Pratica la calibrazione tracciando le tue previsioni di fiducia

Le tue convinzioni all'"80% di fiducia" dovrebbero avverarsi circa l'80% delle volte — verifica che sia così.

Why it works

La calibrazione è la corrispondenza tra fiducia dichiarata e accuratezza effettiva. La maggior parte delle persone è eccessivamente sicura: assegna probabilità alte a convinzioni che sono vere molto meno spesso di quanto affermato. La pratica deliberata di calibrazione — prevedere, poi tracciare i risultati — ha dimostrato di migliorare significativamente l'accuratezza delle stime di fiducia nel tempo, perché fornisce il ciclo di retroazione che l'intuizione normalmente non ha.

How to do it

1. Ogni settimana, scrivi da cinque a dieci previsioni con livelli di fiducia espliciti (ad esempio, "75% di fiducia che il progetto verrà consegnato in tempo").
2. Dopo che il risultato è noto, registra se avevi ragione o torto.
3. Ogni mese, calcola la tua calibrazione per ogni fascia di fiducia: quale frazione delle tue previsioni al 70% si è avverata?
4. Aggiusta i tuoi livelli di fiducia in base allo schema — se le tue previsioni all'80% si avverano il 60% delle volte, sei eccessivamente sicuro.

Prove scientifiche

L'addestramento alla calibrazione è uno dei pochi interventi documentati che migliora in modo affidabile l'accuratezza delle previsioni probabilistiche. Il lavoro di Phil Tetlock e colleghi sui superforecaster ha trovato che la pratica esplicita di calibrazione era tra i tratti distintivi dei previsori più accurati. Lichtenstein e Fischhoff hanno dimostrato direttamente il legame causale — un breve regime di addestramento con retroazione sui risultati ha migliorato misurabilmente la calibrazione, stabilendo che è il ciclo di retroazione, non l'abilità innata, a colmare il divario tra fiducia e accuratezza. (observational)

La ricerca sui superforecaster si concentra su previsioni geopolitiche e macroeconomiche; la generalizzazione a decisioni personali e professionali è plausibile ma meno direttamente studiata.

Fonti

• Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting, Crown Publishers
• Lichtenstein, S., & Fischhoff, B. (1980). Training for calibration. Organizational Behavior and Human Performance, 26(2), 149-171.
• Mellers, B., Ungar, L., Baron, J., Ramos, J., Gurcay, B., Fincher, K., Scott, S. E., Moore, D., Atanasov, P., Swift, S. A., Murray, T., Stone, E., & Tetlock, P. E. (2014). Psychological strategies for winning a geopolitical forecasting tournament. Psychological Science, 25(5), 1106-1115.

Errore comune

Usare un linguaggio vago ("probabilmente", "probabile") invece di numeri, rendendo impossibile verificare mai se la tua calibrazione è migliorata.