確実性ではなく確率で考える

「これは起こると思う」を「70%の確率でこれが起こると思う」に置き換える。

Why it works

二値的な思考──起こる/起こらない、正しい/間違っている──は、ほぼすべての予測に実際には存在している不確実性を覆い隠す。信念を確率として表現することで、確信についての知的誠実さが強制され、更新のための枠組みが生まれる。もし70%と言い、その出来事が実際には40%の頻度でしか起こらないなら、較正がずれており、それを改善できる。二値的な予測は、何かが完全に失敗するまで反証不可能だ。

How to do it

1. 何が起こるかについての信念を形成したら、おおよそのパーセンテージの確信度──90%、70%、50%──を割り当てる。
2. 自分自身と他者に不確実性を伝えるためにパーセンテージを使う。誤った確実性ではなく。
3. 予測を時間をかけて追跡し、結果を述べた確率と比較する。
4. 固定された立場を保持するのではなく、新しい情報が届いたら確率を更新する。

エビデンス

較正トレーニング──正確な確率を割り当てることを学ぶこと──は予測精度を実証的に向上させる。確率的に見解を表現し、それを追跡するスーパーフォーキャスターは、そうしない専門家の政治的判断を大きく上回る。 (observational)

較正の改善には多くの予測にわたるフィードバックが必要だ。一度限りの新規の決定については、確率の見積もりはより難しく、より不確実になる。

出典

• Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting — probabilistic forecasters vs expert political judgment

よくある間違い

50対50、99%といった丸い数字をデフォルトとして使い、60%と75%の違いを本当に区別しないこと──確率思考には本当の識別が必要だ。