FiveThirtyEight의 Nate Silver는 예측에 실패하는 이유(및 개선 방법)를 설명합니다.

사람들은 모든 종류의 패턴을 보지만 의미에 대해서는 거의 정확하지 않습니다. 신호와 소음에서 Nate Silver는 그 이유를 조사하고 Fast Company와 포커를 통해 비즈니스를 더 잘할 수 있는 방법에 대해 이야기합니다.

FiveThirtyEight의 Nate Silver는 예측에 실패하는 이유(및 개선 방법)를 설명합니다.

Wunderkind와 prodigy는 종종 Nate Silver에게 첨부되는 최상급 중 하나입니다. 개척 후 시스템 야구 예측을 위해 그는 2008년 대통령 선거에서 50개 주 중 49개 주에 전화를 걸어 대중의 눈에 띄었습니다. 그리고 그가 되었지만 중 하나 시간 잡지 선정 가장 영향력 있는 100인 그리고 착륙 뉴욕 타임즈 작살 그의 예지력 때문에 Silver는 예측에 대해 희미한 견해를 취합니다.



우리는 멈추고 그것을 인정해야 합니다. 예측 문제가 있습니다. 그는 그의 새 책 서문에서 이렇게 썼습니다. 신호와 잡음 . 우리는 예측하는 것을 좋아하지만 잘하지 못합니다.

진단은 9.11 테러나 2008년 금융 위기와 같은 획기적인 사건을 예측하지 못한 집단적 실패와 끊임없이 예측하는(그리고 일관되게 잘못된) 전문가들로 가득 찬 정치 문화에서 비롯됩니다. 그는 해결책을 위해서는 확률을 강조하는 태도의 변화가 필요하다고 말합니다.



예측은 (아마도) 비즈니스에 필수적이기 때문에, 패스트 컴퍼니 조금 더 잘하고 싶었다. 우리는 Silver와 정보 제공의 겸허함, 임시 의사 결정을 통과하는 방법, 예측 작업을 더 잘 하려면 실제로 더 많은 포커를 시작해야 하는 이유에 대해 이야기했습니다.

인사담당자와의 전화 인터뷰



FAST COMPANY: 빅데이터 시대라면 의사결정이 왜 이렇게 어려운 걸까요?

네이트 실버

NATE SILVER: 인간의 판단력과 빅데이터가 만나면 재미있는 일이 벌어집니다. 한편으로 우리는 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보에 점점 더 많이 접근하게 됩니다. 반면에 정보가 많을수록 사실이 아니거나 정확하지 않거나 비즈니스에 도움이 되지만, 기분이 좋거나 친구가 동의합니다.



우리는 이것을 여론 조사에서 봅니다. 대회 이후에 우리는 하루에 3번의 투표에서 20번을 좋아하게 되었습니다. 20번이 되면 사람들은 사물에 대해 훨씬 더 화를 냅니다. 왜냐하면 20번의 투표 중에서 3개의 최고의 오바마 투표 또는 3개의 최고의 롬니 설문조사를 찾을 수 있기 때문입니다. 어떤 주어진 날짜에서, 그리고 그것으로부터 내러티브를 구성하십시오. 그러나 정보의 합의가 말하는 내용을 살펴봐야 할 때 실제로는 이상값을 보고 있는 것입니다.

이 책은 더 나은 결정을 내리기 위해 정보를 처리하는 방법에 관한 것입니다. 그것은 우리가 정보를 조사할 때 우리가 내리는 모든 편견이 어떻게…

당신이 의사 결정권자라면 당신이 이용할 수 있는 정보를 최대화하는 방법을 추천하시겠습니까?

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나는 당신이 원하는 것은 많은 정보에 기꺼이 참여하지만 동시에 상당한 회의론을 가지고 정보를 다루고 있는지 확인하는 것이라고 생각합니다.

예를 들어 컴퓨터가 체스를 두는 방식을 보십시오. Gary Kasparov를 이긴 IBM 컴퓨터인 Deep Blue입니다. 주어진 체스 위치에서 할 수 있는 합법적인 움직임은 평균 40개이며 Deep Blue는 40개 모두를 어느 정도 탐색합니다. 일부 인간 플레이어는 하나 또는 둘에 집착하여 볼 수 있습니다. 그리고 일반적으로 괜찮습니다. 그러나 때로는 상대가 가지고 있는 큰 위협을 놓칠 수도 있고, 정통적이지 않지만 실제로는 더 나은 플레이를 할 기회를 놓칠 수도 있습니다.

