3人間+1コンピュータ=最高の予測

政治アナリストのネイト-シルバーが2012年の米国大統領選挙で説得力を発揮し、彼の本の中で信号とノイズを示しているように、コンピュータはしばしば未来を予測することで人々を打ち負かします。 しかし、研究は、人間の予測が時々機械よりも優れていることを発見しました。 それでは、あなたが発売時に製品の成功を予測しようとしているとしましょう。 コンピュータに頼るか、または専門家の知恵を信頼するべきであるか。

新しい研究では、最良のアプローチはどちらかではないことが示唆されています-または;それは両方です。 しかし、”両方”は、単純な50/50ミックスを意味するものではありません。 比較的明確な文脈では、より多くのコンピュータ分析に依存しています。 非常に不確実なものでは、三人の専門家の意見を平均し、マシンの結果よりも彼らの組み合わせの判断に大きな重みを与えます。

ドイツとイギリスのポップチャートのヒット曲に関する人間とコンピュータの予測の様々な組み合わせを試して、これらのガイドラインを発見しました。 12週間にわたって、私たちは180人に尋ねました—それらの半分は音楽業界の専門家、それらの半分は、音楽ビジネスの特定の知識を持たない大学院生-確立

確立されたアーティストによる曲についての予測を行うことは、”よく構造化された”問題であり、過去のパフォーマンスデータは不確実性を減らす。 ここでは、人間対機械のストレートコンテストでは、機械が勝つ傾向があることがわかりました（「機械」とは、一般的な統計ツールに依存して推定された線形関係を分析するソフトウェアを意味します）。 しかし、最良の結果は、人間とコンピュータの予測を混合することから来た。 人間の専門知識のレベルは無関係であり、機械の予測に人間よりもわずかに多くの重みを与えるだけで、最も正確な結果が得られました。

未知の芸術家のために—より不確実な文脈—人間は機械を打つ傾向がありました。 しかし、再び、コンピュータと人間の予測を組み合わせることで、最良の結果が得られました。 そして、この場合、専門知識は多くのことが重要でした。 私たちが学生だけを見たとき、最適な組み合わせはコンピュータの予測にはるかに多くの重みを与えました。 音楽業界のプロにとっては、それは反対でした。

その後、様々な数のプロの判断を平均化しました。 グループが大きければ大きいほど予測は良くなりますが、2人の専門家から3人になると最大の利益が得られました。

これまでの研究は矛盾しており、コンピュータは通常実験室の実験で勝利し、人々は自然の環境で勝利しています。 私たちはその理由があると信じています。 ラボ環境は、コンピュータの体系的な処理を好む、よく構造化される傾向があります。 多くの自然な設定の悪い構造化された条件は人間の頭脳のきたない働きを支持する。

これは、製品の発売に関するコンピュータの予測にどれだけ依存するかを決定する際の重要なポイントです。 それは画期的な製品だ場合—何かの顧客が前に見ていない-コンピュータは貴重な洞察を提供することができますが、あなたは経験豊富な人々の判断によ