intuition or guesswork. It emphasizes the importance of using historical data, existing knowledge, and other relevant factors to make informed decisions. This approach has encouraged businesses to adopt more data-driven strategies for prediction and forecasting, leading to more accurate and reliable outcomes.

Can you elaborate on the role of the subconscious (System One) in the process of super forecasting?

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System One, or the subconscious, plays a significant role in super forecasting. It is responsible for making automatic cognitive and perceptual decisions based on historical experience, existing knowledge, predispositions, and other factors. These decisions are made very quickly and often based on what "feels" right, although they may not necessarily be correct. In the context of super forecasting, System One can provide an initial assessment or prediction based on these factors. However, it's important to note that these initial assessments may need to be adjusted or refined by System Two, our conscious mind, to ensure accuracy in forecasting.

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Um ein Super-Prognostiker zu sein, müssen Sie sich über System Eins im Klaren sein und wie seine lebenswichtigen Operationen manchmal das Urteilsvermögen intelligenter Menschen beeinträchtigen können.

Die Bedeutung menschlicher Vorhersagen

So unvollkommen und voreingenommen Menschen auch sein können, sie werden auch in Zukunft eine notwendige Komponente der Prognose sein. Die Einführung von Supercomputern und künstlicher Intelligenz lässt vermuten, dass wir alle Vorhersagen den Maschinen überlassen können. Der Universalgelehrte Herbert Simon prognostizierte 1965, dass wir nur 20 Jahre von einer Welt entfernt seien, in der Maschinen "jede Arbeit, die ein Mensch tun kann", erledigen könnten.

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What are some of the most innovative or surprising ideas presented in Superforecasting: The Art and Science of Prediction?

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One of the most innovative ideas presented in the book is the concept of 'superforecasting'. It suggests that accurate predictions about the future can be made without psychic powers, given the right practice and strategies. Another surprising idea is the role of humans in forecasting. Despite the advent of supercomputers and artificial intelligence, humans remain a necessary component of forecasting. The book challenges the assumption that we can leave all predictions up to machines.

What are the practical applications of the lessons from Superforecasting: The Art and Science of Prediction in today's business environment?

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The practical applications of the lessons from "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" in today's business environment include:

1. Improved Decision Making: By understanding the principles of superforecasting, businesses can make more accurate predictions about market trends, customer behavior, and other key factors, leading to better strategic decisions.

2. Risk Management: Superforecasting can help businesses anticipate potential risks and challenges, allowing them to take proactive measures to mitigate these risks.

3. Resource Allocation: Accurate forecasts can guide businesses in allocating their resources more effectively, ensuring that efforts and investments are directed towards areas with the highest potential return.

4. Competitive Advantage: Businesses that can accurately predict future trends and events can gain a competitive edge over their rivals who are less adept at forecasting.

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Obwohl dies sicherlich in vielen automatisierten Branchen der Fall ist, gibt es einen Grund, warum Computer und Roboter immer noch von Menschen überwacht werden. Die Autoren sprachen mit Watsons Chefingenieur, David Ferrucci, der seit über 30 Jahren in der künstlichen Intelligenz tätig ist. Computer sind heutzutage besser in der Lage, Muster zu erkennen, bemerkte er, aber maschinelles Lernen erfordert die Anwesenheit von Menschen, um den Lernprozess zu füttern. Bis jetzt kann ein Computer eine Tatsache nachschlagen, aber eine Prognose erfordert eine informierte Vermutung auf der Grundlage einer Vielzahl von Informationen.

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How does the theme of "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" relate to contemporary debates about the role of humans in machine learning and artificial intelligence?

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The theme of "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" is closely related to the contemporary debates about the role of humans in machine learning and artificial intelligence. The book emphasizes the importance of human involvement in making informed predictions, which is a crucial aspect of machine learning and AI. Despite the advancements in AI, the book suggests that humans are still needed to feed the learning process, as machines are currently unable to make forecasts based on a myriad of information. This aligns with the ongoing debates about the extent to which AI can replace human judgment and decision-making.

How does the concept of super forecasting challenge existing practices in the field of prediction?

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Superforecasting challenges existing practices in the field of prediction by emphasizing the role of human judgment and informed guesswork, rather than relying solely on automated processes or algorithms. It suggests that while computers and machine learning can spot patterns and provide data, the act of forecasting requires human input to interpret this information and make an informed prediction. This approach challenges the notion that predictions can be made purely through automated processes, and highlights the importance of human intuition and expertise in the field of forecasting.

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Das menschliche Gehirn ist wunderbar, weil die Aufgabe, Daten zu sammeln und eine Vorhersage zu treffen, extrem schwierig ist, und doch tun wir es die ganze Zeit. Die größte Hürde für Computer, wenn sie jemals einen Super-Prognostiker ersetzen sollen, ist das Verständnis. Menschen könnten besser darin werden, menschliche Bedeutungen nachzuahmen und daher besser darin, menschliches Verhalten vorherzusagen, bemerkte Ferrucci, aber "es gibt einen Unterschied zwischen dem Nachahmen und Reflektieren von Bedeutung und dem Erzeugen von Bedeutung.""

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How does the book 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' contribute to contemporary debates on prediction and forecasting?

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The book 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' contributes to contemporary debates on prediction and forecasting by challenging the notion that accurate predictions about the future require psychic powers. It posits that with the right practice and strategies, anyone can become a super forecaster. The book also explores the role of the human brain in compiling data and making predictions, and the potential for computers to mimic or even originate human meaning in the context of forecasting.

What is the role of understanding in the process of super forecasting?

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Understanding plays a crucial role in the process of super forecasting. It's not just about compiling data and making predictions, but also about comprehending the meaning behind the data. This understanding allows super forecasters to make more accurate predictions about human behavior. It's the difference between simply mimicking and reflecting meaning, and actually originating meaning. This is a hurdle that computers, despite their advanced capabilities, still struggle with.

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