3 Humans + 1 Computer = Best Prediction
Tietokoneet päihittävät usein ihmiset tulevaisuuden ennustamisessa, kuten poliittinen analyytikko Nate Silver vakuuttavasti osoitti Yhdysvaltain presidentinvaalien 2012 aikana ja osoittaa kirjassaan The Signal and the Noise. Tutkimuksissa on kuitenkin havaittu, että ihmisten ennusteet ovat joskus parempia kuin koneiden. Oletetaan siis, että yrität ennustaa tuotteen menestystä lanseerauksessa. Pitäisikö luottaa tietokoneeseen vai asiantuntijan viisauteen?
uuden tutkimuksen mukaan paras lähestymistapa ei ole joko-tai; se on molempia. Mutta “molemmat” ei tarkoita yksinkertaista 50/50-sekoitusta. Suhteellisen yksiselitteisissä yhteyksissä tukeudutaan enemmän tietokoneanalyysiin. Erittäin epävarmoissa lasketaan keskimäärin kolmen asiantuntijan mielipiteet ja annetaan suurempi painoarvo heidän yhteiselle arvostelukyvylleen kuin koneen tuloksille.
löysimme nämä suuntaviivat kokeilemalla erilaisia ihmisen ja tietokoneen ennustuksia hittikappaleista Saksan ja Britannian pop-listoilla. Aikana 12 viikkoa pyysimme 180 ihmiset-puolet heistä musiikki-alan ammattilaisia, puolet heistä jatko-opiskelijat, joilla ei ole erityistä tietoa musiikkibisnes-ennustaa Top 100 kantoja singleä vakiintuneiden ja uusien artistien.
vakiintuneen artistin kappaleen ennustaminen on “hyvin jäsennelty” ongelma-aiemmat esitystiedot vähentävät epävarmuutta. Täällä, huomasimme, että suorassa kilpailussa ihmisen vastaan koneen, kone taipumus voittaa (“kone” tarkoitamme ohjelmisto, joka perustuu yhteisiä tilastollisia työkaluja analysoida oletettu lineaarinen suhde). Parhaat tulokset saatiin kuitenkin ihmisten ja tietokoneiden ennusteiden sekoittamisesta. Ihmisten osaamisen tasolla ei ollut merkitystä; saimme tarkimmat tulokset yksinkertaisesti antamalla koneen ennusteelle hieman enemmän painoa kuin ihmisten.
tuntemattomille taiteilijoille—epävarmemmassa kontekstissa-ihmisillä oli taipumus voittaa kone. Mutta jälleen tietokoneen ja ihmisen ennustusten yhdistäminen tuotti parhaat tulokset. Tässä tapauksessa asiantuntemuksella oli paljon merkitystä. Kun tarkastelimme vain opiskelijoita, optimaalinen yhdistelmä antoi paljon enemmän painoarvoa tietokoneen ennustus. Musiikkialan ammattilaisille asia oli päinvastoin.
laskimme silloin keskiarvoksi vaihtelevien proosamäärien tuomiot. Mitä isompi ryhmä, sitä parempi ennuste, mutta saimme suurimman hyödyn, kun siirryimme kahdesta asiantuntijasta kolmeen.
aiemmat tutkimukset ovat olleet ristiriitaisia: tietokoneet voittivat yleensä laboratoriokokeissa ja ihmiset voittivat luonnollisissa olosuhteissa. Uskomme, että siihen on syynsä. Laboratorioympäristöt ovat yleensä hyvin jäsenneltyjä, mikä suosii tietokoneiden järjestelmällistä käsittelyä. Huonosti jäsennellyt olosuhteet monissa luonnollisissa ympäristöissä suosivat ihmisaivojen sotkuista toimintaa.
se on tärkeä asia, kun päätetään, kuinka paljon kannattaa luottaa tietokoneen ennustukseen tuotelanseerauksesta. Jos kyseessä on uraauurtava tuote—jollaista asiakkaat eivät ole ennen nähneet—tietokone voi tarjota arvokkaita oivalluksia, mutta sinun pitäisi nojata enemmän kokeneiden ihmisten arvostelukykyyn.
