Die Prognose schrittweise mit neuer Evidenz aktualisieren
Die Prognose als Wahrscheinlichkeit behandeln, die sich mit jedem neuen Beweisstück verschieben sollte, nicht als Verpflichtung, die einen Widerspruch übersteht.
Why it works
Prognosen, die nicht als Reaktion auf Evidenz aktualisiert werden, sind keine Prognosen – sie sind verkleidete Verpflichtungen. Der Aktualisierungsmechanismus ist bayessch: Neue Evidenz verschiebt die Wahrscheinlichkeit, wobei das Ausmaß der Verschiebung proportional zum diagnostischen Wert der Evidenz ist. Der Fehlermodus besteht darin, zu langsam zu aktualisieren (Verankerung an der Ausgangsschätzung) oder zu heftig (Übergewichtung jüngster auffälliger Ereignisse).
How to do it
- Einen geplanten Check-in-Rhythmus für bedeutende Prognosen festlegen – wöchentlich bei kurzem, monatlich bei langem Zeithorizont.
- Bei jedem Check-in fragen: „Welche Evidenz kam seit dem letzten Mal hinzu, und in welche Richtung drängt sie?“
- Eine numerische Aktualisierung vornehmen (auch wenn klein), damit die Aufzeichnung eine Entscheidung zeigt, zu halten oder zu bewegen.
- Die eigenen Aktualisierungsmuster über die Zeit verfolgen – systematisches Unter- oder Überaktualisieren ist diagnostisch.
Evidenz
Tetlocks Forschung zu Prognosewettbewerben fand, dass Superforecaster ihre Vorhersagen häufiger und in kleineren Schritten aktualisieren als durchschnittliche Prognostiker und dadurch über die Zeit kalibriert bleiben. Bayessches Updating ist der formale Rahmen hinter diesem Verhalten. (observational)
In der Praxis aktualisieren Menschen bereitwilliger, wenn Evidenz ihre bestehende Ansicht bestätigt. Diszipliniertes bayessches Updating erfordert, dieser Bestätigungsasymmetrie zu widerstehen – eine dauerhafte Verhaltensverpflichtung, keine einmalige Technik.
Quellen
- Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting
- Tetlock (2005), Expert Political Judgment
Häufiger Fehler
Die Erzählung aktualisieren („die Lage hat sich verändert“), aber nicht die Wahrscheinlichkeitsschätzung – so gibt es keine nachvollziehbare Aufzeichnung, ob die Aktualisierung angemessen kalibriert war.
Übe das mit IX Coach
More practices for Referenzklassen-Prognose
- Die richtige Referenzklasse für die eigene Situation identifizieren
Eine gut definierte Menge vergangener Situationen finden, die strukturell der eigenen ähneln, und deren Ergebnisdaten sammeln.
- Zuerst an der Basisrate verankern, dann Innensicht-Details hinzufügen
Die Prognose beim Klassen-Median beginnen und dann anpassen – nicht bei der eigenen Erzählung beginnen und zur Basisrate hin anpassen.
- Eine Verteilung prognostizieren, keine Punktschätzung
Die Prognose als Spanne wahrscheinlicher Ergebnisse darstellen, nicht als eine einzelne vorhergesagte Zahl.
- Kognitiven Optimismus-Bias von strategischer Fehldarstellung unterscheiden
Erkennen, dass ein Teil der Prognoseaufblähung echter Bias ist und ein Teil bewusste Beschönigung – beides erfordert unterschiedliche Lösungen.
- Nachbesprechungen für Klassendaten durchführen
Tatsächliche vs. prognostizierte Ergebnisse ehrlich festhalten – das baut die Referenzklasse auf, von der zukünftige Prognosen abhängen.