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莺屯臣蒲Я煊蚧顾阈∮薪ㄊ鳎荽俗龀霾簧俪晒Φ脑げ狻�2003年，由于厌倦了咨询工作，我设计了一个名为“PECOTA”的系统，主要用来预测美国职业棒球联盟球员的各项数据。这个系统有很多创新点——其预测是概率性的，比方说其中为每位球员都列出了一系列可能出现的结果——当我们将这些预测结果与比赛系统给出的结果进行比较时，发现这套系统的性能更加优越。2008年，我建立了“FiveThirtyEight”（538网站，因538张选举人总票数得名）网站，试图对即将举行的美国总统大选进行预测。该网站对两位美国总统候选人在美国50个州中的竞选结果进行了预测，结果命中49次竞选，只有1次失手。另外，我的网站还预测出美国参议院选举的35个席位归属。
美国总统大选过后，很多出版商找到我，希望我能为《点球成金》和《魔鬼经济学》这类关于小人物征服大世界的书籍估个价。本书涵盖很多行业和领域，从金融领域，到国家安全，对这些行业和领域中的数据驱动预测机制进行了调查。
在4年时间里，我曾与十几个领域中的100多位专家交流过，读过数百篇期刊文章和论文，为了实地调查，我跑遍了从拉斯韦加斯到哥本哈根的许多地方，却发现“大数据”时代的预测活动发展得并不顺利。我的成功也只是因为我在某种程度上比较幸运，一是尽管出现了本书中提到的一些错误，但还是取得了成功；二是选对了调查案例。
本书提到了几个值得研究的例子，集人类判断与计算机功能为一体的天气预报就是其中之一。虽然气象学家的名声不好，可是他们也取得过显著的进步，比如他们预测飓风着陆位置的准确度比25年前提高了3倍。与此同时，我还拜访过一些在赌城拉斯韦加斯轰动一时的扑克牌玩家和（体育赛事）赌徒。
但是，这些预测成功的案例必然是建立在一系列失败案例的基础之上的。
如果让我们用一个特点来定义美国人——一个令其与众不同的特质——那就是美国人对卡修斯精神的信仰：我们的命运由我们自己主宰。一些宗教叛逆者迎着工业革命的曙光建立了美国，他们认为自由流动的思想不仅有助于传播其宗教信仰，也有助于传播科学和商业贸易，“作为一个民族，我们的智慧、我们的勤劳、我们的傲慢和急躁、我们所有的强项和弱项，都源自我们那不可动摇的信念，那就是我们要为自己做主”。
新千年给美国人带来的是噩梦般的开始。我们没有预测到“9…11”恐怖袭击事件，而这一惨剧的出现并非因为我们的信息匮乏。正如60年前的“珍珠港事件”一样，其实所有的信号都在那里，只是我们没能将它们联系起来。因为对恐怖分子可能会有的举动不够了解，所以我们对那些数据视而不见，不知道大难将至。
近期，对全球金融危机的预测也总是失败。我们天真地相信各种（预测）模式，却没有认识到这些模式在我们进行假设选择时根本不堪一击，因此总会带来惨痛的后果。在日常生活中，我发现尽管人们也在努力尝试，却仍然无法提早预测出经济衰退。幸好在控制通胀方面，我们已经取得长足进步，否则那些经济决策者就只能“盲目飞行”了。
与20世纪70年代一样，近来人们十分热衷于对地震进行预测，其中大部分高度依赖数学方法和数据处理技术。但是，这些预测只是假想一些从未发生过的地震，对真正发生的那些地震却没有预测到。福岛核反应堆的设计可以抵抗8。6级地震，因为一些地震学家称不可能发生更高级别的地震。但是，2011年3月日本却发生了9。1级的特大地震。
