推 hwider: 謝謝分享，怕大業配+1 10/11 21:37
推 arsl400: 這本超經典 10/16 17:26
圖文好讀連結：https://bit.ly/3nMeqnJ
寫這本書的讀後心得，我自己是充滿矛盾的，或許是生存在資訊量大且變化快速的迷茫時代
，一方面我自己很希望能夠學習超級預測的方法，身為數據分析者，我的工作內容本身就是
預測，以過去模型去預測未來走向，如果能以思維方法調整並提升準確性，即使只有一丁點
知識也好，都是收穫。另一方面我十分存疑超級預測者的存在，因為預測正確，即使是連續
的正確性，有時候也是幸運的結果，到底如何分辨幸運、實力？真的有超級預測者存在嗎？
這本書探討的議題值得分享，雖然不見得正確，但也能引領我們獲取新的思維方法。
「超級預測者」該如何定義？
未來是可以預測嗎? 作者認為這個問題並不是如此簡單用可以/不可以的二分法回答。我們
每天都在面臨預測，有些預測相對準確而可預知，例如「每天日出日落的時間」、或者是「
連假高速公路會不會塞車」，有些相對不可預知，像是「明天股價會漲還跌?」「明年哪裡
會有戰爭?」所謂預測準確，取決於我們想要預測的主題、牽涉多久時間，以及所面臨的情
境。
也因此，預測準確的定義至關重要。知道如何衡量預測好壞，最重要的是這個結果可以給予
預測者反饋，並且依據這樣的反饋修正，然後再不斷持續「預測-反饋-修正」的循環。為什
麼要持續這個循環? 作者認為，預測能力是一種思維方式、是一種蒐集信息的方法，也是一
種隨時更新現況的信念。這種能力是可以學習的，「預測-反饋-修正」循環可以幫助我們提
升預測能力，而且這樣的循環時間越短越好，代表每一次預測偏離軌道的時候，自己可以很
快發現，並且思考自己哪裡錯了、然後改善預測能力，所以他不建議針對太長久的事件做預
測，因為等到那事件發生時，我們根本無從藉此尋找自己預測錯誤的原因。
舉例來說，2008年經濟危機時，當美國央行力行貨幣寬鬆政策以救經濟，有許多經濟學家阻
止，他們認為通膨有可能會隨之而來且會引發美元貶值，事實上之後幾年美國通膨一直持續
在穩定水準，「但之後還是有可能造成通貨膨脹阿!」當時經濟學家雖然可以這樣辯稱，而
且任何人都可以說這件事之後「之後有可能發生」，當人們這樣說也很難使人反駁。作者說
這不是清楚可以衡量的預測，所謂有可能是多久? 有可能發生是指機率多少? 發生時間點
為何? 發生時通貨膨脹會上升多少? 不精確的預測衡量標準，讓事後回溯該預測準確性變
得困難，因為言語的模糊性使的事後辯解解釋空間很大，而人們針對過往的記憶容易扭曲，
使得判斷預測準不準確反而成為一場場無意義的爭論。
我個人認為作者這段分析相當精彩:「即使是歷史學家，也很難將自己置身於某人當時所身
處的情境，而不受後來結果影響」，從結果來看，部分預測可能不很準，但是以當下的處境
來說，如果決策已經是考量各種充分資訊，在當下已經是最好的預測，也因此預測不能完全
以成敗二分法來看，那麼預測應該怎麼衡量會比較清楚且讓人信服呢?
建立衡量預測的評分，讓預測能追蹤比較
因此，預測必須有清楚明確的定義與時間軸，針對同一個主題，如果能夠做多次預測，較能
衡量。多次預測的意義，除了在於完成前述「預測-反饋-修正」修正循環，因為預測會以機
率表達，多次循環可以計算預測機率是否接近真實機率。舉例來說: 假設我預測明天有70%
機率會下雨，這個預測只有一次機會來證實，沒辦法準確衡量; 但是我若我預測這周下雨機
率70%，那我有7天的機會觀察結果，假設最後這周有5天下雨，2天沒下，那機率為71%，表
示我的預測機率與實際相當接近。
但是光是預測機率接近真實機率，還不足以成為超級預測者，因為機率值還是讓人有漏洞可
鑽: 一般事件40%~60%發生機率較高，那我全部都說40%~60%就最接近預測值啦? 作者於是
創造出一個評估預測準確性的評分「Brier Score」，目的在從多種角度解決衡量預測不準
的問題:
(1)除準確性外，加入「決心值」
將多次預測結果與真實結果比較，除了預測機率值需與真實結果相近「準確度高」，還需要
衡量「信心值高」─預測中必須有較極端狀況出現。舉例來說，超級預測者在預測事件發生
10%時，他有信心此事發生機率低，而不是每個事件都預測40%~60%保守帶，如果每次猜測保
守帶可能準確率高，但這個預測並沒有參考的意義。
(2)建立比較基準
Brier Score多好叫做預測準確? 每個預測的難易度不同，例如預測赤道下雨機率，自然比
預測地中海地區下雨機率容易，兩者互相比較沒有意義，所以在比較時，必須選定一個比較
基準，讓預測者與「現狀」或是「亂猜」相較。像是預測美國總統大選各洲結果，現狀可能
是「兩黨在上一次選舉各州結果」，因為兩黨選民結構沒那麼容易改變，如果預測結果跟兩
黨上次各州結果差距不大，那這樣的預測不算傑出。如果預測者確實比亂猜好，而且預測者
之間互相比較，也可以找出其中較傑出者，這些人是持續性的有優秀的評分，我們可以說他
們是「超級預測者」。
超級預測者的特質