따라서 다양한 시도를 할 수 있을 만큼 유연하게 비즈니스를 운영하고 있다면 이에 대한 임계값은 낮아야 합니다. 완벽한 피치를 찾기 위해 노력하는 대신, 통계 모델이나 PowerPoint에서 완벽하게 보이는 마법의 총알을 찾으려고 노력하는 대신 고객이 피드백을 제공하고 결정을 내릴 수 있는 방법을 찾으십시오. 그러면 상황이 더 유기적으로 발전할 것입니다. 하지만 결국은 New Coke 같은 것이 됩니다. 당신은 모든 달걀을 한 바구니에 담았습니다. 그리고 보라, 그것이 작동하지 않고 당신이 빠져나갈 방법도 많지 않습니다.

동시에 사람들은 우리가 빠르고 더러운 대답을 원할 때 얼마나 많은 지름길을 택하는지 깨닫지 못한다고 생각합니다. 그 근사치가 실제로 얼마나 근사치인지. 저에게는 카드 놀이를 하고 스포츠를 보고 정치를 보고 그것을 하는 방법에 대한 경험을 쌓는 것이 도움이 됩니다. 하지만 완벽한 아이디어가 있을 거라 기대하며 들어가면 전혀 아이디어가 없다는 것을 알게 될 것입니다.

이 책에서 당신은 데이터와 의사 결정에 대해 확률론적인 태도를 취하는 것에 대해 이야기합니다. 거기서 배울 교훈은 무엇입니까?

전략의 더 다양한 영역을 갖는 이 아이디어와 관련이 있을 것이라고 생각합니다. 또한 생각을 바꿀 만한 것에 대한 충분한 정보가 언제 있는지 인식하는 것도 의미합니다. 새 제품을 테스트하고 어느 시점에서 플러그를 뽑을 기회가 있을 때 결정을 내리기 전에 얼마나 부정적인 피드백을 받아야 합니까?

사람들이 일반적으로 하는 일은 임시로 그러한 결정을 내리는 것입니다. 새 제품에 대한 6개월 출시 계획이 있을 수 있지만 좋은 피드백을 받지 못하면 2개월 후에 철회합니다. 어쩌면 당신은 계획이 있고 무슨 일이 있어도 그것을 고수하는 것에 대해 거부할 수 있습니다. 따라서 이러한 규칙을 미리 설정하고 나중에 다른 유형의 피드백을 받았을 때 이를 준수할 때의 징후와 신호가 무엇인지 결정하는 문제입니다.

그리고 다른 분야의 데이터가 얼마나 풍부한지에 달려 있기 때문에 일반화하기가 조금 어렵습니다. 예를 들어 야구에서는 무작위성이 많기 때문에 최고의 선수가 누구인지 결정하는 데 오랜 시간이 걸리는 반면 테니스에서는 US 오픈의 1번 시드가 16번 시드를 97% 이기게 됩니다. 시간이나 그런 것. 얻고 있는 것에 대한 신호 대 잡음비를 인식하면 전략이 무엇이며 결정을 내리는 데 얼마나 자신감을 가질 수 있는지 결정할 수 있습니다.

신호 대 잡음비가 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까?

예측을 하는 방법을 찾을 수 있는 한, 미리 답을 알지 못하는 실제 상황에서 자신을 테스트하는 것 외에는 없습니다.

나는 최근에 투자 펀드에서 이야기했습니다. 그들은 주식 시장 데이터에 많은 잡음이 있다는 것을 알고 있기 때문에 실제로 직원들에게 많은 포커 게임을 하게 합니다. 포커에는 많은 무작위성과 행운이 있지만 적어도 장기적으로 조금 더 빠르게 진행됩니다. 따라서 경험을 통해 연마되고 정제된 직관적인 감각을 개발하는 것은 의미 있는 것에 대해 그리고 이것이 내 비즈니스 환경의 변화를 나타내거나 똑같이 중요하다고 말할 만큼 충분한 데이터를 얻었을 때 이것이 아니라고 말할 수 있습니다. 사실, 나쁜 한 달 동안의 매출에 대해 놀라지 않는 것이 더 중요할 수 있습니다.

게임을 하면 학습 곡선의 속도를 인위적으로 높여 올바른 종류의 사고 과정을 개발할 수 있습니다. 포커나 스포츠와 같이 더 이상적인 경우의 원리를 볼 수 있습니다. 여기에서는 이러한 실험실 실험이 여전히 실제 상황에서 발생하고 해당 분야의 사람들에게 무엇이 잘 작동하는지 확인하고 동일한 종류의 태도를 적용하고 적용할 수 있습니다. 비즈니스 사례에 대한 습관과 적성.

그 의미는 무엇입니까?

따라서 기본적으로 모든 비즈니스에는 NCAA 브래킷 풀이 있어야 하며 이를 진지하게 받아들여야 합니다.

11은 무엇을합니까?

이 인터뷰는 압축 및 편집되었습니다. 드레이크 베어 팔로우 그리고 네이트 실버 트위터에서.

[ 이미지: Flickr 사용자 루이시 ]