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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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而美国众议院选举就完全是另外一番景象了。候选人通常身份比较低微,其中包括那些想在美国政坛一展身手的市议会议员或小企业家,而且在选举前,这些候选人一般不为选民所熟知。同时,美国国会选区几乎遍布全国各个角落,全美国人都被调动起来了。如果有人能够提供众议院选区的民调结果,这个结果必定是最起伏不定的,当然通常情况下几乎没有人能提供。
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但这并不意味着像库克这样的分析家就无从知晓信息了,事实上,他们得到的信息量很大:除了民调结果,他们还知道某个选区的人口数据,也了解该选区此前几次选举的投票情况。他们还掌握了美国党派的总体发展趋势的数据,比如现任总统的支持率。此外,他们甚至能得到必须上报美国联邦选举委员会的筹款数据。
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除了上述信息,其他类型的信息更偏向于定性信息,但同样很重要。比如,这位候选人是一个出色的公共演说家吗?她所在选区的政纲基调是什么?她的竞选口号是什么?政治活动其实就是一个小公司,她能管理好自己的职员吗?
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当然,如果你是一个不仔细权衡定性信息的刺猬型专家,那么所有的信息就只会给你带来麻烦。库克的团队在预测方面很有经验,准确度也很高。
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库克团队把竞选划分为从“共和党必胜派”到“民主党必胜派”7个等级。1998~2010年间,库克团队成功预测共和党候选人获胜的次数为1205次(共1207次竞选),达到了99%以上的成功率,同样的,他们成功预测民主党候选人取胜的次数为1226次(共1229次竞选)。
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库克提到的那些“民主党必胜派”获胜的选区几乎每年都是民主党获胜,“共和党必胜派”获胜的选区每年则都是共和党获选,这些预测都不难作。但是,在需要高技术水平的竞选预测中,库克团队同样表现不俗。比如,在被他们列为“倾向于”共和党候选人的那些选举中,共和党实际获胜的概率高达95%;在被列为“倾向于”民主党候选人的选举中,民主党获胜的概率高达92%。此外,即使库克团队并不赞同民调那样的定量指标,但他们在相关预测中仍然拥有良好的跟踪记录。
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2010年9月,大概是2010年11月选举活动开始前5周的光景,我在华盛顿拜访了库克团队,整个下午,我都和戴维·瓦瑟曼在一起,他的年龄约为30岁,一头卷发,负责管理众议院的预测事务。
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库克团队最具特色之处就体现在他们与候选人的面谈环节。美国总统大选期间,位于水门综合大厦5楼的库克工作室入口处总是人头攒动,候选人时不时地过来聊上个把小时,谈论的话题无外乎是筹款和战略会议。我拜访瓦瑟曼那天,他安排了3场面谈。他让我和一个叫丹·卡潘克的共和党候选人一起与他见面。卡潘克想要击败威斯康星州第三国会选区的现任民主党议员罗恩·坎德,这个选区包含这个州西南部的几个小社区。库克团队已经将这次竞选认定为“民主党可能获胜”,也就是说卡潘克获胜的概率很低,但是他们当时正在考虑将这一选区改为形势更有利的“民主党必胜”区。
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做农场补给生意的州参议员卡潘克举止粗暴,像个高中体育老师。他还有一口浓重的威斯康星州口音,当他谈到自己拥有一支名为“拉克洛斯罗格”(La Crosse Loggers)的小型联盟棒球队时,我都不确定他说的是“logger”(伐木工),还是“lager”(一种淡啤酒的牌子),哪个词听上去都像是这个来自威斯康星州的俱乐部的别名。不过,他朴素的话语使人可以多少忽略其举止的粗暴,所以在通常民主党占优势的选区,他也始终能在州议会中任参议员。
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