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如何更好地預測?

2016-03-18 14:39:57 來源:中國貿易經濟網

今年英國經濟陷入衰退的概率有多大?好吧,我不知道——但我有猜測結果的新方法。

在我透露這種方法之前,先提一個截然不同的問題。想象一下你看到一個人正在閱讀英國《金融時報》。你覺得這個明顯頗具眼光的人是更有可能擁有博士學位,還是根本沒有大學學位呢?

顯而易見的回答是這位英國《金融時報》的讀者擁有博士學位。與沒有任何學位的人相比,擁有博士學位的人肯定能夠更好地代表英國《金融時報》的讀者,至少在通常情況下是這樣——他們往往讀的東西更多,也更富有。

但這個顯而易見的回答過于草率。首先,我們應該問有多少人擁有博士學位,有多少人根本沒有大學學位。在英國,超過75%的成年人沒有學位,一個隨機選出的人擁有博士學位的概率很可能低于1%。

只要有小比例的無學位者閱讀英國《金融時報》,他們的數量就會超過有博士學位的讀者。在我們的猜測中,這個事實應該受到很大的關注,但實際上卻并非如此。

按照邏輯,應該把兩部分信息結合在一起——即博士比較稀缺的事實和英國《金融時報》讀者通常受過良好教育的事實。有一條數學法則能夠完美地做到這一點(這條法則叫做貝葉斯法則(Bayes" rule)),但許多心理學實驗表明,我們大多數人從來沒有想過嘗試這種方法。并不是說我們沒有完美地結合這兩部分信息,而是我們完全忽視了其中一部分信息。

這個被忽視的數字(在這個例子里是博士的稀缺性)稱為“基本比率”。我描述的這個謬誤——“基本比率忽視”——在上世紀50年代以后就為心理學家們所知了。

為什么會出現這種謬誤?行為經濟學之父丹尼爾?卡內曼(Daniel Kahneman)和阿莫斯?特沃斯基(Amos Tversky)主張,人們會通過他們的代表性來判斷這類問題:比起沒有大學學位的人,英國《金融時報》的讀者似乎更能代表博士。特沃斯基的學生馬婭?巴爾-希勒爾(Maya Bar-Hillel)假設,人們會抓住最相關的一部分信息:看到英國《金融時報》似乎具有相關性,而基本比率則并非如此。社會心理學家理查德?尼斯比特(Richard Nisbett)和尤金?博爾吉道(Eugene Borgida)提出,基本比率似乎是“蒼白和抽象”的、會因為人們更偏好一個人閱讀粉紅色報紙的生動情景而被摒棄。但是,無論緣由是代表性、相關性、生動性還是其他什么東西,總之我們是常常忽視基本比率,而這是不應該的。

在英國《金融時報》最近的一次活動中,心理學家兼預測專家菲利普?泰特洛克(Philip Tetlock)闡述了一點:好的預測者會密切關注基本比率。他主張,無論人們是要預測一樁婚姻能否持續、某個獨裁者是否會被推翻,還是預測一家企業是否會破產,從基本比率出發都是個好主意。有多少婚姻持續下去了?有多少獨裁者被推翻了?有多少企業破產了?當然,人們可能有充足的理由使預測結果偏離基本比率,但基本比率應該是預測過程的起點。

在此基礎上,我猜測英國在2016年開始衰退的概率為10%。我是如何做出這一判斷的?很簡單:過去70年英國發生了7次衰退,因此基本比率是10%。

基本比率不僅僅是預測輔助工具。對于清楚地理解和傳達各類風險,它們也有著至關重要的作用。我們經常聽到這樣的說法,每天吃兩片培根會使罹患腸癌的風險提高18%。但離開了基本比率(即腸癌有多常見?),這條信息并不是很有用。事實上,在英國,每100個人中有6個人患腸癌;常吃培根會使每100個人中又有1個人患腸癌。

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