क्यों विशेषज्ञ लगभग हमेशा गलत होते हैं

हर बार एक राष्ट्रीय आपदा, एक विशाल घटना, एक शूटिंग, एक सफलता, वास्तव में किसी भी समाचार पर, आप एक विशेषज्ञ को खोजने के लिए टेलीविजन समाचार पर भरोसा कर सकते हैं। उनमें से कुछ काफी कुछ जानते हैं कि क्या हुआ, क्या होगा और क्यों हुआ। लेकिन जब बहुत सारे विशेषज्ञों की बात आती है, तो उन्हें वास्तव में पता नहीं होता है कि वे किस बारे में बात कर रहे हैं।

ब्लॉगर एरिक बार्कर बताते हैं कि राजनीतिक विशेषज्ञों की भविष्यवाणी केवल यादृच्छिक अनुमान से थोड़ी बेहतर है, और सांख्यिकीय मॉडल की तुलना में बदतर है। वास्तव में, तथाकथित विशेषज्ञ अपने स्वयं के क्षेत्र के बाहर की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में बेहतर थे। बार्कर 1980 के दशक के एक अध्ययन की ओर इशारा करते हैं, जब फिलिप टेटलॉक ने 284 राजनीतिक "विशेषज्ञ" एक सौ भविष्यवाणियां की थीं। अध्ययन का सार संक्षेप में है कि सब कुछ स्पष्ट है * एक बार जब आप उत्तर जान लेते हैं:

इन पूर्वानुमानों में से प्रत्येक के लिए, टेटलॉक ने जोर देकर कहा कि विशेषज्ञ निर्दिष्ट करते हैं कि वे दो परिणामों में से किसकी उम्मीद करते हैं और उनकी भविष्यवाणी के लिए एक संभावना भी प्रदान करते हैं। उन्होंने इस तरह से किया कि आत्मविश्वास से भरी भविष्यवाणियों ने सही होने पर अधिक अंक हासिल किए, लेकिन गलती से अधिक अंक भी खो दिए। हाथ में उन भविष्यवाणियों के साथ, वह फिर बैठ गया और घटनाओं के खुद बाहर खेलने की प्रतीक्षा करने लगा। बीस साल बाद, उन्होंने अपने परिणामों को प्रकाशित किया, और जो उन्होंने पाया वह हड़ताली था: हालांकि विशेषज्ञों ने यादृच्छिक अनुमान लगाने की तुलना में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया, उन्होंने एक न्यूनतम परिष्कृत सांख्यिकीय मॉडल के रूप में भी प्रदर्शन नहीं किया। इससे भी अधिक आश्चर्यजनक यह है कि विशेषज्ञों ने अपने क्षेत्र के बाहर विशेषज्ञता के क्षेत्र में काम करते समय थोड़ा बेहतर किया।

एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि सुप्रीम कोर्ट के मामलों के परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश करने वाले "विशेषज्ञ" कंप्यूटर से बहुत बेहतर नहीं थे। दुनिया ने स्वास्थ्य देखभाल के बारे में अपने हालिया फैसले में इसका सबूत देखा, लगभग हर "विशेषज्ञ" ने वहां आश्चर्यचकित किया।

लेकिन वह राजनीति है। अन्य क्षेत्र बेहतर होना चाहिए, है ना? नहीं। तकनीक उसी तरह है। एक अन्य वैज्ञानिक ने प्रौद्योगिकी-प्रवृत्ति की भविष्यवाणियों की सटीकता का विश्लेषण किया। उनमें से लगभग अस्सी प्रतिशत गलत थे, चाहे वे भविष्यवाणियां विशेषज्ञों द्वारा की गई हों या नहीं।

2005 में, टेटलॉक ने विशेषज्ञ भविष्यवाणी के बारे में एक पुस्तक लिखी जिसका नाम है "विशेषज्ञ राजनीतिक निर्णय: यह कितना अच्छा है?" हम कैसे जान सकते हैं? ”इसमें वे बताते हैं कि न केवल विशेषज्ञ अक्सर गलत होते हैं, बल्कि वे लगभग कभी भी इस पर नहीं कहते हैं। न्यू यॉर्कर बताते हैं:

