2020-10-26|閱讀時間 ‧ 約 7 分鐘

我們與預測(forecast)的距離-嚴謹思考

    美國總統大選日期近在眼前,不管是網路、報章媒體雜誌都不斷的更新兩位候選人的民調,也可見所謂「趨勢分析師」在論壇上,不管是利用黨派於國會比例或歷年選舉人票情勢,以大量文字和數據支持自己的預測(如誰可能會當選)。筆者不想要在此處涉及任何政治評論,但卻想針對「預測」(forecast)這門功夫做一下討論。「預測」與我們的生活其實密不可分,不是某種神秘的伎倆,它只不過在重大政治活動前或國際局勢改變時,曝光度較高罷了。倘若下星期要出去玩,便會查看一下天氣預報,告訴我們東北季風會不會增強,且「降雨機率」為多少%,這一種透過現有知識加上人類主觀分析,希望能「未卜先知」,知道未來欲關切主題的走向,就叫做「預測」。
    如果預測只需要人腦和一台能獲得外界資訊的設備(手機/電腦),那絕大多數人都能成為許多領域的預報員。這就延伸出了兩個問題:ㄧ、兩個人對同一件事情做預測,要如何分辨哪一個比較好、值得信賴?(報紙上的社論還是雜誌上的知名大學教授?)二、預測準確率極高的「超級預報員」是如何達成準確紀錄的(有內情人士透露訊息?只是運氣好?)更重要的是,自己的預測要與未來的現實相符(也就是模糊定義的「成功預測」)需要具備哪些條件?
    首先先來看第一個問題,你也許會信任某週刊前幾頁專欄作家的分析勝過於熱衷時事的業餘人士之評論,但Superforcasting-The art & science of prediction的主作者 Philip Tetlock恐怕不那麼認為。在Tetlock進行的研究Good judgement project中,他利用了布賴爾評分法(Brier score)來對參與者之預測做出客觀的準確度評分。
    簡單來說,此評分法的分數從0分到1分,反直覺的,最佳的預測會得到0分(神預測),最差的預測(隨便亂猜還猜不中)則是1分。研究參與者所得到的「預測任務」多半是「是/否」、「變多/變少」、「會/不會」等只有兩種可能結果的問題,但這不代表你只能預測100%會發生或0%會發生,許多預測精準的參與者都會在縝密分析後提出如65%、75%等數值(這其實是他們預測精準的原因之一)。試想以下情況:假若A先生預測某事發生機率是80%,結果此事真的發生了(100%),根據目前常用的Brier score 計算方式,他的分數為(0.8-1)^2=0.04,接近神機妙算等級了。
    花了這麼多篇幅介紹評分系統,其實就是為了以一個客觀的角度來看待預測這種好像無法量化的行為。許多專欄作家說到哪一種貨幣「非常可能」貶值,非常可能這四個字有無限的解讀空間,是百分之百會如此,還是只有70%呢?正是因為這些常用、模稜兩可的詞彙,我們無法客觀評估、真正瞭解電視台上的名嘴、報紙上作家預測的準確度,它們假如所言與事後事實相反,也必定會用其他話術輕描淡寫的略過,好像自己一直是對的。如此的分析,你還會那麼相信上述族群對未來的看法嗎?
    假若「專家」所言不可盡信,有心者就只好從數據資料、歷史文獻中抽絲剝繭,以自己的能力作出預測。對於一般人而言,預測好像是閉著眼睛丟飛鏢,射到哪個數字就是幾%,不知道如何系統性的進行這個動作。Tetlock在書中針對了研究參與者中的頂尖族群做了許多描述,這也讓我們來到了第二個問題,以下是十個「超級預測員」的面對複雜議題的技巧。能練習並實踐這些方法的受試者,在面對國際問題如「在(某特定時段內),西歐國家是否有可能遭受宗教恐怖攻擊」時,大多能拿到0.1左右的的好成績。
    1. 先快速分析,將精力花在較具體或較有頭緒開始的問題上
    2. 將複雜的大問題拆解成小部分
    3. 在事件內和事件外的觀點(inside and outside view)間取得平衡
    4. 不要對手邊資料過度反應或過度忽視
    5. 在做預測的過程中尋找並參考對立觀點,不斷更新預測
    6. 把不確定的程度精確表達出來
    7. 在謹慎、果斷與自信程度(over/under confidence)間取得平衡
    8. 接受錯誤的預測並分析它們為何失敗,注意主觀的事後見解(hindsight bias)
    9. 若為小組討論,不要吝嗇分享知識和提出自己的看法,與他人互相成長
    10. 不斷練習、從中修正
    這些技巧每一點皆與預測者與外界資訊的互動關係和自我省思有關,從分(分解問題)到合(整體角度)、遠(第三者觀點)到近(當前資料統整),整體交織成緊密連貫的「思路」。十點中,我認為第五點最值得在深入描述。不只是國際局勢分析的這門領域,只要是在進行和「探究」有關的活動,都應該謹記這點的敘述。在國中理化自然教育第一章就告訴了我們何謂「科學方法」,從觀察、提出問題與假說到進行實驗,這段過程的重點就是要在「不疑處有疑」,不要被自己對事物的成見所影響,思考自己的想法有可能是錯誤或偏差的,再從客觀的實驗中一次次的歸納出結論。預測下兩星期下雨天數比例就好比在進行一次「小研究」:你抬頭看現在的天空晴朗無雲,電視預報卻告訴你鋒面這幾天即將抵達且今明雲量就會增加,與當下狀況牴觸的資訊使你決定到中央氣象局的網站看看歷年氣象紀錄,分析過往的資料並思考今年有什麼可能造成往年規律變動的因素,也不忘留心接下來幾天的天氣。透過這一些步驟,看待周遭事物的主觀成分會逐漸降低,也較不會受他人的言語所影響,避免做出衝動的判斷。
    最後,你可能會想:這也太複雜了吧!我又不是要去投資公司或情報局工作,為什麼要花費這麼多的心思去思考跟自己無關的事情?對於這個懷疑,我認為蘋果創辦者賈伯斯(Steve Jobs)的這段話最能清楚回答:
    “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains.”
    「簡潔可以比複雜更難達成,你必須要努力付出才能使自己的思緒變得清澈流暢以化繁為簡,但到最後這些都是值得的,當你達到這個境界時,你將能移山倒海。」我們也許不必那麼在意今年美國總統選舉結果,或哪個國家有沒有可能和我們恢復邦交,因為這些都好像是與我們距離很遠的事情。但有時不妨讓自己的腦袋適應一下「複雜、嚴謹」的思考流程,哪便是套用在日常生活瑣碎小事也好,從一次次的「預測」中,你也許能從你關心的事物中找到規律或開始有自己的立場觀點。「簡潔」的個人思考模式便油然而生,這不代表中間的步驟要有所犧牲,而是能產生連貫性,與我們的生活接軌,了無雜緒。
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