Superforecasting von Philip E. Tetlock und Dan Gardner

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Die Kunst und Wissenschaft der Vorhersage

Superforecasting von Philip E. Tetlock und Dan Gardner

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Was genau ist das Thema des Superforecasting -Buches?

Superforecasting (2015), basierend auf Jahrzehnten der Studie und den Ergebnissen eines großen, von der Regierung gesponserten Prognose-Turniers, erklärt, wie Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen verbessern können, unabhängig davon Alltagsleben.

Wer ist die Zielgruppe für das Superforecasting -Buch?

  • Diejenigen, die daran interessiert sind, zu lernen, wie die Prognose funktioniert
  • Denker, die kritisch denken können
  • Geschäftsleute, die ihre Prognosefähigkeiten verbessern möchten

Wer sind Philip E. Tetlock und Dan Gardner und was machen sie?

Phil Tetlock, Professor der Annenberg University an der Universität von Pennsylvania, ist Politikwissenschaftler und Psychologe, der sich auf politische Psychologie spezialisiert hat. Er ist der Gründer und Direktor des Good-Urteils-Projekts, einer prognostizierten Forschung, die zu mehr als 200 Artikel in Experten geführt hat.
Dan Gardner ist Journalist, Autor und Sprecher, der in New York City lebt. Gardner ist nicht nur der Autor des gut gefeierten Bücherrisikos: die Wissenschaft und Politik der Angst und zukünftigen Babble, sondern hat auch über verschiedene Themen auf der ganzen Welt für Regierungen und Unternehmen wie Google und Siemens gesprochen.

Was genau ist für mich drin? Erfahren Sie, wie Sie genaue Vorhersagen erstellen, indem Sie dieses Video ansehen.

Vorhersagen und Vorhersagen werden zu einer Vielzahl von Themen getroffen, darunter das Wetter, den Aktienmarkt, das Budget des nächsten Jahres und wer wird das Fußballspiel dieses Wochenendes gewinnen. Dies sind jedoch nicht die einzigen Themen, über die wir Vorhersagen treffen. Infolge unserer Besessenheit von Vorhersage sind wir verärgert, wenn sich Ereignisse nicht so entfalten, wie wir sie erwartet hatten. Können also Vorhersagen getroffen werden, die genauer sind als heute? Sie haben die Fähigkeit. Innerhalb weniger Monate können wir Superforecasts produzieren, die mit jeder neuen Information getrimmt und neu ausgerichtet sind, und dann nach dem vorhergesagten Ereignis bewertet und verbessert werden. In diesen Notizen werden wir uns mit der schwierigen, aber faszinierenden Fähigkeit befassen, die ultimativen Vorhersagen zu erzeugen, was sowohl hart als auch interessant ist.

Hier erfahren Sie, warum der ehemalige CEO von Microsoft den Marktanteil des iPhone erwartet hat. wie ein Prognostiker die Autopsie von Yasser Arafat voraussagt; und warum Gruppen von Prognostikern effektiver sind als Individuen bei der Vorhersage der Zukunft.

Die Prognose hat bestimmte Grenzen, aber dies sollte nicht als Entschuldigung verwendet werden, um es abzulehnen.

Prognose ist etwas, was wir regelmäßig tun, unabhängig davon, ob wir unseren nächsten Karriereschritt planen oder eine Finanzinvestitionsentscheidung treffen. Im Wesentlichen spiegeln unsere Vorhersagen unsere Hoffnungen auf das wider, was die Zukunft bringen wird. Die Prognose dagegen ist eingeschränkt, da selbst kleine Ereignisse möglicherweise unerwartete Auswirkungen haben. Wir leben in einer komplizierten Welt, in der selbst eine einzelne Person katastrophale Konsequenzen verursachen kann. Nehmen Sie zum Beispiel den arabischen Frühling. Mohamed Bouazizi, ein tunesischer Straßenverkäufer, brannte sich aus, weil er von korrupten Polizisten gedemütigt wurde. Dies war der Beginn einer Kettenreaktion.

