年少時讀科幻小說家阿斯莫夫（Isaac Asimov）最著名的《基地》系列，主角 Hari Seldon 能夠運用一種新數學「心理史學（psychohistory）」應用到預測未來的事件上。作者構想一種糅合了歷史學、數學、社會心理學、社會學及統計學的新學說，用於統計和預測宏觀巨大的未來活動（例如預測銀河帝國的命運）。故事當然是萬分精彩，但最令我印象深刻的是，主角所有的預測都是用機率（probability）來表達的。
無獨有偶，我在 Nate Silver 的《精準預測》中，看到作者提出他所發表的幾乎所有預測，「不管是政治還是其他領域，都是機率性的」。因此，Nate Silver 令我想起阿斯莫夫筆下的 Hari Seldon。雖然早前在此專欄上都介紹過 Silver 的豐功偉績——在 2008 年及 2012 年對美國總統大選結果近乎完美的「精準預測」，但另一方面，我們卻很難定義 Silver 是什麼人，因為他並非來自學界，不屬任何大學，也不是什麼統計學教授；他畢業於芝加哥大學經濟系，之後加入了 KPMG 事務所當價格顧問，後因公餘太無聊，便寫了一個程式，分析及預測自己一直關心的棒球運動戰果。經過不少學習與修正，結果得出一個精準度很高的預測分析系統，甚至被收購。其後他又研發了另一個系統應用在得州撲克，短期內為他贏上千萬元。
通過實戰達至精準預測
重點是，他是從實戰中反思何謂「預測」。繼而，他眼見所有政治選舉的預測那麼糟透，便自行建立了一個名為 FiveThirtyEight.com 的網站，用自己的方法來作選舉預測，結果大受歡迎，並將這個網站帶進《紐約時報》，成為了該報的超級大紅人。Silver 揚名之後，深知自己不能久留在《紐約時報》的官僚體制下，所以便接受了 ESPN 的重金邀請，回到最當初，也是他的最愛的體育評論。
Nate Silver 很明顯是對預測有某種天分，也有豐富的經驗，他不諱言自己有過很多試錯的經驗，才讓他從數據非常完備的棒球運動，到噪音度很高的總統競選活動，都得到精準的預測結果。當他在其《精準預測》中自白自己是如何做到這些戰果的時候，他的主張是「慢思、謹慎和機率式」的思考。
被忽略的思考方法
他舉例說認為大選前一天領先 5 個百分點的參議員候選人，歷史上來看有95% 的機會率是會勝選的。然而，這個 95% 是有非常明確而客觀的意義：勝利的確是在望，但不要忘記在 100 次同類的選舉中仍有 5 次機會是會敗選的。然而，我們一般沒有機率思考習慣的人，很喜歡將 95% 的機會率轉化為某些比較主觀的「偏見」。唯一一位非經濟學的諾貝爾經濟學得主、心理學家Daniel Kahneman在其《快思慢想》中已經很詳盡的說明了機率式思考對我們來說是多麼的陌生，以及在不為意這些機率的時候會做出什麼不良的決策。
除了機率式思考外，Silver再分享了兩個關鍵秘訣：一是不斷調整你的預測。很多人誤解了好的預測必須是一次性的，而且定了想法之後就不應該改變想法的。但Silver認為只要有值得參考的新資料出現，就應該重新評估昨天的預測是否需要修正。另一個關鍵的秘訣是「尋找共識 （looking for consensus）」，至於何謂尋找共識，且讓我們留待下回才作分解。