ابر پیش‌بینی‌کننده

**اَبَر پیش‌بینی‌کننده**  فردی است که پیش‌بینی‌هایی می‌کند که بر اساس روش‌های آماری همواره دقیق‌تر از عموم مردم یا کارشناسان بوده است. ابرپیش‌بینی‌کنندگان گاهی اوقات از روش‌های مدرن تحلیل و آمار برای بهبود تخمین‌های اولیه وقایع بهره می‌برند. مطالعات نشان داده است که این پیش‌بینی‌کنندگان معمولاً دقت بیشتری نسبت به کارشناسانی دارند که از تکنیک‌های تحلیلی و آماری استفاده نمی‌کنند. البته در برخی منابع در مورد این موضوع اغراق شده است. عبارت «اَبَر پیش‌بینی‌کننده» علامت تجاری شرکت Good Judgment Inc است.

## ریشه‌شناسی
این اصطلاح ترکیبی از پیشوند ، ترجمه عبارت Super به معنای «بیش از حد» یا «با درجه یا کیفیت بالا»، است که در بعضی نوشته‌ها در پیشوند«اَبَرقهرمان» استفاده می‌شود. ، ترجمه عبارت Forcaster، به معنای کسی است که نتیجه‌ای را پیش‌بینی می‌کند که ممکن است در آینده رخ دهد.

## تاریخچه
ریشه‌های این اصطلاح به دن گاردنر در پروژه قضاوت خوب و فیلیپ ای. تتلاک در کتاب *اَبَرپیش‌بینی: هنر و علم پیش‌بینی* نسبت داده می‌شود. 

در دسامبر ۲۰۱۹ میلادی یک تحلیلگر آژانس اطلاعات مرکزی با نام مستعار «بابی دبلیو» پیشنهاد کرد که جامعه اطلاعاتی باید به تحقیقاتی مربوط به ابر پیش‌بینی‌کننده‌ها بپردازد تا مشخص کند چگونه افراد خاص با «ویژگی‌های خاص» به عنوان پیش‌بینی‌کنندگان بهتری شناخته می‌شوند و روش‌های بهینه بهره‌برداری از این ویژگی‌ها چیست.

در فوریه ۲۰۲۰ میلادی دومینیک کامینگز نظر تتلاک و دیگران را تأیید کرد که مطالعه ابرپیش‌بینی‌کنندگان مؤثرتر از بهره‌مندی ازکارشناسان سیاسی است. 

## اَبَر پیش‌بینی کننده‌ها
### علوم
ابرپیش‌بینی‌کنندگان احتمال وقوع را برآورد می‌کنند و زمانی که شرایط مؤثر در برآورد آنها تغییر می‌کند، مجدداً برآوردشان را بررسی می‌کنند. بررسی مجدد برآورد آنها بر اساس برداشت‌های شخصی، داده‌های عمومی و ترکیب نظرات و ورودی‌های سایر ابرپیش‌بینی‌کنندگان است. اما تلاش می‌کند سوگیری‌های ذهنی را در برآوردهای آنها حذف کند.  در «پروژه قضاوت خوب»، به مجموعه‌ای از پیش‌بینی‌کنندگان آموزش داده شد که چگونه درک خود را به صورت یک پیش‌بینی احتمالی ارائه دهند، که به صورت مخفف «CHAMP» برای مقایسه‌ها (Comparisons)، روندهای تاریخی (Historical trends)، میانگین نظرات (Average opinions)، مدل‌های ریاضی (Mathematical models)، و سوگیری‌های قابل پیش‌بینی (Predictable biases) خلاصه می‌شود. 

مطالعه‌ای که در سال ۲۰۲۱ میلادی منتشر شد، از مدل BIN، سرواژه سه کلمه سوگیری (Bias)، اطلاعات (Information)، نویز (Noise) استفاده کرد که برای بررسی فرآیندهای پایه‌ای که به دقت ابرپیش‌بینی‌کنندگان کمک می‌کند، نتیجه‌گیری شد که توانایی آن‌ها در جداسازی «نویز» از سیگنال‌های مهم، تأثیر بیشتری بر افزایش دقت نسبت به کاهش سوگیری یا بهینه‌سازی استخراج اطلاعات دارد.

### اثربخشی
در «پروژه قضاوت خوب»، به وضوح اشاره شده است که "پیش‌بینی‌کنندگان برجسته، عملکردی ۳۰ درصد بهتر از میانگین تحلیلگران در جامعه اطلاعاتی داشتند که توانایی تحلیل داده‌های رمزی و رهگیری‌ها را داشتند.

پیش‌بینی‌کنندگان آموزش دیده با روش‌های فنی و تکنیک‌های تخصصی ممکن است دقت پیش‌بینی‌کننده را افزایش دهند: در پروژه قضاوت خوب، به یک گروه آموزش روش‌شناسی «CHAMP» داده شد که به دقت پیش‌بینی را افزایش داد. 

ابرپیش‌بینی‌کنندگان گاهی اوقات پیش‌بینی می‌کنند که احتمال وقوع برخی رویدادها کمتر از ۵۰ درصد است، اما با این وجود، آن رویدادها به وقوع می‌پیوندد. بلومبرگ گفت که آنها پیش‌بینی ۲۳ درصدی را برای رأی خروج در ماه ژوئن ۲۰۱۶ میلادی انتخابات برگزیت انجام دادند. از سوی دیگر، بی‌بی‌سی گفت آنها موفقیت دونالد ترامپ را در انتخابات مقدماتی حزب جمهوری‌خواه در سال ۲۰۱۶ میلادی به درستی پیش‌بینی کردند. 

