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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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然而，选举预测与物理和生物不同，倒是有点接近扑克牌游戏：我们可以观察对手的行为，从中找到一些蛛丝马迹，但是我们看不到他的牌。更新、更好的信息会不断出现，所以，只有时刻更新预测才能最大限度地利用有限的信息。因为害怕出丑而不对预测进行更改，这其实才是懦弱的表现。
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原则三：寻求共识
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每个刺猬型专家都幻想着自己能做出大胆、无畏又与众不同的预测——对一个话题的看法一定要跟众人的意见迥然不同才行。刺猬型专家遭受同事的排挤，就连家里的金毛猎犬也认为他们有些滑稽。但很快，结果证明他们做出的预测完全正确、绝对正确、不容置疑地正确。两天后，他们上了《华尔街日报》的头版，同时附有一张照片，他们坐在杰伊·雷诺的沙发上，个个都像大胆而勇敢的先驱。
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这样的预测可能偶尔是正确的。专家的共识也可能会出错——如果当初某个专家预测到苏联解体，那他一定会受到此生最大的褒奖。然而，幻想的情节终归难以成真。狐狸型专家——包括我本人在内——虽说不是墨守成规的人，但当我们的预测与竞争对手的大不相同时，我们总会感到忧虑。
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许多证据表明，群体预测要比个人预测准确，其准确率随预测领域的不同通常会高出15%~20%。这并不是说群体预测就一定是准确的（我们会在本书稍后的部分对这个主题进行深入探讨），但从多个角度考虑问题总会大有裨益。
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泰特罗克曾经对我说：“狐狸型专家通常会独立思考问题，而刺猬型专家则习惯与别人共同商讨问题。”他的意思是，狐狸型专家已经培养出一种仿效集体决策过程的能力。他们不再咨询整个专家组，而是不停地向自己发问。通常这就意味着他们需要将很多不同类型的信息集合起来——就像一组各持己见的人真正要做的那样——他们会客观地对待所有信息，而绝不会把某一条信息当成金科玉律。（以538网站的预测为例，这些预测通常会把民调数据和经济、各州人口统计等有关信息综合起来）。那些没有留心泰特罗克指导意见的预测者，总要为此付出代价。
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2000年美国总统大选前夕，经济学家道格拉斯·希布斯公布了一个预测模型，声称依据经济增长和战争伤亡率这两个变量，就可以非常准确地预测出总统大选的结果。希布斯提出了一些十分大胆的刺猬式主张，他认为依据总统的支持率(通常这是总统能否连任的可靠信号)，根本不会提高预测的准确性，对通货膨胀率和失业率有所了解同样也不会提高预测的准确性。候选人的身份无关紧要：一个政党既会推荐乔治·麦戈文那种有着强烈党派意识的议员，也会推选德怀特·D·艾森豪威尔那样的中间派战争英雄。希布斯断言，关键的因素是一个相对模糊的经济变量，即被命名为“实际可支配的人均收入”。
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那么，希布斯的预测模型究竟得出了什么结果呢？它预测戈尔会获得压倒性胜利，并且说他最终会以9%的优势取胜，但在佛罗里达州重新计票之后，获胜的却是小布什。戈尔确实赢得了美国普选，可这个预测模型表明，美国总统大选结果和预测结果会有天壤之别，且出现预测结果的概率只有1/80。
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还有其他几种预测模型也采用相似的方法，把美国总统大选这类复杂的问题用“两个变量”的方程式解决（奇怪的是，这些模型中所用的两个变量五花八门）。实际上，在这些预测模型中，有些模型的跟踪记录远不及希布斯的预测模型准确。2000年，其中一个预测模型预计戈尔会以19个点取胜，甚至还预测小布什只有十万分之一的概率获胜。
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这样的预测模型在1988年美国总统大选之后开始盛行，因为在这次竞选中此类模型的基本变量一直偏向老布什一方——经济运行良好，老布什代表的共和党有一位颇受民众欢迎的前任总统里根——但直到本次大选后期，民意调查都是偏向迈克尔·杜卡基斯一方的。最终，老布什轻松获胜。
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然而，尽管这类预测模型越来越多，但它们的跟踪记录却很差。1992年以后的5次美国总统大选中，这个“基于基本变量”的典型预测模型——它忽略了民意调查，声称在没有相关信息的情况下仍可辨清选民的动向——结果漏掉了几位主要候选人之间高达7%的点数差距。而采用狐狸式方法的预测模式，把经济数据、民调数据以及其他类型的信息结合在一起，得出了更为可靠的预测结果。
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定性信息与定量信息同等重要
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虽然这些“魔法子弹”式（结果发生逆转）的预测模式依据的是定量信息，比如已公布的经济统计数据，但还是失败了。实际上，本书所引用的那些最差劲的预测案例有些就是定量分析的案例。比如，那些评级机构就是运用不同模型对不同类型的抵押贷款的违约率进行预测，它们得到的都是精确到具体数据的估值。然而这些模型却漏洞百出，因为它们依据的是一种利己假设——不同抵押贷款之间的违约风险互不相干——这一假设在房地产市场和信用泡沫中完全行不通。当然，我自己在作预测时也非常喜欢运用定量的方法。刺猬型专家会接收各种类型的信息，并借助这些信息强化他们的偏见，而狐狸型专家则会对不同类型的信息进行总体权衡，将定性分析和定量分析结合起来，所以能经常做出正确的预测。
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说到预测成功率，没有几个政治分析家能比得过“库克政治报道”这样一个紧密团结的团队。来自路易斯安那州的查理·库克长了一张友善的圆脸，他在1984年组建了这个团队，当时在贝尔特威以外的地方几乎没有人听说过他们。但是，政治狂热者多年来一直十分信任库克团队的预测，而且这个团队也几乎没让他们失望过。
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库克和他的团队有一项特殊使命：对全美各级选举的结果进行预测，特别是对美国国会的选举结果进行预测。这就意味着，每隔一年，他们就要对外发布对美国众议院全部435场竞选结果的预测，还要发布对美国参议院大约35场竞选结果的预测报告。
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预测美国参议院选举或是州长竞选的结果相对简单。因为选民一般对这些候选人都非常熟悉，这些最为重要的竞选活动往往会引起广泛关注，还会有声誉良好的公司定期进行民意调查。在这种情况下，想要像我在538网站中那样改进收集民调结果的方法并非易事。
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