错误地预测整个学科的发展常会危及整个社会。以生物医药学的研究为例。2005年，一位土生土长的雅典人，医学研究者约翰…P…埃尼迪斯，发表了一篇？具争议性的论文，题为“为什么大数发表的研究成果都是骗人的”。该文对那些行业期刊中刊载的积极的研究成果进行了研究（这些成果认为那些在实验室实验中得到验证的医学假设堪称成功预测），认为大多数成果在实际生活中很可能是毫无用处的。德国拜耳制药公司最近证实了埃尼迪斯的这个推断，他们通过实验亲自对那些医学期刊中提到的积极研究成果进行验证，但发现其中近2/3的医学假设根本不能成立。
这些大数据终将推动社会进步，至于这种进步的速度有多快，或者进步的同时是否还会倒退，这些都取决于我们自己。
为何未来使我们震惊？
人类并没有多少天生的防御能力，人类的速度没有多么快，身体也没有多么强壮；人类没有利爪和尖牙，也没有护身的硬壳；人类不能喷出毒液，不能伪装自己，也不能飞翔。我们之所以能生存下来，是因为我们运用了智慧。我们的思维很敏捷，我们能够敏锐地感知事物的模式，对机遇与威胁迅速地做出反应。
“人类比其他动物更需要发现模式”，麻省理工学院的神经系统学家托马索…波吉奥对我说，他的研究领域是人脑对信息的处理模式。“在复杂情境中识别物体的能力是一种概括能力。一个新生儿就能识别人脸的基本模式，这种能力是进化而来的，是人类生来就有的，并非后天习得的。”
但波吉奥认为，问题在于这些进化来的本能有时会让我们去寻找原本不存在的模式，“人们一直都在努力从随机噪声（即无规律的状况）中发现模式”。♂米♂花♂书♂库♂ ；www。7mihua。com
人脑能力非凡，其信息存储量或高达3千兆字节。然而，据IBM公司称，人脑的存储量不过是全球每天所产生信息量的百万分之一而已。因此，我们对自己记忆的信息一定要精心挑选才行。
在1970年出版的《未来的冲击》一书中，未来学大师阿尔文…托夫勒对他所说的“信息超负荷”的一些后果进行了预测。他认为，尽管世界本身正走向分化，变得更加复杂，但人类仍会以坚持自身看法的方式使这个世界变得简单，这便是我们的防御机制。
我们的生物本能有时会对这个信息丰富的世界难以适从。所以，我们需要积极努力，坚持自己所持有的看法，这样才有可能将重返信息负荷状态的可能性降到最低，甚至消除这种可能性。
印刷机诞生后，信息超负荷催生了更深层的宗教主义。现在，那些不同的宗教思想可以通过更多的信息、信念和“证据”得到证明，而且更难以容忍反对意见。同样的情况似乎到今天都一直存在。在托夫勒刚刚开始写《未来的冲击》这本书时，美国的党派政见分歧开始加剧，这种分歧也许会随着互联网的出现愈演愈烈。
不同的党派政见颠覆了“信息越多，就越靠近真相”这一信条。《自然》杂志上最近刊登的一项研究发现，几大政党对全球变暖的问题了解得越多，他们之间达成共识的可能性就越小。
同时，如果信息的数量以每天250兆亿字节的速度增长，其中有用的信息肯定接近于零。大部分信息都只是噪声而已，而且噪声的增长速度要比信号快得多。有太多假设需要验证，有太多数据需要发掘，但客观事实的数量却是个相对恒量。
印刷机改变了我们犯错误的方式，从前经常出现的抄写错误越来越少。然而一旦出现错误，这个错误就会被多次复制，《邪恶圣经》里出现的错误就是这种情况。
像万维网这类复杂的系统有这样一个特点，它们不像那些相对简单的系统那么容易出错，但一旦出错，必定是要命的大错。在信息宣传方面，资本主义和互联网都非常高效，这就使得好坏两种消息的广泛传播成为可能，而且坏消息也许会造成更大的影响。金融危机爆发之前，这一体系正处于高度负债经营的状态，那些信誉评级机构的预测模式一旦做出错误的假设，哪怕只是一个错误的假设，都极有可能摧毁全球的金融系统。
制定规章制度是解决这些问题的途径之一，但是我怀疑这种制度会成为我们逃避自身问题的借口。我们要停止对事物进行预测的做法，并且承认我们的预言有问题。我们喜欢对事物做出预测，而我们的预言却总是出错。