Es gibt ein theoretischer Grund dafür, warum es in erster Linie schwierig ist, solche Ereignisse zu antizipieren. Wenn es um nichtlineare Systeme wie die Erdatmosphäre geht, können auch winzige Veränderungen einen erheblichen Einfluss haben, so der amerikanische Meteorologe Edward Lorenz. Die Chaostheorie (auch als Schmetterlingseffekt bekannt) ist die Theorie, die dieses Phänomen erklärt. Wenn sich die Richtung des Windes um weniger als einen Bruchteil eines Grades ändert, können die langfristigen Wettermuster nach einigen Schätzungen dramatisch verändert werden. Anders ausgedrückt, der Klappen eines Schmetterlingsflügels in Brasilien kann einen Tornado auslösen, der durch Texas reißt.

Nur weil die Vorhersage seine Grenzen hat, sollten wir es nicht ganz aufgeben. Nehmen wir zum Beispiel Edward Lorenz 'Gebiet der Meteorologie. Wenn Wettervorhersagen einige Tage im Voraus ausgestellt werden, können sie als recht genau angesehen werden. Wieso den? Aus dem einfachen Grund, dass Wettervorhersagen die Genauigkeit ihrer Vorhersagen nach dem Ereignis bewerten. Sie erhalten besser, wie das Wetter durch den Vergleich ihrer Vorhersage mit den tatsächlichen Wetterbedingungen funktioniert. Das Problem bei diesem Ansatz ist jedoch, dass Einzelpersonen in anderen Bereichen die Genauigkeit ihrer Vorhersagen selten bewerten! Um unsere Prognose zu verbessern, müssen wir zunächst seine Genauigkeit erhöhen, und dann müssen wir uns ernsthafter machen, um das zu vergleichen, was wir mit dem, was wirklich stattfindet, vergleichen muss. Und es erfordert ein echtes Engagement für die Messung.

Vermeiden Sie mehrdeutige Sprache und bemühen Sie sich, so spezifisch wie möglich zu sein.

Wenn Sie darüber nachdenken, erscheint das Messen von Vorhersagen wie ein Kinderspiel: Sammeln Sie die Prognosen, bewerten Sie ihre Richtigkeit, machen Sie die Berechnungen und voila! Es ist jedoch überhaupt nicht so einfach. Die Bedeutung der ursprünglichen Vorhersage muss verstanden werden, bevor festgestellt werden kann, ob sie genau war oder nicht. Betrachten Sie den Fall von Microsoft -CEO Steve Ballmer, der vorausgesagt hatte, dass das iPhone im April dieses Jahres keinen erheblichen Marktanteil des Marktes erhalten würde. Wenn Sie die Größe der Marktkapitalisierung von Apple berücksichtigen, schien Ballmers Vorhersage lächerlich, und die Leute lachten tatsächlich über ihn. Ein weiterer Schwerpunkt war die Tatsache, dass Apple 42 Prozent des US -amerikanischen Smartphone -Marktes besaß, was offensichtlich ein erheblicher Anteil an der Gesamtindustrie ist. Aber warte eine Minute, lass uns hören, was er wirklich gesagt hat.

Er sagte, dass das iPhone viel Einnahmen erzielen könnte, aber dass es niemals in der Lage sein würde, einen erheblichen Teil des weltweiten Mobiltelefonmarktes zu erfassen (seine Vorhersage: zwischen zwei und drei Prozent). Stattdessen würde die von seinem Unternehmen Microsoft entwickelte Software den Markt dominieren. Und in größerem oder geringeren Ausmaß wurde diese Prognose wahr. Im dritten Quartal 2013 lag laut Garner IT Statistics der weltweite Anteil des iPhone an Mobiltelefonverkäufen um rund sechs Prozent, was viel mehr als das erwartete, was Ballmer erwartete - aber nicht so viel. In der Zwischenzeit wurde die Software von Microsoft in der überwiegenden Mehrheit der weltweit verkauften Mobiltelefone zu dieser Zeit verwendet. Die Prognosen sollten auch vermeiden, dass mehrdeutige Sprache verwendet werden und sich stattdessen auf numerische Daten verlassen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Bei der Vorhersage ist es üblich, mehrdeutige Begriffe wie "könnten", "May" oder "wahrscheinlich" zu verwenden. Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass Individuen verschiedene Interpretationen an solche Phrasen verbinden. Um die Wahrscheinlichkeit richtig zu kommunizieren, sollten Prognostiker Prozentsätze oder andere numerische Maßnahmen verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu beschreiben. Als amerikanische Geheimdienste wie die NSA und die CIA feststellten, dass Saddam Hussein Massenvernichtungswaffen versteckte, wurde die Behauptung als falsch erwiesen, es war ein katastrophales Versagen für die Regierung der Vereinigten Staaten. Wenn diese Geheimdienste mit mehr Genauigkeit und angewandten Prozentsätzen berechnet hätten, hätten die Vereinigten Staaten den Irak 2003 möglicherweise nicht angegriffen. eine schwache Begründung für den Krieg, um es milde auszudrücken -

Wenn Sie die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen erhöhen möchten, verfolgen Sie Ihre Ergebnisse.

