החלטות טובות יותר עם הסתברות Bayesian, הדרך החכמה לשקול סיכונים

ההערכה היא כי בני אדם האדם לעשות על 35,000 החלטות ביום - אחוז החלטות טובות תלוי המבוגר. בחירות אלה יכול להיות בנאלי כמו מחליטים לגלגל או לקפל נייר טואלט או כמסובך רגשית כמו פתרון לעזוב מערכת יחסים. ובגלל שבני האדם כפופים לאדונים של הטייות הרגשיות שלהם, אסטרטגיות ומסגרות אינטלקטואליות נחוצות לכל מי שמקווה לתפקד בצורה סבירה. למרבה הצער, אנחנו לא תמיד מקבלים את הכלים הטובים ביותר. הדרך שבה רוב האנשים חושבים על הסתברות, למשל, אינה הולמת את המודרני.

בכל יום נתון, כל אדם המתגורר בחברה מודרנית יעסוק בארגונים, במכונות ובמודלים של תמחור שאינם מבינים. רוב האנשים מתקרבים לפאזלים היומיומיים האלה בצורה מעשית, באמצעות המידע שיש להם כדי למקסם את ההזדמנות לתוצאה מוצלחת. זה מה שהוריו מלמדים אותנו לעשות כילדים. זה מה שאנשים מתכוונים כאשר הם מדברים על "ההיגיון". אבל זה גם תהליך לא מספיק לעתים קרובות. כאשר יש פערים ידע משמעותי זה שונה במקצת מן הניחוש. אנחנו, בקיצור, חושבים על הסתברות בצורה לא יעילה. במקום להתמקד בתוצאות, עלינו להתמקד בהבנה שלנו של מצבים תוך שימוש ברעיונות הליבה של ההסתברות הבייסיאנית.

ההסתברות הבייסיאנית משלבת מעלות של אמונה על תדרים היסטוריים: הרעיון הוא שהחלטות הנובעות מאי-וודאות נמסרות על ידי מה שמישהו יודע במקור ומתעדכן כשמישהו נתקל במידע חדש. הרעיון הוא למזער את הסיכון תוך למקסם את הלמידה. במקום להתקרב לבעיות כמו מונוליטי, Bayesians לחתוך אותם לחלקים לעיכול יותר. הידע מצטבר לאורך הדרך.

כדי להבין איך זה עובד, אתה חייב לעשות את המתמטיקה. המשוואה המרכזית, הידועה גם בשם שלטון בייז, גובשה על ידי תומאס בייז, כומר אנגלי ומתמטיקאי שמת ב -1761. הוא חוזה את רצף האירועים המוביל לתוצאה. במשוואה, T מייצג את ההשערה להיות בדיקה ו- E מייצג את חתיכות חדשות של ראיות כי יהיה לאשר או להפריך את ההשערה. האמונות כאן אינן אובייקטיביות, אלא מותנות בהנחות קודמות ובמה שנלמד לאורך הדרך.

המשוואה מאפשרת למקבלי ההחלטות להקצות סיכויים לחלקי מידע ואירועים בעת ובעונה אחת, תוך הנחת הסבירות להנחה בסיסית המופיעה על גבי הסבירות לתוצאה.

במאמר שפורסם בשנת 2011, טען פרופ 'נורמן פנטון, פרופסור המלכה מרי, כי הדרך האפקטיבית ביותר לקבל החלטות היא באמצעות מודלים הסתברותיים שנבנו ברשתות Bayesian. הוא כותב כי המשבר הפיננסי 2008 היה להתעורר קוראים כי אנשים ומערכות פיננסיות צריך להשתפר בסיכון הערכה. בעוד ההסתברות הבייזית קיימת כמבנה קריטי מאז המאה ה -16, היא אינה מיושמת באופן נרחב או מלמדת. ובעוד ברור כי המחשבה בייסי חל על כספים, זה גם הגיוני של מצבים אחרים רבים.

"כדי להתמודד עם בעיות מסוג זה באופן עקבי וביעילות אנו זקוקים לשיטה קפדנית של כימות אי ודאות המאפשרת לנו לשלב נתונים עם שיפוט מומחה", כותב פנטון. "ההסתברות הבייזית היא גישה כזו".

Fenton עושה את המקרה עבור יישום מוגבר של התיאוריה Bayesian, אבל זה אומץ לפני - ולתוקף טוב. אלן טיורינג השתמש בסטטיסטיקה בייסיאנית בעת פיצוח קודים במהלך מלחמת העולם השנייה. הסיבה היחידה שהיא לא פופלה דרך חשיבה חדשה היא שאף אחד לא גילה עד שהמידע סווג בשנת 2012. זה היה גם השנה שבה נייט סילבר השתמש במשוואה של בייס כדי לחזות את תוצאות הבחירות של 2012 בדייקנות מרשימה.

ההסתברות הבייסיאנית טובה יותר ממערכות חיזוי עתידיות אחרות, משום שהיא גם אחת השיטות המעטות שאומרות כמה בני אדם בלתי צפויים באמת. בעוד שהיא משלבת את מה שאנו מכירים, היא מגיבה גם לכך שהבחירה האנושית מושפעת ללא הרף על ידי משתני הקשר ומצבים. זה מועיל אם אתה מנסה להבין מה המניות להשקיע, או מה צלחת פירות יהיה המוצלח ביותר שלך potluck.

אבל איך אפשר ליישם את זה היום? פשוט: חשוב על מה שאתה חושב שאתה יודע ולמה אתה חושב שאתה יודע את זה לפני קבלת החלטה. ואז לחשוב אם החלטה זו תאפשר לך לאשר או להכחיש את החשדות שלך. זה די הרבה. זה עניין של דיסציפלינה להתמקד במה שקורה במקום המציאות הפשוטה של ​​האירועים. רק בגלל שמשהו קורה לא עושה את זה סביר.