Nate Silver da FiveThirtyEight explica por que somos ruins nas previsões (e como melhorar)

As pessoas veem padrões em todos os tipos de coisas - mas raramente estão certas sobre o que significam. Em O sinal e o ruído, Nate Silver investiga o porquê - e fala com a Fast Company sobre como o pôquer pode torná-lo melhor nos negócios.

Nate Silver da FiveThirtyEight explica por que somos ruins nas previsões (e como melhorar)

Wunderkind e prodígio estão entre os superlativos frequentemente associados a Nate Silver. Depois de ser pioneiro um sistema para a previsão do beisebol, ele saltou aos olhos do público (e se tornou um ícone um pouco nerd) ao ligar para 49 dos 50 estados na eleição presidencial de 2008. E embora ele tenha se tornado um de Tempo 100 pessoas mais influentes da revista e pousou um New York Times show por sua destreza em prognósticos, Silver tem uma visão obscura da predição.

Precisamos parar e admitir: temos um problema de previsão, ele escreve na introdução de seu novo livro, O Sinal e o Ruído . Amamos prever coisas - e não somos muito bons nisso.

O diagnóstico vem de uma falha coletiva em prever eventos marcantes - digamos, os ataques de 11 de setembro ou a crise financeira de 2008 - e uma cultura política repleta de especialistas em previsão (e consistentemente errados). A solução, diz ele, requer uma mudança de atitude, que enfatize a probabilidade.



Sendo que a previsão é (provavelmente) essencial para os negócios, Fast Company queria ficar um pouco melhor nisso. Conversamos com Silver sobre humildade informativa, como superar a tomada de decisões ad hoc e por que, se você deseja melhorar seu trabalho com previsões, deveria começar a jogar mais pôquer.

FAST COMPANY: Se estamos na era do Big Data, como é tão difícil tomar decisões?

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Nate Silver

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NATE SILVER: Quando o julgamento humano e o big data se cruzam, algumas coisas engraçadas acontecem. Por um lado, obtemos acesso a cada vez mais informações que devem nos ajudar a tomar melhores decisões. Por outro lado, quanto mais informações você tem, mais seletivo você pode ser quanto às informações que escolhe para contar a narrativa que pode não ser verdadeira ou precisa, ou aquela que ajuda o seu negócio, mas aquela que o torna se sentir bem ou que seus amigos concordem.

Vemos isso nas pesquisas. Depois das convenções, passamos de três pesquisas por dia para cerca de 20. Quando você tem 20, as pessoas ficam muito mais irritadas com as coisas, porque em 20 pesquisas você pode encontrar as três melhores pesquisas de Obama, ou as três melhores pesquisas de Romney em qualquer dia, e construir uma narrativa a partir disso. Mas você está realmente apenas olhando para o outlier quando deveria olhar para o que diz o consenso das informações.

O livro é sobre como processamos informações com o propósito de tomar melhores decisões. Exorta-nos a ter um pouco mais de humildade sobre como ... todos os preconceitos que temos em qualquer decisão que tomamos permanecem conosco quando estamos examinando informações e podem ser potencialmente agravados por isso.

Portanto, se você fosse um tomador de decisões, como recomendaria maximizar as informações que estão disponíveis para você?

Acho que o que você quer fazer é ter certeza de que está disposto a se envolver com muitas informações, mas, ao mesmo tempo, certifique-se de tratá-las com bastante ceticismo.

Veja, por exemplo, como os computadores jogam xadrez: Deep Blue, o computador IBM que derrotou Gary Kasparov. Em qualquer posição de xadrez, existem em média 40 movimentos legais que você pode fazer, e o Deep Blue explora todos os 40 deles até certo ponto, onde algum jogador humano pode se fixar em um ou dois e olhar para eles. E geralmente está tudo bem. Mas às vezes você pode perder uma grande ameaça que um oponente tem, ou você pode perder uma oportunidade de algo que não é ortodoxo, mas na verdade é uma jogada melhor.