Wie können wir also verhindern, dass katastrophale Fehler wie die bei den WMDs aufgetreten sind? Offensichtlich müssen wir die Genauigkeit unserer Vorhersagen verbessern. Schauen wir uns einige der Methoden dafür an. Die effektivste Methode ist die Aufrechterhaltung der Punktzahl. Um dies zu erreichen, schuf das Forschungsteam des Autors das von der Regierung gesponserte Good-Urteilsvermögen, das Tausende von Freiwilligen zog, die im Zeitraum von vier Jahren mehr als eine Million Fragen beantworteten, was zur Veröffentlichung des Buches führte. Die Forscher waren der Ansicht, dass sie durch die Verwendung von Wertungen die Prognosegenauigkeit erhöhen könnten.

Fragen wie "Wird Tunesiens Präsident im nächsten Monat zu einem komfortablen Exil entkommen?" und "Wird der Euro in den nächsten zwölf Monaten unter 1,20 USD fallen?" wurden von den Teilnehmern beantwortet. Anschließend gab jeder Prognostiker eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für die Prognose jedes Teilnehmers an, modifizierte ihn nach dem Lesen von Relevanz -Nachrichten nach Bedarf und zugewiesen, als die vorhergesagte Zeit vorhanden war, jede Vorhersage einen Brier -Score zugewiesen, der darauf hinwies, wie genau die Prognose war. Die Brier -Partitur, die nach Glenn W. Brier benannt wurde, ist die am häufigsten verwendete Methode zur Bestimmung der Genauigkeit einer Vorhersage. Je niedriger die Zahl, desto genauer die Vorhersage; Zum Beispiel erhält eine makellose Prognose eine Punktzahl von einhundertundfünfzig. Eine zufällige Schätzung führt zu einem Brier -Score von 0,5, während eine Prognose, die völlig falsch ist, zu einem maximalen Brier -Score von 2,0 führt.

Die Frage, die gestellt wird, wirkt sich auf die Interpretation der Brier -Punktzahl aus. Trotz der Tatsache, dass Sie eine Brier -Punktzahl von 0,2 haben, was hervorragend zu sein scheint, kann sich Ihre Vorhersage als katastrophal herausstellen! Stellen wir uns vor, wir machen Wettervorhersagen. Wenn das Wetter in Phoenix, Arizona ständig heiß und sonnig ist, könnte ein Prognostiker einfach heißes und sonniges Wetter vorhersehen und eine Brier -Punktzahl von Null erhalten, was offensichtlich besser als eine Punktzahl von 0,2 ist. Wenn es darum geht, das Wetter in Springfield, Missouri, zu prognostizieren, das für sein unvorhersehbares Wetter bekannt ist, werden Sie als erstklassiger Meteorologe angesehen, selbst wenn Ihre Punktzahl nur 0,02 beträgt.

Superforecasters beginnen damit, Probleme in kleinere Stücke zu zerlegen, um sie besser zu verstehen.

Stimmt es, dass alle Superforecasters brillante Denker sind, die Zugang zu streng geheimer Intelligenz haben? Nein überhaupt nicht. Wie können sie also so genaue Vorhersagen über die Zukunft machen, vielleicht wundern Sie sich. Um ein Thema zu lösen, muss ein Superforecaster zunächst scheinbar unlösbare Schwierigkeiten in überschaubare Unterprobleme zerlegen. Dies wird als Argumentation im Fermi-Stil bezeichnet. Enrico Fermi, ein Wissenschaftler, der eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung der Atombombe spielte, konnte bemerkenswerte Präzisionsdaten wie zum Beispiel der Anzahl der Klaviertuner in Chicago vorhersagen, obwohl er kein einziges Stück hatte von ihm zur Verfügung stehenden Informationen.

