Superforecasters: o que os planejadores de pandemia podem aprender com os melhores preditores do mundo

Superforecasters: o que os planejadores de pandemia podem aprender com os melhores preditores do mundoOs especialistas entenderam catastroficamente errado, de acordo com Dominic Cummings, ex-conselheiro-chefe do primeiro-ministro do Reino Unido Boris Johnson. Cummings argumentou que o parecer científico oficial do governo do Reino Unido em março de 2020 compreendeu enormemente como a pandemia se desenrolaria, levando a um atraso no bloqueio que custou milhares de vidas.

De acordo com Cummings, foram certos especialistas com menos conhecimento sobre pandemias ou medicina - como o cientista de dados Ben Warner, o pesquisador de inteligência artificial Demis Hassabis da DeepMind e o matemático Tim Gowers - que deram previsões mais precisas neste ponto.

Cummings também é conhecido por ser um ventilador of Superforecasting de Philip Tetlock, um livro sobre pessoas que prevêem eventos futuros de forma mais confiável do que a maioria. Alguns super previsores foram elogiados por suas previsões sobre a pandemia, enquanto outros também foram crítico dos especialistas ' registro.

Portanto, os governos deveriam fazer mais uso de superestimadores em vez de depender de especialistas científicos? A evidência não é tão clara. Mas certamente parece haver coisas que os governos podem aprender com previsões.

Num famoso estudo americano em superforecasters publicados em 2014, eles eram uma equipe de elite. Apenas os 2% melhores dos contendores tiveram um bom desempenho em um torneio de previsão geopolítica para ganhar o título. Sua tarefa era atribuir probabilidades a possíveis respostas a dezenas de perguntas.

Os pesquisadores fornecem alguns exemplos ilustrativos. Quem seria o presidente da Rússia em 2012? A Coreia do Norte detonará outra arma nuclear nos próximos três meses? Quantos refugiados fugirão da Síria no próximo ano?

Claro, só porque alguém se sai bem um ano não prova que ele é mais habilidoso do que qualquer outra pessoa. Talvez eles apenas tenham tido sorte. Temos que ver o quão bem eles se saíram nos anos seguintes para avaliar o quão “super” eles realmente são.

Impressionantemente, esses super-meteorologistas mantiveram sua vantagem enquanto o torneio avançava por mais três anos. Na verdade, depois de serem combinados em “equipes de superestimativa” contendo apenas outros de alto desempenho, seu desempenho aumentou por uma margem substancial. Os pesquisadores também descobriram que trabalhar em equipes e receber treinamento relevante melhorou o desempenho de outros meteorologistas, em comparação com meteorologistas em condição de controle.

Equipes e treinamento

Quer acreditemos ou não na palavra de Cummings de que o planejamento pandêmico do Reino Unido sofreu com uma “bolha clássica de pensamento de grupo”, sabemos que as equipes nem sempre tomam decisões sábias. O que tornou as equipes mais bem-sucedidas no estudo dos EUA?

É difícil dizer com certeza, mas os pesquisadores encorajaram especificamente as equipes a fazerem perguntas precisas para encorajar um pensamento mais claro sobre as evidências que apóiam uma previsão específica, para "procurar evidências que contradizem sua previsão atual" e para introduzir construtivamente pontos de vista alternativos .

Esse debate pode muito bem melhorar o julgamento coletivo e proteja-se contra o pensamento de grupo. Nem era necessário que os membros da equipe chegassem a um consenso. Embora eles compartilhassem informações e opiniões, eles ainda fizeram previsões individuais que foram combinadas por algoritmo. As equipes de Superforecaster, em particular, foram altamente engajado, frequentemente compartilhando informações e fazendo perguntas a outros membros da equipe.

Outro estudo examinou mais de perto quais técnicas de treinamento específicas pareciam ajudar mais. Três técnicas foram particularmente associadas a uma maior precisão. O primeiro foi o uso das chamadas classes de comparação.

Por exemplo, se estou tentando prever a probabilidade de que Benedict Cumberbatch e Sophie Hunter ainda estarão juntos em cinco anos, pode ser útil pensar em outras "classes" que são relevantes - digamos, a classe de casamentos de celebridades, ou mesmo casamentos em geral. Isso me permite olhar a história para informar minhas previsões: Qual a porcentagem de casamentos de celebridades que termina em um determinado período de cinco anos?

A segunda era fazer uso de modelos matemáticos e estatísticos, quando disponíveis, para ajudar a informar as opiniões. A terceira era “selecionar as perguntas certas” - uma recomendação para passar mais tempo prevendo respostas para perguntas nas quais você sabe mais do que os outros sobre o assunto, ou nas quais pesquisas adicionais provavelmente valerão a pena. No entanto, os pesquisadores enfatizaram que todos os componentes do o treinamento pode ter contribuído holisticamente para um melhor desempenho.

A pesquisa também mostrou que a precisão melhora quando acompanhamos nosso desempenho anterior - mas o tipo de feedback é importante. Os resultados que você pensou que aconteceriam em 20% das vezes realmente aconteceram em 20% das vezes? E quanto aos resultados que você pensou que aconteceriam 90% das vezes? O desempenho melhora para quem recebe esse tipo de informação.

Os governos podem fazer melhor?

O governo do Reino Unido poderia ter feito melhor no COVID-19, solicitando contribuições de equipes de super-meteorologistas? É possível. Superforecasters em Bom Julgamento Aberto e previsores praticados em Metaculus (do qual participei) cada um parece ter se saído bem no COVID-19, com Metaculus afirmando ter especialistas com desempenho superior em junho de 2020. Dito isso, em um série recente Nas previsões relacionadas ao COVID-19, os previsores treinados nem sempre eram mais precisos do que os especialistas. Os pesquisadores por trás da pesquisa estão experimentando maneiras de combinar previsões de especialistas de domínio e analistas treinados em uma “previsão de consenso”.

Também parece plausível que mesmo o treinamento que ajudou os não supers a fazer melhores previsões teria sido útil. Por exemplo, Cummings afirmou que embora houvesse muita atenção aos modelos epidemiológicos, as evidências que contradiziam os pressupostos dos modelos - como dados sendo relatados por unidades de terapia intensiva - foram ignoradas. Certamente parece plausível que alguém treinado para “procurar evidências que contradizem sua previsão atual” possa ter percebido isso antes.

Obviamente, nem todas as recomendações da literatura são práticas em ambientes governamentais. Em teoria, os governos poderiam testar essas recomendações por si próprios, adotando qualquer uma que parecesse benéfica. Infelizmente, você não pode melhorar o que não mede.

In Superforecasting, Tetlock enfatiza que qualquer organização séria em melhorar suas previsões deve atribuir números concretos a elas, pelo menos internamente. Uma frase como “possibilidade séria” pode significar 20% de chance para uma pessoa e 80% de chance para outra.

É quase certo a isso que Cummings se referia quando ele disse: “Um cara chamado Phil Tetlock escreveu um livro e nesse livro ele disse que você não deve usar palavras como razoável e provável e provável, porque isso confunde todo mundo.” Talvez não devesse nos surpreender se as organizações que não fazem previsões de uma forma que possam ser avaliadas não estejam equipadas para aprender como torná-las melhores. Para melhorar, primeiro você precisa tentar.

Sobre o autor

Gabriel Recchia, pesquisador associado, Winton Center for Risk and Evidence Communication, University of Cambridge


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Este artigo foi publicado originalmente em A Conversação


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