ابرپیش‌بینی‌کنندگان همچنین تعدادی پیش‌بینی دقیق و حائز اهمیت دربارهٔ همه‌گیری ویروس کرونا ارائه دادند که به «کسب‌وکارها، دولت‌ها و سایر نهادها» امکان بهره‌برداری از آن را داد. علاوه بر این، آنها پیش‌بینی‌های دقیقی دربارهٔ رویدادهای جهانی چون تصویب رأی برگزیت بریتانیا در سال ۲۰۲۰ میلادی، تصمیم عربستان سعودی به عمومی کردن بخش‌هایی از شرکت ملی گاز در سال ۲۰۱۹ میلادی و وضعیت تحریم‌های غذایی روسیه علیه برخی کشورهای اروپایی نیز به عمل آوردند.

آژانس‌های امدادی همچنین از ابرپیش‌بینی برای برآورد احتمال تبدیل خشکسالی به قحطی استفاده می‌کنند،  در حالی که مرکز امنیت جدید آمریکا در مورد این که چگونه ابرپیش‌بینی‌کنندگان در پیش‌بینی سیاست‌های دولت کلمبیا در آینده کمک کردند توضیحاتی را ارائه داد. گلدمن ساکس از تحلیل‌های ابرپیش‌بینی‌کنندگان دربارهٔ واکسن در طول همه‌گیری کروناویروس بهره‌برداری کرد تا به بینش‌های بهتری دست پیدا کند..

نشریه اکونومیست اشاره می‌کند که در اکتبر ۲۰۲۱ میلادی، پیش‌بینی‌های هواشناسی به طرز شگفت‌آوری توانستند وقایعی را که در سال ۲۰۲۲ میلادی اتفاق افتاد، پیش‌بینی کنند. از جمله این وقایع می‌توان به نتایج انتخابات در فرانسه و برزیل، عدم تحریم بازی‌های المپیک زمستانی، نتیجه انتخابات میان‌دوره‌ای آمریکا و دستیابی به ۱۲ میلیارد دوز واکسن کووید-۱۹ در اواسط سال ۲۰۲۲ میلادی اشاره کرد. اما نکته جالب اینجاست که این پیش‌بینی‌ها نتوانستند به ظهور ویروس اومیکرون بپردازند! سال بعد، نشریه اکونومیست نوشت که هر هشت پیش‌بینی ابرپیش‌بینی‌کنندگان برای سال ۲۰۲۳ میلادی درست بود، از جمله در مورد رشد تولید ناخالص داخلی جهانی، رشد تولید ناخالص داخلی چین، و نتایج انتخابات در نیجریه و ترکیه.

در فوریه ۲۰۲۳ میلادی، ابرپیش‌بینی کنندگان پیش‌بینی‌های بهتری نسبت به خوانندگان مجله فایننشال تایمز در مورد هشت سؤال از نه سؤالی که در پایان سال حل شده بود انجام دادند.

### صفات
یکی از یافته‌های تتلاک از پروژه قضاوت خوب این بود که ویژگی‌های شناختی و شخصیتی در پیش‌بینی نتیجه رویدادهای مختلف جهان معمولاً با دقت بیشتری نسبت به سازمان‌های اطلاعاتی مهم‌تر از دانش تخصصی هستند.  به‌طور خاص، مطالعه‌ای در سال ۲۰۱۵ میلادی نشان داد که پیش‌بینی‌کننده‌های کلیدی دقت پیش‌بینی «توانایی شناختی [IQ]، دانش سیاسی و نگرش باز» است. ابرپیش‌بینی‌کنندگان در زمینه‌های استدلال استقرایی، تشخیص الگو، انعطاف‌پذیری شناختی و داشتن دیدگاه باز، عملکرد بهتری از خود نشان دادند. در «پروژه قضاوت خوب»، مشخص شده که این افراد نسبت به گروهی از پیش‌بینی‌کنندگان که قبلاً در سطح بالاتر از متوسط قرار داشتند و در مسابقات شرکت می‌کردند، از نظر هوش و دانش سیاسی، امتیاز بالاتری کسب کرده‌اند.

## نقد و بررسی
مفهوم ابر پیش‌بینی از زوایای متعدد مورد انتقاد قرار گرفته است. نسیم نیکلاس طالب منتقد شدیدی بوده است و در میان سایر ادعاهای خود، استدلال می‌کند که پیش‌بینی برای تصمیم‌گیرندگان فاقد کارایی است و عدم وجود منافع مالی ملموس ناشی از فعالیت‌های ابرپیش‌بینی‌کنندگان، به‌عنوان نشانه‌ای از عدم توانایی آن‌ها در انجام پیش‌بینی‌های دقیق تلقی می‌شود. سوزان رین، متخصص حوزه مبارزه با تروریسم، این رویکرد را به دلیل تأکید بیش از حد بر «رویدادهایی که قرار است اتفاق بیفتند» به جای «واقعیت‌های جاری» و «چگونگی تغییر آینده» مورد انتقاد قرار می‌دهد.

## منابع

## برای مطالعهٔ بیشتر
* 
رده:پیش‌گویی