Er hat dies erreicht, indem er zwischen den erkennbaren und dem Unbekannten unterschieden wurde, was der erste Schritt von Superforecastern ist. Als Yasser Arafat, der Leiter der Palästina -Befreiungsorganisation, an einem unerklärlichen Grund starb, spekulierten viele Menschen, dass er vergiftet worden war. Dies war jedoch nicht der Fall. Dann, 2012, entdeckten die Forscher in seinem Besitz gefährlich hohe Mengen an Polonium-210-eine radioaktive Substanz, die tödlich sein kann, wenn sie eingeatmet werden. Aufgrund dieser Feststellung wurde die Theorie, dass er vergiftet worden war, an Traktion gewonnen, und seine Leiche wurde sowohl in Frankreich als auch in der Schweiz ausgegraben und untersucht. Auf die Frage, ob Wissenschaftler in Yasser Arafats Leiche im Rahmen des Projekts für das gute Urteilsvermögen erhöhte Polonium -Mengen an Polonium entdecken würden, antworteten Prognostiker bestätigend. Bill Flack, ein freiwilliger Prognostiker, befasste sich mit dem Problem in der Art von Enrico Fermi und brach die Fakten ab.

Erstens entdeckte Flack, dass Polonium schnell zerfällt, was bedeutete, dass, wenn Arafat vergiftet worden wäre, eine gute Möglichkeit bestand, dass das Polonium nicht in seinen Knochen identifiziert werden würde, da er 2004 verstorben war. Testen und kam zu dem Schluss, dass es unter bestimmten Umständen erkannt werden könnte. Später betrachtete Flack die Möglichkeit, dass Arafat palästinensische Gegner hatte, die ihn möglicherweise vergiftet haben, sowie die Möglichkeit, dass der Postmortembericht verdorben war, um Israel für seinen Tod verantwortlich zu machen. Er sagte voraus, dass Polonium in Arafats Körper mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 Prozent entdeckt werden würde. Er hatte recht. Infolgedessen begann Flack damit, die Grundlagen zu etablieren, bevor er zu den komplexeren Annahmen überging, was genau das ist, was ein guter Prognostiker tun würde.

Beginnen Sie mit der äußeren Ansicht und wechseln Sie dann zur inneren Ansicht, um eine genauere Vorhersage zu erhalten.

Da jedes Szenario unterschiedlich ist, sollten Sie vermeiden, dass Sie zu frühzeitig ein Urteil über einen Fall treffen. Um jedes Problem effektiv anzugehen, ist es notwendig, eine objektive Perspektive zu übernehmen, bei der die Basisrate festgelegt wird. Das ist jedoch nicht ganz klar. Betrachten Sie zur Veranschaulichung die Situation einer italienischen Familie, die in einem kleinen Zuhause in den Vereinigten Staaten von Amerika lebt. Sie haben zwei Jobs: Der Vater ist Buchhalter und die Mutter arbeitet in Teilzeit in einer Kinderbetreuungseinrichtung. Zusätzlich zu sich selbst lebt die Oma ihres Kindes auch mit ihnen im Haus.

Wenn Sie gefragt würden, wie die Chancen gefragt würden, dass diese italienische Familie ein Haustier erwerben würde, würden Sie versuchen, herauszufinden, indem Sie sofort die Eigenschaften der Familie oder deren Lebensumstände packen. Sie würden sich jedoch in einem solchen Fall nicht als Superforecaster qualifizieren! Ein Superforecaster würde zunächst die Einzelheiten untersuchen. Stattdessen stellte sie zunächst heraus, welchen Anteil oder die "Grundrate" von amerikanischen Häusern ein Haustier besitzen. Sie würde dann von dort gehen. Mit Hilfe von Google können Sie herausfinden, wie viel Prozent der Bevölkerung dies in ein paar Sekunden ist. Dies ist die Aussicht von außen. Nachdem Sie das getan haben, können Sie Dinge von innen von innen sehen. Auf diese Weise erhalten Sie Informationen, mit denen Sie den Basissatz angemessen ändern können.

Ausgehend von der äußeren Perspektive der italienischen Familie liefert eine erste Schätzung: Laut dem Beispiel besteht eine Wahrscheinlichkeit von 62 Prozent, dass die Familie über ein Haustier verfügt. Danach erhalten Sie genauer und ändern die von Ihnen gewählte Nummer. Zum Beispiel könnten Sie sich den Prozentsatz der italienischen Haushalte in Amerika ansehen, die ein Haustier halten. Der Begriff der Verankerung ist das Herzstück der Begründung für die Außenperspektive. Ein Anker ist die erste Zahl, die gezeichnet wird, bevor Änderungen vorgenommen werden. Wenn Sie andererseits mit den kleineren Details beginnen, ist Ihre Prognose weitaus eher Tausende von Meilen von einem Anker oder genauen Figur entfernt.

