미디어가없는 은신처에 안전하게 갇혀 있지 않았다면 아마 네이트 실버에 대해 들어 보셨을 것입니다. FiveThirtyEight 블로그 뉴욕 타임즈 . 논쟁이 번성했습니다. 이제 그가 오바마에게주는 86 % 확률 대통령 선거에서 승리했습니다.
다음을 포함한 많은 사람들 타임스 보수적 인 칼럼니스트 데이비드 브룩스와 MSNBC의 성격, 전 정치가 조 스카 버러, 실버의 확신을 싫어함 그들이 불확실한 과정이라고 생각하고 큰 소리로 말했습니다. 그런 다음 물론 실버 방어 미디어의 다른 부분에서.
잠시 정치를 제쳐두십시오. 이 토론에는 '빅 데이터'라고 부르는 것에 관심이있는 기업가를위한 몇 가지 중요한 교훈이 있습니다. 선거를 예측할 때와 마찬가지로 사업을 운영 할 때 많은 당파와 전문가의 길을 따르고 위험 분배를 더하고 합법적 인 기회를 포착하는 방법에 대해 근본적인 실수를 저지르기 쉽습니다.
교훈 1 : 편견은 예측보다 우선하지 않습니다.
현재 예측 논란에 대한 근본적인 문제는 비평가들이 Silver가 무엇을하는지 오해하고 있다는 것입니다. 그들은 인간의 행동을 예측하는 데 수학을 사용할 수 없다고 믿고 싶어 할 수도 있습니다. 하지만 동의하지 않습니다. 어떤 일이 일어날 지에 대한 통찰력을 제공하는 트렌드를 언제든지 볼 수 있습니다.
그 책 머니 볼 통계를 사용하여 비용 효율적으로 팀을 운영 한 한 야구 클럽의 성공을 기록한은 완벽한 예입니다. 게임의 재능 시장은 매우 비효율적이었습니다. 팀은 관리적 가정과 편견을 충족시키는 재능이나 측면에 프리미엄을 두지 만 반드시 성과가 더 좋아지는 것은 아닙니다. 동시에 시간이 지남에 따라 게임에 통계적 영향을 미치는 기능은 저평가되었습니다.
업계 나 비즈니스에 숨겨진 패턴이 없다고 가정하지 마십시오. 전체 '빅 데이터'개념이 무엇이라고 생각하십니까?
교훈 2 : 확률은 상대적입니다.
실버의 비평가들은 여론 조사가 한 시점을 나타 내기 때문에 예측이 아니라고 말합니다. 맞아요. 그러나 충분한 시간 동안 데이터를 수집하면 결과에 그럴 가능성이있는 방향이 표시 될 수 있습니다. 그것이 비즈니스에 변화를 가져올 수있는 것입니다.
항상 정확하게 옳다는 것은 과대 평가됩니다. 양자 역학에 대해 과학자와 이야기하면 우리가 현실로 보는 것은 많은 확률의 축적이지만 그 결과는 상당하다는 것을 알게 될 것입니다.
마이클 비빈스의 키는 얼마입니까
배워야 할 것은 확률을 합리적으로 평가하는 방법입니다. 실버에 대한 비판 중 하나는 그가 롬니에게 40 % 이상의 승리 기회를주지 않았다는 것입니다. 그리고 우리는 충분한 총 선거 투표를이기는 것에 대해 이야기하고 있으며,이기는 것이 아니라 주별로 결정되었습니다. 명백하게 가까운 민족. 그리고 40 %의 확률은 단일 쌍을 얻을 확률 포커 핸드를 받았을 때.
마찬가지로 86 %의 확률도 종속을 의미하지는 않습니다. 확률이 당신에게 유리 해 보일 때, 당신은 여전히 잃을 수 있습니다. 그렇기 때문에 배당률이 오랜 기간 동안 가장 잘 작동하며 그렇지 않은 경우보다 더 자주 이긴다는 인식이 있습니다.
레슨 # 3 : 패턴은 상당한 방식으로 합산 될 수 있습니다.
실버의 예측에 대해 많은 사람들을 화나게하는 것은 선거를 거의 죽음에 이르게 한 전국적인 여론 조사에 직면 한 것처럼 보인다는 것입니다. 그것은 희망적인 생각 (전문가들은 거의 항상 예후에 따라 동전을 만든다)과 단순하지만 심오한 오해의 조합이다.
모든 것이 국가 나 기업과 같은 전체 시스템에 똑같이 영향을 미치는 것은 아닙니다. 대선의 경우 두 종족이 있습니다. 목과 목이있는 인기있는 인종은 선거 결과를 바꾸지 않습니다. 우승 티켓은 개별 주를 올바르게 조합하는 것입니다.
어떤 수준에서 전문가들은 이것을 알고 인정합니다. 그러나 사실을 인정하는 것과 그 의미를 실제로 수용하는 것에는 차이가 있습니다. 한 세기에 한 번 이른바 '블랙 스완'사건에 대해 영원히 이야기 해 왔지만 10 년마다 큰 폭락을 겪는 금융 산업을보세요. 왜? 100 년에 한 번 발생할 수있는 10 개의 다른 문제가 있고 서로 독립적으로 발생할 수 있다면, 100 년에 한 번에서 10 년에 한 번으로 전환 한 것입니다.
교훈 # 4 : 데이터를 작동시키기에 너무 작지 않습니다.
Nate Silver는 이벤트에 대한 확률을 예측하는 데 재능이있을 수 있지만 그는 또한 한 사람입니다. 당신이 전문가가 아니라면, 당신의 경쟁자보다 미래에 대해 더 많이 아는 것으로부터 얻을 수있는 이점을 얻을 수있는 사람을 찾으십시오.
