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这样，538网站的预测模型的价值就显现出来了。有了它，人们就可以非常轻松地对大选进行预测，观察一个候选人是否在全部或者大部分民调中都处于领先位置，判断他是否会成为最终获选的幸运儿（除了少数例外情况，这一假设还是正确的）。预测候选人获胜的准确概率其实更难。我们的大脑处于高度探测模式，一直都在寻找信号，但同时我们也应该对得到的数据的干扰程度进行甄别。
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对于这种思考方式我已经习以为常了，因为我的专业背景主要包括两大学科：体育运动和牌类游戏。浸淫在这两个领域中，你会明白什么叫见惯不怪。牌类游戏玩多了，你会轻而易举地抓到“皇家同花顺”，久而久之，当你的对手抓到一手“同花”牌时，你的牌可能已经满堂红了。体育运动，尤其是棒球，其中也有很多出现概率很低的事件最终实实在在地发生了。2011年，波士顿红袜队当时有99.7%的机会成功打入季后赛，可还是铩羽而归。对此我很无奈，只能说，一般的概率法则对红袜队和芝加哥小熊队不起作用。
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然而，政客和政治观察员对这种不确定性却深感不满。2010年，一个民主党的国会议员在美国总统大选前几周给我打来电话。他代表西海岸一个民主党占绝对优势的地区，但是考虑到共和党当年的良好表现，他还是很担心会丢掉自己的位置。他想知道的是，我们的预测会有多大的不确定性。我们为他提供了一个估值：民主党的获胜概率无限接近100%。但近似100%指的是99%、99.99%还是99.9999%呢？如果他落选的概率只有十万分之一，他就应该把自己的竞选基金捐赠给民主党优势不够明显的地区的候选人。但现在一切都不确定，他连1%的风险也不愿意冒。
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同时，不同政治派别还会对你预测中的不确定性进行曲解。他们认为你是在两面下注，你在为可能出现的预测失误找借口。实际上不是这样的。如果你预测某位现任国会议员获选的可能性为90%，你同时也是在预测他有10%的可能性落选。一个出色的预测的标志是，每一个概率最终都会被事实证实是正确的。
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泰特罗克所定义的刺猬型专家对概率的理解尤其差劲。当你说某个事件有90%的概率会发生时，这句话本身拥有非常具体且客观的意思，但我们的大脑却会把这种说法转变为比较主观的推测。心理学家丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基给出的事例表明，这些主观推测通常并非总是与客观事实相吻合的。一架飞机安全着陆的概率是90%、99%或者是99.9999%，我们看不出这3个数字有多大差别，但是在考虑应该订哪个航班的机票时，这3个概率对我们而言立即有了天壤之别。
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多加练习，我们的预测就会变得更准确。泰特罗克所定义的那些刺猬型专家与其他人的不同之处在于，他们很固执，不愿意从自己的错误中吸取教训。想让他们承认自己对这个真实世界的预测存在不确定性，就相当于让他们承认自己对这个世界发展趋势的论断存在不足，这是所有理论家最不情愿做的事情。
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原则二：今天的预测是你以后人生的第一个预测
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另一个误解是：一个成功的预测不会改变。当然，如果你的预测结果每天都会出现巨大的波动，那可能就是一个不好的预示——不是设计的模型很差劲儿，就是你的预测对象根本不具备可预测性。2012年，在各州公布共和党初选的预测结果之前，我抢在他们之前发布了自己的预测结果。我只是根据民调结果进行预测，这些概率经常会随着民调结果的变化而变化。
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若结果的可预测性更强——比如美国总统大选到了竞选后期——预测结果通常会更加稳定。2008年美国总统大选之后，我听到来自民主党最多的评论就是，他们向538网站求助以稳定党内人心。到了总统竞选后期，各个州每天会发布近三四十份民调结果，其中一些不可避免地会出现很大的偏差。那些喜欢把竞选气氛变紧张的候选人、战略家和电视评论员可能会把重点放在局外人的民意调查上，但是538网站的预测模型发现，这些民调不会对大选结果产生太大影响。
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最根本的是，不管你上周、上个月还是去年说了什么，“今天做出最好的预测”才是应有的态度。做出新的预测并不意味着旧的预测不复存在了（最好对整个预测过程做个记录，并请人对你的预测效果进行评价）。但是，如果确定昨天的预测是错误的，那就没必要坚持了。经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯有一句著名的论断：“当实际情况发生改变时，我的想法也会随之改变，你是怎么做的呢？”
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有些人不认同这种进程–修正分析的方式，误认为那是软弱的表现。改变想法似乎是在欺骗自己——无异于伸出手指去测量风向。批评家通常含蓄或明确地认为，政治与物理、生物等学科类似，本身就应当遵循可知性和可预测性等基本法则。（我接触最多的批评家中有一位是普林斯顿大学的神经科学教授。）这样看来，新信息就不那么重要了，各种竞选就像冲向地球的彗星一样，应当沿着可预测的轨道行进。
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