Bleiben Sie auch nach dem Erreichen Ihrer ursprünglichen Schlussfolgerung weiter auf dem Laufenden und nehmen Sie angesichts neuer Fakten Anpassungen an Ihren Vorhersagen vor.

Sobald der Prozess begonnen hat, haben wir gesehen, wie Superforecasters die Dinge beginnen, aber wenn Sie Ihre erste Prognose gemacht haben, können Sie sich nicht einfach zurücklehnen und sehen, ob Sie korrekt waren. Jedes neue Wissen erfordert die Aktualisierung und Änderung Ihres vorherigen Urteils. Erinnerst du dich an Bill Flack? Nachdem er vorausgesagt hatte, dass Polonium in Yasser Arafats Körper gefunden werden würde, behielt er eine Uhr in den Nachrichten bei und überarbeitete seine Vorhersage, wenn er dies für notwendig hielt, nach den neuesten Informationen. Das Schweizer Studienteam behauptete dann, dass weitere Tests erforderlich waren und dass die Ergebnisse später bekannt gegeben würden, obwohl Flacks anfängliche Vorhersage Jahre zuvor gemacht worden war. Da Flack ein umfassendes Studium an Polonium durchgeführt hatte, war ihm bewusst, dass das Team Polonium entdeckt hatte und dass weitere Tests erforderlich waren, um die Quelle des Poloniums zu bestimmen. Infolgedessen erhöhte Flack seine Vorhersage auf 65 Prozent.

Wie sich herausstellte, entdeckte das Schweizer Team Polonium in Arafats Körper, was zu Flecks endgültiger Brier -Score von 0,36 Punkten führte. Angesichts der Komplexität der Frage ist dies eine herausragende Leistung. Sie müssen jedoch Vorsicht walten lassen. Obwohl neues Wissen von Vorteil sein kann, kann es auch schädlich sein, wenn es falsch interpretiert wird. Eines Beispiel zufolge erkundigte sich die Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) der Regierung der Vereinigten Staaten, ob es am 15. September 2014 weniger arktisches Meereis geben würde als im Vorjahr. Doug Lorch, ein Superforecaster, kam zu dem Schluss, dass es eine Wahrscheinlichkeit von 55 Prozent gab, dass die Antwort positiv sein würde. Andererseits erhielt Lorch einen monateligen Bericht des Meerseis-Prognose-Netzwerks, der ihn ausreichend beeinflusste, um seine Vorhersage von 90 Prozent auf 95 Prozent zu erhöhen, eine signifikante Verschiebung, die auf einer einzigen Information beruhte.

Als am 15. September 2014 schließlich eintraf, gab es mehr arktisches Eis als im Vorjahr. Lorchs erste Vorhersage gab dies eine 45-prozentige Chance, auftreten zu können, aber nach seiner Überarbeitung fiel die Wahrscheinlichkeit auf fünf Prozent auf dürftige Prozent. Es ist notwendig, empfindliche Nuancen von unnötigen Informationen zu trennen, um geschickte Aktualisierungen durchzuführen. Haben Sie keine Angst, Ihre Meinung zu ändern, sondern überlegen Sie sich genau, ob frisches Wissen hilfreich ist oder nicht, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

Die Arbeit in Gruppen kann bei der Vorhersage von Vorteil sein, jedoch nur, wenn sie korrekt ausgeführt werden.

Vielleicht sind Sie mit dem Ausdruck "Groupthink" vertraut. Der Ausdruck "Teamgeist" wurde von Psychologen Irving Janis geschaffen, der theoretisierte, dass Einzelpersonen in kleinen Gruppen einen Teamgeist erzeugen können, indem sie unbewusst gemeinsame Illusionen erzeugen, die das kritische Denken beeinträchtigen. Einmischung wird durch Personen verursacht, die Angst vor Konflikten haben und stattdessen nur miteinander zustimmen. Die Abweichung von der Norm ist jedoch eine Quelle für echte Wert. Unabhängige Sprache und Denken sind große Vorteile in jeder Teamumgebung, aber mehr im Sport. Infolgedessen entschied sich das Studienteam des Good -Urteils -Projekts zu untersuchen, ob eine Zusammenarbeit die Genauigkeit verbessern könnte oder nicht. Die Art und Weise, wie sie dies erreichten, war die Entwicklung von Online -Foren, über die Prognostiker für verschiedene Gruppen zugewiesen wurden.

