Ogni volta che c'è un disastro nazionale, un evento gigantesco, una sparatoria, una svolta, davvero qualsiasi notizia, puoi fare affidamento su notizie televisive per trovare un esperto. Alcuni di loro sanno molto di quello che è successo, di ciò che accadrà e del perché. Ma quando si tratta di molti esperti, non hanno davvero idea di cosa stiano parlando.
Il blogger Eric Barker sottolinea che le previsioni degli esperti politici sono solo leggermente migliori di un'ipotesi casuale e molto peggio di un modello statistico. In effetti, i cosiddetti esperti erano migliori nel prevedere eventi al di fuori del proprio campo. Barker indica uno studio degli anni '80, quando Philip Tetlock aveva 284 "esperti" politici che fanno circa cento previsioni. Lo studio è riassunto nel libro Tutto è ovvio * Una volta che conosci la risposta:
Per ciascuna di queste previsioni, Tetlock ha insistito sul fatto che gli esperti specificano quale dei due risultati si aspettavano e assegnano anche una probabilità alla loro previsione. Lo ha fatto in modo che le previsioni sicure segnassero più punti se corretti, ma hanno anche perso più punti in caso di errore. Con quelle previsioni in mano, poi si è seduto e ha aspettato che gli eventi stessi si svolgessero. Venti anni dopo, pubblicò i suoi risultati e ciò che trovò sorprendente: sebbene gli esperti si comportassero leggermente meglio delle ipotesi casuali, non si comportarono neppure come un modello statistico minimamente sofisticato. Ancora più sorprendentemente, gli esperti hanno fatto leggermente meglio operando al di fuori della loro area di competenza piuttosto che al suo interno.
Un altro studio ha scoperto che gli "esperti" che cercano di prevedere l'esito dei casi della Corte suprema non erano molto meglio di un computer. Il mondo ha visto prove di ciò nella loro recente decisione in merito all'assistenza sanitaria, sorprendendo quasi ogni "esperto" là fuori.
Ma questa è politica. Altri campi dovrebbero essere migliori, giusto? No. La tecnologia è allo stesso modo. Un altro scienziato ha analizzato l'accuratezza delle previsioni sulla tendenza tecnologica. Circa l'ottanta per cento di loro aveva torto, indipendentemente dal fatto che quelle previsioni fossero state fatte da esperti o meno.
Nel 2005, Tetlock ha scritto un libro sulla predizione degli esperti chiamato "Giudizio politico di esperti: quanto è buono?" Come possiamo saperlo? ”In esso, spiega che non solo gli esperti spesso sbagliano, ma quasi non lo chiamano mai. Il New Yorker spiega:
Quando si sbagliano, raramente sono ritenuti responsabili e lo ammettono raramente. Insistono sul fatto che erano appena usciti nei tempi, o nascosti da un evento improbabile, o quasi giusto o sbagliato per le giuste ragioni. Hanno lo stesso repertorio di auto-giustificazioni di tutti, e non sono più propensi di chiunque altro a rivedere le proprie convinzioni sul modo in cui il mondo funziona o dovrebbe funzionare, solo perché hanno fatto un errore.
Tetlock sottolinea che mentre siamo terribili nelle previsioni, gli esperti cadono in due "stili cognitivi" quando fanno queste previsioni: volpi e ricci. L'Huffington Post riassume:
Le volpi sanno molte cose mentre i ricci sanno una cosa grande. Essere profondamente informati su un argomento restringe la concentrazione e aumenta la fiducia, ma offusca anche le opinioni dissenzienti fino a quando non sono più visibili, trasformando così la raccolta di dati in conferma di pregiudizio e trasformando l'autoinganno in sicurezza di sé. Il mondo è un luogo disordinato, complesso e contingente con innumerevoli variabili e fattori confondenti che le volpi si trovano a loro agio, ma non lo sono i ricci. I marcatori più bassi nello studio di Tetlock erano "pensatori che" conoscono una cosa grande ", estendono in modo aggressivo la portata esplicativa di quella cosa grande in nuovi domini, mostrano impazienza impudente con coloro che" non la capiscono "ed esprimono una considerevole fiducia che sono meteorologi già abbastanza competenti. "Al contrario, afferma Tetlock, i marcatori più alti erano" pensatori che conoscono molte piccole cose (trucchi del loro mestiere), sono scettici nei confronti di grandi schemi, vedi spiegazione e previsione non come esercizi deduttivi ma piuttosto come esercizi in flessibile " ad hoc "che richiedono di riunire diverse fonti di informazioni e sono piuttosto diffidenti riguardo alla propria abilità di previsione".
Ma per quanto riguarda la tecnica delle 10.000 ore? Hai davvero trascorso 10.000 ore al fine di avere solo una possibilità leggermente migliore rispetto a quella casuale di prevedere il risultato del campo prescelto? Probabilmente. Barker cita un altro libro, Il talento è sopravvalutato: ciò che separa davvero gli artisti di livello mondiale da chiunque altro:
Ricerche approfondite in una vasta gamma di settori mostrano che molte persone non solo non riescono a diventare straordinariamente brave in quello che fanno, indipendentemente da quanti anni trascorrono a farlo, spesso non migliorano nemmeno di quanto non fossero all'inizio.
Campo dopo campo, quando si trattava di competenze di importanza centrale - agenti di borsa che raccomandavano azioni, funzionari di libertà vigilata che predicevano la recidiva, funzionari di ammissione all'università che giudicavano i candidati - le persone con molta esperienza non erano migliori nel loro lavoro di quelle con poca esperienza.
La morale qui? Non abbiamo davvero idea di cosa succederà mai.
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