जब वे गलत होते हैं, तो उन्हें शायद ही कभी जवाबदेह ठहराया जाता है, और वे शायद ही कभी इसे स्वीकार करते हैं। वे जोर देकर कहते हैं कि वे सिर्फ समय पर बंद थे, या एक अनुचित घटना, या लगभग सही, या सही कारणों से गलत थे। उनके पास आत्म-औचित्य का एक ही भंडार है जो हर किसी के पास है, और दुनिया में काम करने के तरीके, या काम करने के लिए उनके विश्वासों को संशोधित करने के लिए किसी और से अधिक इच्छुक नहीं हैं, सिर्फ इसलिए कि उन्होंने एक गलती की।

टेटलॉक बताता है कि जब हम भविष्यवाणियों में भयानक होते हैं, तो विशेषज्ञ दो "संज्ञानात्मक शैलियों" में गिर जाते हैं जब वे उन पूर्वानुमानों को बना रहे होते हैं: लोमड़ियों और हेजहोग्स। हफ़िंगटन पोस्ट संक्षेप:

फॉक्स कई बातें जानता है जबकि हेजल एक बड़ी बात जानते हैं। एक विषय पर गहराई से जानकार होने के कारण किसी का ध्यान केंद्रित होता है और आत्मविश्वास बढ़ता है, लेकिन यह असंतुष्ट विचारों को भी धुंधला कर देता है जब तक कि वे दिखाई नहीं देते हैं, जिससे डेटा संग्रह पूर्वाग्रह की पुष्टि में बदल जाता है और आत्म-धोखे को आत्म-आश्वासन में बदल देता है। दुनिया एक हस्तक्षेप करने वाला, जटिल और आकस्मिक स्थान है जिसमें अनगिनत अंतराल वाले चर और भ्रमित कारक हैं, जो लोमड़ियों के साथ सहज हैं, लेकिन हेजहोग नहीं हैं। टेटलॉक के अध्ययन में कम स्कोरर थे "विचारक जो 'एक बड़ी बात जानते हैं', आक्रामक तरीके से उस एक बड़ी बात को नए डोमेन में पहुंचाते हैं, उन लोगों के साथ क्रूरता से अधीरता प्रदर्शित करते हैं जो 'नहीं मिलता है, और विश्वास व्यक्त करते हैं कि वे हैं" टेटलॉक का कहना है कि पहले से ही काफी कुशल पूर्वानुमानकर्ता थे। उच्च स्कोरर थे "विचारक, जो कई छोटी चीजों (अपने व्यापार की चाल) को जानते हैं, भव्य योजनाओं के बारे में उलझन में हैं, स्पष्टीकरण और भविष्यवाणी को कटौतीत्मक अभ्यास नहीं बल्कि 'लचीलेपन में अभ्यास' के रूप में देखें। ad hocery 'जिसमें सूचना के विविध स्रोतों को एक साथ चिपकाए जाने की आवश्यकता होती है, और यह अपने स्वयं के पूर्वानुमान के बारे में अलग-अलग होते हैं। "

लेकिन 10, 000 घंटे की तकनीक का क्या? क्या आपने वास्तव में अपने चुने हुए क्षेत्र के परिणाम की भविष्यवाणी करने में यादृच्छिक मौका की तुलना में केवल थोड़ा बेहतर होने के लिए 10, 000 घंटे खर्च किए हैं? शायद। बार्कर ने एक अन्य पुस्तक, टैलेंट इज ओवररेटेड: व्हाट रियली सेपरेट वर्ल्‍ड-क्लास परफॉर्मर्स एवरीबॉडी एल्स: का हवाला दिया।

कई क्षेत्रों में व्यापक शोध से पता चलता है कि बहुत से लोग न केवल वे क्या करते हैं, बल्कि वे कितने साल बिताते हैं, इस पर उत्कृष्ट रूप से अच्छा बनने में असफल हो जाते हैं, वे अक्सर जब वे शुरू करते हैं, तो उनसे बेहतर कोई भी नहीं मिलता है।

क्षेत्र के बाद, जब यह महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण कौशल के लिए आया था - स्टॉक की सिफारिश करने वाले स्टॉकब्रोकर, पैरोल अधिकारियों ने पुनर्विचार की भविष्यवाणी करते हुए, कॉलेज के प्रवेश अधिकारियों ने आवेदकों को देखते हुए कहा - बहुत सारे अनुभव वाले लोग अपनी नौकरियों में बहुत कम अनुभव वाले लोगों की तुलना में बेहतर नहीं थे।

नैतिक यहाँ? हमें वास्तव में पता नहीं है कि क्या होने वाला है, कभी भी।

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