Zu Beginn gab das Studienteam Einblicke in die Gruppendynamik und warnte die Online -Gruppen davor, in die Falle von Groupthink zu fallen. Die Ergebnisse des ersten Jahres kamen und sie zeigten, dass diejenigen, die in Gruppen arbeiteten, im Durchschnitt 23 Prozent genauer waren als diejenigen, die alleine arbeiteten. Das zweite Jahr beschloss das Studienteam, Superforecasters in Gruppen und nicht in gewöhnlichen Prognostikern zu versetzen, und stellten fest, dass sie die üblichen Gruppen mit einem erheblichen Spielraum übertroffen haben. Die Dynamik der Gruppe wurde jedoch ebenfalls beeinflusst. Elaine Rich, eine Superforecaster, äußerte Unzufriedenheit mit dem Ergebnis. Alle waren sehr höflich und es gab wenig kritische Debatte über gegensätzliche Ansichten oder Gegenargumente. Um die Situation zu beheben, gingen die Organisationen über und höher, um zu zeigen, dass sie konstruktives Feedback akzeptierten.

Präzisionsfragung, die Einzelpersonen dazu drängt, ihre Argumente zu überdenken, ist eine weitere Technik zur Verbesserung der Zusammenarbeit. Dies ist natürlich kein neues Konzept, da großartige Ausbilder seit dem Zeitpunkt der Sokrates und der Griechen präzise befragt haben. Präzisionsanfrage beinhaltet weiter, um sich weiter mit den Besonderheiten eines Arguments einzulassen, denn wenn Sie nach der Bedeutung eines bestimmten Wortes fragen. Auch wenn es starke Meinungsverschiedenheiten zu diesem Thema gibt, enthüllt diese Befragung die Begründung hinter der Schlussfolgerung, die die Tür für zusätzliche Forschungen öffnet.

Zusammenfassung des Buches Superforecasting in seiner Gesamtheit.

Die wichtigste Lektion in diesem Buch ist, dass Superforecasting nicht auf Computer oder Genies beschränkt ist. Ein trainierbares Talent, das Beweismittel sammelt, ein Tortedern sammelt, sich über neue Fakten auf dem Laufenden halten und die Fähigkeit, geduldig zu sein, auf dem Laufenden zu halten. Ratschläge, die in die Tat umgesetzt werden können: Wenn Sie mit den neuesten Entwicklungen Schritt halten, sind Sie dem Wettbewerb einen Schritt voraus. Superforecasters halten sich auf dem neuesten Stand der Nachrichten, die für ihre Vorhersagen weitaus häufiger als reguläre Prognostiker wichtig sind. Ein Vorschlag, Änderungen im Auge zu behalten, ist die Einrichtung von Benachrichtigungen für sich selbst, z. B. über die Verwendung von Google -Benachrichtigungen, um Sie auf dem Laufenden zu halten. Diese werden Sie benachrichtigen, sobald neue Informationen zu dem betreffenden Betreff zur Verfügung gestellt werden, indem Sie eine E -Mail senden. Weitere Lektüre werden empfohlen: Mark Buchanan macht eine Prognose. Prognose ist eine Kritik an der zeitgenössischen Wirtschaftstheorie, die die Hauptfehler in der Theorie aufdeckt. Mark Buchanan, Physiker, wirkt sich sorgfältig mit den grundlegenden wissenschaftlichen Annahmen an, die unser wirtschaftliches Wissen untermauern, und zeigt unter Verwendung begeisterter analytischer Fähigkeiten, wie falsch sie sind. Im zweiten Abschnitt des Buches diskutiert Buchanan eine Reihe wissenschaftlicher Durchbrüche, die seiner Meinung nach letztendlich die Verbesserung der zeitgenössischen Wirtschaftstheorie unterstützen würden.

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Geschrieben von BrookPad Team basierend auf Superforecasting von Philip E. Tetlock und Dan Gardner



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