Superprognózy – umění a věda předpovídání budoucnosti

Philip E. Tetlock a Dan Gardner

vyšlo 2015, v češtině 2016 v nakladatelství Jan Melvil
384 stran

recenzi napsal Jan Kalina (Ústav informatiky AV ČR) v srpnu 2020

Kniha přináší velmi zajímavý vhled do prognózování politických událostí. Takové prognózy (jako např. zda v příštích 5 letech dojde k vojenskému převratu v Thajsku) jsou obtížné i spekulativní, čímž kniha od začátku získává nádech tajemna. Kritika běžně publikovaných prognóz mě rozesmála odvážnými tvrzeními: obvykle nezáleží na jejich přesnosti, představují vědomé lhaní, a i šimpanz by  prognózoval stejně nepřesně jako tzv. experti (kap. 3). Kniha ale nenabízí formální definici prognostiky, rád bych zde zdůraznil (což autoři opomněli), že se kniha nevěnuje predikování na základě dostupných dat tak, jak ze statistiky známe, tj. nejde zde třeba o průzkumy volebních preferencí nebo o predikci sledovanosti televize na základě měření.

Ocenil jsem, že autoři konstatují, že dobré prognózování (a rozhodování obecně) je především otázka správné práce s pravděpodobnostmi. Zde přiznávám knize velkou zásluhu při popularizaci pravděpodobnostního uvažování široké veřejnosti, pro kterou je primárně určena; podle kap. 6 si většina (americké) veřejnosti nepřipouští vliv náhodných procesů na utváření dějin. Na druhou stranu vnímám určitý rozpor, když kniha na začátku slibuje, jak nás učiní chytřejšími a moudřejšími, a pak směřuje „jen“ k tomu, že promyšlené prognózy (superprognózy) vyžadují zjišťování informací, kritické uvažování a rozbor dané situace, odhad pravděpodobností jednotlivých variant, a vrcholnými triky pak jsou nejjednodušší verze Bayesova vzorce či regrese k průměru. Každopádně partie o rozdílech mezi analytickým a intuitivním uvažováním (kap. 2) ve mě vzbuzují zájem o myšlenky psychologa Daniela Kahnemana.

Kniha je čtivá, možná až na podrobné prognózy konkrétních amerických politických událostí, v nichž se autor projevil jako zkušený politolog. Řekl bych, že kniha by mohla směřovat k závěrům rychleji, autoři čtenáře napínají, přehled vlastností dobrých prognostiků ze str. 217 jsem čekal výrazně dřív. Z hlediska pravděpodobnosti a statistiky bych rád zmínil tyto myšlenky:

– Prognóza může být současně rozumná a špatná (kap. 4).
– Statistici nepůsobí na veřejnosti přesvědčivě, protože mluví o náhodě, neurčitosti a nejistotě, zatímco veřejnost ráda slyší sebejistou prezentaci stoprocentně platných závěrů (kap. 10).
– K lepším výsledkům vede, když se prognózy subjektivně „zextremizují“, například odhadnutou předpověď 70% je podle knihy lepší mechanicky „natlačit“ na 85% (tak doslovně na str. 109, viz též kap. 9).

V partiích, které kritizují žalostnou historii klinického rozhodování v medicíně a obdivují pokrok po zavedení randomizovaných experimentů, mi kniha mluví z duše. Medicínu založenou na důkazech (EBM) klade jako vzor i pro humanitní obory. Kniha ovšem mluví v kontextu EBM o důkazech, zatímco za vhodnější bych považoval překládat tyto vědecké důkazy do češtiny jako evidenci; vždyť jde o statistickou evidenci získanou opakovanými experimenty. O medicíně založené na důkazech se zájemci mohou víc dočíst v práci [1].

[1] Kalina J. (2019): Mental health clinical decision support exploiting big data. In Chui K.T., Lytras M.D. (eds.): Computational methods and algorithms for medicine and optimized clinical practice. IGI Global, Hershey, 160-184.