Actualiza tu pronóstico de forma incremental a medida que llega nueva evidencia

Trata tu pronóstico como una probabilidad que debe moverse con cada nueva pieza de evidencia, no como un compromiso que sobrevive a la contradicción.

Why it works

Los pronósticos que no se actualizan ante la evidencia no son pronósticos: son compromisos disfrazados. El mecanismo de actualización es bayesiano: la nueva evidencia desplaza la probabilidad, con una magnitud proporcional al valor diagnóstico de esa evidencia. El modo de fallo es actualizar demasiado despacio (anclarse en la estimación original) o actualizar de forma demasiado violenta (sobreponderar acontecimientos recientes y llamativos).

How to do it

  1. Establece una cadencia programada de revisiones para los pronósticos importantes: semanal a corto plazo, mensual a largo plazo.
  2. En cada revisión, pregunta: «¿Qué evidencia ha llegado desde la última vez y en qué dirección empuja?».
  3. Haz una actualización numérica (aunque sea pequeña) para que quede constancia de la decisión de mantener o mover.
  4. Haz seguimiento de tus patrones de actualización a lo largo del tiempo: actualizar sistemáticamente de menos o de más resulta diagnóstico.

Evidencia

La investigación de Tetlock sobre torneos de pronóstico encontró que los superpronosticadores actualizan sus predicciones con más frecuencia y en incrementos más pequeños que los pronosticadores medios, y como resultado mantienen la calibración a lo largo del tiempo. La actualización bayesiana es el marco formal que subyace a este comportamiento. (observational)

En la práctica, las personas actualizan con más facilidad cuando la evidencia confirma su visión actual. La actualización bayesiana disciplinada exige resistirse a esta asimetría de confirmación, lo que es un compromiso conductual sostenido, no una técnica puntual.

Sources

  • Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting
  • Tetlock (2005), Expert Political Judgment

Common mistake

Actualizar la narrativa («la situación ha cambiado») pero no la estimación de probabilidad, de modo que no queda constancia legible de si la actualización estaba adecuadamente calibrada.

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