Portanto, se você tem um negócio em que é flexível o suficiente para experimentar coisas diferentes, seu limite para isso deve ser baixo. Em vez de tentar encontrar o argumento de venda perfeito, encontre maneiras de permitir que seus clientes lhe dêem feedback e decidam por você e as coisas se desenvolverão mais organicamente dessa forma - em vez de tentar procurar a fórmula mágica que parece perfeita no modelo estatístico ou no PowerPoint mas acaba sendo a New Coke ou algo assim. Você coloca todos os seus ovos em uma cesta e eis que não funciona, e você não tem muitas saídas.

Ao mesmo tempo, acho que as pessoas também não percebem quantos atalhos tomamos quando queremos uma resposta rápida e suja. Quão aproximadas essas aproximações realmente são. Para mim, ajuda ter jogado cartas, olhado para o esporte e olhado para a política e ter alguma experiência de como fazer isso. Mas se você entrar esperando ter a ideia perfeita, muitas vezes descobrirá que não terá nenhuma.

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No livro, você fala sobre ter uma atitude probabilística em relação aos dados e à tomada de decisões. Quais são as lições a serem aprendidas lá?

Acho que vai ter a ver com essa ideia de ter uma área de estratégias mais diversificada, e também significa reconhecer quando você tem informações suficientes sobre algo para mudar de ideia. Quando você está testando um novo produto e tem a oportunidade de desligá-lo em algum momento, quanto feedback negativo você deve receber antes de tomar essa decisão?

O que as pessoas geralmente fazem é tomar essas decisões em uma base ad hoc. Você pode ter um plano de lançamento de seis meses para um novo produto, mas se você não está recebendo um bom feedback, você o retira depois de dois meses - e talvez precise dos seis meses completos para amadurecer. Talvez você possa estar em negação sobre algo em que você tem um plano e o segue aconteça o que acontecer. Portanto, é uma questão de determinar quais são os sinais e sinais para definir essas regras com antecedência e obedecê-las mais tarde, quando você receber diferentes tipos de feedback.

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E é um pouco difícil de generalizar, porque depende de quão ricos os dados são em diferentes campos. No beisebol, por exemplo, leva muito tempo para determinar quem são os melhores jogadores, porque há muita aleatoriedade envolvida, enquanto no tênis a semente número um do Aberto dos Estados Unidos vai bater as 16 sementes como 97% dos tempo ou algo parecido. Reconhecer a relação sinal-ruído sobre o que você está recebendo pode determinar qual é sua estratégia e quão confiante você pode estar ao tomar a decisão.

Como podemos saber qual é essa relação sinal-ruído?

Na medida em que você pode encontrar maneiras de fazer previsões, não há substituto para se testar em situações do mundo real para as quais você não sabe a resposta com antecedência.

Falei em um fundo de investimento recentemente. Como eles sabem que há muito ruído nos dados do mercado de ações, eles realmente fazem seus funcionários jogarem muito pôquer. Também há muita aleatoriedade e sorte no pôquer, mas pelo menos chega ao longo prazo um pouco mais rápido. Portanto, desenvolver um senso intuitivo - um que é afiado e refinado por meio da experiência - para o que é significativo e quando você obteve dados suficientes para dizer que isso representa uma mudança em meu ambiente de negócios ou igualmente importante, para dizer que não. Na verdade, pode ser mais importante não ficar assustado com o valor de um mês ruim de vendas.

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Ao jogar, você pode acelerar artificialmente sua curva de aprendizado para desenvolver o tipo certo de processos de pensamento. Você pode olhar para os princípios de casos que são mais idealizados, como pôquer ou esportes, onde são esses experimentos de laboratório ainda ocorrendo em situações do mundo real, e ver o que funciona bem para as pessoas nesses campos e aplicar o mesmo tipo de atitudes e hábitos e aptidões para um caso de negócios.

Quais são essas implicações?

Então, basicamente, toda empresa deve ter um pool de suporte da NCAA e levá-lo muito a sério.

Esta entrevista foi condensada e editada. Siga Drake Baer e Nate Silver no Twitter.

[ Imagem: usuário do Flickr Louish ]