Luați decizii mai bune cu Probabilitatea Bayesiană, calea inteligentă de a lua în considerare riscul

Se estimează că adulții umani fac aproximativ 35 000 de decizii pe zi - procentul de decizii bune depinde de adulți. Aceste alegeri pot fi la fel de banale ca și decizia de a rula sau deforma hârtia igienică sau de a fi complicate din punct de vedere emoțional ca și rezolvarea unei relații. Și pentru că oamenii sunt supuși mai degrabă decât stăpânilor prejudecăților lor emoționale, strategiile și cadrele intelectuale sunt necesare pentru oricine speră să funcționeze într-un mod rezonabil. Din păcate, nu ni se dau întotdeauna cele mai bune instrumente. Modul în care majoritatea oamenilor se gândesc probabil la probabilitate, de exemplu, este necorespunzător modernei.

În orice zi, orice persoană care trăiește într-o societate modernă se va angaja cu organizații, mașini și modele de prețuri pe care nu le înțeleg pe deplin. Majoritatea oamenilor abordează aceste puzzle-uri zilnice într-un mod practic, folosind informațiile pe care le au pentru a maximiza oportunitatea pentru un rezultat reușit. Aceasta este în esență ceea ce ne învață părinții noștri să facem ca și copii. Aceasta este adesea ceea ce înseamnă oamenii atunci când vorbesc despre "logică". Dar acesta este, de asemenea, un proces adesea inadecvat. Atunci când există diferențe semnificative de cunoștințe, aceasta diferă foarte puțin de ghicitul. Suntem, pe scurt, gândindu-ne la probabilitate într-un mod ineficient. Mai degrabă decât să ne concentrăm asupra rezultatelor, ar trebui să ne concentrăm pe înțelegerea noastră a situațiilor folosind ideile de bază ale probabilității bayesiene.

Probabilitatea Bayesiană încorporează grade de credință asupra frecvențelor istorice: Ideea este că deciziile făcute din incertitudine sunt informate de ceea ce cunoaște cineva inițial și este actualizat pe măsură ce se întâlnesc noi informații. Ideea este de a minimiza riscul maximizând învățarea. În loc să se apropie de problemele monolitice, Bayesienii le-au tăiat în bucăți mai digerabile. Cunoștințele sunt acumulate pe parcurs.

Pentru a înțelege cum funcționează aceasta, trebuie să faci matematica. Ecuația centrală, cunoscută și sub numele de regula lui Bayes, a fost formulată de Thomas Bayes, un cleric și matematician englez care a murit în 1761. Acesta prezice succesiunea evenimentelor care au condus la un rezultat. În ecuație, T reprezintă ipoteza de testare și E reprezintă noile dovezi care vor confirma sau respinge ipoteza. Credințele de aici nu sunt obiective, ci condiționate de ipoteze anterioare și de ceea ce este învățat de-a lungul drumului.

Ecuația permite factorilor de decizie să atribuie în același timp probabilități unor informații și evenimente, stratificând probabilitatea unei ipoteze subiacente care se dovedește în plus față de probabilitatea unui rezultat.

Într-o lucrare din 2011, profesorul de la Queen Mary, Norman Fenton, a susținut că cea mai eficientă modalitate de a lua decizii este prin modele probabiliste construite din rețelele Bayesian. El scrie că criza financiară din 2008 a fost un apel de trezire pe care oamenii și sistemele financiare trebuie să le facă mai bine la evaluarea riscurilor. În timp ce probabilitatea Bayesiană a existat ca un construct critic încă din secolul al XVI-lea, nu este aplicată în general sau nu este predată. Și, deși este evident că gândirea Bayesian se aplică în domeniul finanțelor, ea are sens și pentru o multitudine de alte situații.

"Pentru a rezolva aceste probleme în mod constant și eficient, avem nevoie de o metodă riguroasă de cuantificare a incertitudinii care ne permite să combinăm datele cu judecata experților", scrie Fenton. Probabilitatea Bayesiană este o astfel de abordare.

Fenton face cazul aplicării crescute a teoriei Bayesiene, dar a fost adoptată înainte - și pentru un efect bun. Alan Turing a folosit statisticile Bayesian atunci când cracked codurile în timpul celui de-al doilea război mondial. Singurul motiv pentru care nu a popularizat o nouă modalitate de gândire a fost că nimeni nu a aflat până când informațiile nu au fost declasificate în 2012. Acesta a fost și anul în care Nate Silver a folosit ecuația lui Bayes pentru a prezice rezultatele alegerilor din 2012 cu o acuratețe impresionantă.

Probabilitatea Bayesiană este mai bună decât alte sisteme de predicție viitoare, deoarece este, de asemenea, una dintre puținele metode care explică modul în care sunt cu adevărat oamenii imprevizibili. În timp ce încorporează ceea ce știe, ea răspunde de asemenea faptului că alegerea omului este în mod constant afectată de variabilele contextuale și situaționale. Acest lucru este util dacă încercați să aflați ce stocuri să investească, sau ce plăcuță de fructe va fi cel mai de succes la potluck.

Dar cum puteți să o aplicați astăzi? Simplu: Gândiți-vă la ceea ce credeți că știți și de ce credeți că o cunoașteți înainte de a lua o decizie. Apoi gândiți-vă dacă această decizie vă va permite să vă confirmați sau să respingeți suspiciunile. E destul de ușor. Este o chestiune de a avea disciplina să se concentreze asupra motivului pentru ceea ce se întâmplă mai degrabă decât asupra realității simple a evenimentelor. Doar pentru că se întâmplă ceva nu face probabil.