所以超級預測者有哪些特質與眾不同? 作者從1980年開始進行長達20年的預測實驗，涉及參
與者280位相關領域專家，針對多次經濟與國際事件詢問並持續追蹤專家的預測，發現平均
而言
專家的預測結果並沒有比亂猜好，但若再仔細區分，某一群專家的結果比其中另一群好，他
歸納結果較好的這群專家，他們共有的特質是願意接受更多資訊，專家容易被自己的經驗綁
住，但他們不用既有經驗帶「有色眼鏡」看待目前的局勢，或許對自己的預測較沒那麼信誓
旦旦，但總是謙虛的多方考量、廣納各種資訊意見。他們將多方資訊來源彙整分析成結論，
這樣的方式等於他們一個人體內彙整多個專家意見做預測，看似簡單，卻不容易。
超級預測者的聰明才智可能在平均之上，但不用頂尖，充滿對預測的熱忱更重要，因為預測
是需要不斷練習的，他們將預測當成習慣，但每次預測風格大多並非直覺式快速的，而是慎
思再慎思，因為他們不讓直覺凌駕於理性之上。也因此，他們總是能「心胸開放」─花更多
心力，思索那些與自己相左的意見(It's more useful to pay attention to those who di
sagree with you than to those who agree with you)。
成為超級預測者的心法指南
作者提供十條指南，讓讀者可以參考並練習成為「超級預測者」，挑選幾條我個人比較喜歡
且實用的整理如下:
(1)清楚定義預測目標，接受錯誤並且確實反饋
清楚定義預測目標，是為了讓預測-反饋-修正的循環可以持續進行，預測者必須接受自己預
測錯誤的事實，並且找出錯誤的原因。預測錯誤必須思考原因，是預測成功也必須思考是否
是基於運氣，最重要的是: 持續不斷的練習預測，正如同學習任何技能，在精確的反饋之下
，練習次數提高技能層次，預測也是如此。
(2)將問題細拆成小問題(Fermi-ize)
想像我們面臨一個預測問題: 請預測美國芝加哥有多少調音師? 看似一翻兩瞪眼的問題，
卻可以透過拆分將這個問題細分成可以衡量。假設把問題拆分以下四點，每個問題又可以再
做細拆:
1.「芝加哥有多少台鋼琴?」:可以從芝加哥人口* 人口約多少比例有鋼琴的佔比預測。
2.「一台鋼琴每年被調音幾次?」
3.「一台鋼琴調音一次需要多久?」
4.「一位調音師每年平均工作時數?」:從美國勞動人口平均工作時數去預估，扣除調音師需
要往返的交通時間。
以上四項拆分，預測總共需要被調音的時數(需求)、再結合調音師工作時數(供給)，假設市
場平衡狀態下就可以得出我們想要的答案，當然針對每個細項拆分我們只能做大概假設甚至
抓個比率，但是這樣的拆分能讓我們的預測跳脫直覺式猜想，即使在沒有太多資訊情況之下
，預測可以更有機會接近真實。
(3) 快速更新，但避免過度反應
每天資訊的流動是非常快速的，為了達到預測目標，更新資訊並調整自己的預測是必須的，
尤其是那些沒有太多人知道的資訊，然而困難點是，假資訊、不相關的資訊也很多，一旦將
不相關的資訊納入預測，反而造成過度反應而預測失準。作者認為，預測者必須隨時覺知這
兩種風險，在每次更新資訊時，只調整一點點預測，但不斷重複更新的過程(lots of small
updates)，這也是貝式定理的精髓。
我的心得
3年前閱讀了Nate Silver的《精準預測》，近日再閱讀《超級預測》，發覺關於預測的心法
，其實多為異曲同工: 必須秉持著謙遜、不斷調整的心態。三年過後，即使超級預測者的作
者極具說服力的論述有關於超級預測者確實存在的實驗，我心裡仍然思考者或許準確的預測
結果又是另一次單純的運氣之下的產物，特別作者在書中廣告他的公司網頁─將預測分數當
作商品販賣，讓人不禁懷疑這整本書是否是一個大業配?
然而最後我還是決定分享書中內容，因為書中關於預測思維，包含定義預測、追蹤反饋、分
解問題的思維觀點讓我獲益良多，尤其是預測需要有清楚定義才可以衡量，用這個標準檢視
，市面上許多預測並不及格，我們也能夠用這個標準反思自己所提出的看法，在不服氣別人
與自己意見相左時，先想想爭辯是否有意義。也許作者想要告訴我們的並非世界局勢能夠完
全準確的預測，而是用另一種角度讓我們用科學觀點看待未知的事物，在這個變化快速的時
代，訓練自己的思維是必須、不斷質疑自己的思考對於適應未知能有所幫助。「人類的預測
雖然很渺小，但當我們抓緊這微小的遠見，也是不容忽視的力量。」 假設所有的事情都可
以準確預測，世界也就失去未知的挑戰，也許就是設法在這未知潮流之中抓住一點點方向，
讓努力學習變得如此有趣吧!
書寫觀點部落格：
https://bit.ly/3jPSZzD
書寫觀點粉絲專頁：
https://bit.ly/2SHhumA
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.220.33 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/book/M.1602413167.A.678.html