预测与贝叶斯定理
如果说预测是本书的中心问题，那么它同时也是这一问题的解决方案。
预测在我们的生活中必不可少。每次我们选择工作方法、决定是否要与对方展开恋情或是未雨绸缪地将钱存起来，都是在对未来将要发生的事情进行预测，也是在对我们计划的成功概率进行预测。
不是所有的日常问题都需要费心思量，我们作每个决定的时间是极为有限的。尽管如此，我们每天还是要进行许多预测，只是有时没有意识到而已。
正是出于这个原因，本书将预测视为人们共同的事业，而不仅仅是一些顶级专家或相关从业者的职责。取笑那些专家的预测失误总是乐趣无穷，而在幸灾乐祸的同时，我们自己也要多加小心。如果说我们的预测不会比那些专家更糟，只不过是欲贬先颂罢了。
然而不可否认，预测在科学领域中的确扮演着重要角色。你们中有些人也许对我此前提到的一个前提感觉不舒服，现在我来澄清一下这个前提：我们永远都不可能做出完全客观的预测，因为这些预测总会带有主观色彩。
但是，本书对“根本不存在客观真理”这一虚无缥缈的说法完全不赞同。相反的，本书认为要做出准确的预测，首要的前提就是坚信客观真理的存在，并且执着地追寻它。而预测者的另一个承诺，就是要认识到他无法穷尽对客观真理的认知。
预测之所以重要，是因为它连接着主观世界与客观现实。科学哲学大师卡尔R26；波普尔早就意识到了这一点。对他来说，假设并不科学，可证伪的假设才是科学的。这就意味着在真实世界里，假设可以通过预测得到检验。
令我们裹足不前的是，经过验证的那些为数不多的想法的实际作用并不大，而且许多想法未经过检验，或者根本就无法检验。在经济领域中，验证失业率预测的准确性要比验证刺激消费政策的效果的论断容易得多。
我不会像波普尔那样，断言这样的理论不够科学或者没有价值。事实是，少数几个可以检验的理论得出的结果很糟糕，这就表明我们没有检验的那些想法中有很大一部分是大错特错的。毫无疑问，我们生活在幻想中却不自知。
但解决方法还是有的，这种方法不依靠不成熟的政策—尤其是当我意识到出现这个问题在很大程度上是因为美国的政体有问题时—它需要的是态度上的转变。
这一态度会通过贝叶斯定理得到体现，我在第八章中会讲到这一定理。贝叶斯定理名义上是一个数学公式，但其内涵却远远超出公式的范畴。这一定理表明，我们必须从不同角度去思考我们的想法，以不同的方式检验我们的想法。我们要坦然面对各种可能性和不确定性，更加周详地考虑我们对一个问题的假设和看法。
本书可以粗略地分为两部分。前7章的内容分析预测的问题，后6章的内容对贝叶斯定理进行了探讨和应用。
每一章都围绕着一个特定的主题展开，并且对其进行深入分析。不可否认，这是一本复杂详尽的书，一方面因为细节通常可以揭示关键问题；另一方面，在我看来，专注于某一问题的研究总会得到比概括研究更深刻、更独到的见解。
我选择的话题通常是公众共享的信息，预测的案例很少依据私人信息选择（公司利用客户记录预测新产品的需求量）。我更倾向于那些大家可以一起挖掘真相的话题，你不需要只听我的一面之词。
本书的阅读路径
本书涵盖了自然科学、社会科学以及体育运动等各个领域的诸多实例。书中将许多相对通俗易懂的案例改造成需要稍微加以巧妙处理的案例。这些案例对成功的预测与失败的预测进行了清楚的划分。
第一章至第三章讨论了近期出现的金融危机大背景下的失败的预测，预测中有的很准确，有的则很离谱。预测会让你想到关于预测的最基本的问题：在应用数据时，我们怎样才能做出客观的判断呢？关于市场竞争，什么时候可以做出更准确的预测呢？当我们意识到未来与过去不一样时，又如何在两者之间进行协调呢？
第四章至第七章重