Sciencemag.cz
Doporučujeme
Prý stačí zjistit, jak v minulosti dotyčný/á byl ve shodě s názory jiných odborníků, a to bez ohledu na to, zda příslušná volba byla správná.
Poměrně kuriózní nápad, jak zkusit poznat, že nějaká předpověď je správná, aniž rozumíme oboru, představili němečtí vědci z Max Planck Institute for Human Development a Leibniz Institute of Freshwater Ecology and Inland Fisheries (!).
Může jít o lékařskou diagnózu či změny klimatu stejně jako o prognózu geopolitického vývoje či vývoje trhu. Politici i mnoho dalších z nás vycházejí z názorů odborníků, i ty se však mohou lišit a často liší. Logické je předpokládat, že čím lepší předpovědi někdo dělal v minulosti, tím lépe se uspěje nyní (takže třeba nemá cenu věřit někomu, kdo stále předpovídá ekonomickou/ekologickou krizi, až se jednou trefil; do budoucna se ovšem bude zase logicky nejspíš mýlit). Problém je ještě komplikovanější, dokonce ani na tom, kdo měl pravdu při minulém rozhodnutí, nemusí být aktuálně shoda (třeba je ještě příliš brzo to posoudit; odborníci se opět neshodnou; bylo zvoleno jedno řešení, ale už se nedozvíme, zda by to při volbě konkurenčního dopadlo lépe nebo hůře).
Nově navržená metoda/model prostě vychází jen z toho, že odborníci přece jen častěji mají pravdu, než kdyby se odpovědi volily náhodně. Potom vlastně stačí zjistit, jak v minulosti dotyčný/á byl ve shodě s názory jiných odborníků, a to bez ohledu na to, zda příslušná volba (tvrzení, rozhodnutí…) byla správná. Postačuje prý, aby každá osoba udělala v expertních skupinách 20 rozhodnutí typu ano/ne, a už zde máme dostatek dat pro rozumný odhad. Vlastně tím vycházíme z těch různých „moudrostí davu“, někdo by zase mohl ironicky říct, že testujeme především jakousi názorovou konformitu a tu pak vydáváme za správnou (což ale vyplývá už z toho, že předpokládáme, že většina rozhodnutí odborníků je správná).
Matematické modelování potvrzuje, že tento přístup dobře funguje tam, kde se problém dá redukovat na možnosti ano/ne. Odpovídá fungování skutečných vědeckých skupin v různých oborech – tak např. autoři výzkumu studovali odpovědi 100 amerických radiologů, kteří měli z mamografických snímků určovat, zda příslušná žena má rakovinu prsu. V tomto případě byly k dispozici i informace o dalším vývoji zdravotního stavu pacientek; nejlepší předpovědi skutečně udělali lékaři, které vytipovala příslušná nově navržená statistická metoda.
Zatímco umělci mohou být dobří nebo špatní různými způsoby, odborníci jsou ve svém oboru dobří podobným způsobem, praví jeden ze závěrů.
Autoři metody navrhují její nasazení pro zlepšení rozhodovacích procesů. Model by měl jít upravit i na situace, kdy rozhodování má složitější povahu, než jen ano/ne (více možností, kvantitativní předpovědi apod.).
Kurvers, R., et al. How to detect high-performing individuals and groups: Decision similarity predicts accuracy. Science Advances, (2019). advances.sciencemag.org/content/5/11/eaaw9011
Zdroj: Max Planck Society/Phys.org
Poznámky PH: Přijde mi to celé spíše na pobavení, alespoň v té podobě, jak myšlenku prezentovala příslušná tisková zpráva. Nakonec takhle to již funguje – kdo byl úspěšný dříve (má publikace apod.), spíše dostane grant, protože se očekává, že bude úspěšný i v budoucnosti. Úspěšnost přitom znamená, že „hlasoval stejně“, shodl se s recenzenty příslušných časopisů – opět cca bez ohledu na to, zda měl pravdu. Plus samozřejmě trochu snobsky ironická poznámka: metodologii pro hodnocení celé vědy zde vypracovávají odborníci na říční rybolov 🙂
